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“圍剿”特斯拉,開啟智能汽車的制高點之爭

2020年7月,特斯拉以2072億美金市值超過了豐田的2019億美金,

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編者按:本文來自我思鍋我在,作者我思鍋我在SY,創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

2011年1月,蘋果在第一財季宣布手機及其配件總營收達到104.7億美元,一舉超過諾基亞,坐上全球手機廠商的寶座;

2020年7月,Salesforce以1792億美金市值第一次超越Oracle,宣告了新興軟件對傳統(tǒng)廠商一次里程碑式的勝利;

還是7月,特斯拉以2072億美金市值超過了豐田的2019億美金,摘得全球市值最高車企的桂冠,這距離它成為全球第二大市值車企僅過去六個月。

內(nèi)燃機汽車逾130年的壟斷似乎在一年內(nèi)被顛覆,不少人開始將特斯拉與蘋果類比,而當(dāng)初Salesforce高呼"軟件吞噬一切"的口號,似乎也在滲透這個人類工業(yè)歷史上璀璨又古老的領(lǐng)域——

軟件開始"定義"汽車。

回到1908年,福特T型車面世。至今,超過1500萬輛T型車伴隨著美國第一次黃金時期一同起飛,期間是經(jīng)濟和投資市場的紙醉金迷。

直到1929年的黑色星期四,以燃油汽車代表的美國經(jīng)濟黃金二十年才宣告終結(jié)。但其締造的車輪國度和汽車文化,奠定了美國夢堅實的基礎(chǔ)。

可以說,福特不僅帶來了國民性的產(chǎn)品,還有一種根深蒂固的理念:

最能體現(xiàn)先進科技和工業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè),代表著人類本我的榮耀之點。人類文明的每一次迭代,是先進科技每一次重塑人類自己的過程。

所以,當(dāng)特斯拉、比亞迪和蔚來紛紛躋身全球車企前十之時,當(dāng)馬斯克決定賣掉全部房產(chǎn)卻成為全球首富之時,我們該如何看待這個充滿科技與榮耀的"泡沫"?

以及在這場現(xiàn)代工業(yè)劇變的背后,各方爭執(zhí)的制高點究竟在何處?

01 "7000億"泡沫為何物?

特斯拉到底是什么?

回答這個問題前,先要理解現(xiàn)代工業(yè):

  • 看工業(yè)必須落筆終端

  • 看硬件必須先看軟件;

  • 看算法必須應(yīng)用芯片

濃縮成七個字:軟硬一體化終端。

首先,單純從汽車工業(yè)的角度,特斯拉不是一家傳統(tǒng)意義上的主機廠。

琳瑯滿目的車型,數(shù)以萬計的配件和上下游,覆蓋完整且散碎的修理門店以及帶有濃濃機油味道的工人,這些畫面一天都沒有在特斯拉的工廠里發(fā)生過。

成立十七年僅只有四款車型,生產(chǎn)線號稱全球最智能、最現(xiàn)代與最具未來感。工人已經(jīng)不能稱之為工程師,這是一群匯聚了算法、AI和智能制造的科學(xué)家團隊,他們把汽車徹底地軟件化、芯片化和高算力化,自己搭建智能新生態(tài)。

最終駕駛者會被資產(chǎn)化,人和車,未來甚至無法斷定誰才是工具。

十八年前,馬斯克決定安家洛杉磯,他要造一臺符合硅谷文化邏輯的現(xiàn)代車。

2008年,他以一個未來汽車人身份走向舞臺中央。面對潮水般的質(zhì)疑,他掀開了Roadster的面紗——一臺真正意義上的電動跑車終端:

  • 100%電力驅(qū)動,理論值1000公里續(xù)航,令汽油車望塵莫及的加速度和推背感;

  • 傳統(tǒng)的底盤與車身結(jié)構(gòu),不在物理性上做重大創(chuàng)新和突破,維持安全和穩(wěn)定性;

  • 性感的外觀,略微昂貴的價格,環(huán)保理念。

三大特征在本質(zhì)上對應(yīng)以下底層邏輯:

  • 有創(chuàng)新但絕不挑戰(zhàn)認知極限,很好地管理了科技人士的期望值,產(chǎn)品可落地;

