不想卡脖子，握紧白盒子

如今造车也是一门玄学。

明明说没有200亿就别造车，但是现实却是谁都敢造车。

比如最近号称有100多人的造车团队，3亿美元就能量产一款新能源汽车的某平台，不靠谱程度五颗星。

当然，过去一年，陆陆续续宣布造车的不在少数，家电企业，互联网企业，从车企出走的技术大拿，也有曾经叱咤互联网的风云人物，各自能打几颗星现在还无从评判，但是这确实给外界造成了一种印象：

造车这事儿好像没那么难了。底盘有现成的，架构可以谈合作，智能座舱、智能驾驶方案都可以直接找供应商买零部件，造型可以挖人，图省事还可以抄抄同行作业，还有很多富余的产能可以回收再利用，这么一看，谁宣布造车都没那么新鲜了。

所以，只要有钱，就可以造出车来了吗？如果是这样，那么车企的核心技术到底是什么？还是说只是一家组装厂？

握紧那个“白盒子”

从传统燃油车的发动机、变速箱，到智能时代的智能座舱、智能驾驶，供应商为车企提供各种各样的零部件及整合方案。因为造车本身过于复杂，买现成的东西拼凑在一起在所难免。很多厂商美其名曰：将专业的事，交给专业的人来做。

比如Mobileye、博世为车企提供的智能驾驶解决方案，大陆、华为提供的智能座舱解决方案，甚至是像AEB这种主动安全技术，也有博世、安波福这些Tier 1供应商提供软硬件打包方案，这也是很多车企只要有钱就能够实现智能汽车快速量产的捷径。

无论传统车企，还是第一代蔚小理的产品都有使用供应商现成的解决方案，一般来说，行业中水准较高的供应商解决方案，加上出挑的产品定义，一款汽车成功落地市场的几率很大。

但是，供应商提供的都是“黑盒子”，不会有供应商提供“白盒子”。所以真正的核心必须自己做。比如智能驾驶技术，供应商提供的黑盒子车企打不开，改不了，只有自己自研，才能把智能驾驶的白盒子握在自己手里。

智能驾驶技术是在行驶数据上不断进化的技术。供应商提供的高算力芯片和感知硬件被安装在车上，感知硬件搜集到的数据提供了各种各样的行驶场景，车载计算平台上处理数据，最后带来的是对这些复杂场景的判断并作出决策策略。

供应商提供了上述软硬件方案，他们在供应链中的任务也就完成了。供应商没有任何实际数据，这些数据都在主机厂手里。

而智能驾驶相关功能的提升和进化，主要依靠行驶数据，因此掌握数据的主机厂，才具有提升智能驾驶技术的先天优势。要发挥这个优势，只有把算法掌握在自己手里，自己掌握处理数据的能力，也就是说必须自研。

判定一家主机厂是否拥有真正的技术能力，其实也是看它是否拥有自研能力。

理想汽车创始人李想曾在微博里提到，与Mobileye停止合作，是因为不想最重要的“黑盒子”，也就是感知算法掌握在别人手里，所以在IPO后，决定自研。

具备自研能力，不仅代表了一个企业有可持续的营收和利润能保证持续的研发投入，更代表通过持续投入的自研能力，才能打磨出让用户真正满意的产品。这其实是一个正向循环。

目前来看，拥有自研能力的车企还是整个汽车行业中很小的一部分。因为自研费时间、费钱，见效慢，没有从供应商那里直接买方便。最重要的是，车企一旦选择自研这条路，一切都得从零开始做起。

比如去年5月，2021款理想ONE上市，用户们却没想到，新提的理想ONE的一些功能还没有2020款理想ONE好用。相比老款车型，新车仿佛在很多方面都“退步”了。这是为什么呢？

2021款理想ONE在智能驾驶上采取全栈自研，因此很多功能都是从“零”做起的。

比如在去年9月知乎拆车实验室的一次AEB测试中，2021款理想ONE的AEB翻了车。

面对用户和媒体的质疑，理想也没狡辩，乖乖承认当时的理想ONE的AEB功能还在测试中，还没有推给用户。可以想见，喜提新款理想ONE的车主们心里有多苦。

在2021款理想ONE上市后的7个月，理想ONE为自己正了名。

理想ONE在懂车帝组织的AEB测试中成为冠军，也是进入决赛组里唯一有能力准确识别横向车辆和两轮车的车型。为此，李想还专门在微博上写了一篇小作文。

其中的核心观点就是理想对全栈自研的坚持终于见到了成果。

当然，2021款理想ONE的车主们在去年12月底已经通过OTA完成了新功能升级。

一场艰难的抉择

AEB，自动紧急制动系统，在美国颇受重视，早在2015年，美国高速公路管理局就推动包括大众、通用、丰田等车企签协议，到2022年前，将AEB作为标准配置，此后加入这一协议的车企达到20家。

