原创李兴禹九章之家
本文由地平线市场开发和战略规划副总裁李兴禹撰写。本来是为了回答知乎一位网友的问题“互联网和消费电子公司纷纷进军智能汽车。造车2.0时代汽车行业会发生哪些新的格局变化？”
苹果，华为，小米，都进入智能汽车轨道，苹果秘密造车，小米，公开成立造车子公司，华为布局智能汽车零部件供应商。这些互联网巨头已经进入市场。他们给上一波新的车企和传统车企带来了哪些变化？
以下是李兴禹的回答:
这的确是一个意义深远的话题。我想从产业和技术两个维度分享我的一些不成熟的想法，总结智能汽车产业和技术的十大趋势，和大家一起探讨。
行业文章
1.布局人、车、家的全栈智能产品，全场景智能超级玩家浮出水面。
汽车将逐渐成为个人的下一个科技终端，也是个人智能生活的必要组成部分。说白了，智能生活就是人-车-家三个场景。小米和华为进入车内，完成了最后一个环节，实现了智能生活的全场景融合。个人数据可以无缝连接，会打开无限想象空有机会触发价值核聚变。
从功能手机到智能手机，用户的使用时间增长了十倍左右，使用范围从通话扩展到生活的方方面面；从功能车到智能车，用户的使用时间大概会经历同样的过程，使用会从流量扩展到移动生活的无限场景。智能汽车拥有天然充足的计算能力，拥有属于个人的最大电池。它的外形和性能决定了它有着比手机大得多的潜力。
反过来，手机巨头如果不进入汽车竞赛，也很难保住主业。当竞争对手做到人、车、家全覆盖的时候，他们只有自己的手机，这就好比只用陆军PK家的陆海军空三军。
手机行业已经饱和，必须寻找第二条增长曲线。汽车是个人消费中仅次于房子的第二大消费品。从产业体量来看，有多大？
这是不久前发布的2020年社会消费品零售总额数据。即使去年汽车产量下降，也占社会消费品零售总额的1/10以上。
除了房地产，你找不到比这更大的行业了。
来源:国家统计局，新闻稿“2020年12月社会消费品零售总额增长4.6%”
2.顶级智能解决方案玩家将从2B转移到2C
华为的HI+本质上是一个2C品牌。这一次，华为领先于ARCFOX Extreme Fox Alpha S的品牌推广，作为元器件供应商，这在以前是很少见的。其端到端智能产品本质上是2C端产品，提供面向用户的软件订阅收费模式，与BAIC收入分成。这一切颠覆了传统的Tier1商业模式，变成了微软的商业模式——电脑工厂。
华为造车吗？曾经最火的话题，现在更像是个伪命题。当你已经成为Wintel的时候，你还在乎做PC吗？
“你会看到传统的车厂，给一个功能加一个盒子，给一个功能加一个盒子，但是我们的视图本身就是一台电脑，一台大电脑做好了，车就挂了。这是本质区别。”华为智能驾驶产品线总裁苏青表达了对智能汽车合作范式的理解。
去年年底，华为智能汽车解决方案BU并入消费者业务部。从2B到2C的变化，并不意味着华为要造车，而是从侧面表明了华为对智能解决方案本质的理解:要直面用户，以用户为中心设计产品，创造价值。
特斯拉是围绕用户价值进行产品设计的典范。过去中国汽车行业的一个显著问题是重成本思维，依赖供应商开发功能，成本优先，挤压供应链利润，不优先创造用户价值，导致创新能力不足。
从技术角度来说，也需要做一个从2B到2C的端到端智能解决方案，这是数据闭环的必然要求。智能解决方案的功能迭代升级依赖于大量的真实场景数据，也需要实时数据，这些数据只能从消费者那里获取。如果不能直接2C，那么就需要从主机厂取数据。考虑到个人隐私、数据利益共享等因素，这种模式很难实现。
又是一个例子。Apollo方案很早就开始了，但是前期安装和量产并不顺利。很重要的一个原因就是它没有去2C，没有和吉利成立合资公司。一方面，正向设计需要打通从感知到决策和控制的全链条，合作效率太低；另一方面，去2C掌握数据是更深层次的原因。
