定义智能汽车的是架构,而不是软件

发布网友 发布时间：2022-04-23 14:00

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热心网友 时间：2022-05-10 16:15

「未来地图」为 42 号车库发起的关于汽车科技前瞻未来的圆桌讨论栏目，在繁杂的信息流中，汇聚最有价值的见解，共同一窥未来的模样。

作者简介：Procsql，数字化汽车从业人士，曾任某外资车企的产品经理。爱好读书写作，广交朋友，欢迎大家就行业问题多探讨交流。

有幸拜读了奥迪前任 Head of R&D, Peter Mertens 文章，There will be blood, we all did sleep（未来的局势会很血腥，因为我们确实都在沉睡），这是一篇很犀利的文章，Mertens 亲历大众做软件转型的困境，指出在数字化探索中遇到严重而无解的底层问题。

但 Mertens 过重地强调了软件所扮演的角色，明显不符合行业内的前沿认知。未来汽车产业的发展之路，打通「任督二脉」的关键恰恰在于整体架构。而架构的三大要素，除了软件之外，还有硬件处理器，以及通讯模块。

文章做了个比喻：章鱼有8只手臂，每只手臂都有独立的脑子来管理该手臂。 这 8 个小脑子，与*大脑进行通讯。Mertens 将章鱼的手臂视作汽车中不同的子系统，由于 ICE（内燃机）行业已经成熟，所以每个子系统都已经被充分定义，并且外包给了更高效，更低成本的 tier 1 供应商……真正的创新早已不再出现。

当传统机制长期处于高度完善时，汽车行业又恰好面临数字化转型。此时的车企已经丧失创新力，只能听天由命地把产品整个儿交给（同样懵*的）第三方供应商，但车企甚至不具备检验能力。（大众 90% 的软件是外包的，最终 ID.3 具有「巨大的软件漏洞」——大众官宣原文）

Herbert Diess 因 Golf 8 和 ID.3 的软件灾难，丢掉了大众集团 CEO 的位置，然而接任的 Brandst?tter 并不能扭转局势。Mertens 指出，old school 职业经理人在他们整个生涯中从未编写过一行代码，或者压根一点都不懂，但他们正在做软件方面的关键决策。

尴尬的局面不仅困扰着大众。当奔驰与宝马面临自动驾驶进入（相对）高阶的时候，双方面对全新意识形态是傻眼的，只能先抱团取暖成立研发合作。果然，由于战略目标不够清晰，合作不到一年时间，宝马和奔驰又宣布暂停该合作……

尽管创新艰辛，但德系车企发力后劲儿尚足。奔驰很快找到英伟达，共同开发下一代 2024 年的车载架构；而宝马的 ADAS 体系历来是行业领先水准，为后面的动作打下坚实基础。相比之下，倒是非德系车企比较危险。很多车企甚至连挣扎都没有，要么装傻要么装睡，还有车企直接给自己「切一刀」，献祭给科技公司初创公司，此处不多细表。

Peter Mertens 的文章引出一个思考：文中多次强调软件的重要性，那么软件是不是创新本源之拦路虎？解决了软件的问题，汽车数字化转型的绝大部分问题，是否就都迎刃而解了？

回答这个问题，首先需要搞清楚，软件何时成为车企的「眼中钉」。几年前业界开始流传「软件定义汽车 Software defined vehicle, SDV」，它并非源于严谨的学术论证，而是来自大众时任 CEO 的一个 quotation：

在不远的将来，汽车将成为一个软件产品，大众也将会成为一家软件驱动的公司。——大众集团 CEO Dr. Herbert Diess

这个概念被当时百度自动驾驶「四大天王」之一的王劲发现，随后在国内传播—— 迪斯代表传统巨头，王劲代表互联网，「大佬加持」的平方，即大佬金句无限扩大传播。

回头看当时的大环境，大众提出「软件定义汽车」虽然受到时代的*，但彼时大家都在摸着石头过河，同期 Diess 的眼界和格局已领先别人。但是细想一下，欧洲企业过度依赖软件（做软件，其实就是重运营嘛），完全并不占优势：拼人口红利它没有中国本土企业灵活，论成本控制又比不了印度成熟的外包，讲创新肯定是超越不了美国。

当时车企意识到转型的必要性，但不知该往哪转。奔驰找麦肯锡「攒」出 CASE（Connected 智能互联、Autonomous 自动驾驶、Share & Services 共享出行、Electric 电力驱动），宝马又把这四个字母调换顺序喊出 ACES；反而 Diess 的战略相对务实，主推新能源汽车 MEB 平台，同时低调地尝试数字化软件。

杰克韦尔奇（Jack Welch）多次强调，企业的战略，就是老大指一个方向，底下人朝着这一个方向跑。反观之，四个字母指四个方向，每个方向烧起钱来都是无底洞，而且彼此错综复杂又互有重叠……可见当时大家对于未来的迷茫。

李想说过，「百度这样的企业，它会害怕搜狗雅虎做搜索引擎吗？不会的，百度真正害怕的是微信、头条这种带走流量的新媒介」。一样道理，车企巨头害怕新能源汽车吗？不，他们会像黄雀一样，悠闲地等着正面刚。大众怕什么？大众怕行业发展不再按原先预计的剧本推进。当汽车底层核心转为高度集成化的数字平台，通过 OTA 升级给消费者时，大众可不想步诺基亚后尘。

伴随整个行业认知的快速迭代，「大佬名言」很快遭到质疑：软件定义汽车，谁来定义操作系统？如何应对软件开发中的信息孤岛问题？软件上车的生态场景如何打造？还有很多类似的「必杀问」，都是产品经理在工作中遇到的实际障碍。如果从软件层面去寻找答案，根本无解。