  • 純粹的電動車,把傳統(tǒng)驅(qū)動能源徹底區(qū)隔,且保證極佳的動力和續(xù)航能力;

  • 人文關(guān)懷和普世價值,用尖端科技真正帶來環(huán)保實際價值,占據(jù)道德制高點。

誠然百年汽車工業(yè),哪是一個Roadster便可輕易撼動。

總計2450輛的銷量甚至趕不上將Roadster送上太空的營銷廣告費,但從某種意義上,馬斯克已經(jīng)達到了開山的目的,接下來好戲登場。

02 終端才是汽車界"蘋果"的標志

如果Roadster是特斯拉的第一個終端,17寸液晶大屏則是第二個。

1984年初喬布斯發(fā)布了第一代Macintosh,一個將圖形用戶界面運用于個人計算機上的產(chǎn)品,圖形界面的概念出現(xiàn),并帶來了蘋果兩個劃時代的產(chǎn)品:Mac OS,和它的本名Mac機。

Mac機誕生徹底刷新了人們對于易用性和交互性的認知,即人與計算機最好的交互載體就是顯示屏,而顯示屏最好的交互手段就是圖形化表述。

背后邏輯是用戶將需求合盤托出,顯示屏進行圖像化展示并與用戶深度交互,前提是這個終端擁有一顆強大算力的大腦來處理繁復(fù)信息和即時需求。同時,在終端上基于OS搭載豐富的應(yīng)用生態(tài) —— 這便是平臺效應(yīng)。

在Mac之后的iPod及iPhone,無不體現(xiàn)了喬布斯對終端的邏輯。從硬件終端向智能終端的演化,更需要依賴軟件和算法在硬件上的創(chuàng)造力。

這個創(chuàng)造力便被馬斯克用在了電動車上。

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汽車原本意義是駕駛。然而駕駛途中如果運用過于豐富的操作組件和內(nèi)容應(yīng)用,還有智能識別帶來的繁重能耗,會不會造成巨大的負載和安全隱患?

馬斯克的回答是先把屏幕終端放進車里,猶如第一代Mac機,終端商扯及智能化問題逐步破解。

就這樣,一個17寸的液晶觸屏出現(xiàn)在了2012年的Model S中。

一臺電力驅(qū)動的汽車,一個電力驅(qū)動的可交互平臺,一顆基于開源Linux和獨立算法的大腦。

仿佛記憶又回到喬布斯的1984年。

Linux的誕生本身就充滿互聯(lián)網(wǎng)底層文化的味道,人類科技發(fā)展在螺旋中走向開放、合作和共享。

全棧式的軟件開發(fā)更依賴開放的開發(fā)者生態(tài)及其創(chuàng)造力,在這樣的開源文化之下誕生了第一代Tesla操作系統(tǒng)——Version。

Version頗有為后來ADAS(Advanced Driving Assistance System,高級駕駛輔助系統(tǒng))造勢的意味:一輛智能車終端,擁有一雙明亮的"眼睛"。

而只有先消滅自動駕駛的問題,才能去思考如何為在車上為乘客消磨時光,即如何豐富應(yīng)用。

2015年,Version 7正式推出Autopilot,包括自動車道保持、自動變道和泊車,宣告了自動駕駛時代的到來。可以說,機器視覺,AI及配套軟硬件將奠定新一代汽車的智能化和生態(tài)基礎(chǔ)。

緊接著,如同Mac OS的演化,硬件和軟件逐漸開始耦合,兩者互相推動,互相促進,將逐漸改造整個傳統(tǒng)汽車工業(yè)。

在互聯(lián)網(wǎng)浪潮下,軟件幾乎定義了所有硬件和基礎(chǔ)設(shè)施。

終于,軟件定義汽車,第一次出現(xiàn)在世人面前。

03 軟件定義終端

第二個終端伴隨第一代大腦上車,完成了軟硬件的第一層耦合。

Version 7的劃時代意義在于,要真正實現(xiàn)Autopilot中的"Auto",必須加載更多傳感器、雷達和攝像頭等硬件。

于是,前視覺攝像頭,固態(tài)激光和毫米波雷達、360度超聲波傳感器等一系列看似和傳統(tǒng)汽車無關(guān)的硬件,正式開始向車規(guī)級進軍。

這迅速引發(fā)了第二個問題:

如何定義未來的主機廠?如何定義未來的Tier 1?

