产业调研:头部主机厂专家怎么看智能座舱发展趋势?

（以下内容从国泰君安《产业调研:头部主机厂专家怎么看智能座舱发展趋势?》研报附件原文摘录）
　　This browser does not support music or audio playback. Please play it in Weixin or another browser. 忘了你忘了我 音乐： 甄妮 - 血染的风采 产业调研系列 最近有幸邀请到头部主机厂智能座舱业务负责人参加我们组织的电话会议，为大家分享智能座舱的发展趋势，主要内容记录如下： 首先，从现在这个时点看汽车座舱的演进，电气化基本上进入了下半场，数字化刚刚到中场的阶段，智能化才刚刚只是开场。现在这个时点，智能座舱成为了一个行业的焦点。 这里有几个关键因素。第一，数字化时代，用户的消费方式以及资讯获取、社群联系的方式都被技术、数字改造，持续地进化，用户体验的需求在持续地迭代和演化。第二，软件定义系列的时代，数字化的产品体验发生了一系列的变迁和蔓延，汽车从原来的只是装备或者是一些装备加一些功能这样的一个产品价值内涵，开始了产品服务化的一个演进过程。从原来的只有装备和功能开始去增加了服务和内容，层层叠加和层次进阶，实现向产品即服务、服务即产品的一个转换。那在这样的一个转换过程中，座舱又是其中最核心的部分。 从上世纪的70年代，从ECU电工单元、喷油器开始有了一些软件控制模块，才开始有了软件介入到车部分，在那之前完完全全都是机械介入和结构介入。 在二十一世纪第二个十年里，软件在车里的比重真正开始上升。其关键在于两个变量： 第一个是智能座舱正在成为中国的消费者购车和用车体验的决策过程中的关键影响因素。这一点是中国的用户或者中国的市场相比国外的市场一个明显的差异性所在。 中国的用户对于车的一个需求，从原来的只是A到B的一个工具，随着消费互联网和生活变迁，在向着整体A到B过程中A到B之外非移动状态下的整个第三空间的需求演进。特别需要几个东西，第一个就是更安全更舒适，又引入了更多的感知、智能、舒适化这系列的语境。第二个，车原来千人一面，现在更加个性化，我的车就是更符合我的需求，符合我的个性。第三个，用车的过程中全旅程的更便捷。 第二个很核心的变量就是从现在软硬解耦的整体视角去看，智能座舱软件是车企现在直面用户的一个最核心的触点。在车联网之前，原来车企面向用户最早期的时候只有线下的 4S店、车展这样的线下触点。随着整个互联网的发展，开始有了官网、公众号、小程序、手机车主App一系列的线上触点。随着车座舱的软件化，座舱成为了车企面向用户最核心的触点。这个触点不像其他几个触点，时间段、用户不是那么稳定，但只要用户用车，这个触点就是实时在线的。那在这样有一个直连用户的触点以后，车企如何去面向私域的用户实现运营的价格增值，是很多车企在思考的一个问题。 除了这一个问题之外，座舱软件也是在硬件之外，软件的增量部分中能够体现各家竞争差异核心所在。原来的车的大家关注的第一个是造型，第二个是它的整个的空间尺寸，但这些东西随着新能源化和车的同质化，越来越趋同，那软件部分就成为了另外的一个差异化变量。软件部分的智能驾驶随着技术的不断成熟，也会变成一个底层能力，真正的竞争差异就在座舱部分。 现在座舱行业里，对座舱的概念并不一致。狭义来讲，座舱一般指的是车载的信息娱乐主机及其所承载的软件系统。广义来讲，智能座舱指的是打开门之后整个的用户驾乘的体验系统，包括座椅内饰、覆盖件、电器装备、软件、服务、车联生态等方方面面，或者说就是抛开下车身和外饰的整个上车身。 座舱的四个发展阶段，这里借用了罗兰贝格的一个材料。整个四个阶段来讲，就最早的电子座舱，然后向智能助理在演进。现在这个阶段基本上处在阶段二，未来向人机共驾、第三生活空间持续地去演进。座舱的诞生是由于车的电器化和数字化这样一个供给侧的革新驱动。 在阶段二的过程中，随着整个技术的一个能力的进阶，现在更多的是受需求侧的演变来牵引。