|华为“造车”背后的阳谋


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文/张假假/安琪
来源:远川科技评论(ID:kechuangych)
11月华为造车的消息不胫而走 , 一份流出的内部文件显示华为智能汽车解决方案BU(即业务单元)业务管辖关系正式从ICT业务调整到消费者业务 , 从ToB调整到ToC , 不少国人虎躯一震 , 中华菊花牌汽车这是要问世了?
事实上早在2014年华为就在其著名的“2012实验室”内设立车联网实验室 , 蛰伏5年 , 华为怎么看都不像玩票 , 正当国人集体亢奋时 , 人家马上交了一盆冷水“我们不造车” 。 巧的是 , 百度Apollo也这么说 , 我们不造车 , 帮车企造好车 。
虚虚实实之间 , 华为到底想干嘛?
同月内 , 也有一份不显眼却很重要的政府文件下发了 , 广东省人民政府门户网站引印发了一份名为《广东省建设国家数字经济创新发展试验区工作方案的通知》的文件 , 这份通知中提到了一句:加速推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程(广东) , 积极开展车路协同示范应用········
这三个新闻叠加起来看就非常有意思 , 未来能不能坐上菊花牌汽车 , 甚至菊花牌汽车能不能打赢特斯拉 , 实际上真正的答案就藏在政府文件里 。
汽车行业的未来是无人驾驶 。 如果电动车是一场产业革命的话 , 本质上不是车的革命(这是表) , 而是驾驶的革命(这是里) 。 驾驶的本质是三要素组合:车+路+人 。 以此推导 , 要让中国选手赢 , 智能车+智能路 , 车路协同 , 两条腿走路这才是中国这场产业竞赛的真正核心 。
这将是华为“造车”最大的底牌 , 也是特斯拉无人驾驶未来面临的巨大考验 。 要理解车路协同的竞争逻辑 , 首先要来看看华为造车到底造了些啥 , 华为为什么这么做 。

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华为造车有句名言:华为不造车 , 但我们聚焦ICT技术 , 帮助车企造好车 。
智能汽车BU延续了“云-管-端”架构 , 云:智能车云;管:智能网联;端则从最初的车机扩展到了智能驾驶、智能座舱、智能电动三大终端 。 听起来非常高大上 , 翻译成大白话就是以后让你的车“能连网、能连手机、能自动驾驶” 。
三大招指向一个关键词:智能化 。 前段时间在圈内广泛流传的那份华为自动驾驶专家会谈纪要里有一句话总结更为精确:这是一个非常强势的全栈供应商 , 同时具备芯片、操作系统、感知硬件、决策融合算法的能力 , 跳过硬件集成直接和整车企业合作 。
总结下 , 除了底盘、四个轮子、外壳和座椅 , 剩下的都是华为拥有的技术 。 智能化的关键部分 , 华为都要了 。
这正好顺应了当下汽车行业变革的趋势 , 智能化重要性远大于电动化 。 过去 , 汽车软件是服务于硬件 , 将来 , 硬件要听命于软件 。 擒贼先擒王 , 车联网、自动驾驶背后的智能化就是这关键的产业七寸 , 这一点 , 华为的战略很清楚 。
除了拼命打智能化的标签 , 华为还给自己贴上了第二个标签:广交朋友 , 多多合作 。 这也契合华为杀入汽车领域的第二个关键词 , 用“开放性”差异化对抗特斯拉 。
早在四五年前 , 华为就积极四处奔波组建自己的小圈子 , 比如2015年就与爱立信、英特尔、高通、奥迪等共8 名成员搭建了一个“5G汽车通信技术联盟” 。 华为以通信起家 , 整合了AI芯片、计算平台、云服务等服务模块 , 目前提供的业务是汽车数据一条龙服务“传输——计算——存储” 。
按照这个交友方案 , 目前 , 华为朋友圈好友分为了四大类:通信运营商(中国移动等)、整车厂(上汽 , 比亚迪等)、零部件巨头(宁德时代、四维图新等)、互联网巨头(英特尔、高通等) 。
其中受外界关注程度最高的整车厂数量超过10家 , 上汽、比亚迪、长城、江淮等都位列其中 。
这对华为的好处显而易见 , 以自动驾驶为例 , 通过和整车厂的合作可以迅速释放规模效应 , 华为可以大幅摊薄研发成本 , 相比之下 , 打造封闭系统的车企比如特斯拉 , 只能靠多卖自己的车来覆盖自动驾驶的范围 , 扩张和降本速度还没有人家快 。
华为和特斯拉 , 一个拉帮结派 , 一个闭门造车 , 一定是前者规模能迅速扩大 , 但有一个前提 , 车企要愿意和华为合作才行 。
围绕汽车智能化的争夺 , 目前市场上形成了四类玩家:
传统主机厂:大众、丰田、吉利 , 长城等
新兴造车厂:特斯拉为代表
Tier 1供应商 , 以博世、采埃孚为代表
ICT 企业:华为、苹果、谷歌等
华为和车企的合作也是三六九等 , 目前除了长安之外 , 合作商均使用的是华为的5G模块 , 并没有接受华为CC架构级别的系统产品 。 比如比亚迪跟华为的合作 , 不涉及车内架构和智能驾驶<4> 。 简言之 , 现在的合作 , 车企也防着华为一手 , 给车换个零件可以 , 神经中枢不能换 。
2019年10月的一次媒体沟通会上 , 当被问及华为进行到了哪一步时 , 副董事长徐直军给出答案 , “特斯拉现在能做到的 , 我们都能做到 。 ”徐直军的喊话背后 , 不仅仅是华为单枪匹马跟特斯拉pk有底气 , 这背后其实还有一个神队友在暗送秋波 , 这要从另一场撕逼史谈起 。

