【第一電動(dòng)網(wǎng)】（專(zhuān)欄作者 朱玉龍）這段時(shí)間隨著向多位友人學(xué)習(xí)，也終于明白了一些為啥在國(guó)外Google和Apple都有意向在汽車(chē)這個(gè)行當(dāng)里面做點(diǎn)什么，國(guó)內(nèi)的金融資本和BAT互聯(lián)網(wǎng)集團(tuán)需要投資互聯(lián)網(wǎng)背景車(chē)企業(yè)來(lái)進(jìn)入電動(dòng)汽車(chē)這個(gè)細(xì)分的領(lǐng)域。這篇文章，主要闡述了個(gè)人的理解，特別是做汽車(chē)工程研發(fā)領(lǐng)域的視角去理解整個(gè)故事，這里就存在了很多的片面性，如有誤差請(qǐng)大家指正。

第一部分 電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入的過(guò)程

這里首先還是列舉一下，本身電動(dòng)汽車(chē)和互聯(lián)網(wǎng)是兩件不同的事情。為啥聯(lián)系在一起，本質(zhì)還是圍繞內(nèi)燃機(jī)的動(dòng)力總成系統(tǒng)，包含了太多繞不開(kāi)的東西。這里大量的企業(yè)進(jìn)入去嘗試，總體結(jié)果大家也看到了，就Tesla活下來(lái)了，成為一個(gè)正式的車(chē)企。

1. 大車(chē)&跑車(chē)：Tesla、Fisker、Lightning ：本身都有著好看和炫酷的外形，Tesla算是掌握住了電氣化的動(dòng)力總成，加上厲害的投資人；Fisker時(shí)運(yùn)不濟(jì)，和A123一起倒下了，Lightning就跟沒(méi)量產(chǎn)。

2. 平民車(chē)：CODA、Bolloré、Better Place，這幾天代工話(huà)題很火，其實(shí)這三家平民車(chē)系的產(chǎn)品都是代工得來(lái)的，CODA還在中國(guó)代工的，后兩家找了雷諾。嚴(yán)格意義上Better Place是輸在了巨大的電池儲(chǔ)備運(yùn)營(yíng)資金壓力上的，CODA這車(chē)在美國(guó)市場(chǎng)的平民車(chē)毫無(wú)競(jìng)爭(zhēng)力而言。Bolloré給Autolib做單子，轉(zhuǎn)手給雷諾做，還是沒(méi)虧錢(qián)。

3. 微型車(chē)：Think、REVA、Commuter CARS、WHEEGO 、Mia electric、Aixam-Mega、Buddy Electric、Lumeneo、Myers Motors、EFFEDI 和 Tazzari，好多都是一早做了微型電動(dòng)汽車(chē)，這塊其實(shí)也和國(guó)內(nèi)有些類(lèi)似，作坊式的，成本比較高，市場(chǎng)作為特殊道路使用。在美國(guó)做，有點(diǎn)笑話(huà)的感覺(jué)了，在歐洲倒是類(lèi)似Buddy、Lumeneo、MIA幾家歐洲公司做著至少看得到前景的事情，奈何整個(gè)生產(chǎn)成本就不低，投入整車(chē)制造。

對(duì)上面所有發(fā)生的故事，可以做個(gè)小結(jié)。不同的新進(jìn)企業(yè)，做出的產(chǎn)品是否有區(qū)分度，在哪里使用確實(shí)決定了這些企業(yè)。由于規(guī)模和運(yùn)營(yíng)模式上，基本還是汽車(chē)制造業(yè)的模式，總體來(lái)看，這些企業(yè)的成本是下不來(lái)了，既沒(méi)有很高的生產(chǎn)效率也沒(méi)有辦法有效去調(diào)動(dòng)供應(yīng)鏈，獲取平常車(chē)輛通過(guò)規(guī)?；瘔合聛?lái)的零件價(jià)格，所以如果要統(tǒng)計(jì)這些車(chē)輛的實(shí)際成本和售價(jià)，把電池、電機(jī)和逆變器拿掉對(duì)應(yīng)的成本遠(yuǎn)高于一輛普通燃油車(chē)，而且電池+電機(jī)+電驅(qū)動(dòng)三樣?xùn)|西的成本，對(duì)應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)和變速箱的成本也是完敗的。

圖1 電動(dòng)汽車(chē)企業(yè)

