西安秦嶺下的比亞迪汽車制造廠區(qū)

定義未來汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“新四化”分別為：電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化。迄今為止，這一邏輯線仍屬產(chǎn)業(yè)共識。

全球范圍內(nèi)，特斯拉拔得頭籌，在其中的電動化（三電系統(tǒng)）和智能化（FSD服務）領域均處于領先。

作為目前能在銷量上和特斯拉掰掰手腕的比亞迪，也已經(jīng)在電動化上取得了普遍認同，下一步的整體進階，必然要求它在智能化上有所突破。

從微觀視角延伸至宏觀視角，中國新能源車集群，已階段性奪得電動化全產(chǎn)業(yè)鏈的先發(fā)優(yōu)勢，但在以自動駕駛為核心的智能化價值鏈維度，則正面臨以特斯拉為首的海外軍團的深度壓力。

這也意味著，在即將到來的2023年，智能化將成為新能源賽道核心看點，一場不可避免的全面戰(zhàn)爭即將開場。

01

噪音

圖：自動駕駛事故，來源：網(wǎng)絡

近期圍繞自動駕駛公司“折戟”的討論氛圍甚濃，智能化長期以來的懸浮感開始令市場陷入迷茫。

例如：

以L4級自動駕駛為代表的智能化道阻且長，直接原因當然還是在于政策法規(guī)層面的限制，背后是小概率事件所隱含的道德難題，當然也包括車企在其中需要承擔的事故責任等，根本原因還在于技術上沒有取得顯著突破。

似乎，自動駕駛的普遍發(fā)展困境使其成為了一場海市蜃樓，構建的愿景雖美好，但要落地又顯得不真實。

但，特斯拉在自動駕駛上卻表現(xiàn)出十足的堅定和信心，宣布放棄激光雷達進入純視覺感知方案后，展現(xiàn)出一套全棧全自研全產(chǎn)的全鏈路自動駕駛軟硬件構架，并基于現(xiàn)階段L2自動輔助駕駛的運行表現(xiàn)不斷地訓練迭代自己的純視覺體系效果。

雖然，特斯拉還遠未達到實現(xiàn)自動駕駛的水平，但基于每次beta的迭代都有相應的提升，相較之下，逐步的效果優(yōu)化令市場開始對純視覺方案抱有更開放的態(tài)度，也加深了市場對特斯拉“智能化”的標簽認知力。

02 

視覺方案

從大的方向看，自動駕駛的實現(xiàn)路徑分為單車智能和車路協(xié)同，前者又可分為以激光雷達為主的傳感器感知方案，以及以攝像頭為主的視覺感知方案。除了特斯拉之外，幾乎所有主機廠和自動駕駛公司都選擇了單車激光雷達方案，并且國內(nèi)在激光雷達方案的基礎之上，同步在推進車路協(xié)同的基礎建設。

之所以大多數(shù)廠商都選擇了成本要高得多的激光雷達方案，是因為傳感器天然就具備向量空間的探測感知能力，而激光雷達則能夠應付高速實時條件下還原路況信息的必要要求，但傳感器也面臨多信號融合問題，并且容易受天氣狀況的影響。

圖：蔚來ET7激光雷達夜間成像效果演示圖，來源：網(wǎng)絡

而攝像頭無法直接還原三維空間信息，需要智能算法的大量學習過程后轉化來解讀，并且視覺方案對算力和算法延時的要求極高。視覺方案最大的難點在于這個系統(tǒng)擬人化的智能程度，例如基于開車經(jīng)驗為基礎的預測能力以及舉一反三的泛化能力。

車路協(xié)同，雖然能夠在一定程度上降低單車的智能程度和算力要求，但另一方面則需要大規(guī)模新基建（如高精地圖、5G、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等）的推進，所以短期內(nèi)，車路協(xié)同的落地主要將依托于試運行區(qū)域的效果而定，目前離確定路徑和大規(guī)模推廣還相差甚遠。

