软件能否定义汽车

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资讯时代有一个不好，容易抹平个性。业内如果有某个新鲜提法，可能是跨界引进，也可能出于某个天才的头脑风暴，总之一见诸媒体，大家也都觉得不错。但是接下来的事情就糟糕了，因为很多人都会引用这些说法，并生发阐释，最后变成烂大街的概念。

很不幸，“软件定义汽车”就属此列。在老百姓眼里，汽车工业原本是重工业，也就比冶金、能源、机械等轻一些。巧合的是，汽车和以上都沾边，但这么说并不准确。重和轻是以前的划分方法，现在不大提了。汽车是个工业大杂烩儿，集多种工业门类于一身。

软件则是汽车最新囊括进来的技术门类。在上世纪80年代，汽车只有1000多行代码，而现在的则有数百万行。这些代码编译成可执行模块，固化/烧录在芯片中，而非以源码（文本）形式存在。它们的知识产权大多属于供应商，主机厂商掌握的可能不足30%。

主机厂躁起来

和别的零组件一样，主机厂只关心接口关系和ECU稳定，对软件黑盒子不大关心，几十上百个ECU各干各的活儿。通讯方式则是祖传的CAN总线，和高速串行总线相比，就如同光纤通讯和“基本靠吼”的信息传输率差异一样。

现在，软件被客户感受到，即便最初级的车机互动（语音和限定手势），或者不大靠谱的自动驾驶，都是软件的直接输出形式，日益被消费者重视。甚至在某些年轻客户中间，其重要性越过了加速性能和真皮座椅、全景天窗一类的“硬指标”。敏感如主机厂，立刻就洞察了这一点，这是变天了。

主机厂马上发动了夺回控制权的攻势。如果以前做系统集成商，就可以垄断消费者触达的所有层面，现在必须要加上软件了。假以时日，软件重要性的提升是可以预见的。所以，必须将“新四化”所涉及的所有软件，都要掌握起来。能自研的自研，自研不了的勒令供应商交出原始代码，进行单步走查。当然，是以客户安全的名义。黑盒子供应商，不再被容忍。

问题是，这是未来。如果站在今天的时间点上，到底智能化的差异重要，还是汽车性能的差异重要？或者消费者对哪一个更敏感？

如果过两三年呢？要知道，两三年以后交付的产品，现在应该从Pro-E的三维图纸，经过数字化模型，走向全比例的油泥模型了。高速互联网通讯模块、以AI之名的自动驾驶、人机互动方案，都应该到了样机测试阶段了。所以，两三年后的未来，现在就要当做现实来考虑。

需要认识到的首要问题是，在电动化的大背景下，动力数据的差异被大大缩小了。直线加速的瓶颈，不再是电机能力，而是人的颈部。

随着中国造车水平的整体提升，供应商也日益成熟，底盘、NVH差异也大大缩小了。

这样一来，除了堆料，就剩下软件还能拿出来PK一下了。

软件还扶不上墙

有人说，智能化才是口水话题，家家都夸耀自己的智能化，说自己的AI训练水平高，更人性化，让消费者很难判断，总之贵就对了。对大多数人来说，汽车消费，试错成本太高。家用扫地机器人可以拿来做廉价对比。

有的机器人壁障能力太弱，可以连续几小时在角落里撞来撞去，或者绊在充电线上打转，甚至把宠物排泄物在地板上涂抹均匀。但你打开广告，所有的厂商无一不夸耀自家产品的智能化

眼下屡被吐槽的自动驾驶能力，虽然已经被纳入产品核心竞争力的一部分，但在城市路况下，与其说减负，不如说添乱。光是一个加塞，就对付不了，还被后车嘀成狗。

至少在当前产品周期内，汽车性能权重仍然大于智能化。原因很简单，眼下的智能化难堪大任，特异性不足，作为产品，它们的完成度都很差。汽车性能仍然会唱主角。

颠覆的未来要多久

看到这一点，主机厂和供应商争夺主导权的剑拔弩张，将会平复下来。但是，世界伦常的变化恰恰是无常的。

虽然都是AI训练，我们不谈车机，单说自动驾驶。后者之所以现在显得弱鸡，固然是因为我们的模型无法穷尽千差万别的现实路径，但是当年我们也是这样预测围棋的AI的。因为围棋的可能变化，超过宇宙中的所有的原子数。但现在怎么样？AI会自动滤除大部分不合理的（虽然可能）的“着法”，对剩下的路径进行算法自我训练。依靠惊人的迭代次数，无须依赖人类知识，在一夜之间成为战胜所有人类的高手。

到了人类现实世界，影响因素复杂了很多。AI训练需要更强的算力兜底，但散热条件、车载能源的有限供应成为瓶颈。而且，超过1000Tops的算力，仍然很贵、很重、很费电。换句话说，近期而言，我们没有低成本解决办法；而当前，压根没有解决方案，无论成本如何。

软件定义汽车，就是打破汽车作为信息孤岛的存在。和现在硬件为主、软件是花瓶的时代，好比互联网时代与单个PC之比。互联网理论诞生40年之后，公众才享受到它的红利，其基础恰是芯片硬件以摩尔定律进化到低成本互联的时期。

软件的基础一直是硬件，到了汽车上，我们也不应改变看法。至于要多久，要看软件要求的硬件基础，何时能以合理成本提供。