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镁佳科技庄莉：软件定义汽车，中国为什么会与众不同

晰数塔互联网快讯
2020-12-01 17:10

编者按：本文来自微信公众号“山行资本”（ID:Hike-Capital），作者：山行资本，36氪经授权发布。

近日，镁佳汽车创始人庄莉女士出席山行资本“HIKER 说”活动并为大家带来分享。

“软件定义汽车”成为了所有汽车品牌亟待突破的命题，而这一次，中国品牌有了同一起跑线出发，甚至有可能弯道超车的机会。从目前的表现来看，中国的路况也将成为辅助驾驶正逐步向自动驾驶迭代的最好试炼场。在庄莉看来，软件定义的未来汽车行业趋势，中国在面对挑战的同时，也将拥有巨大机遇。

（以下为镁佳汽车创始人庄莉女士演讲全文）

大家下午好，非常感谢山行资本让我有这个机会跟大家分享镁佳科技的发展。

大家说今年是汽车智能化的元年，我们可以看到特斯拉不管在资本市场还是新的产品、新的软件硬件功能上都取得了非常大的进步，而且这些进步得到了整个市场，不光是用户也得到了资本市场的认可。去年“最惨的”公司今年在资本市场上取得了几十倍增长的成绩，中国另外两家新势力的造车公司，包括其中一家我的客户今年也顺利的在美国上市，并且在资本市场上的表现也非常好。

今年4月份有一个新的词，叫“软件定义汽车”，这个词被大众熟知是从今年4月份开始。大众汽车在两年前说他们要把自己变成一家软件公司，所以成立了一个部门，做VW.OS，今年4月份说这辆车因为新的软件平台不能按质量交付，已经有上万辆的下线的车在大众的停车场停着无法交付到用户手中。这个时候有很多媒体讨论这个事情，比较有名的一篇文章叫做大众帝国软件危机，这里提到在新的时代里，新的行业里软件定义汽车将会是未来的趋势，老的传统的、庞大的整车集团会不会在这个时代里变成当时手机向智能机变化过程中诺基亚这样的公司。今年“软件定义汽车”变成整个汽车行业每一个人都在讨论的事，而且软件在汽车里边的地位有的时候会非常有趣和神化。

汽车软件中的创新分类

“软件定义汽车”到底是什么？

从两个维度来思考软件定义汽车到底是什么，首先第一个维度，软件包括基础软件和创新性软件的技术。在横轴上看，车里很多功能是非常低用户感知的功能，用户并不知道零部件有这个功能，他只是在用这辆车而已。还有一些功能是高用户感知的功能，如果把车上所有由软件定义的零部件和软件所定义的功能放这张图里看，第一象限就是差异性的功能，首先在技术上具有相当的门槛，一旦实现出来，用户会有非常多的口碑传播，用户感受得到对他用车体验产生非常大的影响。非常典型的例子就是特斯拉。

第二象限在车里边发生，用户感知不到的，但是它又有比较高的技术门槛，或者需要比较高的软件创新技术去实现的零部件，这些零部件在车的研发、生产、制造以及后期的运营当中能够极大提高车厂的效率，这部分零部件是属于效益优化性质的零部件。另一部分是一些用户不太感知的得到，同时对软件开发的要求也是相对比较基础，比较标准的技术。其实最典型的、当前用的特别多的零部件就是传统网关，把车上所有通信的总线全部连在一起，这上面会有一些非常简单的操作系统的软件并进行简单的功能调用。这就是实时操作系统，但所谓实时操作系统就是死循环，所有操作都可以被中断，没有后台运行或组合调用的功能，这个是车里边基础功能的零部件的部分。

另外一部分现在非常热、行业里的需求也非常多，有高用户感知度，但其实它对于软件本身或者是说对于特别难的这种软件技术的要求并不是特别多，这个象限就属于微创新的象限，我们在移动互联网看到大量的微创新产生的好的产品或者通过微创新变成行业标杆性公司的例子。

