造车新势力蔚小理的自动驾驶进化之路
英伟达CEO黄仁勋曾提出“电动化”与“智能化”将对 汽车 产业带来颠覆性的变化，如今“电动化”的战场硝烟未止，“智能化”的战争便已经打响。
自动驾驶作为智能 汽车 的大脑，是实现“智能化”至为重要的一环，是 汽车 进化为智能体的必由之路，可以认为， 得自动驾驶者得“天下”。
在各路自动驾驶玩家中，国内的造车新势力是一股不容小觑的力量，目前以小鹏、蔚来、理想三家处于相对领先地位。
蔚小理均采用渐进式的路线，即从低等级的自动驾驶起步，逐步扩展功能和场景覆盖，最终进化为全场景的完全自动驾驶。
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不过，蔚小理对于实现自动驾驶进化的思路以及速度存在差异，从整体上看，小鹏目前领先于其他两家，蔚来略领先于理想， 本文将尝试对这三家企业的自动驾驶进化之路进行解读。
01 小鹏
快速迭代保持领跑，重点深耕泊车场景
小鹏从创始之初就一直致力于做中国的自动驾驶之一，小鹏 汽车 董事长何小鹏在中国电动 汽车 百人会论坛上自豪地说道，小鹏在智能驾驶领域比绝大多数公司领先2-3年。
2018年12月 小鹏首次推出辅助驾驶系统Xpilot2.0 ，搭载于小鹏首款智能 汽车 G3，计算平台采用Mobileye EyeQ4芯片，感知硬件系统包含1个前视摄像头、4个环视摄像头、3个毫米波雷达和12个超声波雷达。
在当时，小鹏经过调研认为在自动驾驶最主要的三大系统行车、泊车与主动安全中，泊车系统的功能成熟度相对是比较低的。
自动驾驶产品开发部总监肖志光提出：“我们看到了其中很多用户痛点，之前的泊车系统经常识别不到车位，且操作不便捷，那这些地方我们可以去攻关，真正解决用户的痛点。”
因此，除了落地基础的ADAS功能外， 小鹏选定智能泊车作为其自动驾驶进化之路的“制胜法宝”。
小鹏是国内最早 将视觉感知能力融入自动泊车 的车企，车辆可以通过摄像头识别周围的车位线等，与雷达系统的感知能力进行融合完成泊车，这使得小鹏可以实现垂直、水平、斜方位、无划线等所有泊车场景下的自动泊车和遥控泊车能力。
这项能力到目前仍然是领先于蔚来和理想的。
然而由于Mobileye比较封闭的特性，最重要的感知算法基本为“黑盒”，导致车企对于算法的开发自由度很低，也很难触及到用户使用过程中产生的数据，对于小鹏这种很早就计划要做全栈自研的车企，显然是无法满足其诉求的。
因此小鹏 决定改用英伟达的Xavier芯片作为计算平台 ，Xavier是英伟达2020年量产的首款高等级自动驾驶芯片，算力30Tops，远高于EyeQ4的2.5Tops，最关键的是英伟达的芯片是开放式的，车企在其提供的开发环境内较高的自主开发性并可以获得底层的感知数据。
摆脱了“黑盒”的束缚 ，小鹏开始施展拳脚，正式开启“全栈自研”之路。（注：这里说的“全栈自研”是指以此为方向，并不代表已完全落地，事实上，目前能做到全栈自研的公司只有特斯拉，国内车企可以实现部分自研）
2021年1月小鹏推出P7车型，搭载Xavier芯片，并新增3个前视摄像头、4个侧视摄像头、1个后视摄像头， 构建了360度全方位环绕感知能力 ，而蔚来和理想事实上直到今年才完成此项能力构建。
小鹏在P7车型中配备升级后的自动驾驶辅助系统Xpilot3.0，支持NGP高速领航辅助驾驶功能，即在高速场景下可以实现高精地图覆盖范围内的点到点自动驾驶， 由此小鹏已实现“泊车+高速”双场景覆盖 。
同年6月小鹏对其主打的自动泊车能力进行了大幅提升， 通过OTA推送了“VPA记忆泊车”功能 ，被官方称为是“首个量产且不依赖于停车场改造的最后一公里泊车功能”。
所谓VPA记忆泊车，是指系统可以自动记忆车主常用的停车路线，在不需要驾驶员干预的情况下，将车辆从设定路线的起点自动开往设定路线的终点， 是L3级自动驾驶功能 。
小鹏的VPA以视觉感知输入为主，通过视觉神经 *** 处理算法构建停车场的“语义地图”，包含停车场内的车道线、柱子等各种核心元素，将实时感知到的元素与记忆中的元素进行“匹配”，进而不断调整行车路线以接近记忆路线，直至完成泊入车位。
在拥有泊车和高速两大场景的高阶自动驾驶能力后， 小鹏继续发力城区场景 ，引入激光雷达传感器，与摄像头视觉感知融合，打造更具安全冗余的感知能力，释放城区场景NGP辅助驾驶能力，落地于小鹏P5车型。
至此， 小鹏自动驾驶能力已初步覆盖泊车、高速、城区三大核心场景。
小鹏的快速迭代之路仍在继续，今年2月，小鹏通过OTA进一步升级记忆泊车功能，新增跨楼层记忆泊车、记忆路线可分享、泊车过程中可沿途搜寻并泊入空闲车位等能力。