上述問題直指一個本質(zhì):

汽車制造業(yè)的未來,核心還是不是解決驅(qū)動問題?

在傳統(tǒng)汽車制造里,90%的驅(qū)動問題源自硬件,而在軟件比重逐步提高的智能汽車中,讓主機廠在軟件層面更加智能的公司,是不是比單純解決驅(qū)動問題的硬件公司更適合做未來的Tier 1?

至此,當(dāng)今在Tier 1里超過80%與驅(qū)動問題相關(guān)的工種,以后將何去何從?

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2008年,特斯拉沒有軟件收入,和傳統(tǒng)車企無異,它是一個單純以銷售汽車為主的汽車公司。

2020年,以FSD(Full Self-Driving,完全自動駕駛選裝包)為核心的軟件收入已經(jīng)暴增至19億美元,占據(jù)了總銷售額的7%。

根據(jù)安信證券預(yù)測,到2025年FSD將貢獻汽車業(yè)務(wù)總毛利達到25%。

到底是誰,為什么為FSD買單?

任何一項服務(wù)一定是帶來了客戶價值才能夠被付費 —— 當(dāng)Version系統(tǒng)不斷升級之后,車主驚奇地發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)升級竟然會帶來加速度的提升,自動泊車問題迎刃而解,未來繼續(xù)"氪金",解鎖自動駕駛真的只是錢的問題。

最性感的地方在于幫助車主實現(xiàn)夢想的時候,客戶在按互聯(lián)網(wǎng)時代以來最典型的模式付費 —— "免費"獲客,無限"升級"。

而華爾街已經(jīng)開始從通常在SaaS軟件財報中才會出現(xiàn)的"遞延收入"項里尋找,以推測FSD的收入體量和發(fā)展情況。

這一切變化開始沖擊被稱為歷史上最難撼動的傳統(tǒng)車企的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

技術(shù)改變了商業(yè),商業(yè)撼動了產(chǎn)業(yè)。

而這時候,傳統(tǒng)汽車工業(yè)的經(jīng)驗反倒成了掣肘。

寶馬早在2008年就開始擁抱車載以太網(wǎng),試圖通過百兆車載以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸鏈路,為汽車本體打造多樣化的多媒體娛樂空間,也就是著名的車載IVI系統(tǒng)。

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(2013年寶馬X5搭載的車載以太網(wǎng),來源:知乎)

但十二年過去了,沒有任何一個客戶會將寶馬和智能車聯(lián)系在一起。正如前面所述,撇開技術(shù),本質(zhì)上這犯了本末倒置的錯誤——

當(dāng)司機需要全神貫注在駕駛上時,此時的智能程度并不能稱之為智能,只配得上銷售的花頭。

反觀特斯拉,從2012年第一代Version系統(tǒng)面世的八年間,當(dāng)系統(tǒng)已經(jīng)更新改良40多次的時候,傳統(tǒng)車企和主機廠甚至還未擁有自己的Version。

從智能化和操作系統(tǒng)的工業(yè)發(fā)展原理上看,這個落后和傳統(tǒng)工業(yè)制程上的落后,本質(zhì)上是一個邏輯。

未來,到底什么樣的汽車公司才能登頂Tier 1?

04 爭奪制高點

早有寶馬2008年擁抱車載以太網(wǎng),現(xiàn)有大眾成立車載軟件開發(fā)部門,紛紛定義自己的車聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng),而操作系統(tǒng)必須自建主機廠生態(tài)。

換言之,四十三年前成立的蘋果和微軟,還有谷歌,都在用自己的方法打造龐大的生態(tài)體系,構(gòu)建商業(yè)閉環(huán)。這個邏輯和博世、大陸與主機廠的關(guān)系,本質(zhì)上沒有區(qū)別。

而擁有自己的開源系統(tǒng)、算法、軟件和用戶定義的谷歌顯然是這里面的帶頭大哥,一個開放的安卓生態(tài),賦予了而后的英偉達、Mobileye、百度,甚至華為以生命,并且將開源的概念根深蒂固地印在了所有科技企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司的靈魂深處。

開源的軟件環(huán)境及強大的生態(tài)效應(yīng),在未來的Tier 1中將扮演越來越重要的角色。硬件如果沒有軟件能力的驅(qū)動,再好的汽車也無法實現(xiàn)智能。

那么,高度的智能化又基于什么呢?