第二部分 個(gè)人交通服務(wù)的概念

從某種程度上，當(dāng)個(gè)人交通演變成一種服務(wù)，當(dāng)開(kāi)車(chē)和相關(guān)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和IT網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合的時(shí)候，就會(huì)形成未來(lái)的個(gè)人交通公司的形態(tài)。說(shuō)的直接一些，其實(shí)個(gè)人交通公司做的不是車(chē)，而是一個(gè)工具，其基本的核心在于一套個(gè)人交通的解決方案；如果傳統(tǒng)汽車(chē)業(yè)，有一個(gè)隨著競(jìng)爭(zhēng)慢慢剝離出研發(fā)和工程開(kāi)發(fā)，直接歸屬于個(gè)人交通公司的話(huà)，這事就變成了個(gè)人交通公司的企業(yè)家做產(chǎn)品經(jīng)理，傳統(tǒng)汽車(chē)業(yè)做定制和代工了。事情其實(shí)從Urban Mobility開(kāi)始(The Future of Urban Mobility 2.0 Imperatives to shape extended mobility ecosystems of tomorrow).

1.1 原有的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，無(wú)論是大小的車(chē)企，主要產(chǎn)品是車(chē)，所有的企業(yè)活動(dòng)的現(xiàn)金流都是圍繞車(chē)的設(shè)計(jì)、工程、制造、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)走的。消費(fèi)者要通過(guò)買(mǎi)車(chē)、租車(chē)、汽車(chē)共享、切換公共交通來(lái)實(shí)現(xiàn)交通。通俗點(diǎn)說(shuō)，車(chē)企是賣(mài)車(chē)當(dāng)工具賣(mài)的，給了一份工具說(shuō)明書(shū)。

1.2 不管是國(guó)外的巨頭也好，國(guó)內(nèi)的幾家互聯(lián)網(wǎng)造車(chē)也好。做車(chē)，基本是一種行為，是基于信息擴(kuò)展進(jìn)入個(gè)人行為舉止的一種手段。說(shuō)句實(shí)在話(huà)，以后Google或者Apple基于用戶(hù)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，可以將用戶(hù)整個(gè)行為來(lái)分析出來(lái)，這種個(gè)人化的信息整合，是他的目標(biāo)。

圖2 不同的交通視角

注：我們這里還是定義一個(gè)個(gè)人交通公司，這和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是有區(qū)別的。

所以很有趣的是，其實(shí)從另一個(gè)角度來(lái)看，隨著信息和數(shù)據(jù)的累積，這些企業(yè)最終是用一種交通服務(wù)來(lái)替代原有工具行為。這個(gè)里面的含義區(qū)別甚大，本質(zhì)而言，是可以建立一個(gè)大的生態(tài)，把你工作通勤、城際旅游、郊外周末旅游等一切行為分析出來(lái)，給你一個(gè)解決方案，這個(gè)事就有些顛覆了。

所以說(shuō)的挺有趣的地方，對(duì)于這些個(gè)人交通服務(wù)公司真正價(jià)值大的地方就是to C，把握對(duì)個(gè)人的渠道，所有宣傳也好、忽悠也好，消費(fèi)者最終會(huì)上船的。人或者說(shuō)消費(fèi)者，最終是用最簡(jiǎn)單的辦法去做選擇。所以對(duì)現(xiàn)在這些公司而言，只要活下去建立一個(gè)生態(tài)，這個(gè)故事總有一家公司專(zhuān)注于交通服務(wù)來(lái)整合最好的工具。

圖3 個(gè)人交通服務(wù)解決方案

第三部分 汽車(chē)使用的漸進(jìn)改變

這里還是分析三種不同的切入路徑。

1)短期路徑分析

Google、蘋(píng)果的Android Auto 和 CarPlay不管汽車(chē)企業(yè)是否自愿或是被迫，都會(huì)進(jìn)入汽車(chē)?yán)锩?，消費(fèi)者會(huì)體驗(yàn)到更好的服務(wù)，這個(gè)服務(wù)后面是這兩家企業(yè)會(huì)收集到用戶(hù)的使用情況，作為將來(lái)整合系統(tǒng)的第一步。這個(gè)事情是現(xiàn)實(shí)在發(fā)生的，對(duì)汽車(chē)廠(chǎng)家而言，未來(lái)獨(dú)立搞一套娛樂(lè)操作系統(tǒng)有些曲高和寡，所以很大的可能性，低端讓位于手機(jī)占主導(dǎo)；中端車(chē)輛圍繞兩家巨頭的系統(tǒng)做優(yōu)化，高端車(chē)輛再獨(dú)立做一些特色。

