新造车中的自研派：该押注未来，还是向效率妥协？

在中国的新造车阵营中，蔚来汽车、小鹏汽车和零跑汽车等团队是典型的特斯拉效仿者。

蔚来汽车董事长兼CEO李斌曾在公开场合表示，“蔚来是全球第二家自主研发电机、电控、电池包、智能座舱、网关和智能驾驶六大技术的企业”。

第一家车企当然是特斯拉。但即便是这个“全球唯二”的地位，也遭到零跑汽车隔空挑战，后者也自称拥有智能电动车自主研发能力，除了智能驾驶和动力系统，其还像特斯拉一样，研发了专用AI芯片。

小鹏汽车未能在这场身份竞争中参与太多，毕竟首款车型小鹏G3用到了博世的前向功能AEB（紧急制动）。但是在小鹏汽车第二款量产车型轿跑P7身上，这家公司则明确打上了完全自主研发智能系统的标签。这套系统基于英伟达量产芯片Xavier搭建了中央计算平台，这个计算平台的角色与特斯拉最近推出、能够支持全自动驾驶的FSD计算机相仿。

与自研派相对的是，车企的智能驾驶或者车载方案，甚至两者都来自采购集成。小鹏汽车CEO何小鹏在朋友圈将此贬称为“供应商的全家桶标准方案”。

蔚来自主研发的智能驾驶系统NIO Pilot

自研派对话语权的掌控，引发威马汽车掌舵人沈晖的不满，其向钛媒体激烈回应，“当一个核心供应商给你提供东西的时候，永远都是联合研发。这个过程中谁提出要求和标准？我们。谁来测试他有没有达到要求？我们。这里面的技术含量远远重要过这个供应商给你提供的东西本身。”

天际汽车和威马汽车一样，也采用了博世提供的L2级智能驾驶方案。相比于沈晖的强烈态度，天际汽车CTO牛胜福则表达了向资金和速度妥协的无奈，“第一，时间不允许做太多自主开发，我们需要快速把第一款车落地，第二，智能驾驶是安全性要求非常高的东西，用户有一票否决权，我们只能先用供应商的标准方案。”

不过，牛胜福坦言，“特斯拉的路线是所有主机厂梦想的目标，未来硬件会越来越趋同，差异化的地方就是软件，这部分东西主机厂一定会掌握在自己手里”，而在这个趋势下，原先拥有完整技术方案的供应商需要与汽车主机厂在软件技术的掌控上展开博弈。

传统汽车供应链中，整车车企业大部分只研发底盘和动力系统，部分车企会负责造型设计，其余零部件则由一级供应商集成，并向汽车企业提供成套方案，整车企业做好适配工作即可。

智能汽车正在将这一格局打破，新造车企业中涌现出的自研派和集成派开始产生路线之争，与供应链也产生控制权之争。

打开智能驾驶的黑盒子

不管是特斯来还是中国的新造车势力，都在追求的一个目标是让汽车变得像智能手机一样，可以不断通过在线升级，及时响应用户的需求，这个需求既包括对功能漏洞的修订，也包括新的功能推送。

2018年10月19日，Model 3车主Josh Atchley在推特上向特斯拉掌门人Elon Musk建言，能否推出一种车辆的宠物模式：主人离开后，汽车能为宠物播放音乐、调节合适的温度，并且在中控屏幕上显示一行“我现在很好，主人很快就回来”的字样。这样既能允许车主短暂离开，又能免于“砸车救狗”的事情发生。特斯拉采取了这位用户的建议，在4个月后通过OTA(空中升级)推出了Dog Mode（狗狗模式）。

另一个修复功能漏洞的案例也来自特斯拉。2018年5月，美国《消费者报告》指出，特斯拉Model 3的制动距离比全尺寸福特F-150皮卡还要长，因而拒绝向消费者推荐购买Model 3。不久后，特斯拉通过OTA发布了一款刹车固件更新包改进了其刹车性能，重获《消费者报告》推荐。

这些看似简单的功能在汽车上实现起来相当复杂。

特斯拉的dog mode

传统的汽车电子电气架构（EEA）是分布式架构，复杂度非常高，仪表、发动机、车窗、变速器、照明系统……这些功能对应的汽车电子部件由不同的供应商提供，都有自己的ECU（电子控制单元）和嵌入式程序，然后通过带宽仅为1Mbps的CAN总线连接。像新款高尔夫这样的中高端车型，可以用到200个供应商提供的70个ECU。