3.造车新势力崛起，重塑高端品牌格局。
一百年来，汽车的创新都集中在一个力上，那就是动力。豪华车以动力和加速为标志，体现了这种逻辑。而新能源汽车的出现，使得燃油车在动力上没有优势，汽车行业需要寻找新的价值坐标。
未来汽车的创新将集中在计算能力上，豪华很可能由智能来定义。在这方面，制造汽车的新生力量具有先天优势。像华为、苹果、小米这些拥有强大智能基因的玩家，可以轻松移植ICT行业多年积累的技术优势，包括应用软件、操作系统、交互设计等。
这些玩家也有非常强的用户体验设计能力，这可能是未来差异化竞争的核心。
如今蔚来汽车平均售价达到44万元，这在传统自主品牌时代是不可想象的。李One是30万+价位的中国自主品牌销量冠军。特斯拉翻了不少豪华车品牌。在北美十大豪华车销量中，其销量比后九名的总和还多。
据说李斌蔚来的短期对手是BBA，但长期是苹果，值得玩味。
新能源与智能的叠加，是新势力实现品牌突破的最佳契机。目前造车新势力确实抓住了。
很多人说造车不是一件简单的事，新进入者要弥补车辆设计制造的短板。这话没错，但我更愿意换个角度思考这个问题:科技巨头补充传统造车能力比传统车企补充智能能力更快。
近百年来，汽车工业培养了大量高素质的产业工人和造车技术人才，而这些人才很容易被造车新势力招募。大量的造车新势力来自SAIC、博世等传统巨头，这些老司机的到来可以快速补齐造车新能力的短板。
但是现在要招聘到聪明的人才还远不容易。
而新势力的RD效率更高，体现的是新势力领导者的决策能力、组织执行力和号召力。我们来谈谈数字:
下图显示了苹果在RD的支出与诺基亚在第一代iPhone发布四年后的支出对比。可以看出，诺基亚的RD费用基本是苹果的5倍以上，但还是挽回不了败局。一方面，诺基亚的RD费用分散在太多车型上；另一方面，诺基亚的缓慢和官僚作风也让他无法赶上苹果的创新步伐。
资料来源:上市公司年报
这是本土造车新势力的RD和传统自主品牌的对比，基本是同一个故事。胜利的天平已经向新生力量倾斜。
资料来源:上市公司年报
4.智能汽车将掀起资本市场的下一波超级浪潮。
小米通过打破手机创造了大量物联网产品，体现了手机的旗舰效应。同样，今天的智能汽车已经成为人工智能的旗舰物种。作为启动者，开启人工智能商业化的序幕，将产生巨大的经济体量，估计占整个资本市场的三分之一。
几乎所有的IT和互联网技术巨头都将在智能汽车领域竞争，因为它的旗舰效应。如果他们不进入这个竞技场，未来将是暗淡的。
颠覆性的技术变革往往是投资机会的最佳时期。回归历史，过去40年，个人电脑的繁荣为资本市场带来了13万亿美元的市值。虽然今天的人工智能产业仍然相对较小，市值约为2万亿美元，但人工智能产业可能在未来15-20年内增长到30万亿美元的市场规模。这是投资过特斯拉和Zoom的硅谷投资女王凯瑟琳·伍德(Catherine Wood)的预测。
来源:方舟投资管理有限责任公司，2020年
技术文章
5.智能汽车将成为第一个真正意义上的个人人工智能终端。
智能汽车大概是过去40年PC革命后最大的技术创新，堪称史诗级创新。无论是PC还是手机，本质上都是信息终端，而智能汽车是第一个真正意义上的人工智能终端。本质区别在于决策。信息终端只能被动地接收人类的输入来执行，而人工智能终端可以在没有人类干预的情况下独立决策和行动。可以说，智能汽车开创了一个全新的时代——机器人时代。AI技术在自动驾驶领域渗透后，整个机器人技术都会有所突破。智能汽车的感知、规划、决策和控制的技术可以扩展到更多的机器人场景。从这个意义上说，这是一个时代的前奏。
对于个人来说，智能汽车会有两个核心属性:出行属性和空之间的属性；随着自动驾驶的完善，两种属性会逐渐解耦。