到阶段三和阶段四突破的时候，它还需要技术侧的或者供给侧的一些底层突破才能够实现。2010年之前，其实没有真正的座舱的概念，顶多就是一个中央显示屏，一个 GPS。2010年以后才开始有了座舱的概念，有了娱乐主机的概念。那真正的电子座舱是2018 年座舱域控制器方案出来以后才开始真正流行。第二个阶段核心的变量就是车的感知能力提升，能够开始去理解人。 第三个阶段是人机共驾，ADAS能力的进阶。第四个阶段就是未来的一些畅想，车在除了A到B的这样一工具之外，基于车、高于车、不止于车。这些首先要解决两个问题。第一个就是智能驾驶或者自动驾驶的底层能力的一个实现，让用户有更多的时间解放出来。第二个是用户解放出来的A到B这么一段时间段内，如何去赋能或者说服务好用户更多的畅想和体验。 那整个现在来看，座舱的整个演变趋向是以人为中心的体验升级。变化的几个核心点。 第一个是交互。就是最直观的人车的互动关系，背后需要一系列的技术变革，包括视觉的、听觉的以及其他的综合的多感官。第二个是更精准的、更个性化的体验。然后底层的两个变量，第一个就是如何用数据来驱动车自身的SOP以后的持续进化，第二个就是车企和用户的关系如何去演进。 在现在看，用户的需求演进是传统座舱向智能座舱演进的最核心的驱动因素。为什么这么讲？第一个就是中国的用户被消费电子、移动互联网这种场景的渗透、消费体验的迁移渗透是比海外要更重的。第二个就是汽车随着生活水平的提升，明显地快消品化。第三个就是对个性化和差异化的服务需求提高，人群的分层越来越细，圈层越来越细分。从长周期视角来看，车本身的三电、智能驾驶这些底层能力也将快速趋同，各车企的核心竞争差异更多将在于造型和座舱体验。 那这样一种情况下，座舱的产品体验的基本要求,要先达到一个基本条件，然后再来看差异化和精准性的问题。这些基本的要求有几个问题，而且是现在各家在发展过程要去解决的问题。第一个就是I/O的整体形态、响应速度，这里就含了感知、计算和执行的问题。第二个是整体的界面的清晰流畅度，这里又含了整个的屏幕，也就是硬件的问题，包括引擎、算法调优、整个视觉呈现的问题。第三个就是整体的功能融合性如何实现原来只有车机本地或者在线的网店服务到实现座舱域的功能融合，再到整车级的功能融合。第四个核心问题就是如何实现软件的配置灵活性。原来大家买车的时候仅有几个硬件配置，那软件比重上来之后，软件是一个标准包吗？不见得，每个用户都有自己的差异化需求，这也是下一阶段要去面临和回答的问题。 用户体验牵引下座舱产品的五个演变方向。第一个，更加直觉、智能、个性交互。第二个，整个空间的灵活再分配。轻能化解决了车的底层的底盘和下部车身的结构复杂性的问题，这也使得上部车身的空间布局有了更多的灵活性。第三个，座舱与互联服务的整个数据如何去有效地联动，车企与用户生活中的信息互联网和消费互联网需要联动的问题。第四个，内饰件如何从原来只是被动地实现功能，向主动化或半主动式演进。第五个，最终给用户我们座舱的五觉感受，视听光嗅觉，整体的一个感受的变化。 智能座舱需要处理好两个生命周期的同步和异步问题。软件在车的占比越来越高，软硬解耦了以后，车的生命周期的意义就变了。原来的车型生命周期就是 SOP到5年或者6年一换代。但是现在带来了一个话题，车型停产了，但是这个车在用户手里还在使用，这个软件还在用，这个软件是否还要持续地更新和运维，这样就带来了整个生命周期的同步和异步的问题，这样的一种情况下也带来了很多的产业的课题和产业的机会。 那从现在这个阶段来看，各个行业的参与者可能分成几个大板块了。第一个是主机厂，第二个是传统的Tier1，第三个就是一些新的行业竞争者，无论是移动互联网跨界来的，还是其他的科技企业进军来的，整个都共同在汽车智能座舱的这个赛道上推动整个行业的发展。从现在的实际变化来看，主机厂端主要是通过座舱功能场景的差异化实现品牌溢价，它通过软件可升级、硬件可更新、生态可创收，在整车交付给用户之后整体的用户生命周期内实现原来只是卖车和维保之外的收入的一个增加。