小鹏也因此 基本实现了“自动泊车”向“自主泊车”的进化。
为了更进一步打通各场景下的自动驾驶能力，小鹏将再次升级计算平台， 将Xavier芯片替换为英伟达最新的OrinX芯片 ，单颗芯片算力达到254TOPS，打造出Xpilot4.0， 实现真正意义上的全场景、点到点的导航自动驾驶 ，首次搭载最新软硬件系统的是小鹏最新款车型G9，将于今年6月正式发布。
整体来看，小鹏以智能泊车作为持续深耕的功能，这个选择是有效的，一方面国内泊车费时费力，是用户开车的痛点问题之一，另一方面停车场属于超低速场景，在自动驾驶能力还不够完善时相对风险较低， 小鹏在泊车域成功实现卡位 。
同时， 小鹏从一开始便提出要逐步全栈自研的思路，并以高频次快速迭代，是最早实现高速、泊车、城区全场景自动驾驶能力覆盖的车企。
小鹏的自动驾驶能力在国产造车新势力中目前是处于领先身位的，随着蔚来、理想的奋力追赶，如何持续保持领先优势是小鹏需要研究的课题。
02 蔚来
硬件能力高举高打，率先落地高速领航
蔚来是国产造车新势力的先行者 ，2017年12月便首次发布了 之一代自动驾驶系统NIO Pilot ，搭载于蔚来首款车型ES8，包括后来的ES6和EC6均使用这套辅助驾驶系统。
NIO Pilot的计算平台同样选用的Mobileye的Eye Q4，初代感知系统采用3个前视摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达及12个超声波雷达在内共计22个传感器组成，这个配置是要高于小鹏和理想的初代感知硬件。
2019年6月蔚来通过OTA推送了 NIO Pilot的之一次重大升级 ，新增了包含高速自动辅助驾驶、拥堵自动辅助驾驶、转向灯控制变道、道路交通标识识别、车道保持功能、前侧来车预警和自动泊车辅助系统在内的7项功能。
需要注意的是，这次升级的几项功能仍是L2级以下的低阶自动驾驶水平，包括其中的高速自动辅助驾驶，仅是在实现自适应巡航（ACC）的车速控制和车距保持功能的基础上，增加了车道保持的转向辅助功能。
蔚来真正实现较高水平的自动驾驶能力，是在2020年10月融入高精地图后， 释放的高速场景下点对点领航辅助驾驶功能 ，这个时间点要早于小鹏和理想，是 国内首家实现NOA高速领航落地的公司 。
对于蔚来自动驾驶能力的进化之路而言，这是一个重要的节点， 标志着蔚来开始迈向L3时代 ，与小鹏选择泊车场景作为切入点不同，蔚来率先选择切入的场景是高速。
随后蔚来 升级视觉融合全自动泊车功能 ，不过仅支持水平和垂直两类常见车位自动停靠，对于斜方位或者无划线的车位无能为力，属于L2级别，整体性能距离小鹏有较大差距。
第二代自动驾驶平台NT2.0的问世，是蔚来另一个重要节点。
2021年1月，在蔚来NIO DAY上，李斌发布了NT2.0以及基于此平台打造的 NAD自动驾驶系统 ，NAD的全称是NIO Autonomous Driving，从Assisted Driving（辅助驾驶）到Autonomus Driving（自动驾驶），表明了李斌对这套系统的定位。
李斌曾提到，以NT1.0搭载的硬件架构，其传感器和运算能力无法实现 L4 级自动驾驶，也不会宣布可以做到L3，他认为NT2.0作为蔚来研发的新一代技术平台，会是行业内更先进的量产自动驾驶技术。
NT2.0和NAD的落地标志着蔚来吹响加速向无人驾驶进军的冲锋号角 ，配备此系统的最新款车型ET7已于今年3月落地交付。
NAD系统在硬件层面延续了蔚来“高举高打”的特点 ，计算平台由Mobileye升级为更为开放的英伟达，共计搭载4颗英伟达Orin芯片，包括两颗主芯片、一颗备份芯片和一颗群体智能与个性训练专用芯片，整体构成蔚来超算平台NIO Adam，算力高达1016TOPS。
在感知层面， 蔚来打造Aquila超感系统 ，NAD在NIO Pilot基础上拿掉一个前视摄像头，但新增两个瞭望塔式侧前视、两个侧后视和一个后视，并且摄像头由180万像素升级为800万高清摄像头，构建360度全视角高清感知能力，同时新增一个激光雷达，作为视觉感知的冗余，整体称得上豪华。
同时值得注意的是， 蔚来在NAD中还额外增加了C-V2X感知模块 ，是国内之一个在新车搭载V2X的车企，V2X即车联网，用以实现人、车、路和云平台之间的连接与通讯，表明蔚来在发力单车智能同时，已经开始布局车路协同。
可以看到， 蔚来实现自动驾驶进化的一贯思路就是“硬件先行” ，无论是NT1.0，还是NT2.0，都配备了高冗余的硬件系统，基于高规格硬件系统，通过正向独立开发不断更新软件能力。
