“圍剿”特斯拉,開啟智慧汽車的制高點之爭

“圍剿”特斯拉,開啟智慧汽車的制高點之爭

2011年1月,蘋果在第一財季宣佈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,宣告了新興軟體對傳統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。

內燃機汽車逾130年的壟斷似乎在一年內被顛覆,不少人開始將特斯拉與蘋果類比,而當初Salesforce高呼“軟體吞噬一切”的口號,似乎也在滲透這個人類工業歷史上璀璨又古老的領域——

軟體開始"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濟黃金二十年才宣告終結。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。

可以說,福特不僅帶來了國民性的產品,還有一種根深蒂固的理念:

最能體現先進科技和工業發展的產業,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,當特斯拉、比亞迪和蔚來紛紛躋身全球車企前十之時,當馬斯克決定賣掉全部房產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”?

以及在這場現代工業劇變的背後,

各方爭執的制高點究竟在何處

01

"7000億"泡沫為何物?

特斯拉到底是什麼?

回答這個問題前,先要理解現代工業:

看工業必須落筆終端

看硬體必須先看軟體;

看演算法必須應用晶片

濃縮成七個字:

軟硬一體化終端

首先,單純從汽車工業的角度,特斯拉不是一家傳統意義上的主機廠。

琳琅滿目的車型,數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裡發生過。

成立十七年僅只有四款車型,生產線號稱全球最智慧、最現代與最具未來感。工人已經不能稱之為工程師,這是一群匯聚了演算法、AI和智慧製造的科學家團隊,他們把汽車徹底地軟體化、晶片化和高算力化,自己搭建智慧新生態。

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最終駕駛者會被資產化,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,他要造一臺符合矽谷文化邏輯的現代車。

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%電力驅動,理論值1000公里續航,令汽油車望塵莫及的加速度和推背感;

傳統的底盤與車身結構,不在物理性上做重大創新和突破,維持安全和穩定性;

性感的外觀,略微昂貴的價格,環保理念。

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三大特徵在本質上對應以下底層邏輯:

有創新但絕不挑戰認知極限,很好地管理了科技人士的期望值,產品可落地;

純粹的電動車,把傳統驅動能源徹底區隔,且保證極佳的動力和續航能力;

人文關懷和普世價值,用尖端科技真正帶來環保實際價值,佔據道德制高點。

誠然百年汽車工業,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"的標誌

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年初喬布斯釋出了第一代Macintosh,一個將圖形使用者介面運用於個人計算機上的產品,圖形介面的概念出現,並帶來了蘋果兩個劃時代的產品:Mac OS,和它的本名Mac機。

Mac機誕生徹底重新整理了人們對於易用性和互動性的認知,

即人與計算機最好的互動載體就是顯示屏,而顯示屏最好的互動手段就是圖形化表述

背後邏輯是使用者將需求合盤托出,顯示屏進行影象化展示並與使用者深度互動,前提是這個終端擁有一顆強大算力的大腦來處理繁複資訊和即時需求。同時,在終端上基於OS搭載豐富的應用生態 —— 這便是平臺效應。

在Mac之後的iPod及iPhone,無不體現了喬布斯對終端的邏輯。從硬體終端向智慧終端的演化,更需要依賴

軟體和演算法在硬體上的創造力

這個創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於豐富的操作元件和內容應用,還有智慧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螢幕終端放進車裡,猶如第一代Mac機,終端商扯及智慧化問題逐步破解。

就這樣,一個17寸的液晶觸屏出現在了2012年的Model S中。

一臺電力驅動的汽車,一個電力驅動的可互動平臺,一顆基於開源Linux和獨立演算法的大腦。

彷彿記憶又回到喬布斯的1984年。

Linux的誕生本身就充滿網際網路底層文化的味道,人類科技發展在螺旋中走向開放、合作和共享。

全棧式的軟體開發更依賴開放的開發者生態及其創造力,在這樣的開源文化之下誕生了第一代Tesla作業系統——

Version

Version頗有為後來ADAS(Advanced Driving Assistance System,高階駕駛輔助系統)造勢的意味:一輛智慧車終端,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及配套軟硬體將奠定新一代汽車的智慧化和生態基礎。

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緊接著,如同Mac OS的演化,硬體和軟體逐漸開始耦合,兩者互相推動,互相促進,將逐漸改造整個傳統汽車工業。

在網際網路浪潮下,軟體幾乎定義了所有硬體和基礎設施。

終於,

軟體定義汽車

,第一次出現在世人面前。

03

軟體定義終端

第二個終端伴隨第一代大腦上車,完成了軟硬體的第一層耦合。

Version 7的劃時代意義在於,要真正實現Autopilot中的“Auto”,必須載入更多感測器、雷達和攝像頭等硬體。

於是,前視覺攝像頭,固態鐳射和毫米波雷達、360度超聲波感測器等一系列看似和傳統汽車無關的硬體,正式開始向車規級進軍。

這迅速引發了第二個問題:

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:

汽車製造業的未來,核心還是不是解決驅動問題?