其實(shí)這個(gè)問(wèn)題，從Car Sharing為例，也可以看出端倪。汽車(chē)廠(chǎng)家對(duì)于產(chǎn)品迭代的效率和系統(tǒng)升級(jí)的速度，是比較慢的，所以導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的體驗(yàn)要比消費(fèi)電子差很多，這個(gè)現(xiàn)象不是在一塊領(lǐng)域獨(dú)有的，在運(yùn)管領(lǐng)域也是一樣的。傳統(tǒng)的幾家做的CAR2GO、DRIVENOW和QUICAR，由于領(lǐng)域的關(guān)系，即使做到了產(chǎn)品的極致，限于主業(yè)的原因，也不可能去過(guò)度切入其他領(lǐng)域。主業(yè)的效率和速度由于是制造業(yè)，在進(jìn)入市場(chǎng)和發(fā)展市場(chǎng)，或者說(shuō)拓展渠道的能力上，肯定是有欠缺的。

圖4 Car Sharing的發(fā)展

2)中期路徑分析

這塊就是所謂的電動(dòng)汽車(chē)和智能汽車(chē)的結(jié)合，也就是目前集中的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)集中投資的所在。一方面是需要投資一個(gè)汽車(chē)產(chǎn)品，讓客戶(hù)感知其智能優(yōu)越，一方面抓緊時(shí)間迭代智能特性。這里的區(qū)別，是推向客戶(hù)還是內(nèi)部測(cè)試。

圖5 智能車(chē)輛演進(jìn)圖

智能汽車(chē)系統(tǒng)內(nèi)核主要有測(cè)量(傳感器感知車(chē)內(nèi)外信息)、識(shí)別(車(chē)輛周邊環(huán)境量化)、定位(位置確定和車(chē)輛姿態(tài)判定)、聯(lián)網(wǎng)(車(chē)與后臺(tái)，車(chē)車(chē)之間的數(shù)據(jù)交互)、路徑(車(chē)輛的行駛路徑算法規(guī)劃)和執(zhí)行(控制車(chē)輛的前進(jìn)和轉(zhuǎn)向)幾個(gè)部分。

1 測(cè)量 傳感器定義：智能汽車(chē)的技術(shù)演進(jìn)很大程度上依賴(lài)傳感器的進(jìn)步。為了實(shí)現(xiàn)ADAS功能，檢測(cè)障礙物的傳感器包括攝像頭、紅外線(xiàn)傳感器、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器等多個(gè)種類(lèi)，這些傳感器都各自有優(yōu)缺點(diǎn)?，F(xiàn)在的主流是“單目攝像頭+毫米波雷達(dá)”的組合。低成本的單目攝像頭與識(shí)別精度不受雨、霧等惡劣天氣和夜晚影響的毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了互補(bǔ)。以輕型車(chē)為主的低價(jià)位車(chē)也在積極采用紅外線(xiàn)激光雷達(dá)。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，各公司都決定大力發(fā)展整合控制多個(gè)識(shí)別傳感器的傳感器融合。攝像頭有望成為識(shí)別傳感器的主角。

2 識(shí)別 環(huán)境量化：通過(guò)傳感器的感知，系統(tǒng)監(jiān)控車(chē)輛周邊環(huán)境識(shí)別，自動(dòng)識(shí)別周?chē)h(huán)境當(dāng)中的障礙物(車(chē)輛、行人和動(dòng)物等活動(dòng)物體及其運(yùn)動(dòng)方向和速度)，同時(shí)對(duì)于車(chē)道白線(xiàn)，道路標(biāo)志和信號(hào)燈也能進(jìn)行正確判斷。其中交通標(biāo)志如限速牌、紅綠燈，一般通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)完成，難點(diǎn)主要在實(shí)時(shí)性和魯棒性，需要考慮道路中可能有的光線(xiàn)變化、遮擋等問(wèn)題。

3 定位 車(chē)輛姿態(tài)：普通的GPS 的定位精度和魯棒性遠(yuǎn)達(dá)不到ADAS運(yùn)行的需求，GPS 官方定位精度“<10m”，更高精度的 GPS 需要通過(guò)補(bǔ)償基本要依靠差分完成。基于基準(zhǔn)站電波的D-GPS(Differential GPS)來(lái)推斷當(dāng)前位置。D-GPS是一項(xiàng)利用位置已知的基準(zhǔn)站發(fā)送的電波、通過(guò)修正GPS信號(hào)的誤差來(lái)提高位置精度的技術(shù)。為提高制作的地圖信息精度，GPS采用了名為RTK(Real Time Kinematics)-GPS的系統(tǒng)，用普通手機(jī)等將來(lái)自已知地點(diǎn)的位置校正信息發(fā)送給正在行駛的車(chē)輛，從而可以實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)輛位置。據(jù)介紹，普通GPS有10m左右的誤差，而RTK(Real Time Kinematics)-GPS可以將誤差減小到幾cm。差分的原理很簡(jiǎn)單：設(shè)置一個(gè)固定基站，固定基站校準(zhǔn)位置，再將信號(hào)傳遞給車(chē)載設(shè)備，車(chē)載設(shè)備在接收到基站信號(hào)和 GPS 信號(hào)后差分獲得。但是每一個(gè)基站的有效范圍也就 30km，怎么大范圍應(yīng)用。于是有很多技術(shù)要解決 GPS 精度不足的問(wèn)題，如地圖匹配。車(chē)輛前方有障礙，障礙物是運(yùn)動(dòng)的還是靜止的，車(chē)是停下來(lái)還是繞過(guò)去。我沒(méi)仔細(xì)研究過(guò)這部分的內(nèi)容，知道的算法是人工勢(shì)場(chǎng)法。這部分主要的難度是從傳感器識(shí)別障礙，在車(chē)輛運(yùn)動(dòng)的前提下，確定障礙的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。也就是說(shuō)你要在運(yùn)動(dòng)的坐標(biāo)系下，計(jì)算另一個(gè)物體相對(duì)靜坐標(biāo)系的速度，并作出判斷。