不过，高级别硬件能力固然可以更好地保障自动驾驶系统游刃有余地处理各类复杂任务，然而单靠硬件堆栈难以从根本上真正提升自动驾驶的能力， 再好的“装备”如果不是给到一个“技能”足够强大的角色，可能也难以“打赢 游戏 ” 。
NAD相比NIO Pilot不仅需要完成从高速到泊车、城市的全场景跨越，还需要完成从仅前视感知到360度环绕+激光雷达融合感知的跨越，且由于前期一直采用Mobileye封闭芯片，底层的数据积累不够充分，这些对于蔚来都是需要面对的挑战。
如何提升算力和数据的利用效率， 强化自动驾驶的“软实力” ，是蔚来需要加足马力提升的，好在蔚来具有厚实的研发基础，近日原小鹏自动驾驶产品总监黄鑫的加入，或许可以一窥蔚来要做出改变的决心。
03 理想
后起之秀先发制人，自研发力主动安全
相比小鹏和蔚来，理想的自动驾驶之路看起来是起步更晚的，李想曾自嘲说道是由于自己创业初期融资能力差导致没有充足的资金开展智能驾驶技术研究，这个局面在2020年理想 汽车 IPO之后才发生根本性转折。
但或许，理想的自动驾驶之路早就开始了。
2019年4月理想落地首款量产车理想One，同样是搭载拥有成熟ADAS方案的Mobileye EyeQ4芯片，配备1个前视摄像头、4个环视摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波雷达，具有车速、车道控制等L2级以下自动驾驶功能，整体比较基础。
但理想有一个特点， 从一开始就标配辅助驾驶功能 ，是因为理想希望通过用户使用持续收集驾驶场景的数据，理想拥有乙级地图测绘资质，是造车新势力中之一家拥有合法收集数据资格的企业。
也就是说， 理想ONE一直在使用“影子模式”获取数据 。
数据对自动驾驶至关重要，自动驾驶底层是一种基于机器学习算法的技术，数据是算法建模与软件落地的基础，大量的数据采集是自动驾驶技术开发的前提。
可以说理想从采集数据开始就已经启动了自动驾驶之路，因此我对理想自动驾驶的定位是“后起之秀，先发制人”。
在拥有充分的数据和研发资金后，理想便抛弃了相对封闭的Mobileye芯片， 转向与支持车企自主开发感知、控制算法的地平线J3合作 ，开启自研之路。
2021款理想ONE便是落地的车型，相比2020款，升级了前视摄像头的性能参数，新增4个毫米波雷达，并首次融入高精地图。
自研方向除了必备的NOA导航辅助驾驶之外，理想还 选定了AEB作为自研的重点功能 ，AEB全称Autonomous Emergency Braking，即自动紧急制动系统， 是一种 汽车 “主动安全”技术 。
在传统 汽车 领域，AEB已经是一个较为成熟的功能，主要依靠雷达进行障碍物识别，通过测量距离碰撞发生的时间来判断是否选择自动制动，由于 汽车 在行驶过程中突然刹车也是有危险的，因此AEB要求性能非常稳定，既不能不刹车，也不能乱刹车。
那为什么理想要选择这样一个在自动驾驶系统里并不起眼且开发难度极高的功能作为自研突破点呢？
不考虑商业竞争的因素，或许源于李想对产品力的极致追求，安全性是衡量自动驾驶能力一个很重要的性能指标，AEB虽不起眼，但却是ADAS里 唯一一个在行车场景下随时待命的功能 ，对于自动驾驶的安全性能有非常重要的意义。
传统的AEB方案由于仅依靠毫米波雷达做探测，缺乏对物体的识别，容易出现误报的情况， 理想在自研过程中将视觉能力融合进来，采用“视觉+毫米波雷达”融合感知的AEB方案， 并利用积累的巨量真实驾驶数据进行算法训练，实现AEB功能的快速迭代和落地。
理想是全球第二个落地视觉融合方案AEB的车企，之一个是特斯拉。
2021年12月，理想正式交付自研完整版的AEB和覆盖高速场景的NOA功能，也 标志着理想在自动驾驶方向与小鹏和蔚来正式站在同一个赛道 。
进化之路仍在继续，2022年3月，理想发布新一款车型理想L9，硬件能力全面升级，感知层面采用高性能摄像头作为主要感知来源，配备6颗800万像素和5颗200万像素摄像头，实现360度全方位感知，同时配备激光雷达作为感知冗余，计算平台也同样采用算力更强大的英伟达Orin方案，搭载两颗OrinX芯片，总算力达到508Tops。
同时 理想推出自动驾驶系统AD Max ，采用全栈自研的感知、决策、规划和控制软件，基于这一代系统，理想将逐步覆盖高速、泊车、城区的全场景导航自动驾驶能力。
理想作为后来者，以主动安全为主要发力点切入自动驾驶初见成效 ，不过AEB毕竟是个低频功能，而且用户其实并不希望有需要用到AEB的场景，自动驾驶要想真正给用户体验带来“质”的变化，在行车域和泊车域的功能是重头戏，理想需要加速这些方面的能力落地。
面对实力强劲的竞争对手，理想仍然道阻且长。
04 有什么共性？
三家新势力在各自制定的路线上实现自动驾驶的快速进化，虽然路线有所差异，但大的方向还是存在一些共性：