对于Tier1系统集成商来讲，核心是在系统集成这个核心能力之后，怎么样通过核心技术的不断增强，把通用件成本持续降低，然后创造更多的自身的增量价值。他们核心的问题还是要去符合主机厂的一个产品需要，然后处理好新的跨界技术，将其他领域的技术融合到车的领域来应用，这是Tier1更多去做的。第三个就是新的技术跨界，包括销售互联网的企业跨界，他们对于用户的理解或者对于科技的理解比车企和Tier1要更强一些。那么这种情况下，他们如何借助自身的能力在车的边界内去实现自身业务版图的扩展，实现技术的一个社会化，实现技术的向车产品的一个定制化和服务的延展。 主机厂的动向主要是五大方面。第一个是内饰和座舱布局上更加精致可靠，主要通过工艺、部件材料、结构件的一些小的智能化的提升来去提升整个车的豪华化和智能化的一个感受。第二个是信息展示和操作逻辑怎么样实现更直观，AR-HUD的实现，实体按键的减少，触控、语音这一系列的改变。第三个，用户感知、信息传递实现更加智能，融合了车路协同，融合了基础的高阶辅助驾驶，车如何对用户进行更多的主动化的服务，更精准地感知用户，然后更精准地服务用户。第四个是个性化的设定实现更多样，软件功能根据用户的不同的偏好或者是不同的行为特征，实现更精准、更集约、更高效的传递。第五个是信息的输出更加同步，座舱内外的信息实行更好的互动。车内的屏越来越多，多个屏之间的信息互通，以及车内的屏或者车与周围环境设施的一个有效互通，实现更畅想的未来移动空间的可能性。 Tier1的动向主要是四个方面。第一个是核心技术还是他们的立身之本，要不断去强化，尤其是在整个的系统集成端、OS层面的，包括硬件的整体、模块化，这些是他们的核心能力。在提升自身竞争性方案的技术优势，同时实现内部的模块零部件的通用化来降低成本，实现他们的整个价值增值。第二个属于内核，把软件能力更多地内化到自身的核心能力来。可以看到越来越多的Tier1在自建自己的软件团队，还有很多的Tier1也开始投资或者收购软件团队。第三个，成本的控制能力。在硬件越来越趋同，软件越来越差异化，如何更有效地去节约化，降低成本，增加利润？Tier1通过对于传感器、执行器这些更细的零部件企业进行投资和产业的协同。第四个，技术创新，整车的桥梁作用越来越强。虽然现在新造车或者说传统车企都在去不断地挖掘更多的新技术，但在应用端更多还是在结合Tier1的能力去创新。Tier1在新技术的挖掘与整合的过程中取得先机，也会占据整更多的先发优势。 新入局者的动向，更多的还是基于自身对消费者的理解，基于自身的能力，寻求汽车行业的机会和能力延展，从复用、试点，然后再不断地扩大规模。在这样复用、试点的过程中，更多还是借力Tier1和汽车产业。第三个是低成本和车规级。车规级是消费互联网、传统消费电子、某企业进军车厂或者汽车行业最大的一个壁垒，毕竟车规级的验证成本和开发周期太长，整个投入产出和规模效应是一个很大的话题。 整个重点的应用技术发展趋势来看，第一方面，车越来越多的和智能设备比如手机、手表以及其他的消费类穿戴设备互联，很多的主机厂也开始布局甚至自研，以实现可穿戴设备更集成、独立和小型化，更贴合人体，这样一个有序的变化之后，跟车更好地去联动。 第二方面是从屏幕端来看，原来的屏幕就是一个单纯的呈现的载体，现在的屏幕越来越多地实现了一些智能化的属性，比如说视角的精准导引、光线的自动调节，因为车同时面临的结构光和环境光的影响。那整体的屏幕面临的几个客体和方向，第一个就是如何更高清，在车的光场变化条件下，整个画面更清晰。第二个，更保真，这种3D的渲染效果给人的呈现反馈更加的沉浸真实。第三个，屏幕能不能更柔性，贴合座舱内各种行面需要，因为座舱内的行面大多数都不是一维的，更多是双驱或者是多驱。第四，屏幕的形态如何更多变，去适应车内的布局需要。 