目前從L2級的使用體驗看，特斯拉自能駕駛輔助系統(tǒng)autopilot的使用體驗優(yōu)異，大概不輸于任何一輛量產(chǎn)車的智能輔助系統(tǒng)表現(xiàn)。特斯拉用一套低成本的方案，最終獲得了規(guī)模上的先發(fā)優(yōu)勢。

隨著其交付量的顯著增加（大概400萬輛特斯拉車和約10%的搭載FSD的車輛），以及背后基于正常激活運轉和“影子模式”運轉不斷學習優(yōu)化的一整套自動駕駛系統(tǒng)，其autopilot和FSD都在齊頭并進做優(yōu)化迭代。

在獲得全球最多路況數(shù)據(jù)量后，特斯拉需要做三件事：一是將2D路寬數(shù)據(jù)3D化，完成數(shù)據(jù)信息的格式化和標準化，這一過程的工作量極大，特斯拉除了有上千人組成的數(shù)據(jù)標注團隊之外，還為此開發(fā)了自動化數(shù)據(jù)標注工具；

二是導入加工后的數(shù)據(jù)，訓練控制決策系統(tǒng)的“聰明度”。為此特斯拉近年來重寫了FSD基礎構架，并用蒙特卡洛樹搜索+神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方式，不斷地讀數(shù)據(jù)、看路況，挑出復雜路況或事故問題路況，模擬比對決策結果，再在虛擬環(huán)境中模擬構建現(xiàn)實世界的復雜路況，盡可能多的覆蓋長尾路況信息，進一步訓練決策系統(tǒng)應對小概率事件的從容度；

三是需要一個強大的算力模塊及系統(tǒng)構架，為此特斯拉研制基于分布式架構的Dojo芯片，并且優(yōu)化了芯片間的通訊帶寬（即縮短延時），理論上能夠實現(xiàn)無上限的算力拓展，這將隨著數(shù)據(jù)量和算力的需要同步擴容。

圖：特斯拉視覺感知效果圖，來源：網(wǎng)絡

圖：特斯拉視覺感知效果呈現(xiàn)，來源：網(wǎng)絡

圖：特斯拉視覺感知架構，來源：網(wǎng)絡

圖：特斯拉展示的窄道會車場景，來源：網(wǎng)絡

為了大幅精進這三件事情，特斯拉的核心聚焦點放在了AI領域，所以今年AI day的目的就是廣泛的招賢納士。

客觀上，特斯拉有一套系統(tǒng)化的自動駕駛方法論，由于攝像頭擁有標準的數(shù)據(jù)格式和通用數(shù)據(jù)接口，特斯拉只需要完成軟件端的突破即可；但多傳感器融合面臨通用化和標準化的難點，其中激光雷達仍在機械、半固態(tài)、固態(tài)的路線爭論中，加之車企和硬件供應商之間有強耦合的關系，會面臨同步協(xié)調(diào)的系統(tǒng)性問題。

所以，在某種程度上，路徑問題也可以簡化成另一個問題，到底是一個人跑得快or一群人跑得快？

03

中國需要跟注

很多車企都宣稱自身的“智能化”程度不輸于特斯拉，或宣稱已具備L4級的硬件基礎及能力，未來將通過OTA方式來更新系統(tǒng)與之適配。

但相比于特斯拉的“全鏈路自主可控”，大部分車企的智能化都需要供應商的先行，如果在底層基礎不穩(wěn)的情況下，車企也是難有大的突破表現(xiàn)。

現(xiàn)階段，國內(nèi)廠商的智能化語境基本都是一個模板的產(chǎn)物，例如在支持OTA、芯片算力、語音交互、攝像頭分辨率、激光雷達、駕駛輔助能力、及潛在的自動駕駛能力等多個維度上刷數(shù)據(jù)，其實仍側重于“推配置”的表達方式，基本區(qū)別于特斯拉對“智能化”的理解與表達。