数据驱动的底层思想
数据对自动驾驶的重要性不言而喻， 算法为数据服务，算力为算法服务 ，数据是自动驾驶能力的“源泉”。
小鹏 汽车 董事长何小鹏说：“我们致力于全栈自研，坚持数据驱动并不断创新，这是小鹏 汽车 业务的基石。”
理想 汽车 CTO王凯说：“车企想做到头部，一定要做数据驱动的 科技 企业。”
蔚来联合创始人秦力洪说：“原生数字化企业不是个时髦，是个必须。”
从这些变态可以看出三家企业均 将“数据驱动”作为打造自动驾驶和智能 汽车 的一个基本底层思想 。
数据驱动的关键是要构建数据闭环，包括数据采集、数据标注、数据训练、数据仿真等模块在内，共同形成由数据驱动开发和功能迭代的闭环系统，小鹏、蔚来和理想均在此发力。
未来自动驾驶的产品竞争，高效的数据闭环将成为有力的武器。
冗余配置的工程思维
人体作为一个复杂系统，冗余配置是很常见的一种形态，例如双肺和双肾，其中一个坏掉后不影响人体的正常运转。
冗余配置，是指重复配置系统的某些部件，当系统发生故障时，冗余部件介入并承担故障部件的工作，由此减少系统的故障时间。
对于自动驾驶的工程落地，蔚小理也运用了冗余配置的工程思维，在相关链路中的感知、计算、执行系统等环节都做了充分的冗余配置。
感知层面，小鹏、蔚来和理想均同时搭载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等多类型传感器，并将同时配备激光雷达，不同传感器的能力各有优势且有重叠部分，构造出“具有冗余感知能力”的自动驾驶感知系统。
算力层面，蔚来配备四颗芯片，一颗作为冗余备份，小鹏和理想配备双芯片互为冗余，三家的自动驾驶算力均达到500Tops以上，蔚来更是达到1000Tops+，强大的算力应用于目前的自动驾驶能力有充分的冗余空间。
执行层面，针对转向控制系统、驻车制动系统、动力输出系统蔚小理也都做了相应的冗余设计，确保自动驾驶控制信号正常执行。
安全是自动驾驶之一要义，冗余为安全护航。
应用场景层面的渐进式
实现全无人驾驶的路线有渐进式和跨越式两种，一般意义上的渐进式是指自动驾驶能力上从L1-L5逐步实现。
还有一种视角是在应用场景层面的渐进，也就是说，先在部分场景落地相对高阶的自动驾驶，然后不断扩大应用场景，最终实现全场景的高阶自动驾驶。
小鹏优先在泊车场景落地L3级的记忆泊车，随后在高速和城市快速路场景落地L3级点到点导航辅助驾驶，主城区场景点到点导航辅助驾驶正在测试中，预计今年中旬会正式落地。
蔚来和理想目前已落地高速场景导航自动驾驶，并且都宣布会在最新一代自动驾驶系统中逐步落地全场景导航辅助驾驶功能。
从泊车、高速、城市快速路、主城区，到更广泛的场景实现多域融通， 自动驾驶将逐步渗透，量变终会引发质变 。
软硬件全栈自研的趋势
从Mobileye到英伟达，车企选择合作的芯片由封闭走向开放，核心原因是车企希望在数据和算法层面掌握更多自 *** ，随着硬件能力逐渐趋同，智能化的竞争最终是软件及软硬耦合能力的竞争， 车企掌握数据和算法的自 *** ，更有利于实现快速迭代，打造差异化功能体验和产品服务 。
目前蔚来、小鹏和理想均已先后启动软件和算法的全栈自研之路，同时对于自动驾驶核心硬件的自研也正摩拳擦掌。
早在2020年，蔚来便传出要自主研发自动驾驶计算芯片的消息，后来因为遭遇财务危机，芯片自研的计划暂时被搁置，2021年据36氪报道，小鹏 汽车 也已开始涉足核心芯片的自研，而理想因为近期才宣布软件自研，硬件自研还需时日，理想对外的说法中也没有否认过要自研芯片的可能性。
要更大限度发挥自研技术的价值， 软硬件一体化自研或许是必由之路 ，国外的特斯拉便是这方面的先驱。
05 写在最后
自动驾驶的赛道日渐拥挤，越来越多的玩家意识到自动驾驶 的重要性，蔚小理由于介入更早，在认知、技术、数据、经验等多个维度都已具备一定的领先优势和技术壁垒。
从全球来看，造车新势力的自动驾驶能力，国外特斯拉一枝独秀，处于霸主地位，国内以蔚小理处于之一梯队，能力各具千秋，逐步形成阶段性的“一超多强”竞争格局。
然而，自动驾驶的竞争并不会停止，在蔚小理相互之间持续竞争之外，随着后续苹果、小米、集度等新玩家的加入，以及传统车企对自动驾驶能力的追赶，竞争会愈演愈烈。
竞争会加速进化，在以蔚小理为代表的造车新势力的推进下，期待 全自动驾驶时代可以提前到来。
来源于公众号：禾隐记（hejunnote)
小鹏生产资质怎么样？