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前段时间电动车领域两个亿万富豪的撕逼大战中 , 面对马斯克 , 何小鹏丝毫没有畏战的意思 , 反而亲自下场发了一个战帖:
“明年开始 , 在中国的自动驾驶你要有思想准备被我们打的找不着东 。 ”

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市值不到特斯拉的十分之一 , 成立才6年 , 谁给的何小鹏勇气 , 显然不是梁静茹 , 何小鹏的底气也是华为的底气 , 答案就出在自动驾驶的路径选择上 。
围绕自动驾驶未来的发展路径 , 形成了两种模式分野:单车智能和车路协同 。 单车智能顾名思义重点是让车越来越聪明 , 而车路协同则是 , 不仅要聪明车 , 还要聪明路 。 通过在路端部署多种传感器设备 , 摄像头、毫米波雷达等把信息传输到边缘计算端、云端和附近的车上 , 概括下 , 车端、路端、云端一起上 。
单车智能以欧美国家为代表 , 典型有特斯拉和Waymo , 主张循序渐进 , 而国内已经确认了自动驾驶的路线是车路协同<5>,这就要求单车智能与环境智能同步发展 。
这主要有两方面考量 , 首先 , 我国5G发展本身走在世界前列 , 华为已是第一梯队 , 这是自动驾驶最重要的基础设施 。 此外 , 单车智能导致实现全自动驾驶的成本居高不下 , 而车路协同弥补不足的同时还能降成本 , 一举两得 , 从而加速商用 。

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这个原则其实也是顺应了历史发展的规律 , 过去百年汽车发展史 , 汽车取代马车的同时 , 土路也变成了柏油马路 , 一方面改善路 , 一方面改善车 , 这样的情况下 , 我们对车本身的要求就可以大大降低 , 不需要打造出一辆全能车 , 既能上刀山又能下火海 , 既能走雪山又能淌河水 。
现在想 , 要想富 , 先修路 , 还真不是一个政府宣传口号那么简单 。
所以 , 中国老早开始就选择了一条两条腿走路 , 协同进化的自动驾驶之路 。 最近三年 , 大量车联网相关的政府文件陆续出台 , 2019年 , 国务院发布的《交通强国建设纲要》明确提出加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发 , 形成自主可控完整的产业链 。
目前 , 像北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉、长沙等地都建立了各自的智能网联相关应用示范区 。
那相比之下 , 为什么欧美企业普遍要坚持走单车智能?其背后原因 , 更多是对欧美政府进行基础设施建设的效率没信心<1> 。
中国市场车路协同的进化逻辑带来的一个直接后果就是:会让自动驾驶门槛骤降 , 特斯拉的车可以在中国卖 , 但路可不是它的 , 中国的路越来越聪明了 , 如果对自动驾驶的需求从L5降到L3 , 那特斯拉的优势又在哪里呢?
前段时间《特斯拉是不是最大的泡沫》一文发布后 , 一位热心读者后台留言指出 , 未来自动驾驶可能成为未来各大车企必备的一个基础性设施 , 正是这个意思 。
我们以高精地图来举个例子 , 众所周知 , 马斯克一直对高精地图不怎么感冒 , 2019年的特斯拉Autonomy Day上 , 埃隆·马斯克曾表示特斯拉的Autopilot不会依赖高精地图 , 他认为高精地图是一个“很糟糕的想法" 。
高精度地图是L3及其以上级别自动驾驶车的刚需 , 如果说一般导航地图是放大镜的话 , 高精度地图就是显微镜 , 换言之 , 导航地图是给人看的 , 高精度地图可是给系统看的 , 是自动驾驶行驶上路的“行动指南” 。
当前中国高精度地图市场政策加速推动 , 外资图商进入困难 , 主要玩家以四维、百度、高德等三个国产高精图商为代表 。 比如蔚来选的是百度高精度地图 , 小鹏XPILOT3.0使用高德高精度地图 。 特斯拉的地图合作商今年1月份从腾讯切换到了百度 , 不过外界一直认为特斯拉只是寻求基础导航服务 , 不会真的使用供应商的高精度地图 。
【|华为“造车”背后的阳谋】这跟特斯拉本身的企业性格也吻合 , 这是一家控制欲极强的企业 , 在自动驾驶上也体现了这一点 , 比如高精度地图自己做 。
目前特斯拉目前在全球拥有几十万台车 , 这些车都可以作为“数据采集车”来帮助特斯拉采集路端的数据 , 帮他形成自己的“高精地图” , 这有助于帮助特斯拉提升自己的自动驾驶体验 。 但这种万事靠自己的模式 , 跟中国的车路协同比起来 , 会非常辛苦 。