當然，在法律法規(guī)的約束窗口期內(nèi)，市場也很難真正認清究竟孰優(yōu)孰劣。

但如果以自動駕駛為代表的智能化終將落地，并且是以特斯拉的方式率先突圍，那么將拖累我國整體汽車“新四化”的進程。

圖：視覺感知展示圖，來源：網(wǎng)絡

電動化化的滲透，主要依托于制造業(yè)產(chǎn)能擴張的客觀規(guī)律，周期較長，我們尚且還能夠依靠大市場和產(chǎn)業(yè)體系進行有效追趕甚至是取得先發(fā)優(yōu)勢。但智能化將區(qū)別于自動化的進程周期，一旦智能化開始落地，特別是以更具單車性價比的純視覺方案落地，短期內(nèi)將虹吸所有紅利，并且也牢牢掌握未來推進網(wǎng)聯(lián)化、共享化的主動權。

這意味著，無論是對品牌車企、供應商，還是以汽車產(chǎn)業(yè)為基礎的國別競爭，拿下自動化只是一場卡位晉級的戰(zhàn)斗，而智能化才是覆蓋整個新能源車戰(zhàn)爭的高地戰(zhàn)役，戰(zhàn)略意義至關重要。

為此，我們不應該滿足于自動化在全球范圍內(nèi)的率先表達，而智能化則綁定產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)一同踏步，我們應該要效仿特斯拉，至少也要下注純視覺方案，讓自動駕駛能夠盡可能“脫鉤”硬件維度的束縛。

在接下來窗口期內(nèi)，國內(nèi)能夠在短期內(nèi)撬動“智能化”標簽最大效用杠桿的，就只有擁有最大產(chǎn)能與銷量的比亞迪。

04

現(xiàn)實抉擇

一來在于比亞迪是國內(nèi)唯一盈利的新能源車企；二是多年來的電動化深耕讓他成為了全球最具產(chǎn)業(yè)鏈縱深的電動車企；三是它的規(guī)?；巡粌H僅局限在國內(nèi)市場，已成為我國最具出海競爭力的新能源車企代表——而自動駕駛破局之路最關鍵的要素便是數(shù)據(jù)，以及更多的數(shù)據(jù)。

但眾所周知，比亞迪的智能化表現(xiàn)落后于國內(nèi)新勢力。為彌補這一劣勢，近年來比亞迪已經(jīng)觸達過多輪供應商。

2020年推出DiPilot輔助駕駛系統(tǒng)，博世是這套L2系統(tǒng)的供應商，但隨后沒有更新迭代；

2021年比亞迪推出自研操作系統(tǒng)BYD OS，開始自己整合關于自動駕駛輔助系統(tǒng)的供應方案；

同年，比亞迪開始投資芯片供應商地平線、激光雷達供應商騰聚創(chuàng)、自動駕駛解決方案商Momenta；

2022年，比亞迪聯(lián)合百度為其提供ANP（城市智能輔助駕駛產(chǎn)品）以及百度地圖，并宣布與自動駕駛芯片供應商英偉達合作，未來將采用英偉達的自動駕駛平臺，之后比亞迪還與華為傳出合作，也將引進華為MDC計算平臺及自動駕駛解決方案。

圖：早期比亞迪的合作供應商展示，來源：網(wǎng)絡

圖：早期比亞迪漢的媒體評測，來源：網(wǎng)絡

圖：比亞迪車型在自動泊車，來源：網(wǎng)絡

顯然，廣撒網(wǎng)的策略目的是讓未來的產(chǎn)品在智能維度上具備行業(yè)競爭力，看似多方押注萬無一失，但長遠來看，這樣的操作過于被動，未來也恐怕難以建立智能化的競爭壁壘。由電動化轉向智能化，價值鏈亦必然將向后者轉移。而一旦特斯拉率先打通的自動駕駛的任督二脈，比亞迪剛剛建立起的銷量優(yōu)勢恐將不保。