XpengMotors已经具备新能源汽车的生产资质。Xpeng电机生产规模:XpengMotors智能网联科技产业园规划总面积3000亩内蒙古呼和浩特市小鹏甲级测绘资质，其中整车生产项目占地1500亩内蒙古呼和浩特市小鹏甲级测绘资质，其中一期已征地903.62亩，实测建筑面积约46万_。工厂拥有冲压、焊接、涂装、总装、封装等5个车间，4条不同型号总装柔性生产线和1条柔性电池装配线，共计264台智能工业机器人。使用先进技术:在XpengMotors肇庆工厂从规划到建设完成的全过程中，冲压、焊接、涂装、总装、包装五大工艺车间以数字化工厂为基础，利用物联网技术和监控技术，将生产信息、设备信息、工艺信息、质量信息可视化，实现制造过程的透明化。
小鹏向上，何小鹏向前！
何小鹏从软件跨越到硬件，从小鹏 汽车 的投资人转换为CEO，重建了小鹏 汽车 ，也重构了自己对于 汽车 行业的认知。
小鹏 G3 是在何小鹏加入之前规划的，他说自己改造了 30%，但还是留下不少遗憾。他快速启动了第二平台的研发。
基于第二平台的小鹏 P7 比之一款车 G3 上了一个台阶。小鹏 G3 面向 10-15 万大众消费市场，需要用规模效应摊薄成本，推出更高性价比的产品，初创车企很难做好这一点。而 P7 定位 20-30 万，这是何小鹏心目中更好的市场。具备一定溢价能力，同时又足够大。
但做轿车当时并不被看好。同平台的 SUV 与轿车，SUV 往往溢价能力更高，因为中国消费者普遍偏好大空间。也正因此，蔚来、理想和大部分造车新势力早期都选择做 SUV。
何小鹏说，当初做轿车，主要是为了把续航里程做到更大。轿车比 SUV 轻，放同样多的电池，可以跑更远路。
当时市场上大部分电动车充满电只能跑两、三百公里。蔚来 ES8 上市时，官方公布的综合工况续航里程为 355 公里，一些车主冬季实测大概只能跑 200 多公里，这让蔚来承受了不少压力。而小鹏 P7 的目标续航是 600 公里，最终做到了约 700 公里。
轿车比 SUV 更难布置电池，小鹏技术副总裁、E 平台项目负责人徐吉汉说，因为轿车底盘低，而 P7 又被设计成了一辆运动型轿车。标准电池包的厚度大概 140 毫米，而小鹏 P7 的电池包厚度只有 110 毫米，电芯都是跟宁德时代定制的。
并不是所有轿车都卖的不好。特斯拉的紧凑型轿车 Model 3，2017 年交付之前攒了 50 万订单。《晚点 LatePost》了解到，小鹏 P7 对标 Model 3，要求操控性、舒适性、噪音、续航等各方面都在比 Model 3 强。
“我们以大打小，尺寸比 Model 3 长 200 毫米，以内饰简洁、豪华打 Model 3 那种简陋。自动驾驶方面毫不示弱。智能座舱、语音交互，绝对比特斯拉体验要好。” 徐吉汉说。
徐吉汉曾在福特（美国）、设计公司 AVL（美国）、广汽研究院做新能源方面的研发，新造车浪潮兴起后，他先后加入美国初创车企菲斯克、蔚来（美国）担任副总裁，后来回国加入小鹏。
小鹏与供应商联合研发动力总成、电子架构，底盘则找了一家德国公司合作。徐吉汉认为，这是因为底盘的 *** 主要靠经验，在这方面，欧洲的底盘公司有多年的积累和传承，这并不是新企业能迅速赶超的。但小鹏派了一队工程师，与供应商一起 *** 底盘，确保驾驶感是中国消费者喜欢的。
P7 的研发过程中有两大挑战，之一是时间，传统车的开发流程一般要 48 个月，而 P7 只做了 28 个月。因为当时小鹏只有一台 G3 在售，G3 卖的时间越长，越容易把品牌定位固定在 10-15 万。
第二是文化的挑战。徐吉汉带领的项目组，横跨小鹏各个垂直业务部门，由造型设计、 汽车 技术、智能座舱、自动驾驶等与 P7 项目相关的人员组成，大概 600-800 人。开项目会，最和平的情况是 “互相科普”，但常常发展为 “争吵辩论”，最后 “不欢而散”。
徐吉汉的任务是，保证车上的 1000 多个零部件、软件可以在同一时间上车，完成验证。“我天天盯的就是节点，像军令状似的，有时候开玩笑 ‘提头来见’。说完以后我很后悔，我怕他真的去跳楼。”
天天都在盯流程的徐吉汉，最终还是不得不打破流程。小鹏自动驾驶的软件在 SOP（Start of production，小批量生产）之后三个月才全部完成。但验证硬件，需要让软件跑起来，最后只能全部推翻。
与互联网人一起工作久了，徐吉汉也逐渐习惯了互联网的 “散漫”，同时也看到了互联网升级、迭代的好处：“有点 Bug 没有关系，过三个月我就给你解决了。”
何小鹏对于硬件的要求是设计和集成，软件方面制定了 “全栈自研” 的战略。自动驾驶的前期自研并不顺利，这也是错过 SOP 节点的主要原因。
接近小鹏自动驾驶业务的人士对《晚点 LatePost》表示，小鹏的自动驾驶研发做了差不多一年，毫无头绪，团队配合也出现问题。何小鹏换了高管，自己当了一段时间自动驾驶部门的 “1 号位”。直到 2018 年底，他从高通挖来自动驾驶业务负责人吴新宙，小鹏的自动驾驶研发才步入正轨。