利用GPS的問(wèn)題在于在高樓、隧道、山區(qū)等環(huán)境下就無(wú)法利用GPS測(cè)量位置。在樹(shù)蔭下、樓宇間、隧道內(nèi) GPS 信號(hào)無(wú)法到達(dá)，這時(shí)就需要里程計(jì)和陀螺儀(慣性導(dǎo)航單元)。這套系統(tǒng)的原理就是：花錢(qián)越多，有效時(shí)間越久。原因是里程計(jì)、陀螺儀都存在累積誤差，也就是說(shuō)上一時(shí)刻是 0.5m 的誤差，下一時(shí)刻指定大于 0.5m。因此要盡可能約束累積誤差，使其數(shù)量級(jí)很低，那么就要上光纖陀螺，電子級(jí)的陀螺通常達(dá)不到精度要求。

4 聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)交互：智能車(chē)輛通過(guò)通信，將其他車(chē)輛和基礎(chǔ)設(shè)施(交通燈)，以V2V和V2I的能力，將道路上的信息通過(guò)聯(lián)網(wǎng)的方式反饋給車(chē)輛。

5 局部路徑 路徑算法：在通向自動(dòng)駕駛的路上，一定牽扯去哪，目的地由人決定，但是路線(xiàn)是車(chē)輛的位置和地圖路徑計(jì)算出來(lái)的，這部分算法地圖導(dǎo)航中大量使用，通過(guò)一定的算法計(jì)算出路徑之后車(chē)輛會(huì)跟隨這條路徑執(zhí)行。在這塊，存在車(chē)輛內(nèi)或者云平臺(tái)的機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題，如果采用車(chē)輛內(nèi)部的學(xué)習(xí)，離線(xiàn)學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致算法有一定的局限性，在不同地區(qū)的系統(tǒng)存在地區(qū)差異性；車(chē)輛在線(xiàn)學(xué)習(xí)對(duì)車(chē)輛本體的計(jì)算要求是比較高的。

6 車(chē)輛控制 執(zhí)行器：車(chē)輛控制這塊，就涉及到加速、剎車(chē)和轉(zhuǎn)向三項(xiàng)基本要素，對(duì)控制系統(tǒng)和執(zhí)行系統(tǒng)的要求就比較高了。

3)長(zhǎng)期路徑分析

最終的分水嶺，一定是已經(jīng)做到了的自動(dòng)駕駛。

一條線(xiàn)確實(shí)是傳統(tǒng)車(chē)企的ADAS演進(jìn)，一條線(xiàn)人工智能代表的深度學(xué)習(xí)，是屬于IT產(chǎn)業(yè)的智能演進(jìn)。

不管如何，5年布局、10年實(shí)驗(yàn)，15年為窗口期，我們都能看得到。這個(gè)圖異常生動(dòng)啊，現(xiàn)實(shí)一點(diǎn)，只要你決定上不上班，就可以了。這時(shí)候，再來(lái)談自己買(mǎi)車(chē)自己開(kāi)，駕駛樂(lè)趣什么的，好像不合時(shí)宜。

圖6 未來(lái)的車(chē)輛使用

小結(jié)：

模式思維和工匠思維之間好像跨度挺大的，不同的人在交流的過(guò)程中，肯定是存在很大的差距了。不過(guò)換位思考來(lái)看，確實(shí)比的是誰(shuí)更貼近用戶(hù)，誰(shuí)更效率高，誰(shuí)的生態(tài)圈更全。有趣的是，在一個(gè)新公司進(jìn)入產(chǎn)業(yè)初期，首先的產(chǎn)品形態(tài)還是產(chǎn)品，迭代的快速取決于能否分離可變和不可變的，用戶(hù)感知的和不可感知的。

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