所以，在保持自身銷量優(yōu)勢的基礎下，覆蓋特斯拉的智能化發(fā)展路徑，是比亞迪卡位下一階段行業(yè)競爭的一個合理選項。

那么第一步，比亞迪要做的就是儲備并試驗全棧自動駕駛解決方案（包括軟件算法、硬件配置、數(shù)據(jù)處理等維度）。這牽涉的最大問題是汽車行業(yè)的智能化空窗期究竟還有多久。

如果沒有期限限制，相信比亞迪未來能夠通過招人和研發(fā)投入實現(xiàn)全棧自研，并裝配在量產(chǎn)車上，再通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”不斷精進自身的輔助駕駛系統(tǒng)表現(xiàn)以及未來自動駕駛的潛在能力；但如果特斯拉憑一己之力加快行業(yè)邁入智能化階段的時間進度，那么特斯拉將再次遠遠甩開比亞迪，并且實現(xiàn)在全球范圍內(nèi)更大規(guī)模的市場收割，這極有可能削弱我國在汽車“新四化”過程中的話語影響力。

事實上，這不應該是一道選擇題，“高端制造”是未來中國之于世界經(jīng)濟體系的重要定位和身份標簽，汽車產(chǎn)業(yè)無疑是展示這一戰(zhàn)略定位的根基，所謂“國之大者”，中國車企必然是要攀登并且站上汽車智能化的高地。

現(xiàn)階段參與到“智能化”的公司大體可以分為三類，一類是如長城汽車與毫末智行的關系，屬于大型車企獨立孵化的智能駕駛公司，主要為母公司車型的智能駕駛服務；另一類是以科技公司的身份切入到智能化供應商的領域，如百度、華為、小馬智行等，主要向車企提供整體解決方案；還有一類是電動化先行車企“蔚小理”這類的自研公司。

從公司背景、定位、運營情況等角度看，小鵬汽車的智能化理念是離特斯拉相對較近的公司。但今年其產(chǎn)品的市場銷售表現(xiàn)出現(xiàn)一定頹勢，導致其開始明顯掉隊，無論是在行業(yè)、市場、資本、或是輿論的處境中，小鵬正變得愈發(fā)艱難。

在國內(nèi)，小鵬汽車身上的智能化標簽受市場接受度較高，可惜在于其品牌價格的定位和類SaaS的商業(yè)模式。但這對于制造業(yè)和電動化經(jīng)驗豐富的比亞迪而言，卻非常契合未來智能化的需要。

雖然小鵬汽車走的并不是單車純視覺的路線，但其全棧自研的自動駕駛系統(tǒng)架構于特斯拉的很相似。小鵬在高速NGP場景中，采用的是高精地圖的策略，但進入城市NGP階段，將采取視覺感知為主的方案，并且當下小鵬也在致力于打通“高速、城市、泊車”三種駕駛系統(tǒng)的使用場景，真正實現(xiàn)“端到端”的一體式系統(tǒng)集成，這可能需要類似特斯拉2020年的重寫FSD代碼的工作。

如果比亞迪能夠與小鵬構成深度合作，那將會對比亞迪的智能化進程助推動力，以應對特斯拉可能率先掀起的智能化自動駕駛浪潮。但前提還在于小鵬是否能夠接受“為他人做嫁衣”的局面。

當然，比亞迪另一重要選項還包括百度。在自動駕駛領域浸淫近10年的百度，被認為是最懂自動駕駛的中國公司。特別是百度方面的解決方案選擇余地更多，其本身就是車路協(xié)同與視覺兩條腿走路。

汽車“新四化”的進程必然是會帶來市場格局的重構，卻也是大浪淘沙的過程。而車企間也不永遠只是單一的競爭關系，在更大的使命和責任面前，有遠見的車企需要達成競合的默契。