汽车厂商想调动这些ECU，通过在线升级推送新功能，不仅需要获得ECU背后的程序算法，还需要等待相应供应商的升级。

“我做车辆的全管理、全运营，不可能有两百家企业来做OTA，肯定只有一家企业OTA。”何小鹏说，”所以我一定把所有能力全打通，做成集成的计算单元。”

一位头部供应商的自动驾驶产品负责人告诉钛媒体， 传感器中的软件才是供应商的技术核心， 现在主流供应商们提供的传感器大都自带ECU和算法，还不是原始的数据和特征输出，而是处理过和识别好的物体。 车企看不到里面是什么算法，只能基于处理好的物体去做计算处理。

“有个可能是，明明前面100米有辆停止的车，但有些供应商给的输岀的是目标物体信号，不是特征信号，由于没有检测到或其它原因，就把这个静止的车给滤掉了，这让车企比较苦恼。”这位不愿具名的行业人士向钛媒体表示。

封装好的算法对于车企来说，更多是个黑盒子，不仅未知，一旦出现问题，也难以主动找到问题并修复。

因此, 激进推动智能化的新造车企业一方面希望供应商将软件和硬件解耦，开放软件，由自己研发掌控，另一方面也在改变车辆的电子电气架构，将计算单元逐步整合，以此确保软件算法跑在统一的计算平台上，而非由不同供应商提供的ECU。

“一些车企想像特斯拉一样做一个中央大脑，将来把所有传感器的原始数据传到这个中央大脑，这是未来的一个发展趋势。”上述行业人士表示，“但现在已经量产的处理器能力仍有限，比如车辆如果配置了8路摄像头和5路毫米波雷达，再加上激光雷达等其它传感器，中央处理器可能就实时处理不过来了。”

对此现状，小鹏汽车采用的过渡方案是行业的代表性做法，即在通过英伟达的Xavier芯片构建中央处理器的同时，又采购德赛西威的域处理器。在汽车电子电气架构的发展史上，汽车供应商德尔福将汽车架构按照功能分为动力总成、车辆安全、车身电子、智能座舱和智能驾驶等几个域，利用域处理器对ECU框架先行整合优化。

“域处理器是汽车中央大脑功能不够强大时的过渡方案，所以当前智能汽车的EE架构是域处理器和中央大脑兼容的状态，但是发展到3-5年后，域处理器就可能被取消，只有中央大脑负责计算处理。”一位新造车自动驾驶技术负责人告诉钛媒体，“就像电脑的Windows和Intel一样，最后是一种中央集中式的架构。”

实际上，在特斯拉Model 3的电子电气架构中，已经向中央集中式架构更进一步，域控制器的概念被更为整合的区控制替代，整车架构分为三大模块：

第一个是自动驾驶(Autopilot)及娱乐控制模块，担任中央计算机，第二个是右车身控制器（BCM RH），第三个是左车身控制器（BCM LH）。

电子架构的简化让车企通过软件升级、推出创新功能变得容易，这也是车企急需掌控自主研发能力，面向用户直接运营的紧迫感所在。

何小鹏和小鹏汽车P7，后者采用英伟达的Xavier方案，具备L3级自动驾驶能力

而在做了自主研发和运营之后，何小鹏也发现不少技术难点是标准化方案难以兼顾的。“很多人都在做自动泊车，小鹏也在做，但我们发现在一些在湿度变化很大的地方，自动泊车成功率会极大下降，其他家可能不会知道，因为如果没有自己的系统、没有运营、没有OTA，你是不知道为什么以及怎么去修复的。”何小鹏说。

面对这一趋势，供应链的态度也开始清晰。

黄罗毅告诉钛媒体，面向注重自研的客户，博世将来可根据客户需求来提供不同层次的信息，甚至是原始数据。去年12月，视觉感知领域的头部供应商Mobileye也在推出的第五代EyeQ5芯片中采用开放架构，允许车企在这些芯片上编写代码，开发自己的算法。