我们现在把汽车里所有的软件定义的汽车零部件，包括车联网云都用非常体系化的方式去思考。首先，数字座舱，绝大多数车的功能用户都是通过数字座舱的交互去完成车的功能和使用，这是非常高用户感知的部分，但实际上数字座舱除了语音对话技术、360环视、APA相关技术具有非常高的门槛，需要团队具有AI，整体的系统能力。而其他在用户交互层面上的改进，场景化的调整其实它都属于微创新的部分。我们再去看控制器，同样有非常高的门槛，有非常高的硬件设计和系统设计的门槛，比如说像特斯拉是非常高的用户感知。现在每一家车厂都有APP，车联网云和手机APP从它覆盖的软件技术，从客户端到云端既有相对比较标准的手机APP技术，也有相对比较复杂的、低延时的，高并发度的车在云端相关的后台服务的技术，总体上来讲它是用户非常感觉得到的部分，所以它也是一个高感知的部分。很多在看汽车行业的投资人，包括很多关心汽车行业的用户，他们所不知道的车里边更多的其他的部分，比如说中央数据和计算的控制器，像BMS，动力部分逐渐都向大的控制器发展过程当中，还有很多在效率优化这部分非常重要的零部件，但是用户不知道，另外就是传统网关的基础功能。

未来5年的主基调就是“软件定义汽车”

我们刚才看了所有的零部件之后，首先要来看一下中国的汽车行业非常独特的特性。现在最受关注的是几家头部的新势力造车厂，他们的车型基本在25万以上的价位，中国不同价位车销量的比例，一般会分A级、B级、C级，A级10-15万，现在会有很多A级车比这个价位更加低。B级车是20-25万，但现在基本上都是下探到20万左右；C级车大于25万售价的车型。中国作为非常有趣的市场，我们还有A0级的车和A00级的车，这都是在10万和5万的定价上面。扣除掉车厂需要在销售和其他方面分摊的成本，我们可以看到中国75%以上的新车的售价是低于15万的。如果考虑成本的控制，绝大多数B级以下的车需要把原材料成本控制在15万以下，这是相对比较保守的数字，更多的车厂追求控制在12-13万的价位。

自主品牌在整车的毛利率长期在5%上下，做的好在7%，最多是10%已经是非常优秀的车型。一套L2或者L3级别的ADAS的控制器，加上摄像头、传感器，大概在3千人民币上下。所谓ADAS不是很多现在大家吹牛的在车里加一个识别就有ADAS功能，而是一个真正意义的L2和L3级别的控制器，对标特斯拉上一代的功能，除了5%的车型非常自信的说我用的起一个L2和L3的ADAS的控制器，剩下95%都是在挣扎的，在95%的车型里会有90%的销量是没有任何机会在自己成本里再增加3000块钱的成本。黄色的所谓B级车型20-25万，这里高端配置里会带有真正意义上的ADAS控制器，一辆车典型的高配比例是5%左右。大部分的车为什么没有去把自己车里装上非常先进的ADAS？好的软件、好的硬件，其实非常简单，就是它用不起。中国现在的品牌，特别是自主品牌它能够撑起来的价位，就是保持低价位水平。

在这样的局面上，我们思考整个汽车行业智能化的机会在哪里，我们会发现不同的车厂会是完全不一样的策略。新势力所有的车都是25万以上，对于新势力所有头部车厂来看，他们非常重要的就是一定要做能够撑得起我品牌相应的功能，所以几乎所有的头部新势力的车里ADAS控制器都是非常重要的部分，而且大家在不停的比，自己在这个控制器上的技术水平。我们去思考，如果是我们认为这5%，在中国大概150万辆车每年销量里全部安装真正意义上的L2以上的ADAS控制器，假设一套设备大概1万块钱左右，如果做到25万以上的车就是高配控制器，整个市场并不大。大概是150亿人民币的市场。这个上面对应中国智能化的市场，或者对应“软件定义汽车”大概在5000亿到1万亿的水平。

现在回到市场上来看，作为要面向服务于整个行业，我们思考的角度完全不一样。很多时候大家追逐看起来在市场上特别有传播性的功能，我们发现软件设计的基本合理，软件质量基本可靠，不花屏、不蓝屏、不抖屏，移动网络不要断，合理绑上账号等就已经成为很多汽车软件非常难以去逾越的门槛。对于全行业来讲提优化，系统启动要秒开，这些东西还是梦想。这个行业的机会从一个零部件或者从Tier1的角度在哪里，你是具有全面能力能够做Tier 1的角色，同时把软件硬件做的非常好，就已经是这个行业里非常有力的资源。

提升高感知功能的基本软件体验，是当前中国自主品牌的核心诉求。在过去一年当中我们跟绝大多数中国自主品牌都有项目上的交流，我们现在有非常多的量产客户是中国自主品牌，下一代的车型他们最关心的有爆发性需求是在车联网和手机的APP、数字座舱，稍微先进一点点的会去看中央的计算平台，中央的数据处理控制器，这个在中国量产车我认为在未来5年会井喷式的需求加速“软件定义汽车”。