吴新宙用 “灾后重建” 形容他接手时的自动驾驶业务，硬件选型非常激进——博世第五代雷达、英伟达芯片 /Xavier 首次量产，此前从没有在市场上充分验证过。这奠定了小鹏自动驾驶硬件的领先地位，同时也增加了开发的难度。
软件的问题更大。“虽然有一个架构，但是执行上有很多问题，基本上是从零开始。” 吴新宙说。
刘芹认为，小鹏自动驾驶自研之路前期曲折，很大程度上是由于技术太新了，需要一个试错的过程。
“你连问题都不知道是什么，需要投入进去，deliver（交付）出之一版，然后发现很多问题，分析是自己的问题还是第三方的问题，第三方都不知道这是问题，你还要帮他去解决。” 刘芹说。
他认为何小鹏最难得的是，收到负反馈，没有撤回来，而且人才也在不停升级。
对于造车而言，自动驾驶是不是最重要的？刘芹说，这在当时是一个 “非共识”。
那个时候，蔚来、理想都在用供应商 Mobileye 的视觉感知方案，理想的辅助驾驶软件同时还与李想投资的易航智能合作。两家公司后来都启动了全栈自研，但小鹏提早了 2 年。
一个产品的成功有很多因素，不同的创业者会把有限的资源向自己认为重要的事情上倾斜。几家公司里面，对自动驾驶布局最早、最坚决、当做核心能力去建设的是小鹏。刘芹认为，这很大程度上要归结为创始人的基因。何小鹏是软件工程师出身，对互联网有系统性的理解，对自动驾驶的算法、数据也更熟悉，他对底层技术的颠覆式创新有朴素的信仰。
实际上，不仅仅是自动驾驶，小鹏的自研范围后来逐步扩大。2021 年 6 月，小鹏 2.5 亿人民币收购了一家高精地图公司，获得甲级测绘资质。小鹏内部的高精地图团队与高德 “紧密合作”，吴新宙表示。除此之外，小鹏也在做三电方面的设计和研发。
何小鹏称，对智能电动车起决定性作用的 “风暴眼”，小鹏都要抓在自己手里。因为只有这样才能保持领先优势。
“如果你不是自研的，找供应商，你把供应商培养了，供应商就跟所有人合作。所有人跟你下一个产品同一起跑线。” 何小鹏说。
经纬创投合伙人万浩基说，何小鹏是新能源车这条高风险赛道里，最让投资人安心、“最能睡得着觉的一个 CEO。”
深度 | 对华为说“不”，上汽底气在哪？
“一家公司为我们提供整体的解决方案，如此一来，它就成了灵魂，而上汽就成了躯体。对于这样的结果，上汽是不能接受的，要把灵魂掌握在自己手中。”
上汽集团董事长陈虹上面这句，关于“上汽是否会和华为合作自动驾驶”的回答最近火了。但随着话题的发酵，讨论中也出现了诸多不理性的声音，有的将华为与上汽对立起来，也有的质疑上汽的研发能力，甚至还有些上升到了民族情绪。
上汽集团总工程师祖似杰在接受Dante Tech采访时解释，“上汽一直坚持开放创新及自主创新，也是之一家与华为合作5G车量产的整车厂，上汽在传统车的核心电子架构与智能车电子与软件架构上必须自主掌控，并投入大量资源自主研发。博世的执行机构（不含电子架构）解决方案与华为的整体解决方案（含电子及软件架构）是有本质区别的。如果整车企业在智能车时代不能建立此核心能力，则其产品智能升级就不自主(传统车无需升级），变为了代工厂。”
可以看出，上汽集团仅仅是拒绝含电子及软件架构的自动驾驶整体解决方案，在与华为等 科技 公司的合作上，态度依然是很开放的。那含电子及软件架构的自动驾驶解决方案是什么？为何会让上汽无法接受呢？
整包方案的硬件选型及数据 *** 问题
现阶段很多车型装载了100个以上的ECU，运行着上亿行的代码，而随着车上的ECU和软件代码越来越多，高效可拓展的底层操作系统，电子架构和软件架构变得愈发重要。
电子电气架构决定着车辆的整车布置，ECU的选型，甚至是转向、制动等核心模块的选型，而这些ECU和关键执行模块的成本，要占到了整车成本的40%以上。华为HI智能 汽车 解决方案核心便是提供一个取代传统EE架构的计算与通讯CC架构。
选择了打包的整体解决方案，意味着整个电子架构得向CC架构切换，对主机厂而言，不光是在自动驾驶相关的芯片和传感器上，失去硬件选型的话语权，连底盘、转向、制动等 汽车 的核心零部件选型上，也得为了配合整包方案而失去话语权。
一位某一线零部件厂商工程师向Dante Tech透露，华为与某车企的车型项目上，转向系统的选型都是与华为的工程师对接的，连项目组的微信群名称都是“X华为”。整个执行机构都得服务于自动驾驶整包方案，接受整包方案便要让渡核心零部件选型能力，从而失去对整车成本控制的能力。