软件定义汽车，没有车企单纯依靠供应商

“软件定义汽车” 不是新兴造车势力迎合资本市场的专用词，传统车企巨头也已经在组织架构中实践这个理念。

“软件将占未来汽车创新的90%。”今年3月份的大众汽车年度新闻发布会上，大众集团CEO赫伯特·迪斯说，“如今，我们有2万名开发人员，90%面向硬件，但到2030年，情况将发生根本性变化，软件开发将占开发成本的一半。”

今年3月份的人大会议上，上汽集团董事长陈虹也透露，去年一年，上汽引进了1500位软件人才。

即便是过往比较依赖供应商集成的车企，例如奇瑞汽车集团，也成立了独立的智能网联部门雄狮，向奇瑞旗下的汽车品牌统一输出智能网联架构和技术能力。

“在雄狮诞生之初，奇瑞内部也想过怎么定位这个技术部门，是跟BAT成立合资公司，还是成立一个子公司作为独家供应商，最终决定是像互联网公司一样，成立一个类似技术中台的角色，让它参与集团的顶层技术决策。”奇瑞智能互联事业部总经理陆海涛告诉钛媒体。

在陆海涛看来，现在这个阶段，几乎每个车企都会根据自身的发展阶段和需求，掌控相应的技术模块，不存在单纯依靠供应商的车企。奇瑞虽然在智能网联技术中依靠百度这样的服务提供方，但是从云到端的技术框架都是自己搭建的，而对关键性硬件，例如整车控制器和智能网关，也在进行自主设计。

天际汽车CTO牛胜福的观点与此类似，“电动汽车的硬件会越来越标准化和同质化，造型设计也是见仁见智，汽车的差异化在哪，就是软件带给车子的智商和情商。因此，长远来看，车企会逐渐掌握大量软件技术，不是说车企做得更好，而是它直接面向用户，需要对用户负责。”

天际汽车虽然采用了博世的智能驾驶成套方案，但牛胜福表示，接下来从低速的、安全权重低的自动泊车开始，也会进行自主研发。目前，天际汽车已经将整车控制器VCU和电池管理系统BMS进行了整合设计。

天际汽车将VCU和电池管理系统BMS整合为VBU

当然，牛胜福坦言，VCU的自研投入并不大，而对于投入大、技术和安全门槛比较高的自动驾驶，需要渐进式的自主掌控，短期内还需要依赖供应商。

对于能够直接体现差异化的人机交互功能，不管是天际汽车还是威马汽车等，都没有太多犹豫，果断将控制权掌握在自己手中，且自研趋势在明显加重。

天际汽车推出了整车5屏交互功能，威马汽车也公布过一组数据，该公司针对交互引擎基于安卓定制开发，完成了两百多个系统优化和重构，包括新增100多个安卓原先没有的车载特殊功能，2000个以上程序开发接口，包括针对安卓车载环境进行3000万代码的改造。

而在李想的电动车品牌理想的发布会现场，该公司工程师也告诉钛媒体，为了产品快速落地，在车载系统的一些技术环节找了供应商，而下一步，将对车载硬件、地图服务，都要做自主和定制化研发。

分工原则失效了吗？

率先打破汽车行业分工原则的无疑是特斯拉。4月23日，特斯拉在自主研发电机、电池包、电控、智能驾驶、人机交互等智能电动车核心技术之后，推出自主研发的全自动驾驶芯片。

特斯拉的芯片研发负责人介绍，该款芯片的算力为144TOPS，是前合作伙伴英伟达量产方案Xavier的7倍，而且能让每辆车的Autopilot硬件成本将降低约20％。

特斯拉CEO马斯克近日在推特上进一步解释，“英伟达是一家伟大的公司，但它的方案要兼顾太多客户，而我们十分需要一款专用于视觉处理的芯片。”

在特斯拉公布的全自动驾驶方案中， 并未采用被认为是不可或缺的激光雷达，而是沿用了Autopilot 2.0的传感器配置：8个摄像头、12个超声波雷达和一个毫米波雷达，即仍然需要依靠视觉感知能力。而特斯拉自研芯片的一个亮点正是，神经网络加速器（NNA）达到 2100FPS，可以处理特斯拉 8 路摄像头同时工作产生的每秒 2100 帧的图像输入。