當(dāng)然還是芯片。

猶如當(dāng)初被問及為何要推出擁有自研芯片的iPhone?

喬布斯的解釋言簡意賅:一個被豐富定義的算法和應(yīng)用,必須要被自己的芯片去集成。

只有自己的芯片,才能最大程度展現(xiàn)兩件事:軟件的魅力和極致的性能。

早在Model S問世時,豐富應(yīng)用的問題就已經(jīng)提上日程。豐富程度主要包含兩個方面:

  • 解決大規(guī)模的車內(nèi)交互問題;

  • 解決自動駕駛問題

傳統(tǒng)汽車永遠把穩(wěn)定的駕駛性能放在第一位,而交互往往停留在收音機、CD播放、開關(guān)車窗等強物理動作,基本驅(qū)動都是點對點,對連續(xù)智能沒有要求。

而智能車不僅要與人互動,其與外界環(huán)境產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)量遠大于車內(nèi)與人的交互數(shù)據(jù)量,往后還必須與云數(shù)據(jù)中心發(fā)生交互。

智能車自身將徹底成為"私有云",和公有云中心產(chǎn)生的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所組成的混合云體系之上的智能化,對AI的要求變得極其苛刻。

自此,智能車Tier 1的尚方寶劍登場:

一款真正意義的車規(guī)級AI芯片成為新時代的制高點和關(guān)鍵點。

然而,車規(guī)級AI芯片的第一次著名應(yīng)用,又得請出老朋友:BMW。寶馬7系早在2007年便和Mobileye合作,將毫米波雷達和多傳感器視覺融合的方案耦合到了Eye Q2上。

但成功總是講究天時地利人和,智能化應(yīng)用還未在手機普及的彼時,顯然不可能在產(chǎn)業(yè)更加固化的汽車工業(yè)上實現(xiàn)重大突破,加之傳統(tǒng)Tier 1有明確的護城河和產(chǎn)業(yè)陣營,汽車電子領(lǐng)域更有博世的一家獨大,既得利益明確且長期有效的傳統(tǒng)Tier 1們并沒有給Mobileye太多的進取空間。

在彼此既真誠又虛偽的兩年合作后,這段短暫的合作就此終結(jié)。

而彼時,暫時不具備AI芯片開發(fā)能力的特斯拉也選擇了Mobileye。但Mobileye卻并非真正意義的“白衣騎士”:算法無法更改,迭代代碼不開放,芯片不可編程等一系列問題,讓馬斯克大為光火,一系列封閉的條框并不符合特斯拉的長期利益和價值觀。

加之隨后崛起的英偉達,馬斯克終于意識到,要獲得成本、功耗和算力多項平衡的芯片,只有自己才知道真正的規(guī)格和要求。

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早在和Mobileye合作的時候特斯拉便開始自研FSD芯片,但車規(guī)級芯片的研發(fā)并非一日之功,其對功耗算力比和圖像處理速度的極致要求,都反映在了最終的成片上,對比Mobileye和英偉達:

  • FSD:處理速度2300幀/秒,功耗算力1W/TOPs,算力雙芯片144TOPs,總功耗72W;

  • Mobileye EYE Q5:處理速度36幀/秒,功耗算力0.41,算力24TOPs,總功耗5W;

  • 英偉達Xavier:處理速度110幀/秒,功耗算力2,算力20TOPs,總功耗106W。

可以看出,F(xiàn)SD在圖像處理速度上與其他芯片相比做了明顯的加強,同時平衡了總功耗,為而后Model 3在商業(yè)價值上的一飛沖天奠定了堅實的基礎(chǔ)。

05 中國智能汽車的元年?

未來誰才是真正意義上的Tier 1,換句話說,誰能成為新一代的產(chǎn)業(yè)盟主?

