深度 | 對華為說“不”，上汽底氣在哪？
“一家公司為我們提供整體的解決方案，如此一來，它就成了靈魂，而上汽就成了軀體。對于這樣的結果，上汽是不能接受的，要把靈魂掌握在自己手中?！?
上汽集團董事長陳虹上面這句，關于“上汽是否會和華為合作自動駕駛”的回答最近火了。但隨著話題的發酵，討論中也出現了諸多不理性的聲音，有的將華為與上汽對立起來，也有的質疑上汽的研發能力，甚至還有些上升到了民族情緒。
上汽集團總工程師祖似杰在接受Dante Tech采訪時解釋，“上汽一直堅持開放創新及自主創新，也是之一家與華為合作5G車量產的整車廠，上汽在傳統車的核心電子架構與智能車電子與軟件架構上必須自主掌控，并投入大量資源自主研發。博世的執行機構（不含電子架構）解決方案與華為的整體解決方案（含電子及軟件架構）是有本質區別的。如果整車企業在智能車時代不能建立此核心能力，則其產品智能升級就不自主(傳統車無需升級），變為了代工廠。”
可以看出，上汽集團僅僅是拒絕含電子及軟件架構的自動駕駛整體解決方案，在與華為等 科技 公司的合作上，態度依然是很開放的。那含電子及軟件架構的自動駕駛解決方案是什么？為何會讓上汽無法接受呢？
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整包方案的硬件選型及數據 *** 問題
現階段很多車型裝載了100個以上的ECU，運行著上億行的代碼，而隨著車上的ECU和軟件代碼越來越多，高效可拓展的底層操作系統，電子架構和軟件架構變得愈發重要。
電子電氣架構決定著車輛的整車布置，ECU的選型，甚至是轉向、制動等核心模塊的選型，而這些ECU和關鍵執行模塊的成本，要占到了整車成本的40%以上。華為HI智能 汽車 解決方案核心便是提供一個取代傳統EE架構的計算與通訊CC架構。
選擇了打包的整體解決方案，意味著整個電子架構得向CC架構切換，對主機廠而言，不光是在自動駕駛相關的芯片和傳感器上，失去硬件選型的話語權，連底盤、轉向、制動等 汽車 的核心零部件選型上，也得為了配合整包方案而失去話語權。
一位某一線零部件廠商工程師向Dante Tech透露，華為與某車企的車型項目上，轉向系統的選型都是與華為的工程師對接的，連項目組的微信群名稱都是“X華為”。整個執行機構都得服務于自動駕駛整包方案，接受整包方案便要讓渡核心零部件選型能力，從而失去對整車成本控制的能力。
硬件如此，軟件亦是如此。雖然眾多車企，對每個ECU中內置的軟件了解有限，只是把這些ECU作為實現特定功能的“黑匣子”去使用，但對于軟件架構或操作系統，車企們無疑都想握在自己手中。車企作為軟硬件集成和整合者，軟件架構就如同一根指揮棒，通過制定標準來管理協調不同廠家提供的ECU和代碼。
在整包方案下，車企也將丟失軟件標準的話語權，這使得車企無法向自己的用戶，做軟件迭代升級規劃的承諾。蔚來、小鵬可以清晰地告知自己的用戶，系統將維持怎樣的頻次OTA升級，智能駕駛將在什么時間點上推出什么功能，但對于選擇整包方案的車企，在OTA上并不能掌控節奏。
對于自動駕駛整包方案而言，還多了一層數據 *** 的問題。華為ADS總裁蘇箐在媒體溝通會上曾清晰表示，“ 汽車 攝像頭、激光雷達采集到的信息，只能算是素材，只有經過算法處理過的素材才能算作數據，華為對這些算法擁有知識產權，數據就自然也是華為的”。
如果車企失去軟件架構這根指揮棒，也不對自動駕駛的長遠發展做規劃，那智能 汽車 產生的數據將無法挖掘其價值。這意味著車企必須和整包供應商充分信任，建立長久的綁定關系，讓渡數據的 *** 換取智能駕駛系統的進步。
