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来源:芯榜发布时间:2022-07-041229浏览
询问 AI
引言
智能汽车是未来发展的大方向,那么未来的智能汽车是何模样?智能汽车需要多大的计算能力?“硅谷钢铁侠”马斯克与特斯拉的迅速崛起,支持其颠覆性创新的商业逻辑与开发模式到底是什么?在百年来未有之大变革之下,如何抓住机遇、撬动万亿元级的智能汽车大市场?本期特邀芯砺智能创始人兼CEO张宏宇,对产业发展及芯片算力对于智能驾驶发展的决定性作用、以及市场博弈下的行业机遇与挑战进行了深入阐述,相信读者能从中得到不一样的启迪与收获。
Figure1 典型的智能座舱(Source:互联网)说到底,特斯拉的豪华硬件配置只不过是表象而已。如果我们仅仅将注意力放在硬件配置上,就很容易忽视了其背后的真正含义。特斯拉的创始人马斯克是一个对成本要求非常敏感,甚至可以说锱铢必较的人,但是他为什么在其电子电气架构的硬件配置上会如此不惜代价?道理说白了很简单,因为这关系到特斯拉在智能汽车上的底层商业逻辑和模式。
对传统车厂而言,其商业或服务模式就是:造车、卖车、和修车;而其产品开发模式是所谓的“V字型”模式,就是围绕着概念、设计、仿真、验证/测试、生产/销售等不同阶段所开展的一个产品开发周期。这些传统的商业和开发模式历经近一个世纪的发展,没有本质上的变化,直到最近十几年特斯拉的出现。马斯克以他IT及互联网产业的从业经验出发,敏锐地发觉:传统的汽车商业及产品开发模式很难带来丰厚的利润,因为整车开发周期长、成本高,为了保证车辆的性能和安全指标又不得不层层加码、处处冗余,还需要承受供应链不稳定所带来的额外风险。到最后,成品销售的毛利率低得可怜,还不得不与销售、维修服务商分享微薄的利润。

Figure2 传统汽车的V字型开发模式(Source:Research Gate)
这样的买卖,马斯克当然不干。于是,他做了两件事情:一、将传统的开发模式从V字型变成O字型。所谓O字型开发模式,就是基于软硬件分离原则的循环迭代式开发,说白了就是通过在线(OTA,Over-the-air)软件升级不断完善和升级产品的性能。这并不是说特斯拉完全抛弃了V字型开发模式,而是通过后续软件升级减轻了车辆销售前的开发成本(以及车辆销售后的召回风险)。比如说,特斯拉可以在前期开发当中适当降低某个子系统或功能的要求,或者仅实现部分功能,而由售后的软件升级来完成功能或性能的完善和提升。此外,对于在车辆使用当中发现的缺陷,传统车厂不得不采用召回的方式来应对;而特斯拉则可以通过在线软件升级来打补丁,从而节省了高昂的召回费用。二、从传统的“年新车”销售模式,转变持续性的升级服务模式。在车辆被售出之后,特斯拉仍然可以通过在线升级继续为客户提供有偿的产品更新/升级服务,从而大大提升了车厂的持续盈利能力,也为客户提供了更好的使用体验。这样一来,就不再有所谓的“年新车”概念,因为通过持续的OTA,车辆的功能和性能在很大程度上可以“长久保鲜”。
Figure3 特斯拉的O字型产品开发模式特斯拉为传统汽车行业注入了新鲜的血液,使得本来已经步入垂暮之年的汽车业摇身一变,成为当下最时髦、最热门的IT行业之一。这一点,马斯克功不可没。所以笔者认为,我们最应当关注的绝不是特斯拉的电池技术,一体化车身成型技术,或是电子电气架构中的豪华配置,这些当然都是可以被拿来宣传的噱头,但是其核心的底层逻辑是前述的商业和产品开发模式的转变,也可以说是一种成功的范式转移(Paradigm Shift)。但是我们还需要回答一个问题:这种范式转移与特斯拉汽车电子电气架构的豪华配置到底有何关联?
在线(OTA)升级能力是上述范式转移成功的基础,而要支持有效的OTA,汽车的电子电气系统必须具备两个基本要素:一、从传统的分布式架构转变为中央计算平台架构;二、预埋足够的硬件算力。前者保证了OTA的可行性,因为如果按照传统的分布式电子电气架构,尤其是考虑到不同的芯片和软件供应商,车厂想要实现OTA软件升级的难度将变得奇高无比;后者则保证了OTA的有效性,因为如果没有足够强大的预埋硬件算力,很快车辆的软件升级就会像给几年前购买的手机或电脑升级软件一样,变得毫无意义。考虑到今天软硬件发展的速度仍在不断加快,一部需要考虑至少五年使用寿命的智能汽车必须预埋充足的硬件算力,否则很可能过不了两年就惨遭用户的淘汰。
故事到了这里还不能结束,因为作为一名从事半导体行业二十多年的工程师,笔者还要多问一句:这样的市场需求对于芯片供应商而言提出了什么样的挑战?换句话说,什么样的芯片供应商才能够更好地满足这样的需求,从而占据未来智能汽车芯片市场的领先地位?
笔者认为有三个主要的挑战:一、性价比的挑战。预埋算力势必对车厂的成本控制提出了更高的要求,只有那些能够有效降低预埋硬件算力成本的芯片供应商,才会获得车厂真正的认可。二、扩展性和定制化的挑战。预埋的算力必须能够方便地扩展和定制化,以满足不同车厂和不同车型的不同需要。三、开放性和灵活性的挑战。预埋的算力必须具备开放和灵活的架构,以便能够适配不同车厂的算法和数据(场景),以最大程度地发挥算力的效能。

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