第三方面，在语音方面如何实现更加拟人化，面向用户，服务和语义更加个性化，能够实现人的定制化的需求，更高的精准性，实现沉浸式的独立音区。 第四方面，在生物识别方面实现更多类型的体征的识别，更精准、更高效。 第五方面就是扩展现实。AR、VR、 XR这一系列的技术开始在车上有了一些尝试，但是真正的在动态上加还有很多的课题。静态场景下，一些试点或者尝试把车作为一个空间载体，现在已经开始在做一些事情，但这方面确实还期待在一些技术的底层去做，能够实现体验的一些真正的达标。 那从核心底层技术发展趋势来看有三个大的方面。第一个就是算法算力进一步提升。第二个就是互联的广度和深度在持续增加。第三个关键的就是云与车的融合，车路云网有效的去一体化。不管从数据量的角度也好，从算力需要的角度也好，从感知和执行整个决策的角度也好，单靠车已经不足以去应对面向下一代的智慧城市、智能交通这个大环境下的这个移动空间所需要的基础设施问题，那么云就成为了关键的基础设施。 那从整个技术应用趋势来看输入输出，机械、触控、语音、手势、穿戴设备、人脸、体征这些输入端的，从原来一些被动的输入可以开始有了更多的主动输入。从输出来看，感官通道这样的技术通道的解决，更多的还是更精准、更清晰、更高效、更符合车的场景，更符合动态的场景。那从底层的架构来讲，第一个是计算问题，第二个很核心的就是车的空间结构，新能源化已经改了底层的下部车身的空间结构，那智能驾驶实现了以后，车的上部车身的空间结构也会有更多的变化，尤其是在现在这个从辅助驾驶向自动驾驶漫长的一个演进周期过程中，空间的架构是会有一些有意思的变化，但确实很难短期内发生革命性的变化。 最后稍微介绍一下控制器。座舱域控制器诞生的背景其实就是原来一个一个的功能部件分布式去控制，开始做功能融合的情况下，在技术的一个底层变迁，然后面向整体的应用的复杂性做聚合，去实现底层的传感和执行器和上部的应用之间的复杂性吸收与管理的一个关键部件。另外一层复杂性可能在 OS 层去消化和吸收的。那这里几个核心的话题，第一个就是如何去挑性能。第二个，如何去有效地降低成本，尤其是在SOC 原来芯片的价格持续高涨的情况下。第三个就是如何实现有效的 OTA。第四个就是可扩展性的问题。 最后给大家一张图，我们从座舱软件的角度，从控制器、软件到传感、执行到云，整个的结构框架。从最底层的原来的车，一个实体，驾乘体验空间，上面实现了座舱的技术底座，然后更多的去实现车端的应用，然后去实现与云端的融合，通过与手机等其他触点来有效的去服务用户的出行生活。 Q：从主机厂的视角看，选择智能座舱的tier1主要考虑的是哪些因素？ A：从主机厂的角度来讲，对硬件和软件不太一样。对于硬件看三个方面，第一，通用性的模块化。硬件是否已经具备了成熟的量产或者应用经验，有没有风险，它的通用化率或者通用性如何，是否在我的多个车型上可以有效地迁移复用。第二，硬件的成本是一个关键变量。第三，硬件有没有创新点，或者说用户能够强烈感知到的新技术点，能够成为它的卖点。 对于软件来讲，考虑因素比较复杂。第一，定制性。因为各家软件需求不一样，软件能否接受不同车上差异化的需求。第二是成本。第三，软件的可迁移、可适配、可复用。跨车型或者跨品牌的迁移能力。 Q：主流的tier1各自的优势或者差异点在哪里？ A：先看国际的，传统的abcd这几家（安波福、奥托立夫等），它们的优势首先在于成熟的、车规级的，或者说大型车厂的、成熟的量产经验、风险控制能力，基本上不会有周期风险和质量风险，但是问题在于国内外的整个节奏匹配的问题，中国的节奏996或者711，整个节奏很快，但国际化的团队，尤其在欧洲的团队，节奏往往不能满足需求。 从国内的tier1来看，德赛、均胜、华阳等，国内的节奏相对会快一些，但是它们的底层技术能力相对国外确实还有一定差距，当然差距在不断缩小。尤其在一些高端的车型或者一些高性能的硬件软件上，规模化量产程序的经验相对薄弱一些，在整个周期和最后的量产质量成熟度上会有比较大的挑战，当然这个周期的事情，它们会更多去加班去抢。 