選擇整包方案就如同接受了一個更大的黑匣子，對車輛智能硬件、執行機構硬件失去選型的能力，對車輛的整車成本控制失去掌控，對自動駕駛系統的迭代節奏失去掌控，用數據換技術應用，某種程度上來說，這確實就淪為了代工廠。
上汽拒絕的底氣
拒絕整包方案是需要底氣的，對上汽而言，必須得擁有自研電子電氣架構，自研軟件架構，硬件選型，測試驗證，自建私有云服務等諸多能力，才擁有這樣的底氣。
對主機廠而言，只能拿用戶可以體驗到的產品來說話。而往往一款產品承載的技術，從立項到上市要經歷3到5年的時間，而且受制于法規和安全性可靠性問題，很多前瞻的技術需要更長的時間才能和消費者見面，這就導致其在研發上做的努力，很容易被人忽略。
上汽集團這幾年在智能 汽車 研發上的布局，主要依靠投資和自建團隊兩條腿走路。在投資上，上汽布局了國內領先的 汽車 邊緣計算芯片廠家地平線和黑芝麻，目前是地平線的更大機構股東，而地平線最新的征程5芯片，算力接近100TOPS ,滿足高等級智能駕駛的算力需求。黑芝麻發布的華山2號A1000系列，單芯片算力也達70TOPS，支持L2+/L3級智能駕駛系統。
此外上汽還投資了自動駕駛 科技 公司Momenta，后者擁有計算機視覺算法技術積累，與智己 汽車 合作的L7 IM AD系統，不久前發布了在上海城區+高架全程無接管的視頻，表現相當驚艷。此外，上汽還有旗下控股公司中海庭，擁有甲級地圖測繪資質，以及高精地圖，眾包視覺高精地圖的制作能力。
此外上汽自建研發能力的動作也比較頻繁，上汽先后成立了智能駕駛中心、零束軟件分公司、軟件中心、人工智能實驗室等，致力于軟件和算法的研發。其中零束軟件分公司負責自研中央集中式的電子電氣架構，和軟硬件高度解耦靈活升級的SOA軟件架構。
上汽總工程師祖似杰在2021中國 汽車 重慶論壇上表示，“上汽零束開發面向服務架構的SOA軟件平臺，要打造 汽車 行業的安卓系統。目前已有1900多項上線開發可供調用，能為不同開發者提供專屬開發環境和工具，通過SOA平臺，使用戶、供應商、OEM可以在一個平臺上共同來打造我們的下一代 汽車 ?！?
上汽通過自建團隊開發全新一代電子電氣架構，以及軟件SOA架構，旗下的智己和R 汽車 將應用這兩個全新的架構。而通過這兩個架構，上汽可以有效協調軟硬件供應商的產品，將成本控制住在自己手中。如果選擇華為的整包方案，則意味著上汽要否定自研的電子電氣架構及軟件架構，這顯然是不劃算的。
此外，還有聲音拿合資的事情質疑上汽，這類盲目的攻擊完全忽視了中國 汽車 行業過去30年所做的努力。30年前我們的 汽車 工業一窮二白，合資是那個年代的更優選擇，但在合資企業中，中方和外方對技術學習的博弈一刻都沒有停止過。上汽與GM合資的泛亞 汽車 ，通過雪佛蘭賽歐、別克GL8等項目，改變了合資研發中心只能做標定和意見收集反饋的狀態，也為中國 汽車 工業培養了一大批人才，被稱為中國 汽車 的黃埔軍校，這些奮斗史都是不可詆毀的。
Huawei Inside模式改變了Tier 1和OEM關系
“把數字世界帶入每一輛車”，華為進入 汽車 行業本身就是帶著賦能和改造 汽車 行業的目的而來，因此華為自動駕駛全棧解決方案給人的印象，必然是強勢的，但這也是迎合需求而已。對部分主機廠而言，使用華為的整包方案，確實能為市場帶來更好的產品。
實際上華為HI自動駕駛解決方案，本質上和車企牽頭的自動駕駛生態圈沒有太大區別。搭載HI的 汽車 ，實現了不同品牌不同車型在硬件選型上的統一，能夠通過規模效應降低硬件采購成本。搭載HI的車型收集到的數據可以共享共通，也能夠幫助自動駕駛系統更快速的迭代升級，這些是單一車企單一車型所無法實現的。