硬件如此，软件亦是如此。虽然众多车企，对每个ECU中内置的软件了解有限，只是把这些ECU作为实现特定功能的“黑匣子”去使用，但对于软件架构或操作系统，车企们无疑都想握在自己手中。车企作为软硬件集成和整合者，软件架构就如同一根指挥棒，通过制定标准来管理协调不同厂家提供的ECU和代码。
在整包方案下，车企也将丢失软件标准的话语权，这使得车企无法向自己的用户，做软件迭代升级规划的承诺。蔚来、小鹏可以清晰地告知自己的用户，系统将维持怎样的频次OTA升级，智能驾驶将在什么时间点上推出什么功能，但对于选择整包方案的车企，在OTA上并不能掌控节奏。
对于自动驾驶整包方案而言，还多了一层数据 *** 的问题。华为ADS总裁苏箐在媒体沟通会上曾清晰表示，“ 汽车 摄像头、激光雷达采集到的信息，只能算是素材，只有经过算法处理过的素材才能算作数据，华为对这些算法拥有知识产权，数据就自然也是华为的”。
如果车企失去软件架构这根指挥棒，也不对自动驾驶的长远发展做规划，那智能 汽车 产生的数据将无法挖掘其价值。这意味着车企必须和整包供应商充分信任，建立长久的绑定关系，让渡数据的 *** 换取智能驾驶系统的进步。
选择整包方案就如同接受了一个更大的黑匣子，对车辆智能硬件、执行机构硬件失去选型的能力，对车辆的整车成本控制失去掌控，对自动驾驶系统的迭代节奏失去掌控，用数据换技术应用，某种程度上来说，这确实就沦为了代工厂。
上汽拒绝的底气
拒绝整包方案是需要底气的，对上汽而言，必须得拥有自研电子电气架构，自研软件架构，硬件选型，测试验证，自建私有云服务等诸多能力，才拥有这样的底气。
对主机厂而言，只能拿用户可以体验到的产品来说话。而往往一款产品承载的技术，从立项到上市要经历3到5年的时间，而且受制于法规和安全性可靠性问题，很多前瞻的技术需要更长的时间才能和消费者见面，这就导致其在研发上做的努力，很容易被人忽略。
上汽集团这几年在智能 汽车 研发上的布局，主要依靠投资和自建团队两条腿走路。在投资上，上汽布局了国内领先的 汽车 边缘计算芯片厂家地平线和黑芝麻，目前是地平线的更大机构股东，而地平线最新的征程5芯片，算力接近100TOPS ,满足高等级智能驾驶的算力需求。黑芝麻发布的华山2号A1000系列，单芯片算力也达70TOPS，支持L2+/L3级智能驾驶系统。
此外上汽还投资了自动驾驶 科技 公司Momenta，后者拥有计算机视觉算法技术积累，与智己 汽车 合作的L7 IM AD系统，不久前发布了在上海城区+高架全程无接管的视频，表现相当惊艳。此外，上汽还有旗下控股公司中海庭，拥有甲级地图测绘资质，以及高精地图，众包视觉高精地图的制作能力。
此外上汽自建研发能力的动作也比较频繁，上汽先后成立了智能驾驶中心、零束软件分公司、软件中心、人工智能实验室等，致力于软件和算法的研发。其中零束软件分公司负责自研中央集中式的电子电气架构，和软硬件高度解耦灵活升级的SOA软件架构。
上汽总工程师祖似杰在2021中国 汽车 重庆论坛上表示，“上汽零束开发面向服务架构的SOA软件平台，要打造 汽车 行业的安卓系统。目前已有1900多项上线开发可供调用，能为不同开发者提供专属开发环境和工具，通过SOA平台，使用户、供应商、OEM可以在一个平台上共同来打造我们的下一代 汽车 。”
上汽通过自建团队开发全新一代电子电气架构，以及软件SOA架构，旗下的智己和R 汽车 将应用这两个全新的架构。而通过这两个架构，上汽可以有效协调软硬件供应商的产品，将成本控制住在自己手中。如果选择华为的整包方案，则意味着上汽要否定自研的电子电气架构及软件架构，这显然是不划算的。
此外，还有声音拿合资的事情质疑上汽，这类盲目的攻击完全忽视了中国 汽车 行业过去30年所做的努力。30年前我们的 汽车 工业一穷二白，合资是那个年代的更优选择，但在合资企业中，中方和外方对技术学习的博弈一刻都没有停止过。上汽与GM合资的泛亚 汽车 ，通过雪佛兰赛欧、别克GL8等项目，改变了合资研发中心只能做标定和意见收集反馈的状态，也为中国 汽车 工业培养了一大批人才，被称为中国 汽车 的黄埔军校，这些奋斗史都是不可诋毁的。
Huawei Inside模式改变了Tier 1和OEM关系
“把数字世界带入每一辆车”，华为进入 汽车 行业本身就是带着赋能和改造 汽车 行业的目的而来，因此华为自动驾驶全栈解决方案给人的印象，必然是强势的，但这也是迎合需求而已。对部分主机厂而言，使用华为的整包方案，确实能为市场带来更好的产品。
实际上华为HI自动驾驶解决方案，本质上和车企牵头的自动驾驶生态圈没有太大区别。搭载HI的 汽车 ，实现了不同品牌不同车型在硬件选型上的统一，能够通过规模效应降低硬件采购成本。搭载HI的车型收集到的数据可以共享共通，也能够帮助自动驾驶系统更快速的迭代升级，这些是单一车企单一车型所无法实现的。