如果说特斯拉在智能电动车技术上的领先和激进，让其难以容忍供应链的技术迭代节奏和捆绑式供应策略，那么新造车企业从头起步来做智能驾驶，则让一些行业人士难以理解。

“智能驾驶基础部分，对于博世这样的企业来说，是比较成熟和标准化的东西，OEM(整车企业) 其实可以将这些标准化的东西交给供应商，把更多自研精力花在能够直接体现差异化的HMI(人机交互)和用户体验上。”博世自动驾驶产品负责人黄罗毅向钛媒体直言。

博世从2011年起开始做驾驶员辅助系统业务，到2018年起，开始向主机厂提供L2级自动驾驶系统。2019年，将至少有40款车型搭载博世的L2级自动驾驶系统，这家一级供应商拥有感知、定位、控制和执行等一系列自动驾驶技术。而针对更为高阶的L2.5、L3等技术，博世也在根据传感器升级，按部就班推出。

“供应商做这些东西有明显的成本优势，能够统一做测试和验证，然后批量化供应。”黄罗毅说，“OEM（自主研发）不仅需要长周期的测试，还需要达到一定规模来分摊成本。”

智能驾驶功能的测试和验证的确为坚持自主研发的新造车企业带来了难题。与人机交互功能偏向娱乐和低安全要求不同，关乎车辆控制和执行的智能驾驶则需要严格的测试和验证周期。

2018年12月12日，小鹏G3交付，*为需要升级的功能

这些验证工作，让蔚来汽车和小鹏汽车，在首批量产车交付时，都有超过一半以上的智能驾驶未能随车搭载，而是需要等待后续的OTA升级来实现。急于交付车辆、推动公司上市的蔚来汽车，甚至在其自动驾驶功能NIO Pilot发布一年后，也未能推出主体功能，不得不在第二年的NIO Day（蔚来每年的新品发布日）将NIO Pilot再次发布。

即便是特斯拉，在2016年底推出Autopilot 2.0后时隔3年，也未能对中国的路况做好适配，特斯拉忠实粉丝、车和家创始人李想曾在微博上直言，“AP2（Autopilot 2.0）在国内的基础安全性其实很一般，如出现行人、静止车辆的自动刹车安全表现都很差。”

一系列的开发、验证和测试工作，需要的是一个规模化的研发团队和线性增加的研发资金投入。 小鹏汽车此前宣布今年将扩招5000人，有50%为研发和创新人员，而蔚来提交的SEC文件也显示，公司拥有近万雇员，产品和技术研发人员超3500人，对应的2018年全年研发费用达到39.97亿元，超过大部分自主车企。

李斌向钛媒体坦言，在公司早期，研发费用的确会增加，尤其是会有大量的测试费用，“但我认为关键的是企业要建立起自己的能力，软件定义汽车这句话不是听起来那么简单，如果我们想要一个最低成本的方式，肯定是在市场上去买成熟的方案，但拿到的就是一个个黑盒子。”

何小鹏也坦承，短期内需要一支千人级的研发团队和不少资金投入，但长期来看，则有利于提升整车毛利，“因为成本是一次性的提高，但是功能会是免费提高，通过升级就可以了。”

而一位不愿具名的新造车自动驾驶技术负责人向钛媒体分析，

“软件一旦获得技术性突破，对企业会是个核心壁垒，而且软件很容易得到摊销，特斯拉做了那么多自主研发，Model 3的售价其实不高，但毛利依然很可观。”

4月20日，蔚来推出其NIO Pilot中主要功能ACC（自适应巡航），小鹏G3也在4月初通过升级，新增遥控泊车、ATC自适应弯道巡航、斜列式车位泊车辅助等多项功能。

“现在做自主研发的车企正在弥补和供应商方案的差距，这个阶段已经基本走完，在以后更高阶的自动驾驶技术上，它们就会有直接掌控系统和数据带来的迭代优势，会逐渐与其他车企拉开距离。”上述技术负责人说。

自主掌控核心技术直指未来，但随之线性增加的资金和人员投入无疑是摆在新造车成员面前的一道难题。

特斯拉在年销量为10万台左右的2016和2017年，研发费用占比达到12%，成为阻碍盈利的元凶，而到年销量超过24万辆的2018年，特斯拉的研发费用营收占比降为7%，但依然未实现全年盈利。

显然，想要押注未来的中国新造车势力才刚刚开始这场长跑。

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