華為在智能 汽車 硬件上的布局非常全面，在自動駕駛上擁有高精地圖制作采集、MDC計算芯片、域控制器、激光雷達、4D毫米波雷達。在智能座艙上，華為擁有5G T-Box,車載智慧屏、AR-HUD。在電動領域，華為擁有超融合電機、車載充電器、充電樁等產品。如此龐大的產品矩陣，也能為加入生態圈的企業，一定程度上降低智能 汽車 增量元器件的使用成本。
這種 Inside 的模式此前存在于手機和電腦領域，電腦中的inter inside和手機里的“Qualcomm inside",兩家廠商在各自領域都有著幾乎壟斷的市場占比，通過Inside的模式能夠降低下游廠商的推廣成本。 汽車 作為更為復雜的設備，加之自動駕駛系統的涉及交通安全，Huawei Inside的路要困難很多，同時也在所難免對OEM有更深的滲透。
Inside戰略讓華為必須走到臺前，成為生態圈的中心，這也無可避免遮擋住背后OEM的光芒。此前的 汽車 行業中，即便強大如博世和大陸的Tier 1，也不會走在臺前，去搶主機廠的風頭，而且即便是提供整包方案，例如大陸向大眾MEB提供的ICAS1車身控制和電子通訊系統，也是按照主機廠的需求來定制。
綜合來看，Inside方案是難度非常大的一次嘗試，它需要技術足夠的領先且無可替代，而且能夠有更多的企業加入，推動規模效應幫助合作伙伴發揮成本優勢。正如博世中國總裁陳玉東接受Dante Tech 采訪時表示，“面對終端客戶，供應商永遠不能站在主機廠的前面，搶主機廠的風頭，除非你干的東西，別人不能干，否則就不行。華為試圖創造一種新路，但很可能沒有能力壟斷這個市場和技術。”
例如選擇華為Inside的北汽極狐，還在與百度Apollo展開合作，長安也同樣選擇華為Inside+自研兩條腿走路，廣汽埃安在華為之外，也選擇和滴滴接洽。如果華為的解決方案不是領先且唯一的，Inside的路線就注定更為艱難。
EV+AI+IoT時代，躺平也是一種積極的選擇
自動駕駛、電動化、萬物互聯， 汽車 行業正在面臨的巨變，并不是每一家車企都能輕松應對的。龐大的軟件算法開發需求和軟件管理需求，給主機廠帶來的挑戰非常大，自研和接受 科技 公司的整包方案都是一種積極的嘗試，是技術路線的選擇，本身并沒有對錯之分，無需上綱上線。
自研本身成本非常高，對部分車企而言幾乎不存在可行性。首先得是研發的投入，華為每年在智能 汽車 領域的研發投入是10億美元，這種規模的資金投入，對于上汽、長城、吉利等盈利狀況不錯的車企而言壓力并不大，但對于銷量不高盈利狀況不好的車企而言，如此高的研發投入，風險是很難承擔的。
其次是人才，對整個行業而言，自動駕駛人才需求都是難以滿足的，而在這輪人才爭奪大戰中，主機廠并沒有很強的競爭力，如果是排名靠后的主機廠，就更是身處選擇優先級的末端了。一位從某央企車企跳槽到自動駕駛 科技 公司的軟件工程師告訴Dante Tech，其之前所在的車企并沒有好的研發氛圍，到自動駕駛創業公司后，學習和成本速度會更快，工作的成就感也更高。
這種現象我們從一家智能駕駛解決方案供應商的HR處也獲得了印證，優秀的軟件算法工程師是非常難招的，但是他們顯然比車企更有吸引力，很多軟件工程師都是在車企做了一段時間后，認為不利于個人職業發展而跳槽到 科技 公司，畢竟氛圍會好很多。
組建軟件研發團隊對車企而言難度也是非常大的，即便花費大價錢從其他公司挖了高管和團隊，也面臨組織結構難以適配的問題。目前最常見的做法，是成立單獨的軟件公司，薪酬體系完全獨立，業務協作上也類似于供應商與車企的相處模式。國外的車企，如GM和福特，更偏向于直接收購一家軟件公司，國內目前只有上汽通過投資建立與Momenta的深度合作關系。
