汽车产品力正由整车技术向软件技术转变

最近两则诉讼案例成为业内瞩目的焦点，一则是特斯拉起诉从其跳槽至国内造车新势力小鹏汽车的前员工；另外一则消息则是在无人驾驶技术领域的巨头谷歌旗下的Waymo的前员工Anthony Levandowski 被美国司法部提起刑事诉讼。从这两起事件中，可以看到软件在未来汽车技术中的地位将越来越重要。

最近两则诉讼案例成为业内瞩目的焦点，一则是特斯拉起诉从其跳槽至国内造车新势力小鹏汽车的前员工，在其离职之前，复制了30多万份的Autopilot技术的源代码；另外一则消息则是在无人驾驶技术领域的巨头谷歌旗下的Waymo的前员工Anthony Levandowski 被美国司法部提起刑事诉讼，被控在加入Uber之前窃取了Waymo大量的商业机密。

从无人驾驶技术角度来看，特斯拉的Autopilot是当前商业化应用最为广泛的无人驾驶技术解决方案之一，其由于没有采用激光雷达而使得成本大大低于其他解决方案，在最新一代的Autopilot中，甚至抛弃了英伟达的控制芯片，通过自己开发的控制芯片，将进一步优化其无人驾驶性能，同时再度大幅降低成本。而谷歌旗下的Waymo，在全球各大无人驾驶技术的排行榜单中一直名列前茅，甚至屡屡摘得各类测试的冠军。其所积累的实验经验已经相当丰富，L4级别的小范围无人驾驶商业化应用其实只差临门一脚。

随着智能网联成为汽车行业的热门话题，无论是车联网技术还是无人驾驶技术，软件的重要性已经被提到了一个全新的高度。通过软件定义的汽车，其可以像手机一样，未来通过软件的升级来保持其随时可以更新全新的系统。当前的升级已经不需要回4S店完成，OTA技术让我们的车辆随时随地就可以完成系统升级，正如同手机更新一样，只要初期硬件配置足够，我们的汽车和手机一样，就不会过时，可以一直保持最新的工作状态，同时让最新的应用触手可及。

以车联网技术为例，当前的车联网将车辆已经作为手机之外的另外一块屏幕。丰富的各类App应用，以及越来越多的厂家不断将免费的上网流量上限打开，未来车联网技术将赋予车辆更多的功能。人们现在有多离不开手机，将来就有多离不开汽车。特别是对于很多90后甚至95的购车群体来说，从出生就是生活在手机的便利之下，让他们去开一辆没有基本车联网功能的汽车是不可想象的。对于如今的车联网技术，其实基本的硬件技术已经确定，未来需要加以深化和拓展的技术主要有如下三方面：

1. 智能驾驶座舱

智能驾驶座舱是当前车联网技术一个重要的体现，各大车企都极富科幻色彩的智能驾驶座舱作为未来的标准配置。大量HUD和屏幕的使用构建起了一个硬件场景。而这背后是一条总线串起来的各类硬件的应用。大量的驱动程序以及各个屏幕、各个功能块之间的信息交互沟通，都需要软件代码加以驱动。

2.人工智能水平

对于车联网来说，车上的人工智能水平主要体现在语音识别的能力和自动规划行驶路线的能力不断进化。通过大量案例的自我学习，车联网的控制器才能够更好地识别驾驶员的各种指令和意图。未来的汽车将不仅仅局限在驾驶意图的达成，其将升级为车内驾乘人员的出行管家，帮助人们来处理一些生活中的琐事。

3.App应用生态的建设

对于车联网技术来说，有了硬件的载体和领先的算法其实远远不够，带给消费者便利的是如今海量的App以及这个背后数以千万计的程序员和产品经理在为之不懈的奋斗。未来领先的车联网技术在笔者看来，不仅仅是车联网本身，诸如安卓和IOS那样海量的能够特别汽车用车需求的App才是车联网决胜的关键所在，而这是目前国内乃至全球领先车企最为欠缺的方面。

以无人驾驶技术为例，在硬件方案基本类似的情况下，软件的地位更是决定性的。

传感器方案
除了特斯拉坚持放弃激光雷达的配置外，当前汽车在毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达以及摄像头等各类传感器的布置方案大同小异，对于各个细分市场头部企业之间的技术差距也相对较小。而在图像识别以及整车控制的芯片上，可供选择的范围也相对有限。因此软件代码对于无人驾驶技术的成败与否具有决定性的作用。

代码的平衡

一个无人驾驶解决技术方案拥有数以亿计行的软件代码。它通过对各类传感器输入的信号进行识别，同时利用存在在控制器中的预先设计的规则作出相应的决策。对于代码来说，其需要在鲁棒性和快速反应两者之间求取一个平衡。如果软件设计的不鲁棒那对于传感器传递过来的信号中间的任何较小的扰动都做出刹车反应，那车内乘客的驾乘体验会非常差；但如果追求车辆的快速反应，而放弃了对于一些安全冗余的设计，那车辆出现交通事故的概率也会大大上升。

对于一套无人驾驶技术解决方案来说，其就如同刚刚出生的婴儿，缺乏对于复杂路况作出预判的能力。而其仅有的一些应变法则，也是工程师预先通过大量的路试以软件代码的形式写入控制器中。因此软件代码还肩负着车辆自我学习的重任。大千世界，千变万化。路上的交通情况也是瞬息万变。没有一个公司能够将所有路上遇到的实际交通情况预先存入到控制器中。因此车载控制器需要不断进行自我学习。特别是在前期路试阶段遇到紧急情况或者有驾驶员人为干预的时候，将相关的案例记录下来，与其他工况进行比对，并最终来优化自己的决策模型。

5G的作用

5G构建起了信息的高速和没有延迟且精准直达的传输通道。在5G技术的支持下，未来的无人驾驶算法都可以存储在云端，利用云端更为强大的计算能力，来为无人驾驶技术提供决策。这样控制器的处理能力的负荷就可以大大降低，甚至可以取消车载的控制芯片。

此外，在5G的场景下，车与车、车与基础设施、车与后台之间将能搭建起一个快速高效的沟通环境，通过提前与前后车辆的行驶路线的信息交互，就可以提前作出预判，由此大大降低车辆对于传感器的探测距离和探测精度的要求，让高速的无人驾驶解决方案越来越成为现实。因此在由5G搭建的环境里，软件代码可以设计地更为激进，让车辆的性能能更好地发挥出来。

软件在未来汽车技术中的地位将越来越重要，这点已经毋庸置疑，成为业界的共识。当前在国内做车联网与无人驾驶技术最为领先的公司，无一不是像百度、阿里、腾讯以及华为这些在软件方面颇有造诣的公司。而大洋彼岸的通用、福特在大量精简企业内部员工进行瘦身的同时，却在大量招聘软件工程师。至于欧亚大陆另一端被国人奉为神车的德国大众，更是联手微软，要打造自己的车联网操作系统，从此摆脱对于安卓和IOS两大操作系统的依赖。随时随地，根据自己的需要来进行升级。而这背后，是其已经聚集了超过5000名软件工程师的团队。

对于国内汽车企业来说，积极吸纳尖端的软件领域的人才，要像重视内燃机、整车集成技术、NVH技术一样的重视软件在未来整车上的地位，才能在车联网以及无人驾驶技术领域，赶上甚至处于国际领先的水平。否则我们又将被外资车企在新“四化”领域拉开差距，日后又会陷入需要拿市场去换别人技术的境地。