在傳統汽車製造裡,90%的驅動問題源自硬體,而在軟體比重逐步提高的智慧汽車中,讓主機廠在軟體層面更加智慧的公司,是不是比單純解決驅動問題的硬體公司更適合做未來的Tier 1?

至此,當今在Tier 1裡超過80%與驅動問題相關的工種,以後將何去何從?

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2008年,特斯拉沒有軟體收入,和傳統車企無異,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)為核心的軟體收入已經暴增至19億美元,佔據了總銷售額的7%。

根據安信證券預測,

到2025年FSD將貢獻汽車業務總毛利達到25%

到底是誰,為什麼為FSD買單?

任何一項服務一定是帶來了客戶價值才能夠被付費 —— 當Version系統不斷升級之後,車主驚奇地發現,系統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“氪金”,解鎖自動駕駛真的只是錢的問題。

最性感的地方在於幫助車主實現夢想的時候,客戶在按網際網路時代以來最典型的模式付費 —— "免費"獲客,無限"升級"。

而華爾街已經開始從通常在SaaS軟體財報中才會出現的“遞延收入”項裡尋找,以推測FSD的收入體量和發展情況。

這一切變化開始衝擊被稱為歷史上最難撼動的傳統車企的商業模式和產業結構。

技術改變了商業,商業撼動了產業。

而這時候,

傳統汽車工業的經驗反倒成了掣肘

寶馬早在2008年就開始擁抱車載乙太網,試圖透過百兆車載乙太網的資料傳輸鏈路,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。

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(2013年寶馬X5搭載的車載乙太網,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慧車聯絡在一起。正如前面所述,撇開技術,本質上這犯了本末倒置的錯誤——

當司機需要全神貫注在駕駛上時,此時的智慧程度並不能稱之為智慧,只配得上銷售的花頭。

反觀特斯拉,從2012年第一代Version系統面世的八年間,當系統已經更新改良40多次的時候,傳統車企和主機廠甚至還未擁有自己的Version。

從智慧化和作業系統的工業發展原理上看,這個落後和傳統工業製程上的落後,本質上是一個邏輯。

未來,到底什麼樣的汽車公司才能登頂Tier 1?

04

爭奪制高點

早有寶馬2008年擁抱車載乙太網,現有大眾成立車載軟體開發部門,紛紛定義自己的車聯網作業系統,

而作業系統必須自建主機廠生態

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體系,構建商業閉環。這個邏輯和博世、大陸與主機廠的關係,本質上沒有區別。

而擁有自己的開源系統、演算法、軟體和使用者定義的谷歌顯然是這裡面的帶頭大哥,一個開放的安卓生態,賦予了而後的英偉達、Mobileye、百度,甚至華為以生命,並且將開源的概念根深蒂固地印在了所有科技企業和網際網路公司的靈魂深處。

開源的軟體環境及強大的生態效應,在未來的Tier 1中將扮演越來越重要的角色。硬體如果沒有軟體能力的驅動,再好的汽車也無法實現智慧。

那麼,高度的智慧化又基於什麼呢?

當然還是晶片。

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猶如當初被問及為何要推出擁有自研晶片的iPhone?

喬布斯的解釋言簡意賅:

一個被豐富定義的演算法和應用,必須要被自己的晶片去整合

只有自己的晶片,才能最大程度展現兩件事:軟體的魅力和極致的效能。

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

解決大規模的車內互動問題;

解決自動駕駛問題

傳統汽車永遠把穩定的駕駛效能放在第一位,而互動往往停留在收音機、CD播放、開關車窗等強物理動作,基本驅動都是點對點,對連續智慧沒有要求。

而智慧車不僅要與人互動,其與外界環境產生的互動資料量遠大於車內與人的互動資料量,往後還必須與雲資料中心發生互動。

智慧車自身將徹底成為“私有云”,和公有云中心產生的海量非結構化資料所組成的混合雲體系之上的智慧化,對AI的要求變得極其苛刻。

自此,智慧車Tier 1的尚方寶劍登場:

一款真正意義的車規級AI晶片成為新時代的制高點和關鍵點。

然而,車規級AI晶片的第一次著名應用,又得請出老朋友:BMW。寶馬7系早在2007年便和Mobileye合作,將毫米波雷達和多感測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,智慧化應用還未在手機普及的彼時,顯然不可能在產業更加固化的汽車工業上實現重大突破,加之傳統Tier 1有明確的護城河和產業陣營,汽車電子領域更有博世的一家獨大,既得利益明確且長期有效的傳統Tier 1們並沒有給Mobileye太多的進取空間。

在彼此既真誠又虛偽的兩年合作後,這段短暫的合作就此終結。

而彼時,暫時不具備AI晶片開發能力的特斯拉也選擇了Mobileye。但Mobileye卻並非真正意義的“白衣騎士”:

演算法無法更改,迭代程式碼不開放,晶片不可程式設計等一系列問題

,讓馬斯克大為光火,一系列封閉的條框並不符合特斯拉的長期利益和價值觀。

加之隨後崛起的英偉達,馬斯克終於意識到,要獲得成本、功耗和算力多項平衡的晶片,只有自己才知道真正的規格和要求。

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早在和Mobileye合作的時候特斯拉便開始自研FSD晶片,但車規級晶片的研發並非一日之功,其對功耗算力比和影象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,算力雙晶片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,FSD在影象處理速度上與其他晶片相比做了明顯的加強,同時平衡了總功耗,為而後Model 3在商業價值上的一飛沖天奠定了堅實的基礎。

05

中國智慧汽車的元年?

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業盟主?

綜上,有以下四個基本條件:

傳統基礎層:傳統造車的整車生產能力;

技術基礎層:自研的決策,感知,神經網路全棧式AI能力;

應用基礎層:至少具備基於某款SoC開發的關鍵車載AI應用;

全面複合層:自洽的OS和軟硬體能力,自研AI晶片和演算法開源。

把目光轉回國內的造車新勢力:蔚來、理想和小鵬。

從上述結論中,我們逐漸看清三家新貴的定位:

何小鵬從應用基礎層開始,基於英偉達的晶片,自研了感知視覺和決策規劃演算法;

蔚來類似,只是將感知結果也交給了晶片合作伙伴Mobileye;

李想則更好完善了自己的終端產品,並且在未來車與人的邏輯關係上,提出了自己的見解。

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(來源:鳳凰網)

從晶片的角度出發,AI晶片不同於傳統積體電路的技術發展路徑,並沒有完全依賴於過去的半導體產業鏈。

所以中國公司在AI晶片的發展史上,和美國的起步時間並沒有太大區別。在這個領域,我們完全沒有妄自菲薄的必要。

培植自己的車規級AI晶片生態,和美國將會並駕齊驅,是完全有可能的。

而任何車規級AI晶片的功能都取決於智慧車本身的需求,而終端的需求則來源於市場和使用者,一定是明確的正迴圈和正反饋機制。

其次,從智慧化角度,在正反饋到達一定極限的時候,由NXP等晶片巨頭進一步提出了“域”的概念——

汽車的智慧化將會被分開管理

一個由中央控制器即MCU管理的多域智慧車發展模式,將很可能引領時代。

基於每個域,不同的應用、底層的通訊、協議及其轉化邏輯,還有相關硬體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、市場以及政府相關部門重點關注的大賽道。

但是,智慧車終究還是一個初生兒。一個將被軟體充分定義的硬體產品,而創新的底層邏輯用一句話表述:

軟體演算法是否可以透過高通量的資料、即時的通訊能力和強大的中央處理器,去調動硬體更大效率地迎合應用的智慧化,來滿足人類對於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麼?

這個問題已經在手機上見證了太多意想不到的可能。

2020年——智慧車的真正元年,甚至可以稱為中國智慧汽車的元年,往後仍有幾個重要的問題亟待了解,比如:

首先,特斯拉在沒有佈局關鍵硬體比如鐳射雷達的情況下,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體佈局和關鍵硬體佈局這兩套武功,到底誰才是推動全自動駕駛的最佳價效比方案?

其次,神經網路的根本挑戰是在安全關鍵系統實現足夠的可靠性,僅僅用大量的攝像頭來解決極其困難的問題,是否現實?軟體對硬體的補充能力到底有多強?

最後,未來的智慧車在同等效能下,到底可以比現在的電動車降低多少車身重量?集控單元的決策和執行可做到的簡化能達到什麼程度?現有電池的本質科技沒有突破,智慧車最大續航邏輯上能達到多少?

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行文至此,未來數期文章,我們會繼續圍繞智慧車的各個細分賽道,分析行業機會,梳理投資邏輯,為智慧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瞭。

這條探索之路,也將伴隨上面的終極問題一起——

變得更加複雜,但無限有趣