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电动汽车

  诞生于 ICT、机器人、互联网产业的三大巨头——华为、大疆、百度,正以车 BU、大疆车载、百度 Apollo 为抓手攻城略地,拿下高阶智能驾驶的订单。

  1886 年,当德国年轻人罗伯特·博世跟随电子电气潮流创立博世、大陆集团为汽车研发出第一条带花纹的汽车轮胎、采埃孚为齐柏林飞艇解决了传动齿轮的加工精度问题。

  当然,Tier1 巨头也不会想到汽车「触电」之后,全球汽车工业的铁幕被拉开,百年之后遥远的东方诞生了智能汽车 Tier1「新三杰」。

  在燃油车时代,汽车围绕高端精密工业品技的术标准展开,讲究流程严谨、技术先进,百年 Tier1 的优势尽显。

  在这个过程中,Tier 可以满足车企对大批量生产制造的标准化需求,同时由于 Tier1 有深厚的技术积累、整合能力、与工程经验,在上车量产都更有优势。

  举个例子,博世与大陆常年占据全球汽车电子控制单元 ECU 市场份额各约20%、共占全球柴油喷射系统70%。

  传统 Tier1 的核心竞争力是机械和电子的结合,万博max体育但他们迁移核心竞争力的速度没有汽车智能化到来得快。

  博世总部 1 个月前宣布计划在 2026 年底前在软件和电子部门裁员约1200 人。

  一名曾在博世工作过十年多年的相关人士向汽车之心介绍,单看博世中国,其实本土化相当不错,问题是核心研发团队还在德国,链条太长,对中国汽车智能化反应还是不够迅速,尤其平台级技术很难为中国市场单独「动刀」。

  过去,Tier1 一贯的做法是标准的交钥匙方案,将快速上量放到第一位。但对今天讲究开放生态、高度定制化的智能驾驶背景下,这种做法并不讨喜。

  尽管今天这些「Global」巨头正在加速智能化转身,万博max体育比如博世刚刚宣布将汽车业务重组为「博世智能出行集团」,但面对智能汽车的浪潮,新型 Tier1 不仅没有历史包袱,还能将过往做硬科技的产品思维——产品力、品牌力、技术力三力合一于汽车。

  直接面向消费者的传统车企们,也意识到了需要改变,目前车企的痛点问题可以分三类:

  以华为、大疆车载、百度为代表的汽车智能化新势力,在燃油车与智能汽车浪潮的交接处把握住了机会。

  华为,通过HI 模式、零部件模式、智选车三种模式先后吸引了不同的汽车品牌入场。

  这既得益于其从软硬件自研的实力,也得益于其在消费者打造的国民级影响力,让做 Tier1 这件事从单纯的供应,变成了全流程服务,有人将其比喻为2C-2B-2C的服务也不无道理。

  大疆车载,在继揽获五菱宝骏三款车型定点之后,进展迅速,继而又揽获了奇瑞iCar 03,尤其拿出了千元级别的性价比智驾解决方案打出招牌,现在大疆车载又在从「性价比」标签拓展到更加灵活的供应+服务模式。

  因此,从大疆车载的风格来看,更像一个智驾的布道者,依据需求多少提供解决方案。

  百度,作为自动驾驶黄埔军校,依靠超过十年的智能化技术积累,在内卷的 Tier1 厂商中也独有优势。

  当年,最让大陆、博世最防备的无非是那些新兴的 L4 级自动驾驶公司,但现实是:原本处在各自领域的 Top1 巨头,先后进入了汽车产业。

  这是因为,百年前的汽车本质上是庞大的精密仪器,而智能汽车则多了些科技产品的属性。

  回过头来看,Tier1 与车企的关系,可以分为三种形态:家长型、资讯型、解释型。

  早前,Tier1 巨头对于车企而言是家长型,这些 Tier1 是汽车关键零部件的专业权威,具备一定垄断地位,同时拥有技术和量产经验,Tier1 巨头不愁销量,由他们来决定未来产业发展趋势。