自動駕駛智能網聯以及電動化，都對應著無數的軟件研發需求，但是很顯然，國內能做這些工作，特別是能做視覺算法研發的人才是很稀缺的。這意味著，不是所有車企都能選擇自研，而所謂的全棧自研，更只能當做噱頭聽聽就好了。
相比之下，接受華為、百度的“躺平方案”，能夠最快速補齊自身的短板，也是成本上能夠量力而行的一種選擇。對消費者而言，能夠用更低的成本體驗到好的產品就行，至于是不是自研，并不重要。耳機充上電就行，就別管電是風電還是火電了。
選擇自研的上汽，還是提供全棧解決方案的華為 Inside，以及接受躺平方案的極狐，都是在用適合自己的方式向市場推出先進的智能 汽車 ，都是 汽車 行業的奮斗者，并不存在優劣與對立。
高精地圖行業“諸侯混戰”，初創公司出路在哪？
從四維圖新在2001年之一家拿到測繪資質至今，國內有22家企業拿到了高精地圖測繪資質。這些獲得資質的企業里面，不只有傳統圖商，也有主機廠和科技公司，同時也誕生了一大批初創型企業，如Momenta、寬凳、晶眾等，最新入局的還有華為、順豐和京東物流等。這一賽道早已陷入各方混戰，各個企業都有自己的技術和玩法。
在這一賽道里，有些巨頭已經實現了量產和商業化落地，比如高德和四維圖新；有些積累了大量數據，形成了堅固的護城河。巨頭們有人、有錢、有資源，不斷搶占市場份額，留給初創公司的機會似乎不多了。那么在巨頭環繞下，初創公司應該如何突圍呢？
傳統圖商、科技巨頭各自占山為王
2011-2014年，互聯網巨頭開始進入電子導航地圖市場。百度率先出招，于2011年4月推出百度地圖手機版，2013年收購圖商道道通；阿里在2014年4月收購高德；僅1個月后，騰訊以11.7億入股四維圖新，并在同年收購科菱航睿。
在圖商頻繁被收購的2014年，伴隨自動駕駛和車聯網技術出現的高精地圖開始萌發，科技公司、傳統圖商紛紛入局高精地圖，不斷提升相關產品和服務，擴大“朋友圈”。
高德是國內首家實現高精地圖商業化的公司。2019年高德地圖宣布以“成本價”向合作伙伴提供標準化高精地圖，平均每輛車年費不超過100元。高德建立了自主采集的高精地圖UGC體系及自動化數據生產模型，同時基于阿里生態的物流配送、車路協同、城市大腦等業務實現高精地圖的數據更新。
圖片來源：高德地圖
四維圖新在2019年初與寶馬中國簽署自動駕駛地圖及相關服務許可協議，將為寶馬L3以上自動駕駛系統提供地圖產品及服務，這是國內首個用于L3+自動駕駛系統的高精地圖量產訂單，也意味著四維圖新高精地圖已經開始走向量產。四維圖新自主研發了專業采集車，已掌握數據采集、制圖、眾包更新以及快速迭代的自動駕駛地圖完整解決方案。同時，四維圖新還自主研發了FastMap生產平臺，應用圖像識別、數據挖掘等技術推進地圖數據的采集和更新。
百度與數家車企簽署高精地圖的商業化定制項目，包括北汽、現代、長城、比亞迪等。目前，百度高精地圖自動化程度已超90%，算法識別率達98%以上。百度的優勢在于自主研發了一套完備的高精地圖產品制作、生產、發布以及更新流程?；贏pollo開放平臺，百度擁有高精度地圖軟硬件設備的自研及自主可控能力，在采集車輛和軟件計算平臺方面擁有完整的知識產權。
據騰訊官方表示，目前其已積累了超百萬公里的道路測試數據，超500萬的各類標注樣本數據，已經完成了全國高速和快速路的高精地圖數據生產。相比于阿里高德，騰訊自有完整的自動駕駛方案，這使得其高精地圖可實時快速地在騰訊自動駕駛汽車及仿真系統上及時檢測高精度的精準性及誤差問題。
圖片來源：四維圖新
初創公司如何破局？
2016年前后，國內外一批高精地圖初創公司涌現。
