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堆料，在PC、智能手機(jī)領(lǐng)域，常用于形容在主板或手機(jī)上堆砌大量的一流配件，以體現(xiàn)產(chǎn)品差異化和競(jìng)爭(zhēng)力的現(xiàn)象。
新智駕發(fā)現(xiàn)，智能汽車似乎也開始出現(xiàn)了這種“堆料”趨勢(shì)。其中，環(huán)境感知傳感器、芯片等硬件配置成了“堆料”的重災(zāi)區(qū)。
以最近推出的幾款智能汽車為例。
蔚來ET7：傳感器方面擁有共33個(gè)高性能感知硬件，其中包括了11個(gè)高清攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)、1個(gè)激光雷達(dá)；芯片方面，則搭載了4顆全球首發(fā)的NIVIDIA DRIVE Orin芯片，算力達(dá)1016TOPS；
智己汽車：傳感器方面擁有15個(gè)高清視覺攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)、3個(gè)激光雷達(dá)；芯片方面，同時(shí)搭載了可提供30-60TOPS算力的英偉達(dá)Xavier，以及可提供500-1000+TOPS算力的英偉達(dá)Orin X芯片；
上汽MARVEL R：頂配版共有28個(gè)駕駛高精度傳感器，包括11個(gè)攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)；芯片方面，搭載了華為5G巴龍芯片、Mobileye EyeQ4H芯片的5G雙擎智能處理系統(tǒng)；
上汽R汽車ES33：傳感器方面擁有共33個(gè)高精度感知硬件，包括12個(gè)超高清攝像頭、12個(gè)超聲波傳感器、2個(gè)中國(guó)首發(fā)量產(chǎn)的PREMIUM4D成像雷達(dá)、6個(gè)長(zhǎng)距點(diǎn)云雷達(dá)，以及1個(gè)全球首發(fā)量產(chǎn)的Luminar lris激光雷達(dá)；芯片方面，則率先量產(chǎn)應(yīng)用了英偉達(dá)的Orin芯片，擁有500-1000+TOPS的算力；
可以看到，除了越來越多的傳感器和芯片，“首發(fā)”“首發(fā)量產(chǎn)”“率先量產(chǎn)應(yīng)用”等強(qiáng)調(diào)配置前沿性的字眼也成了智能汽車的賣點(diǎn)和噱頭。
誠(chéng)然，能將智能整車的硬件堆砌到當(dāng)下的頂尖水平，也不失為一種實(shí)力的體現(xiàn)。
只是，靠“堆料”真的能堆出一臺(tái)真正的“智能車”嗎？我們對(duì)于智能車的想象難道要僅限于此？
當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撝悄芷嚂r(shí)，我們到底在談?wù)撌裁矗?/strong>
早些年，人們對(duì)智能汽車的想象，更像是從智能手機(jī)上延伸而來。
無論是車載信息娛樂系統(tǒng)，還是語音、手勢(shì)等智能交互，這些技術(shù)都與手機(jī)智能化的邏輯別無二致。
安信證券曾指出，智能汽車同智能手機(jī)一樣，皆遵循著“交互的變革-架構(gòu)的升級(jí)-生態(tài)的演化”這一相同的發(fā)展路徑。
目前，由于汽車交互體驗(yàn)逐漸趨同、自動(dòng)駕駛成果不斷涌現(xiàn)和落地，汽車智能化已逐步邁入第二階段，自動(dòng)駕駛逐漸超越智能交互、車載操作系統(tǒng)，成為承接人們對(duì)智能汽車想象的主要載體。
自動(dòng)駕駛，自然也成了造車玩家們加碼的主要目標(biāo)。
而其中最能直觀地體現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)性能的，莫過于傳感器、芯片這類可以用數(shù)量、算力等可量化的指標(biāo)衡量的硬件配置。