綜上,有以下四個基本條件:

  • 傳統(tǒng)基礎(chǔ)層:傳統(tǒng)造車的整車生產(chǎn)能力;

  • 技術(shù)基礎(chǔ)層:自研的決策,感知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全棧式AI能力;

  • 應(yīng)用基礎(chǔ)層:至少具備基于某款SoC開發(fā)的關(guān)鍵車載AI應(yīng)用;

  • 全面復(fù)合層:自洽的OS和軟硬件能力,自研AI芯片和算法開源。

把目光轉(zhuǎn)回國內(nèi)的造車新勢力:蔚來、理想和小鵬。

從上述結(jié)論中,我們逐漸看清三家新貴的定位:

  • 何小鵬從應(yīng)用基礎(chǔ)層開始,基于英偉達的芯片,自研了感知視覺和決策規(guī)劃算法;

  • 蔚來類似,只是將感知結(jié)果也交給了芯片合作伙伴Mobileye;

  • 李想則更好完善了自己的終端產(chǎn)品,并且在未來車與人的邏輯關(guān)系上,提出了自己的見解。

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(來源:鳳凰網(wǎng))

從芯片的角度出發(fā),AI芯片不同于傳統(tǒng)集成電路的技術(shù)發(fā)展路徑,并沒有完全依賴于過去的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈。

所以中國公司在AI芯片的發(fā)展史上,和美國的起步時間并沒有太大區(qū)別。在這個領(lǐng)域,我們完全沒有妄自菲薄的必要。

培植自己的車規(guī)級AI芯片生態(tài),和美國將會并駕齊驅(qū),是完全有可能的。

而任何車規(guī)級AI芯片的功能都取決于智能車本身的需求,而終端的需求則來源于市場和用戶,一定是明確的正循環(huán)和正反饋機制。

其次,從智能化角度,在正反饋到達一定極限的時候,由NXP等芯片巨頭進一步提出了"域"的概念——汽車的智能化將會被分開管理

一個由中央控制器即MCU管理的多域智能車發(fā)展模式,將很可能引領(lǐng)時代。

基于每個域,不同的應(yīng)用、底層的通信、協(xié)議及其轉(zhuǎn)化邏輯,還有相關(guān)硬件等將會細分成多個賽道,在未來的十到二十年間,會成為投資者、市場以及政府相關(guān)部門重點關(guān)注的大賽道。

但是,智能車終究還是一個初生兒。一個將被軟件充分定義的硬件產(chǎn)品,而創(chuàng)新的底層邏輯用一句話表述:

軟件算法是否可以通過高通量的數(shù)據(jù)、即時的通信能力和強大的中央處理器,去調(diào)動硬件更大效率地迎合應(yīng)用的智能化,來滿足人類對于駕駛的終極樂趣和終極需求。

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人性的終極樂趣和需求到底是什么?

這個問題已經(jīng)在手機上見證了太多意想不到的可能。

2020年——智能車的真正元年,甚至可以稱為中國智能汽車的元年,往后仍有幾個重要的問題亟待了解,比如:

首先,特斯拉在沒有布局關(guān)鍵硬件比如激光雷達的情況下,推動完全自動駕駛落地的可能性有多大?以中國三大新能源勢力為代表的全棧式硬件布局和關(guān)鍵硬件布局這兩套武功,到底誰才是推動全自動駕駛的最佳性價比方案?

其次,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本挑戰(zhàn)是在安全關(guān)鍵系統(tǒng)實現(xiàn)足夠的可靠性,僅僅用大量的攝像頭來解決極其困難的問題,是否現(xiàn)實?軟件對硬件的補充能力到底有多強?

最后,未來的智能車在同等性能下,到底可以比現(xiàn)在的電動車降低多少車身重量?集控單元的決策和執(zhí)行可做到的簡化能達到什么程度?現(xiàn)有電池的本質(zhì)科技沒有突破,智能車最大續(xù)航邏輯上能達到多少?

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行文至此,未來數(shù)期文章,我們會繼續(xù)圍繞智能車的各個細分賽道,分析行業(yè)機會,梳理投資邏輯,為智能汽車的未來拋磚引玉。

有理由相信,所有的討論和問題將隨著這個初生兒的成長而逐漸明了。

這條探索之路,也將伴隨上面的終極問題一起——

變得更加復(fù)雜,但無限有趣。

本文為專欄作者授權(quán)創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表,版權(quán)歸原作者所有。文章系作者個人觀點,不代表創(chuàng)業(yè)邦立場,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。如有任何疑問,請聯(lián)系editor@cyzone.cn。

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