  到了资讯型,车企拥有更加多的主动权,Tier1 开始向车企解释「ABC 三种方案」有哪些利弊。

  但这本质还是零售型关系,Tier1 是专家,车企是买单者。此时,Tier1 工作是提供最新知识和技术,仍处于置身事外的状态中。

  现在智能车时代已经全面迈向了解释型关系,Tier1 要有能力为车企提供专业技术,同时还要共同与车企打磨产品,提供商讨、咨询信息,让车企有能力掌握最终的裁决权。

  很明显,以华为、大疆车载、百度为代表的 Tier1 新三杰,正在以改革家、布道者、蓄水池三种不同的方式重塑 Tier1 与车企的关系。

  从 2018 年华为宣布切入汽车领域开始,华为为行业贡献了不少技术与热词。

  要讲华为,就得讲车 BU,HI 模式、智选车模式和零部件供应模式背后的技术源。

  通过每年 100 亿的资金及人才投入,华为车 BU 衍生出汽车智能驾驶解决方案、汽车智能座舱、智能汽车数字平台、智能电动、智能车云、AR-HUD 与智能车灯七大领域。

  有内部人士向汽车之心介绍:「如果客户只买激光雷达只能算是传统部件模式,至少要买 1-2 个解决方案才算大部件模式」。

  大部件模式:采用 3 个以上非核心方案或 1-2 个车 BU 核心解决方案(智能座舱或智驾方案);

  智选模式:全栈采用车 BU 七大方案的同时还由华为负责销售、品牌建设等;

  业内人士曾感叹,ADS2.0 亮出了华为车 BU 的线 还只是日常通勤遇到的难点由智驾辅助系统去支持,ADS2.0 则是对全场景难点的打通。目前,ADS3.0 还在酝酿中,但是预计会提供点对点智驾,大幅度降低人为接管比例。

电动汽车(图1)

  众所周知,ADS 背后还有华为 MDC 作算力支撑,目前稠密算力 200TOPS 的 MDC610 已经广泛出现在与华为各个合作车型上。包括并不限于问界 M5、M7、M9,阿维塔 11、12 等车型。

  华为对车企的支撑还源于战略。尤其在与赛力斯的合作中,带来了从制造端到销售端的全链条改革。效果也立竿见影,新 M7 在 9 月上市后,4 个月大定数量超过13 万辆。

  但同时也要看到赛力斯丢魂的那一面。最近,赛力斯发布公告 2023 年预计亏损 21 亿元到 27 亿元,而 2022 年同期亏损38.3 亿元。

  另一个问题是,最近车 BU 拆分独立的组织架构调整也会为车企带来不确定性,甚至增加车企与车企的博弈。

  一名业内人士曾这样形容华为内部的关系:「车 BU 掌握技术,有时候智选车和车 BU 的关系更像甲乙方。」明显,车 BU 是甲方,智选车是乙方。

  华为 HI 合作车型价格都在 30 万元以上。底层逻辑是华为智驾成本较高。有业内人士估算,华为智驾系统成本约2 万元,小鹏的1 万出头,特斯拉ADAS 系统成本约为一万元。

  30 万以上车型是大改革家的手笔,但面对 20 万车型的大众市场,竞争对手就太多了。

  30 万以上的车型是大改革家的手笔,那 30 万以下的市场呢?据乘联会的数据显示,这一部分的份额占到了整个大盘的 80% 左右。这时候就不得不提起同样是来自深圳的 Tier1 ——大疆车载。