出行属性:自动驾驶将成为汽车的基础功能。随着驾驶自动化程度的提高，人的解放时间不断，自动化程度决定了解放时间的程度。
属性介于空:将是一个高度差异化属性的个人数字空房间，也是最大的内容入口和服务入口。
6.平衡云计算，智能汽车将成为分布式边缘计算和数据中心。
今天，我们面临着一个严峻的问题:计算正日益从PC和手机转向云计算。互联网巨头控制着个人数据的方方面面，如今的推荐算法都是高度偏向的。换句话说，互联网巨头呈现给个人的不是一个完整客观的世界，而是一个他希望你看到的世界。
但是未来的计算应该是包容和民主的，而不是集中的。因为安全的需要，个人需要专属的私人服务器，智能汽车最有可能承担这个任务。它拥有最强大的计算能力，最大的存储空间空和最大的电池，它可以成为个人的私人计算中心和数据中心。
当然，智能汽车可能不是个人唯一的私人计算中心，但肯定是最好的载体之一。
就像其他任何共享经济一样，当个人不在车上时，汽车的计算能力、存储空和电池可以完全共享，这样智能汽车将成为分布式的边缘计算和数据中心，以及分布式的能量存储中心。它可以用于硬币挖掘，区块链的各种应用，科学计算等等。
7.车辆零部件将大幅减少，降低车辆制造门槛。
一个新的趋势是，新能源智能汽车正在快速模块化。以亚当·乔纳斯(Adam Jonas)为首的摩根士丹利(Morgan Stanley)分析师在最近的一份报告中表示，根据与电动汽车领域的原始设备制造商、供应商和专家的密切沟通，未来10年，随着汽车制造商实现更高的产量、简化生产流程和改进汽车设计，电动汽车所需的零部件数量最终可能从目前的约1万个减少到100个甚至更少。
虽然这个预测目前来看还是很激进，能不能达到100份还不好说，但是趋势是明确的。
比如车内有70~300个ECU，内部使用了大量的MCU芯片。最近的MCU芯片荒可能是汽车行业最热的话题了，这也让整个行业对汽车芯片的认知度达到了空之前的水平。短期内还是要靠产能来解决问题，但是长期怎么办呢？这反映了一个新的技术趋势，即汽车正在从分布式计算架构走向集中式计算架构，只有这样才能真正解决芯片短缺的问题。
分布式计算架构需要上百个ECU，所以对应的芯片和类型也很多。集中式计算架构创造了高性能的计算机，可以大大节省芯片的数量，并且计算机具有高度的模块化，从而减少了零部件的数量，简化了整个供应链的管理。当然，相应的，对单个芯片的集成度和性能的要求也会比以前高很多。
8.智能汽车将从产品竞争走向生态竞争。
我们面临着一个绝佳的增长机会。这个机会就是智能汽车时代已经开始，但是生态格局不确定，每个人都有创新的机会。同时我们也意识到，未来2-3年很可能是生态的关键窗口期。通过对历史脉络的梳理，我们会发现PC/ server的历史经历了一个非常有趣的趋势。最开始SUN、IBM等顶级玩家做垂直整合，自己做整机和操作系统，甚至自己做芯片。但趋势总是开放多于封闭。微软和英特尔的出现，让开放成为业界主流趋势，开放摧毁了IBM的技术优势。在移动时代，我们看到了更加开放的生态和开源的趋势。
如今在服务器市场，越来越多的ARM服务器占据了行业的市场份额，服务器操作系统也从封闭变成了Linux，可见生态繁荣的底层一定是相当程度的开放和开源。
Nvidia之所以有今天AI界的霸主地位，是什么打败了当代GPU的另一个王者AMD？是CUDA这样的基础工具的打磨，是软件和生态的长期积累。
智能汽车产业还将催生车载操作系统，它将在上层支撑丰富的软件应用生态，尤其是与个体之间的属性相关的应用生态空。开放和开源是大势所趋。
在手机操作系统发展史上，诺基亚曾推出过自己的操作系统Meego，但缺乏规模效应。只有诺基亚N9支持，开发者不愿意在上面开发应用。三星推出了TIZEN，只有自己的低端手机支持。吸引不了开发者，不成功。微软的WM7与上一代OS不兼容，使得原生态无法使用，而Windows Phone比iOS晚进入三年，错过了机会。最终只有谷歌的安卓做到了称霸。智能手机的创新周期比PC快很多。Android通过开源迅速击败对手，占领了大部分市场。