再加上，目前推出的幾款智能汽車皆以“期貨”形式發(fā)布，其自動(dòng)駕駛的性能表現(xiàn)如何無從體現(xiàn)，而且現(xiàn)在進(jìn)行公開實(shí)測(cè)的意義也不大，畢竟再經(jīng)過一兩年的迭代優(yōu)化，系統(tǒng)性能想必會(huì)比現(xiàn)在表現(xiàn)得更好，車企實(shí)在無須冒此風(fēng)險(xiǎn)。
因而，在沒有更進(jìn)一步的技術(shù)突破、更好的營(yíng)銷宣傳方向之前，傳感器、芯片的硬件堆砌，就成了造車玩家們呈現(xiàn)汽車智能化程度、搶占公眾注意力的唯一捷徑。
只是，當(dāng)所有人都在“堆料”的時(shí)候，“堆料”也只是一時(shí)的商業(yè)噱頭，難以成為產(chǎn)品真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
更何況，豪華的硬件組合并不意味著優(yōu)秀的產(chǎn)品。一臺(tái)真正的智能汽車，并非依靠傳感器、芯片的“堆料”就能實(shí)現(xiàn)。
首先，從技術(shù)層面，“堆料”復(fù)雜化了硬件之間的耦合問題。
理論上而言，傳感器的數(shù)量和種類越多，汽車就能收集到越多、越全面的環(huán)境信息。但在實(shí)際應(yīng)用中，傳感器并非多多益善。
曾有業(yè)內(nèi)人士表示，“除了成本因素之外，不合理的傳感器組合也會(huì)帶來相互之間的干擾。而除了感知傳感器外，車輛上還搭載控制傳感器、環(huán)境傳感器等，各類傳感器的信號(hào)傳輸、功耗散熱等都需要設(shè)計(jì)考慮?！?/p>
而且元件越多，整個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)故障的概率也會(huì)隨之提升。
安森美半導(dǎo)體的高管Sandor Barna曾表示，多個(gè)傳感器的校準(zhǔn)及協(xié)調(diào)，是設(shè)計(jì)多傳感器系統(tǒng)的挑戰(zhàn)之一。
傳感器供應(yīng)商日本村田制作所方面則進(jìn)一步指出，相比傳感器數(shù)量的增加，如何在眾多的信息中篩選出有效信息，并提高其信賴度，顯得更為重要。
換言之，如果能夠更好地優(yōu)化傳感器組合、控制傳感器數(shù)量，通過算法改進(jìn)等各種手段，充分發(fā)揮單個(gè)傳感器的最佳性能，或許也能實(shí)現(xiàn)不錯(cuò)的效果。
行業(yè)內(nèi)，堅(jiān)持使用第一性原理解決技術(shù)問題的特斯拉正是這一路線的踐行者。
日前，一向不走尋常路的特斯拉獲得了一項(xiàng)“使用視覺圖像數(shù)據(jù)估算物體屬性”的新專利。
這項(xiàng)專利，正是特斯拉為了解決多傳感器的系統(tǒng)復(fù)雜性、成本和輸入帶寬要求等問題而發(fā)明的技術(shù)。
特斯拉指出，“隨著傳感器數(shù)量和類型的增加，系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本也在增加。此外，每增加一個(gè)傳感器，都會(huì)增加自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的輸入帶寬要求。因此，需要找到傳感器的最優(yōu)配置，限制傳感器的總數(shù)，而不限制其捕捉數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型，從而準(zhǔn)確描述周圍環(huán)境，安全控制車輛?！?/p>
據(jù)稱，該項(xiàng)技術(shù)通過兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，僅使用圖像數(shù)據(jù)，就可以檢測(cè)和測(cè)量車輛與周圍物體之間的距離。這一方法可以增加從圖像中提取的數(shù)據(jù)量，進(jìn)一步降低特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)傳感器的依賴。
其次，一昧選擇最前沿的產(chǎn)品進(jìn)行“堆料”，有時(shí)并不意味著性能的提升，反而會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)疊加。
