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資訊時(shí)代有一個(gè)不好,容易抹平個(gè)性。業(yè)內(nèi)如果有某個(gè)新鮮提法,可能是跨界引進(jìn),也可能出于某個(gè)天才的頭腦風(fēng)暴,總之一見諸媒體,大家也都覺得不錯(cuò)。但是接下來的事情就糟糕了,因?yàn)楹芏嗳硕紩?huì)引用這些說法,并生發(fā)闡釋,最后變成爛大街的概念。
很不幸,“軟件定義汽車”就屬此列。在老百姓眼里,汽車工業(yè)原本是重工業(yè),也就比冶金、能源、機(jī)械等輕一些。巧合的是,汽車和以上都沾邊,但這么說并不準(zhǔn)確。重和輕是以前的劃分方法,現(xiàn)在不大提了。汽車是個(gè)工業(yè)大雜燴兒,集多種工業(yè)門類于一身。
軟件則是汽車最新囊括進(jìn)來的技術(shù)門類。在上世紀(jì)80年代,汽車只有1000多行代碼,而現(xiàn)在的則有數(shù)百萬行。這些代碼編譯成可執(zhí)行模塊,固化/燒錄在芯片中,而非以源碼(文本)形式存在。它們的知識(shí)產(chǎn)權(quán)大多屬于供應(yīng)商,主機(jī)廠商掌握的可能不足30%。
和別的零組件一樣,主機(jī)廠只關(guān)心接口關(guān)系和ECU穩(wěn)定,對(duì)軟件黑盒子不大關(guān)心,幾十上百個(gè)ECU各干各的活兒。通訊方式則是祖?zhèn)鞯腃AN總線,和高速串行總線相比,就如同光纖通訊和“基本靠吼”的信息傳輸率差異一樣。
現(xiàn)在,軟件被客戶感受到,即便最初級(jí)的車機(jī)互動(dòng)(語音和限定手勢),或者不大靠譜的自動(dòng)駕駛,都是軟件的直接輸出形式,日益被消費(fèi)者重視。甚至在某些年輕客戶中間,其重要性越過了加速性能和真皮座椅、全景天窗一類的“硬指標(biāo)”。敏感如主機(jī)廠,立刻就洞察了這一點(diǎn),這是變天了。
主機(jī)廠馬上發(fā)動(dòng)了奪回控制權(quán)的攻勢。如果以前做系統(tǒng)集成商,就可以壟斷消費(fèi)者觸達(dá)的所有層面,現(xiàn)在必須要加上軟件了。假以時(shí)日,軟件重要性的提升是可以預(yù)見的。所以,必須將“新四化”所涉及的所有軟件,都要掌握起來。能自研的自研,自研不了的勒令供應(yīng)商交出原始代碼,進(jìn)行單步走查。當(dāng)然,是以客戶安全的名義。黑盒子供應(yīng)商,不再被容忍。
問題是,這是未來。如果站在今天的時(shí)間點(diǎn)上,到底智能化的差異重要,還是汽車性能的差異重要?或者消費(fèi)者對(duì)哪一個(gè)更敏感?
如果過兩三年呢?要知道,兩三年以后交付的產(chǎn)品,現(xiàn)在應(yīng)該從Pro-E的三維圖紙,經(jīng)過數(shù)字化模型,走向全比例的油泥模型了。高速互聯(lián)網(wǎng)通訊模塊、以AI之名的自動(dòng)駕駛、人機(jī)互動(dòng)方案,都應(yīng)該到了樣機(jī)測試階段了。所以,兩三年后的未來,現(xiàn)在就要當(dāng)做現(xiàn)實(shí)來考慮。
需要認(rèn)識(shí)到的首要問題是,在電動(dòng)化的大背景下,動(dòng)力數(shù)據(jù)的差異被大大縮小了。直線加速的瓶頸,不再是電機(jī)能力,而是人的頸部。
隨著中國造車水平的整體提升,供應(yīng)商也日益成熟,底盤、NVH差異也大大縮小了。
這樣一來,除了堆料,就剩下軟件還能拿出來PK一下了。
有人說,智能化才是口水話題,家家都夸耀自己的智能化,說自己的AI訓(xùn)練水平高,更人性化,讓消費(fèi)者很難判斷,總之貴就對(duì)了。對(duì)大多數(shù)人來說,汽車消費(fèi),試錯(cuò)成本太高。家用掃地機(jī)器人可以拿來做廉價(jià)對(duì)比。
有的機(jī)器人壁障能力太弱,可以連續(xù)幾小時(shí)在角落里撞來撞去,或者絆在充電線上打轉(zhuǎn),甚至把寵物排泄物在地板上涂抹均勻。但你打開廣告,所有的廠商無一不夸耀自家產(chǎn)品的智能化
眼下屢被吐槽的自動(dòng)駕駛能力,雖然已經(jīng)被納入產(chǎn)品核心競爭力的一部分,但在城市路況下,與其說減負(fù),不如說添亂。光是一個(gè)加塞,就對(duì)付不了,還被后車嘀成狗。
至少在當(dāng)前產(chǎn)品周期內(nèi),汽車性能權(quán)重仍然大于智能化。原因很簡單,眼下的智能化難堪大任,特異性不足,作為產(chǎn)品,它們的完成度都很差。汽車性能仍然會(huì)唱主角。
看到這一點(diǎn),主機(jī)廠和供應(yīng)商爭奪主導(dǎo)權(quán)的劍拔弩張,將會(huì)平復(fù)下來。但是,世界倫常的變化恰恰是無常的。
雖然都是AI訓(xùn)練,我們不談車機(jī),單說自動(dòng)駕駛。后者之所以現(xiàn)在顯得弱雞,固然是因?yàn)槲覀兊哪P蜔o法窮盡千差萬別的現(xiàn)實(shí)路徑,但是當(dāng)年我們也是這樣預(yù)測圍棋的AI的。因?yàn)閲宓目赡茏兓?,超過宇宙中的所有的原子數(shù)。但現(xiàn)在怎么樣?AI會(huì)自動(dòng)濾除大部分不合理的(雖然可能)的“著法”,對(duì)剩下的路徑進(jìn)行算法自我訓(xùn)練。依靠驚人的迭代次數(shù),無須依賴人類知識(shí),在一夜之間成為戰(zhàn)勝所有人類的高手。
到了人類現(xiàn)實(shí)世界,影響因素復(fù)雜了很多。AI訓(xùn)練需要更強(qiáng)的算力兜底,但散熱條件、車載能源的有限供應(yīng)成為瓶頸。而且,超過1000Tops的算力,仍然很貴、很重、很費(fèi)電。換句話說,近期而言,我們沒有低成本解決辦法;而當(dāng)前,壓根沒有解決方案,無論成本如何。
軟件定義汽車,就是打破汽車作為信息孤島的存在。和現(xiàn)在硬件為主、軟件是花瓶的時(shí)代,好比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代與單個(gè)PC之比?;ヂ?lián)網(wǎng)理論誕生40年之后,公眾才享受到它的紅利,其基礎(chǔ)恰是芯片硬件以摩爾定律進(jìn)化到低成本互聯(lián)的時(shí)期。
軟件的基礎(chǔ)一直是硬件,到了汽車上,我們也不應(yīng)改變看法。至于要多久,要看軟件要求的硬件基礎(chǔ),何時(shí)能以合理成本提供。