汽车的主线任务是出行，乘客到达目的后要下车。哪管车内还余有一首没播完的歌，或是热闹到一半的短片，都是支线任务。这导致「车内吃鸡」等手机端的热门应用在车端却难以施展。

从车端场景出发，才能做好产品。拿相对成熟的车载地图软件来说，大部分产品仍然清晰可见其手机端功能的「阉割」。难道因为产品经理不够专注？当然不是，深究原因，目前没有出现一个有说服力的商业闭环，让开发者愿意真金白银地投入车端适用软件。

车内场景的碎片化，不是「超级 ID」或者「全家桶」等软件应用层面可以解决的。涉及到商业本质的问题都是战略问题。而软件层面解决的问题，比如用户交互，比如UI设计，这是表层的战术问题。历史告诉我们，不能用战术上的勤奋，去掩盖战略上的懒惰。

数字化模块在整车架构的地位越高，车载软件越要走出信息孤岛。「软件」已不足以定义融合应用的特征。软件迭代越来越快，其背后的硬件配置需求就越来越大。换言之，软件解决的往往是表层问题，如果硬件与通讯没有跟上步伐，那么首先要解决的应该是更深层、更基础的问题。

基础问题大致分为两类：狭义的硬件芯片算力不足，以及广义的通讯不力。有问题的地方就会有人去尝试解决。高通、英伟达、英特尔等公司正进军高算力芯片，而通讯设施的问题，正在由华为、三大运营商等「基建狂魔」解决。

非车规芯片的巨头进入汽车芯片这个封闭且壁垒极高的细分市场，关键在于其产品在性能、质量、成本之间寻找平衡。质量需要时间检验，而芯片企业在产品性能和成本方面确实下了功夫：

车东西主编晓寒写过高通芯片的性能优势 —— 「新出的车型可以说就是在车内装了几个平板电脑；车内娱乐需求快速增加，运算需求也在提高……面对复杂的任务处理，老式车机芯片性能吃紧；对比高通 820A 芯片与传统车机芯片，可以非常直观地看到性能差距（无论制程还是 CPU 主频等），更何况 820A 是市面上唯一支持「一芯四屏」的芯片」。

对比高通与几家传统汽车芯片厂商的产品技术规格（来源：车东西制表）

从成本角度分析，「车规级芯片」是算不过账的。汽车往往只需一两颗高算力芯片，汽车保有量是多少？手机保有量又有多少？谁不先算一下投入的成本是否够规模摊销？事实上，越来越多的主流车企开始摒弃车规，直接用消费级芯片。开发周期几个月足矣，而且性能经过手机用户的重度测试和耐久的考验，成本也摊销大半。还避免了车规和 ASIL 认证所需的大量资金和时间成本。而车规门槛本身就是传统车企的一种壁垒，本文不多探讨。

有人担心消费芯片难以满足车规对于温度环境的工作寿命要求（-40℃?125℃）。但极限温度环境在现实中毕竟是罕见的……乘客忍耐不了的温度，何以要求驾驶舱满足温度极值？

车载通讯是汽车数字化的更进一步挑战，其回报也是丰厚的：5G 技术会极大地改变智能座舱、驾驶辅助等，为出行生态带来全方位的体验升级。

智能座舱中的软件有升级更新的需求，如今早已不是「单机版」就能满足消费者的年代了，具备可升级的系统，才是有「生命」的汽车。然而目前车辆的传输能力勉强支撑基础 OTA，难以满足更高的需求，比如 C-V2X 所描绘的车辆与其他终端进行互联，则需要「C-V2X」的高带宽、低延迟、高度可靠的通讯系统。

在 5G 通讯技术成熟之前，驾驶辅助方案通过传感器对于周边环境的感知而实现。汽车携带的传感器，无论毫米波雷达还是摄像头，为了保障车辆安全行驶，需要一系列先决条件：闭环路况，低速行驶，而且处理器要留有极高的算力冗余。

业内有人比喻，传感器好比导盲杖，它绝不是汽车的眼睛；想象一下，闭着眼睛使用导盲杖行走的人，为了避免与障碍物发生碰撞，他只能慢慢走不敢跑，大脑也要留出额外的冗余空间，以分析复杂路况。

「它开车，我比它还紧张」—— 这是无数驾驶员体验过驾驶辅助系统后的真实反馈。

这种体验都是过渡性的，会随着 5G 商用而变成历史：高精度地图可发挥更大作用，例如实时提供上帝视角，甚至让车辆与其他智能设施进行沟通。它将彻底改变驾驶辅助技术方案，真正做到「以通讯定位为主，感知方案为辅」；同时，也为更高级别的 L4 自动驾驶提供技术路径。

把智能化的未来押注于软件，有点像百年前洋务派的「师夷长技以自强」。晚清的落后不是技术问题，而是农耕文明无法提供科技的摇篮。车企转型数字化也是同理，表面看是软件问题，但其核心是基础架构的落后。

Elon Musk 开发 Model S 的时候，强迫症般地把整车线束控制在 3 公里以内。后来 Model 3 线束要求是 1.5 公里，Model Y 是 100 米。此举*着 Tesla 逐步对 EE 网络架构和线缆拓扑进行裁剪优化，能消除的就消除，能集成的就集成，能用无线的就用无线传输。

时任某外资车企驾驶辅助产品经理的我，邮件问研发，「咱们下一代拳头产品，整车线束多长」，得到的回复，短促有力：「Why? Who cares? 」谈起特斯拉的产品，有人看到的是外观内饰毛毛糙糙，有人却看到了机械美学的极致艺术品，见仁见智。

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