  单说投资,有消息透露,大疆车载最新收到了比亚迪一汽集团的明确投资,估值约百亿;华为拆分车 BU 出来的合资公司「引望智能」也开放融资,拿到长安融资,估值千亿。

  华为和大疆车载的角力,不止是技术层面,而是相比华为,大疆车载能给车企更多安全感。

  车企选择供应商看技术实力也看资源关系,但归根到底,盈利才是大家头顶悬着的那把尖刀。

  Tier1 团队入驻车企连夜干活,也得拉上首席科学家们一起在厂里打地铺。

  大疆车载前期做性价比就是这个逻辑,希望用一套兼顾成本与性能的实用方案,在 20 万以下级别的市场普及高阶智能驾驶。

  大疆车载负责人沈劭劼曾在演讲中提到,大疆想要做智驾普及者,希望以最低或者最合理的代价让智能驾驶最大程度地覆盖更多人。

  事实也是如此,大疆车载通过成行平台基础版立住了性价比的标签,目前成行平台已上车两款量产车型:与五菱合作了宝骏一款(云朵),奇瑞一款(iCar 03)。

  大疆车载成行平台将智驾门槛拉低到了 10 万级别平台。尤其是搭载于 iCAR03 的 7V 方案,进化到了更加激进的策略——在纯视觉方案的基础上,实现了双目仿生纯视觉,也就是完全去掉毫米波雷达和超声波雷达,只保留了一对惯导立体双目摄像头、一颗单目摄像头和四颗环视鱼眼摄像头,只需要 32TOPS 就能实现 L2+高阶辅助驾驶。

电动汽车(图2)

  在 2023 年 4 月的百人会上,沈劭劼认为,一个 L2+智能驾驶系统占整车的成本应该有一个区间,这个区间上限是 5%,下限是 3%。以目前上车车型均价推测,大疆 7V 方案的成本约在 6 千—3.5 千元。对比来算,这套方案的成本仅为华为 ADS 方案的五分之一。

  「把智驾价格打下来」的性价比是描述大疆车载的最简单直接地显性标签,而更加灵活的模式让高阶智能驾驶方案能够还有多样的搭配。

  今年 CES 展会上,高通展出了与大疆车载联合开发的城市领航 Demo,大疆转车载传递了成行平台高配版灵活搭配的强烈信号。

  相比于成行平台基础版,Demo 里硬件和功能都升级了——城区领航 Demo 是基于单颗高通 SA8650P 芯片实现。

  搭载的算力芯片已经注定了,这套方案与大疆车载此前被打上的「性价比」标签不一样——凭借成行平台灵活可拓展的特点,大疆车载逐渐开启了为车企客户们提供更灵活的供应+服务模式,向 20-30 万级别的市场发起高阶智驾的布道动作。

  所谓供应,就是以产品为核心,提供软硬件一体化智驾解决方案成行平台,并且以惯导立体双目为基础上,根据车企需求做灵活的方案调整。

  而服务指的是,从只提供解决方案再到全套流程赋能。大疆车载市场负责人谢阗地对汽车之心的解释是,能够解决在智驾上车时遇到的各种难题。

  「智驾开发工具这些都属于正常服务范围,但大疆现在还在外扩服务,比如如果这家主机在智能汽车营销能力上欠缺,我们甚至也能提供建议。」

  这次,高通在 CES 发布的城区领航 Demo 至少展现了大疆车载功能灵活、车型灵活、方案灵活的三个特点。

  CES 结束后,大疆车载官方主动认领了这段高通城区领航 Demo 视频,这套方案在深圳城区道路测试,对城市道路内的无车道线路口、交通信号灯识别应对,以及行人避让和绕行,都实现了不依赖激光雷达、无高精地图的城区道路点到点领航驾驶辅助。

电动汽车(图3)

  结合芯片来看,整套方案应该不会再走性价比路线,而强调功能升级和搭配灵活。

  有意思的是,视频里的演示车是一辆燃油车,这也意味大疆车载的这套方案可以支持多种动力模式的汽车配置高阶智驾。

  据知情人士透露,现在大疆车载内部不仅要强调车型、方案配置上的灵活,甚至除了新车研发还能做旧车改款,想要高配旗舰车型、大众车型都统统拿下,结合车企特点和遇到的问题搭配方案。

  与华为大改革家的其实相比,大疆车载的风格似乎更偏向于「Be water」,以一种更低调灵活的方式进入车企,通过「服务+供应」新型Tier1定位当车企普及智能化的布道者。