华为在智能 汽车 硬件上的布局非常全面，在自动驾驶上拥有高精地图制作采集、MDC计算芯片、域控制器、激光雷达、4D毫米波雷达。在智能座舱上，华为拥有5G T-Box,车载智慧屏、AR-HUD。在电动领域，华为拥有超融合电机、车载充电器、充电桩等产品。如此庞大的产品矩阵，也能为加入生态圈的企业，一定程度上降低智能 汽车 增量元器件的使用成本。
这种 Inside 的模式此前存在于手机和电脑领域，电脑中的inter inside和手机里的“Qualcomm inside",两家厂商在各自领域都有着几乎垄断的市场占比，通过Inside的模式能够降低下游厂商的推广成本。 汽车 作为更为复杂的设备，加之自动驾驶系统的涉及交通安全，Huawei Inside的路要困难很多，同时也在所难免对OEM有更深的渗透。
Inside战略让华为必须走到台前，成为生态圈的中心，这也无可避免遮挡住背后OEM的光芒。此前的 汽车 行业中，即便强大如博世和大陆的Tier 1，也不会走在台前，去抢主机厂的风头，而且即便是提供整包方案，例如大陆向大众MEB提供的ICAS1车身控制和电子通讯系统，也是按照主机厂的需求来定制。
综合来看，Inside方案是难度非常大的一次尝试，它需要技术足够的领先且无可替代，而且能够有更多的企业加入，推动规模效应帮助合作伙伴发挥成本优势。正如博世中国总裁陈玉东接受Dante Tech 采访时表示，“面对终端客户，供应商永远不能站在主机厂的前面，抢主机厂的风头，除非你干的东西，别人不能干，否则就不行。华为试图创造一种新路，但很可能没有能力垄断这个市场和技术。”
例如选择华为Inside的北汽极狐，还在与百度Apollo展开合作，长安也同样选择华为Inside+自研两条腿走路，广汽埃安在华为之外，也选择和滴滴接洽。如果华为的解决方案不是领先且唯一的，Inside的路线就注定更为艰难。
EV+AI+IoT时代，躺平也是一种积极的选择
自动驾驶、电动化、万物互联， 汽车 行业正在面临的巨变，并不是每一家车企都能轻松应对的。庞大的软件算法开发需求和软件管理需求，给主机厂带来的挑战非常大，自研和接受 科技 公司的整包方案都是一种积极的尝试，是技术路线的选择，本身并没有对错之分，无需上纲上线。
自研本身成本非常高，对部分车企而言几乎不存在可行性。首先得是研发的投入，华为每年在智能 汽车 领域的研发投入是10亿美元，这种规模的资金投入，对于上汽、长城、吉利等盈利状况不错的车企而言压力并不大，但对于销量不高盈利状况不好的车企而言，如此高的研发投入，风险是很难承担的。
其次是人才，对整个行业而言，自动驾驶人才需求都是难以满足的，而在这轮人才争夺大战中，主机厂并没有很强的竞争力，如果是排名靠后的主机厂，就更是身处选择优先级的末端了。一位从某央企车企跳槽到自动驾驶 科技 公司的软件工程师告诉Dante Tech，其之前所在的车企并没有好的研发氛围，到自动驾驶创业公司后，学习和成本速度会更快，工作的成就感也更高。
这种现象我们从一家智能驾驶解决方案供应商的HR处也获得了印证，优秀的软件算法工程师是非常难招的，但是他们显然比车企更有吸引力，很多软件工程师都是在车企做了一段时间后，认为不利于个人职业发展而跳槽到 科技 公司，毕竟氛围会好很多。
组建软件研发团队对车企而言难度也是非常大的，即便花费大价钱从其他公司挖了高管和团队，也面临组织结构难以适配的问题。目前最常见的做法，是成立单独的软件公司，薪酬体系完全独立，业务协作上也类似于供应商与车企的相处模式。国外的车企，如GM和福特，更偏向于直接收购一家软件公司，国内目前只有上汽通过投资建立与Momenta的深度合作关系。
自动驾驶智能网联以及电动化，都对应着无数的软件研发需求，但是很显然，国内能做这些工作，特别是能做视觉算法研发的人才是很稀缺的。这意味着，不是所有车企都能选择自研，而所谓的全栈自研，更只能当做噱头听听就好了。
相比之下，接受华为、百度的“躺平方案”，能够最快速补齐自身的短板，也是成本上能够量力而行的一种选择。对消费者而言，能够用更低的成本体验到好的产品就行，至于是不是自研，并不重要。耳机充上电就行，就别管电是风电还是火电了。
选择自研的上汽，还是提供全栈解决方案的华为 Inside，以及接受躺平方案的极狐，都是在用适合自己的方式向市场推出先进的智能 汽车 ，都是 汽车 行业的奋斗者，并不存在优劣与对立。
测绘全国甲级资质是什么概念
相当于医院的三级甲等。这懂啊？是这个行业更高级别的了！
具体关于测绘资质的参百度百科：
全国甲级测绘单位
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