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研究过特斯拉的人可能很熟悉 , 早期测评很多人都会说Model3自带的导航不行 。 包括最近那份流出的华为自动驾驶会谈纪要也提到了这一点:“有些体验做不好是因为没有高精度地图的资质 , 因此NOP(领航辅助)的工况适配体验感不是那么的好 。 ”
目前据业内的分析来看 , 本土化车企在自动驾驶上部分体验上表现的确也不差于特斯拉 。 汽车之家发布的一份测评显示 , 蔚来NOP系统在进入/驶出高速匝道、智能并线的表现优于特斯拉的NOA , 更贴近中国路况的实际使用场景<2> 。
分析到这里会带出另一个疑问 , 单车智能模式和车路协同的模式 , 哪个赢的可能性更大一点?
我们回想下 , 尚未进入智能驾驶之前 , 当下的交通问题我们怎么解决的?不是只靠着司机们的聪明和技巧来过路口 , 事实是再聪明也必然堵车 , 而是靠信号灯和交警(可以视为道路的配件)来协调 , 也就是不仅司机开车 , 道路也会协助开车 。
车路协同 , 本质上走的就是车+信号灯+交警的路线 。
单车智能更像是先局部最优 , 而车路协同更像是一上来就依赖群体智慧 。 特斯拉寄希望于通过搜集全球道路信息来训练神经网络并提升自己的自动驾驶系统 , 但中国的路况和道路标识更复杂 , 同时还面对着强推车路协同的政府+本土竞品 , 这将是特斯拉未来面临的一个很大挑战 。

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这场电动车赶超战大戏的主角 , 不是华为 , 也不是任何一个单一主机厂 , 更不是洋同学特斯拉 , 真正的主角是中国的产业生态 。 我们不需要把每个亲儿子都培养成《速度与激情》里的神车手(当然能出现国产特斯拉杀手更好) , 而是让自己在产业生态上不能有致命短板 , 自主可控是不能动摇的前提 , 力争第一是第二步 。
同样做一个产品 , 比如中国企业做出了产品A , 性能60分 , 价格60元 , 美国企业做了产品B , 性能90分 , 价格200元 。
往往竞争格局就会分为以下几种 ,
1、如果及格线就是60 , 那中国的产品就有买家 , 就能慢慢积累升级 , 这就是循环造血 。
2、如果及格线是70 , 那就没买家 , 做多少都是赔钱 , 需要长时间用钱砸 , 硬刚 , 直至把产品做到70 。
3、如果国外掌握生态定价权 , 哪怕中国产品做到90了也没用 , 比如做了个比ios还优秀但是不与ios兼容的操作系统 , 还是没人带你玩 。
这三种情况下 , 中国企业如何追赶?
最好办 , 慢慢迭代 , 只要有买家 , 就能慢慢形成正循环 。
国家意志 , 用纳税人的钱硬抗 , 熬到及格线为止 。
用国家的钱也没用 , 只能坐等下一轮技术浪潮 , 弯道超车的机会 。 比如在汽车内燃机领域 , 我们不是没有单点突破 , 但整个汽车产业依然上不了牌桌 , 是个瘸子 。
中国很多产业落后于美国 , 并不是做不出来 , 而是无法形成正向循环 。 从这个逻辑上来讲 , 自动驾驶未来的竞争更可能不是车有多聪明 , 而是:基础通讯网络/基础设施+大数据牛 , 外加强力政府 。
在实现智能驾驶上 , 我国选择了与欧美国家截然不同 , 但具有“基建狂魔”特色的路 。 这是实现自动驾驶的最优解 , 也是这次产业超车的关键 。
华为造车还有一大名言:以后谁再建言造车 , 干扰公司 , 可调离岗位 , 另外寻找岗位 。 华为越说不造车 , 人们就越发怀疑华为哪天会造车 。 因为当年做手机之前 , 任总也曾抛下一样的名言:谁再说造手机 , 谁下岗 。
华为手机已经来了 , 菊花牌汽车还会远吗?
参考文献:
<1>. 为什么实现车路协同比造一辆特斯拉还难?|郭继舜带你读汽车科技
<2> 中泰证券 , 电气设备行业深度报告:造车新势力之蔚来:国产电动车领头羊 , 优势逐渐明显-产销量持续提升 , 国产供应链合作新契机
<3 >. 殷玮 , 软件定义汽车(1)-整车电子电气架构EEA
<4>. 苏晨等 , 中泰证券 , 每周思考:我们如何看待华为入局智能汽车?.
<5>. 杨泽原 , 刘雯蜀 , 丁奇 , 中信证券 , 高精度地图:自动驾驶汽车的“行动指南”
<6>. 罗露 , 国金证券 , 万亿级产业扬帆起航 , 车联网布局正当时
<7>. 国信证券 , 华为汽车业务现状、竞争格局和产业链机遇
<8>. 黄细里 , 东吴证券 , 软件定义汽车 , 全栈自研国产龙头华为
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