相對于巨頭公司，初創公司面臨著成本、資源短缺的壓力，商業化速度也較慢。想要獲得突破，需要揚長避短，抓住巨頭無法切入的市場機會。
首先，不同于在導航地圖深耕多年的傳統圖商，因每輛地圖采集車高達數百萬，成本較高，所以初創公司多采用眾包模式，或和整車廠、出行服務商合作，類似于UGC模式。
其次，通過差異化的產品路線，初創企業可建立自己的技術能力。比如在高精地圖的采集 *** 上，為了節省成本，Wayz.ai、寬凳科技等采取了以人工智能技術為基礎的純視覺方案。相較于巨頭公司的激光雷達方案，純視覺方案以攝像頭為采集工具，成本大大降低。
雖然攝像頭在精度上不如激光雷達，但長期來看，利用眾包的方案，與物流車隊合作，視覺傳感器可以通過多次拍攝積累數據，整體精度的提升將可能會超過激光雷達。
另一方面，純視覺方案的更新頻率要比激光雷達方案的高。目前巨頭公司的地圖更新頻率是全國城市季度更新，部分城市月度更新。但是采用純視覺方案的初創公司可以做到十分鐘級別的實時更新，甚至在未來可以達到分鐘級別的更新頻率。
“地圖采集的精度是一方面，更新速度才是決定勝負的關鍵因素?！耙晃桓呔貓D創業者向蓋世汽車表示。
雖然巨頭們有錢有資源，但是在與車廠的合作上并不是一帆風順的。通過了解不難發現，巨頭們身后或多或少都有BAT的身影，比如高德背后有阿里巴巴，百度、騰訊有自己的高精地圖團隊，但是這會讓車廠們心生顧慮。
在更新地圖時，車身上的數據很重要，會幫助高精地圖實現升級。但是在與BAT合作時，車廠們并不是很愿意將數據分享出去，因為他們覺得“BAT是競爭對手?！?/p>
這也給了初創公司機會。車廠們往往實行兩條腿走路，一方面與高精地圖廠商合作，另一方面投資初創公司，掌握高精地圖技術。例如上汽在在國內外分別投資了中海庭、晶眾地圖、Civil?Maps、Deepmap等初創企業。
此外，無論是初創公司還是主機廠，都會面臨商業化問題。傳統圖商做高精地圖，其模式通常是與主機廠合作。但是初創公司中有一些本身就是自動駕駛方案公司，可以做到自產自銷。
以四維圖新為例，其主要客戶是汽車廠商。也就是說只有在汽車被出售的時候，公司才能賣出產品。近兩年國內汽車行業低迷，需求端下降嚴重，也影響著其收益。
雖然四維圖新已經拿到了世界首份L3以上自動駕駛車輛的高精度地圖訂單，但該款車在2021年夏天才會上市，銷量無法預估。智能技術時代與導航地圖時代不同，涉及到生態系統安全，門檻更高，主機廠會更嚴苛。
但是在初創公司中，例如Momenta，不僅是地圖技術的提供方，同時也是地圖的使用者。通過將自產的高精地圖應用于自研的L3及L4自動駕駛解決方案，對高精地圖的信息精度重新定義；同時依據下游客戶的需求進一步完善高精地圖的精度和更新要求。
配合自動駕駛技術的發展，初創公司還可以在支持大量地圖數據快速更新計算的深度學習和車規級計算芯片、設備、ECU上發展。同時提供實現多功能的軟硬件一體化的解決方案?；蛟S也是初創公司的重要發展方向。
蓋世小結：
據蓋世汽車研究院預測，在2020年—2025年，L3以上級別的自動駕駛車輛將會出現明顯的增長，到2025年，自動駕駛車輛會達到367萬臺的數量。高精地圖的需求量也會隨著自動駕駛的發展而陡增，預計2025年國內高精地圖將近達到80億元，2026年將會出現快速增長，突破100億元。而目前通過測繪資質的只有22家，這是一個巨大的市場，雖然巨頭盤踞，但是也給初創公司留有空間，初創公司應該找到新的業務增長點，加強合作，形成各自優勢，加速推進自身業務的商業化。
本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