对于软件来讲，国外软件tier1并没有那么多，大家能看到的、大家用得多的软件供应商都是外包的团队。国内创达、诚迈，原来是做手机或者PC的软件商，也进到车的领域做软件的供应。软件的供应团队，对于应用层，尤其对于在线服务的应用层，国内的供应商相比国际供应商有更多的优势，毕竟做了那么多年消费互联网汽车配电子。第二，从整个底层 OS，尤其在偏向越底层的，例如BSP ，再往下的能力差距会大一些，现阶段问题不大，面向下个阶段“舱驾融合”，或者说整个中央计算机的时代，国内软件供应商的短板就会凸显出来。 Q：芯片角度，除了高通，还有哪些公司可能会在座舱域竞争力相对比较大，甚至说可以去挑战高通现在的一个格局吗？ A：我觉得这是三方面的问题，首先第一方面就是车的座舱里的芯片，高通是一个后来者，原来的VCR、TI、NXP这些的传统的车芯片厂商，确实因为这几年的节奏没有消费电子那么快，稍微慢了一点，但不代表他们技术基础不具备未来再追上来的可能性。毕竟车归集它有一个周期投入成本跟各种需要考量的问题，高通确实是因为手机联合开发成本的分摊，尤其是这种公益的境界成本越来越高，它确实有很大的优势在这。如果整个行业发生变局传统的那些Tier1就是芯片厂商还是有可能性，这是第一方面的问题。 第二方面就是从手机或消费电子的这些芯片厂商往车端延伸的来看，高通并不是唯一，确实它很领先，手机端也很明显，但它也并不是唯一，比如说三星、 MTK其实也都有在做，相对高通来讲会有一些落后，但不代表未来不存在机会。毕竟从做参与的就车机的芯片需求来看，822、8155也好，或者8295也好，基本可以满足现阶段差不多的需求，再往后再延伸两代以后，会不会机会更多了？毕竟在中国的或者全球的汽车市场来讲，高端车的市场份额是一个小部分，大部分还是中端以及低端的市场份额，这样的话其实需要一些低成本，不见得那么高性能的芯片。 第三个话题就是我们这些国内或者国际的一些新创的芯片企业，这里尤其是国内更多的是要考虑一个中美长期的政治风险问题，毕竟万一真的有那么一天的时候，我们只能自己自力更生的时候高通。其实大家不希望谈到高通不能用，但是这个风险不能不考量，如果真的有那一天，我相信国内的这些芯片厂，尤其是做的比较好的，基本上这个机会就会一瞬间打开。 Q：您怎么看目前国内厂商和高通的差距？ A：先不说车端，我先说手机端，我先从大家能看到的手机上来看，国外的这些厂商包括联发科、三星去比高通相对差不多将差了将近一代或者半代的一个距离。从国内的厂商来讲，从高通可能差了一代甚至二代的这个代是指消费电子的领域，一般消费电子芯片基本上两年一代，车的原来芯片基本上6~8年才一代，那么这样的一种情况下，国内的消费电子芯片和高通的差距在不断的缩小，是1~2代的距离。如果是按这部分也往车延伸来讲，按照整个车规的周期大概来看是3~5年的一个差距。 Q：未来一芯多屏趋势怎么看格局？ A：一芯多屏也好，多芯多屏也好，它不是一个唯一的选择，其实一芯多屏解决的原来最早的时候就是多芯多屏，一个屏一个芯片来驱动。但现在来讲做一芯多屏第一个解决更好的功能融合性的问题。第二个其实一芯多屏实际上就因为芯片的一芯的整个性能更高了，能够带起多屏来，这样的话把成本也可以有效的控制下来，这样的话一芯多屏的框架下高通，至少在现在这个时点优势还是很明显的，不排除未来其他的芯片厂商有好的方案出来，能够去有一些PK的竞争。 当然这里还有一个衍生的话题，就是车的最终的主机并不代表是一个主芯片说了算的。毕竟是一个板机的SOC，如果一个芯片不行，不走板上接连，一个板子上多放几个芯片，组合板机的SOC，然后把它在一个板子上做好集成，其实对车来讲它也是一个主机，这是一芯和一个主机是两个概念。因为我们很多时候车厂讲的一芯多屏和多芯多屏，其实更多讲是一个主机一个品格。 