  不得不说,在内卷的 Tier1 中,大疆车载走了一条更有差异化也更灵活的路线,更像一个「智驾筛子」,筛面上可以去承载智能化相对完善的车企,同时也要在筛面下再承接一套解决方案,在底部接住还没有尝到甜头智能化、但能拿出改款车型去尝试的传统车企。

  作为最早投入做智能驾驶的公司,百度对汽车智能化贡献的技术与人才也是最多的,出身于百度的科学家今天都是智驾产业链独角兽、细分领域企业的创始人、核心管理层。

  百度 Apollo 选择了全都要,所以它的演变就像是天才型选手的被动选择。

  百度 Apollo 针对乘用车的智能驾驶技术从 L4 自动驾驶技术降维而来,以 AVP 泊车为切入口——扩展至行车域形成 ANP 系列解决方案(ANP1.0、2.0、3.0),最新一代 ANP3.0 拥有支持城市、高速、泊车、全域场景的智驾功能模块。

  相比于华为和大疆这两家有过高端硬件制造经验的 Tier1 而言,百度作为互联网出身的公司,没有那么靠近制造业,这也导致了在整体上车节奏并不突出,缺少一些爆发力。

  梳理一下,百度 Apollo 的车企客户其实要比想象中多,一批是早期合作百度 AVP(自主泊车)的车企:

  广汽、长城,另一批是就是合作 ANP 系列(L2+辅助驾驶)方案的车型:岚图 FREE、极越 01。

电动汽车(图4)

  百度 Apollo 的定点项目并不算少,归根究底,一方面是与百度 Apollo 合作的车型还处于销量爬坡期,另一方面百度把自己定位于 Tier1 的过程也相对缓慢,有技术支撑但没有立竿见影地打出声量。

  2022 年,百度 Apollo 拿到了第一个车企客户就是岚图,双方敲定的合作方案正式 ANP2.0(高速 NOA+AVP)方案的升级版——将双 TAD4 换成 1 个 TDA4。

  彼时,百度 Apollo 并没有直截了当地将自己定位 Tier1,而是非常委婉称呼自己为「汽车智能化进程加速器」。

  直至 2023 年 4 月,万博max体育百度 Apollo 才大方宣布进军 Tier1,要面向车企开放「体验定义、自主体验进化、全周期 OTA 服务、和车企共创成长」四项能力。

  百度 Apollo 是智驾潜力股,但如果要让技术蓄水池有爆发期,那么就要把资源诅咒变成资源倾斜。

  有观点认为,百度 Apollo 前期背负的使命太多,从辅助驾驶、无人驾驶、智图、智舱都要抢占身位,受到资源诅咒,反而是失去了深耕某一垂类领域的机会。

  若百度 Apollo 能够倾斜足够资源到乘用车领域,踏实打造作为 Tier1 的服务能力,也有可能成为很有爆发力的黑马。

  但当智能化变成汽车智能化,就要考虑到与智能化结合的传统汽车工业已经存在了百年之久。

  新三杰都带有着自己鲜明的色彩,华为的强势改革、大疆车载的智驾布道,以及百度蓄水池般的存在,都在为智能汽车行业增添新元素。

  各有特点,但也有相同困境,典型的问题就是新产业与旧产业融合中产生的各类不适应症。

  车企觉得 Tier1 三杰过于激进,而 Tier1 觉得传统车企过于保守。

  这点在人才和组织架构中体现得格外明显——借用业内媒体人的说法「苹果工程师去富士康干活」。

  举个例子,华为拆分车 BU 的一个原因是,可以有机会重新梳理人才及组织架构,将其调整为更靠近制造业的模式去服务主机厂客户。

  过去华为、大疆车载、百度内部做自动驾驶算法的大多都是博士学位,但从研发进入到量产阶段,科学家下场当一线工程师是明显的需求错配。

  背后逻辑是,只有智能化与制造业这两颗齿轮,互相卡到最准确的点位上才能运行转动。

  中国 Tier1 新三杰与传统车企正在经历的磨合,在加深对彼此理解的同时,将更有机会解决车企智能化转型的不适应症。

电动汽车(图5)

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