手机操作系统之争以开源系统胜出而告终。
从历史看未来，汽车品牌之间的车型竞争将成为生态系统之间的竞争，竞争就是生态的繁荣。除了特斯拉，操作系统很可能不是主机厂专属，属于开放的第三方联盟。
9.数据驱动的软件2.0时代取代了依靠人力的软件1.0时代。
今天我们都在说软件定义汽车，但是如何实现呢？传统上，我们依靠大量的程序员手工设计代码逻辑。这种高度依赖专家经验的软件开发1.0方法，真的能穷尽所有极限驾驶场景，适应复杂的人机交互场景吗？承诺显然是消极的。
我曾经和一个顶级汽车品牌的设计师聊过。他说，他们的自动驾驶决策算法包含数万个跳转分支。想想都可怕。这样的设计应该有多少逻辑冲突？新添加的代码会导致原有功能失效吗？
随着人工智能算法的突破，我们迎来了软件开发2.0时代，用数据驱动代替逻辑驱动，用机器学习代替码农编程，实现更高的软件迭代效率。数据驱动使得算法对各种场景有很好的泛化适应性。
当然，逻辑编程和机器学习已经共存和互补了很长一段时间，但重心正在逐渐转移到机器学习上。
经常看到有OEM厂商说要招几千名软件开发人员来培养智能核心能力，这其实是软件开发1.0时代的想法。特斯拉的软件团队只有几百人，却在智能上一路领先，本质上依靠的是软件开发2.0的先进生产力。
10.自动驾驶的渐进式技术路线逐渐成为主流。
当我们谈论智能汽车和自动驾驶时，我们绕不开Waymo和特斯拉。他们也代表了过去的两条主流路线:特斯拉从L2出发，采用基于量产车功能的渐进式路线；Waymo会从一开始就抛弃司机元素，从L4进攻。
大概六七年前，以Waymo为代表的路线还是最主流的路线。2016年，我曾经写过一篇文章讨论这个路线问题。我的回答是渐进路线是主流，因为本质上，自动驾驶是一个复杂的工程问题。项目需要的是解决长尾问题的能力，这只能在实践中打磨，靠海量数据积累。注定了我们需要这样一条循序渐进的路线。
商业模式上渐进路线的优势也非常明显。实质上，消费者承担了RD成本，而跨越式路线则不得不独自承担所有负担。
这并不是说跨越式的自动驾驶路线对行业没有贡献。相反，他们为整个行业做出了极其有价值的探索，在底层技术上推动了自动驾驶的边界。边缘局部场景的商业化也很显著。
Momenta的“两条腿”产品策略无疑是一条理性路线。量产自动驾驶Mpilot快速积累数据，打磨长尾场景解决方案，通过全自动驾驶在技术上构建更好的底层框架，值得借鉴。
甚至特斯拉也在底架上不断被重构。相比当年的自动驾驶，今天的FSD基本上是往后推的。渐进的路线不是一条平滑的曲线，而是一个小的阶梯状过渡。
任何复杂系统的进化路径都是相似的。在阿里电商平台的发展过程中，底层架构进行了六次重构，每一次都比上一次有所改进，但呈现的整体发展路线依然是渐进式的。在商业化之前，你不可能建立一个十亿级的用户级后台。这样做会把钱都烧光，你就见不到曙光了。
自动驾驶两种技术路线之争
渐进路线贯穿了特斯拉的功能演变:从过去功能的低谷到更新缓慢，再到去年下半年推出全球首款部署在量产车上的自动驾驶系统。它的迭代速度越来越快，已经到了今天一周可以更新一次的程度。
另一方面，Waymo仍然局限于加州等地，在封闭场景下运营。硅谷的投资女王凯瑟琳·伍德(Catherine Wood)在最近的一次分析中指出，她表示，如果特斯拉的自动驾驶乘车服务在2022年如期到来，那么在里程方面，到2025年特斯拉可以占据20%的市场，而Waymo占1%。这反映了两种技术路线的优缺点。
来源:方舟投资管理有限责任公司，2020年