一芯多屏肯定是一个趋势，做功能融合，但是一芯的概念并不是单单的只是一个芯片，一个版本，它更多的是新的概念，可以把它放大来看。一个SOC的大板子，你可以把它定位定义成一个芯或者一个设计的主板，你可以把它定位成一个芯，至于主板上到底是一颗主芯片，把这所有的问题都解决了，还是几个芯片把它拼接起来解决，这只是一个问题，如果只是一颗芯片来解决的话，那单颗芯片的效能高通非常强。 那如果说还有是不是有一个多个芯片的方案？比如说行业里大家也有提到8295可能下一代的高通很贵，你是不是很多人又会考虑我是不是可以用两颗8155在一个板子上。或者能不能用两颗瑞萨的或者两颗NXP或四颗NXP的大家去连，然后甚至会有考虑用ASIC加上一个JA芯片去解决这个问题。算力对应的就是你的有效的，你是要CPU的算力，GPU的算力，NPU的算力，你需要的到底哪些，只无外乎这些算力的组合与分布如何承载的问题。 Q：目前的算力是否够用，终极算力会需要多少？ A：这里其实是几个问题，第一个就是tops其实更多的在座舱里来讲不谈那么重，因为tops对应的是一个NPU的管理，它更多是对于图像那部分对吧？或者NPU的算力更多是那种图像级的引擎级的处理。对于车机来讲，它的CPU算力就浮点算力就会比NPU算力现在的更重要。 然后其次是GPU算力，对应的是这种图像渲染的问题，然后NPU去处理智能化的问题，从车机现在来看，8155的算力目前看肯定是不够的，8295目前来看差不多来看至少近几年应该是够的，但是如果说再往更远的周期来看，其实不见得一定要把车机的算力要做得更大，毕竟从架构整体车架构演进的角度来讲，从分布式到预控到域融合到中央计算再往车一体演进的这样一种趋势之下，车级的算力不够的话，我是不是可以用就是HPC来解决一部分问题，整车级的这种算力平均均衡负载的问题。然后再往一层就是车云协同的问题，其实现在车机大家已经开始在尝试一些车云协同计算问题。 Q：像我们常见的这种比如DMS、OMS包括HUD大概需要的是多少的算力？ A：这里是两个话题，第一个就是DMS、OMS这里有两种方案，大家第一种就是把整个的感知器件就是纯的一个感知器件，它不带任何计算能力，所有的计算都放在车机里去计算，这是一种方案。另外一种方案可能就会安排从DMS自身会有一个小的计算能力，他做了一些预处理，把结果给到比如说主机来做功能融合，这样的话两种方案其实影响就会差异很大。 第二种方案就对车机的这种算力影响就会比较小。回来第一种方案的话，把它放在整体都放在主机去计算的情况下，如果按200万像素的IR的话，就是红外的情况下，整个算力不会太高，因为它对于DMS、OMS的整个计算能力，它的图像要做二次化处理，之后整个的跟自动驾驶的那种环境要求是不一样的，没有那么高，它甚至都你讲没有一个音乐的应用一半高。整个值没有一个音乐用了一半高，它主要是GPU有一部分算力的需求，剩下的更多还是通过功能融合来去实现CPU和通过CPU去实现功能的一个计算，没有太高。或者说座舱的控制器算力，就GPU算力消耗最大的更多是3D渲染。 Q：算力提升下，未来这1~2年在这种座舱交互方面还会有哪些的模块是可以值得期待的吗？ A：第一个就是HUD肯定是一个值得长期期待的一个东西，但它确实有很多技术瓶颈需要去突破。第二个就交互层面，语音那些我就不说了，因为那些大家都比较熟悉了。第二个就是这些表面积的智能表面带感知带整个的主动交互。原来我们都是实体按键，那种按键能不能在表面去呈现这个表面，能不能带一些感知的话，一个主动化的东西，这也是一个值得期待的。然后第三方面。就是我们的整个对于人，尤其对驾驶员的态势感知，就基于OMS也好，DMS也好，加上眼动这样的一个追踪，这有效的态势感知以后，如何的去做一些更精准化的服务，这是一个交互层面值得期待的。当然这里可能不简单是摄像头或者算法层面的问题，还有一些结构布局的问题，还有一些人因，伦理问题，这也是比较明确的，能够可以直接值得去期待的几个方向。 Q：在座舱领域，芯片的平台、Tier1、算法厂商，咱们的合作模式是怎么样？