美国的这一推动，引起多国效仿，欧盟甚至将AEB列为新车标配。

虽然美国推动了AEB的普及，但是从AEB的标准来看，我们却没法借鉴美国。美国定义AEB的背景，主要是避免追尾，重点关注前方车辆，是根据美国的道路交通状况定制的。但是相较美国，中国道路交通环境复杂，行人、外卖车等两轮车不规范上路，如何识别出这些道路交通参与者，成为了难题。

决定全栈自研的理想，在AEB的开发上，需要针对中国交通的复杂路况，快速提出“中国策略”。

去年5月立项，成立AEB自研作战小组，12月完成AEB全部功能上线，在短短几个月的时间里完成AEB开发和上线，对于理想来说堪称一场效率之战。

技术开发的最大难度就是如何适应中国，这需要大量的数据积累。2021款理想ONE之所以能做到在7个月时间完成AEB全部功能上线，主要依赖大量的行驶数据。

在车辆行驶数据中，系统可以针对某一种事故的所有案例进行筛选并学习，不断去识别这一事故中的各种障碍物，系统在学习中不断进化，判断力和决策力也就更强。

然而，AEB识别的障碍物越多，误触发的风险也越大。关于误触发的场景，也要依靠数据来做具体诊断。理想的工程师分享过一个案例。去年国庆节的时候，理想的工程师正在公司加班，看到了系统上报误触发。经过仔细查看才发现，用户拿理想ONE当作婚车，并在上面摆设了假人，造成了系统的误判端。

工程师也很无奈：“我从业这么多年，从来没有想到这个场景下会有AEB误触发。“类似的场景，如果工程师只是坐在办公室写写程序，是无法想象到这样的误触发场景的。

这也印证了真实行驶数据的重要性。

如今，2021款理想ONE的误触发已经在数据的帮助下，被优化到了最低。

另一方面，自研避开了与供应商的博弈，对用户提出问题的响应速度可以更快。

理想AEB工程师告诉我们一个理想内部的“311原则”：

客户提了一个工单，报告一次行驶中AEB误刹了或者刹车刹晚了，类似于这种工单会先提交到整车用户质量与安全部门，他们在提交到AEB项目组，然后按照“311原则”，必须三小时反应响应，一天内出解决方案，一周长期方案。

这种响应机制在过去的传统主机厂甚至是Tier1中都是不存在的。

自研能力才是车企最大的竞争力

自研的快乐，车主当然也是感受得到的。比如动不动不定期的OTA，频率之高不但能让车主总是在不经意间收到惊喜，车主们的意见也能快速得到反馈。

如果采用供应商的方案，OTA的频率会大大减小，升级优化的快乐也就没那么多了。

对于主机厂来说，则更加被动。

过去在传统主机厂和供应商的合作中，主机厂向供应商提需求，强势的供应商指出哪样能做，哪样不能做，哪样做得慢，哪样成本高，这样的沟通常常就要持续一两个月。等到项目立项，进入立项讨论-达成一致阶段，又要经过一两个月。供应商提供的方案最终都以测试标准为准，并不注重现实的场景更新，无法持续迭代。

主机厂就这样被供应商捏住了脖子。

而且，搭载同一供应商方案的车型，在智能驾驶功能上只会更加同质化，慢慢的在市场上失去竞争力。说到底，核心技术才是主机厂的竞争力，汽车工业的百年历史也证明，好产品一定有自己的核心技术。

进入智能汽车时代，智能架构、智能座舱、智能驾驶正在重新定义汽车。

从特斯拉依靠全栈自研，将智能驾驶技术打造成了自己的核心竞争力，到小鹏提出车企会自己成为在智能化上的一级供应商，软件研发必须自己做，全栈自研已经成为智能汽车时代的核心技术。

理想汽车的出发点其实并不复杂：

只有掌握自研能力，才能造出极致产品。