如上汽R汽車推出的ES33，標(biāo)榜自己采用了中國(guó)首發(fā)量產(chǎn)的PREMIUM 4D成像雷達(dá)、全球首發(fā)量產(chǎn)的Luminar lris激光雷達(dá)，以及率先量產(chǎn)應(yīng)用了英偉達(dá)的Orin芯片。
誠(chéng)然，“首發(fā)量產(chǎn)”是一個(gè)標(biāo)榜產(chǎn)品技術(shù)前沿的賣點(diǎn)，但有的時(shí)候這也同樣意味著風(fēng)險(xiǎn)。
而這種風(fēng)險(xiǎn)不僅指向技術(shù)的穩(wěn)定性，首次量產(chǎn)的產(chǎn)品是否能及時(shí)交付的問題，也將使整車的生產(chǎn)和交付面臨加倍的壓力。
更何況，現(xiàn)在的“堆料”更多的是屬于硬件預(yù)埋，由于現(xiàn)行法規(guī)和技術(shù)的限制，更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能目前還無法啟用。
例如，要到2022年才能交付的蔚來ET7，其產(chǎn)品預(yù)售頁上即標(biāo)明，NAD自動(dòng)駕駛系統(tǒng)“部分功能可能在交付車輛時(shí)無法立即使用，相關(guān)功能未來將通過遠(yuǎn)程方式逐步開啟”。
而智己預(yù)計(jì)在今年底上市、明年交付的智能純電轎車，盡管“2021年底，具備點(diǎn)到點(diǎn)零接管自動(dòng)駕駛能力”，但是這一功能要在“在法律法規(guī)允許以及高清地圖開放的情況下”才能實(shí)現(xiàn)。
也就是說，盡管這些汽車有著大量的硬件投入，但實(shí)際上這些硬件的智能化功能和價(jià)值短期內(nèi)并不能完全釋放。
短期內(nèi)無法兌現(xiàn)的技術(shù)承諾，即使“堆”出了傳感器、芯片的豪華組合套餐，恐怕也很難借此提高市場(chǎng)的購(gòu)買意愿。
需要指出的是，能從根本上反映汽車的智能化及其性能差異化的，大概率會(huì)是軟件。
“軟件定義汽車”的時(shí)代，軟件或是整車價(jià)值的核心所在。
摩根士丹利在一份自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)報(bào)告中提到，傳統(tǒng)的汽車生產(chǎn)中，硬件占據(jù)了整車價(jià)值的90%，軟件僅占據(jù)10%。但是，未來軟件所占的價(jià)值比重將會(huì)提高到40%，硬件則將下降到40%，至于剩余的20%將由內(nèi)容決定。
此外，麥肯錫曾預(yù)計(jì)，汽車軟件市場(chǎng)將以每年9%的速度增長(zhǎng)，到2030年整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到840億美金。
德勤咨詢更是進(jìn)一步指出，決定未來汽車差異性的將是軟件及軟件更新迭代所帶來的性能和功能變化。
或許，硬件“堆料”只能帶來一時(shí)的話題度，軟件才是對(duì)戰(zhàn)時(shí)最有力的武器。
就目前而言，“堆料”是商業(yè)的考量，但一定不是技術(shù)的未來。
“軟件定義汽車”的時(shí)代，如果還將目光停留在硬件上，或許根本就是本末倒置。
或許在陷入“內(nèi)卷”之時(shí)，各家都在卯勁往一處使力時(shí)，我們更應(yīng)該沉下心思考，現(xiàn)在所競(jìng)逐的東西真的是未來智能汽車的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在嗎？
智能汽車的最終形態(tài)會(huì)是如何？當(dāng)下尚未有定論，只是行業(yè)的發(fā)展如果只停留在“堆料”，那么這個(gè)問題可能就永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)真正的答案。
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