选型的顺序大概是一个什么类型？ A：过去来讲大家可能更多是先选主机，选Tier1来定芯片。现在来讲确实因为高通一家独大，一枝独秀，大家可能会先选芯片，先选主机芯片，然后再来选主机，然后再基于主机的之后，因为主机和OS往往对应了一个绑定关系，可以在OS之上再来选应用级的开发商。一般来讲在传统的选型或者说OS的主机一般来讲也是放在一起的，但是应用会往往先写，应用层软件会切开。应用层软件在切的时候其实也会有很多的问题，第一个就是哪些是自研，哪些是外包，哪些是合作开发。 第二个，哪些是按功率划分也好，还是按模块划分也好，如何去拆包的问题。第三个就是在选择供应商的时候，哪些供应商是on-site的，哪些供应商是离岸，都是一些需要考虑的问题。 Q：芯片平台角度，是否会同时选择国产芯片平台以应对不确定性因素？ A：这里来讲第一个问题就是肯定是要首先面向市场的需要，因为车企是要给用户交付车的，如果是做的非廉价车，高通现在来看基本上是最主流的选择，三星基本不太用考虑，中韩的问题比中美还要严重对吧？然后高通基本上是最优的选择。 第二种情况下，面向市场的需要，我们必须把最大的资源投在这方面，把产品最早的交付出来，当然也要跟高层做好公益保障的问题。第二个东西就是像你刚才提到的，如果要考虑包括风险的情况下，确实需要与国内厂商也好，或者其他的一些潜在的合作方做一些预研，做一些前置开发。当然这些如果没有明确的风险落地的话，或者说锤子没有敲下来之前，这都是一些预研，不会正式的进入产业化。 Q：预研的整体的人员或者说整个成本的投入不会太大是吗？ A：这一部分更多是要靠那些希望能够借的那样一个窗口期进入车企，或者说进入汽车的芯片应用，或者说在车的芯片应用抢占先机或者抢占各大份额的这些企业，更多要他们做一些更多的投入，车企本身不会做太多的投入。除了一些宣称要自研的企业以外。 Q：车厂当前也在自研软件，会有哪些部分会选择自研？ A：Ok，我理解一下你想了解两个层面的问题，第一个就是要不要自研，第二个层面就是哪些自研对吧？第一个就是要不要自研，这确实是一个很高级的战略层的抉择的问题。这里取决于几个问题，第一个就是软件在车企，就是说车载软件在车企它的商业模式模型中的一个定位问题，或者说在车企车和用户之间三者之间的整个三角关系中的矛盾的问题，这个软件只是车的一个功能部件，还是车是软件的载体，基于软件做更多的服务可能，还是说这个软件要更多的承载车起于用户之间服务触点，一个问题，这个就决定了车企第一个他要不要做自研，第二个他要下多大的投入来做自研，这里不同的车厂肯定有不同的一个取舍的问题，比如说坐廉价车的，他基本上不太会有太多的团队来做自研，一些做高端车的或者一些做一些需求，在这里没有强烈的是品牌化差异化的，没有下大力气。 第三种就是说你要知道做强用户运营的，这个是必须要做自研的，这是一个很宏大的战略性问题。然后第二个问题就是车企如果要软件自研的话，一般来讲会从哪几个方面部署？第一个会直接面向用户是感知最强烈的应用层软件以及上面UI、UE说白了就是这些车载的功能应用以及直观的交互和视觉，这是第一个层面会下去。第二个层面就是一些关键的功能部件的控制软件，这个关键控制部件到底包含了什么？是包含了减CDC就是空气弹簧还是包含了阿纳斯，还是说这是个语音还是什么样？功能模块取决于车企的一个还要发力的侧重点，还要做到哪里发力，它就会让你投入，发力的前提，是要寻求差异化或者寻求领先性。 第三个层面是你刚才提到的OS，底层的OS大部分初期不会去做动 OS和应用层之间的整个适配层，比如说或者所谓的中间件，那么集团如果要做这些的话，中间件是要做一定程度的自研的，也就是说要对OS做一些适配性的改造。把一些通用性的OS变成自己的OS，要做一些工作。然后第四个方面。再往下下探的这些感知也好，执行也好，一些部件的控制，或者要怎么样的功能控制。简单的控制上的一些功能组合，应用级的软件。