我们感受中国的自主品牌在认知上已经远远的领先于绝大多数全球品牌，包括全球品牌在中国的合资公司，在这点上中国是有机会去做一些弯道超车的。

忘掉L1-L5，更多探索AI辅助驾驶

我们想5年之后，随着行业里人才的培养和人才的流动，微创新必然会成为红海的区域。刚开始你会有一些你会的东西，卖出去之后大家觉得这东西不错能抄，所有能抄的都只有3-5年时间窗口，汽车行业抄起来比较慢，大概在5年之后必定会成为红海的区域。包括车厂自己能够做一些较好的交互性质的应用层软件，包括新的纯外包开发的软件代工的企业也可能会出现，这片会成为红海的区域比的就是大家的体系化效率、开发效率。

大家比较关心的是关于自动驾驶区域的一些看法。在关于自动驾驶方面，高级别的自动驾驶在每个国家落地的时间表会非常不一样，在每个国家解决的技术难度问题会截然不同。最近特斯拉，在美国路上让车能够自己管自己这件事，要比在中国简单太多，因为你在美国的路上去看，包括特斯拉的录像，基本上路上没有什么人，对于这辆车要自主认知和决策的部分就极大的减少。路上很多静态的物体，像路的走向、车道线等可以预先知道的，可以先放进我的车里，但是路上这些动态的，跟你之间有相对关系的其他车，其他人，这个是车的自主决策和自主认知一定要做到的，当我要自主决策3辆车，我周围30辆车状态的时候，这个问题难度就完全不一样了。

我自己对辅助驾驶和自动驾驶在中国的落地情况的看法，我觉得在中国它会以一种像美国地广人稀的地方非常不一样的形式去落地。第一是行业或者是全世界科技的水平和问题的难度其实把两个国家的问题难度一划线之后，中国在当前科技水平之上，美国其他人少的国家在这之下，也许美国的场景下能做到接近L4的自动驾驶。两个国家场景不一样，特斯拉没有360环视，就倒车影象，在美国满世界都是停车位，在中国APA的功能能够很好帮用户停车，360环视是用户非常关注的功能，在中国很多地方和很多司机停车还是很头疼的问题。像行车记录仪是强需求，在美国这个功能是没有的，在辅助驾驶大家关注的需求也会非常不一样。

我们现在很多时候去追求讲一个故事说我的驾驶位要完全去掉司机，这是行业里的梦想家给整个行业挖的最大的坑，去掉司机本身意义并没有那么大，但是如果一定强调去掉司机，本身对技术的要求，传感器的要求和整车的配置是数量级的增加。全无人的驾驶在全世界的某一些国家，包括中国在内未来数10年都未必能够做得到，我们要忘掉L1-L5，我们应该真正关注的是AI的技术能够让驾车的体验得到什么样的提高。这个车还是我自己在开，我车周边有足够多的摄像头之后，摄像头是有一定程度的认知的，一定程度上减轻了司机开车的时候需要更多关注周围环境，而只要关注在比如说仪表盘上。开特斯拉的车的时候就特别敢去加塞，因为前后所有的距离它会告诉你，这个东西是AI实现的。它完全跟无人驾驶没有关系。

在中国可能所有的路况上都要实现无人驾驶做不到，但是没有关系，我可以做到每天常走的路车接管的比例越来越高，人在车里面不需要开车的时间比例去考虑辅助驾驶的功能是不是做的足够好，它可能不是L4，不是L5，甚至不是L3，可能在中国我们得换一种非常不同的角度来思考自动驾驶和辅助驾驶之间的事，是因为中国的路况，中国整个城市的交通情况把这个问题的难度提升了。

最后我特别想提的一点，最近我在一些消费电子上看到非常有意思的技术，比如说苹果12有一个简单的LiDAR的技术，用的是ToF相关的技术去做的，在车规量产的这条路上，可能不是最后车规能够做激光雷达做法，但是它会在消费电子里积累出来很多的数据和经验，有的时候会突然产生技术上的跳变，这个跳变有可能是有机会是反哺到汽车行业当中去的，所以去关注消费电子的跳变也是非常有意思的事情。

这是我今天整个的分享，谢谢大家！