所谓SOA一个中间件，这个层面在这一层面不一定所有的事情都会做，有一些可能就是Tier1来给提供承包的方案。从车端的观点来讲，基本上会是这4个方面。 Q：您刚才讲的意思是底层的操作系统，这一块的话车企是不太会自研的是吧？ A：内核层面内核科道层的层级不太会去动，在内核之外包装的整个最终的系统还会做一些定制化的改造，你比如说拿安卓做一些改造不会直接用原生的安卓。但他安卓的内核，尤其是Linux的核肯定不会动。 Q：是的，这块是比如说你像国内创达、光庭是做了定制化的一个开发工作，对吧？你觉得未来是整个有多少会给这些外包去做，有多少是多少比例的车程是自己做？ A：这里要有一个很核心的话题在，即便是自己做，自己做核心的点是自己要控制，掌控着做，不见得一定是自己的人做。这里就是带来两个话题，第一个就是我自己做可能全是我自己的人，也有可能是有一部分是自己的人，有一部分是外包的人，但是只是买个人头就是外包的人。但是另外一种像你刚才提到的，我就整包了一部分完全外包出去，外包给开发商他们开发完整包交付给我，对于大部分车企来讲都会有外包的团队存在的，只是外包的比重多与少的问题。然后当然对于这些供应商来讲，这些的软件厂商来讲，他们更好的模式肯定标准化的整包交付，整包交付的话同样一份内容知识产权IP在他那就可以多架车厂，工业化的去卖了。这个东西其实就是在于车厂和这些厂商之间的能力互补以及资源博弈的问题，不同的时期可能会有不同的策略。 Q：工作的话是从经济上来讲，是不是交给这些外包去做，对车厂来讲是更经济的一个选择。 A：要看我们要包出去的是哪一部分，不太一样。第一个就是有一些核心的就是车上想实现核心差异化的，它不会包出去，几乎即便包出去的话也是买人头，买人头从短期的角度来讲，确实是成本收益更高的，我们不需要招人，招人还有解雇这些成本还是很高的。 第二个。如果说是这个领域的开发周期很长，这个模块它要持续的维护，如果这样的话招人可能比外包更合适一些。如果说这个模块他就临时用拿来标准化东西去解决现在的问题， ok包出去现成的东西拿回来是最成本经济性最好的。 Q：那就是在座舱开发这块是属于您刚才讲的哪一类呢？ A：座舱开发属于前面那一类，就是说白了哪些是我核心掌控的，我不想让他放到外面去，那就是自己人来搞，当然可能买点人头，其实买人头更多的是解决人力资源不足的问题。然后第二种就是一些通用化的模块，只要不寻求差异的，那能现成的便宜就买现成的，如果是现成的卖的太贵了，那就自己搞了。 Q：对华为的这种Hi的模式如何看待，就是整车厂的一个品牌利益和未来Tier1或者芯片厂的一些关系的问题，会不会就变成和手机一样？ A：首先结论是不会。因为手机的成本构成或者说对用户的产品感知来讲，核心的三个东西，第一个是屏，第二个OS，第三个就是整个的性能。车的座舱用的芯片也好，那只是其中的很小部分，因为车给到用户最终交付的价值和手机的用户交付的价值是不一样，手机最终交给用户的，它只是个工具，只是个装备。车在装备之外有很多的功能和服务和整个一系列的出行生活的问题，这是第一个问题。 第二点， Hi模式也好还是高通也好，在现阶段大家也可以看到很多车企业去宣传过8155，但他在宣传的时候，主芯片其实只是几十项核心卖点中的一个而已，对于用户的感知不大。 然后再有一层即便像Hi那种东西来讲，对用户买的时候，用户买了是一个个品牌的车，买Hi提供只是一套解决方案，就像原来大家更回到一个更原始的话题，传统Tier1，你就以博世为例，那博世有多少家车厂，绝大部分车厂的底层底盘控制方案、ECO单元ABS、ESP大部分都是博世的，你有几个用户感知到博世，可能有些专业的用户，我们换个雨刮片要买博士，绝大部分是不知道的。 其实这块来讲就整体的结论几方面，第一个就是车和手机的成本构成和最终交付的用户的价格构成不一样，芯片并不是一个关键因素，并不是主要或者占比那么高的一个因素。第二个是整个芯片或者说整个这种解决方案，在车的商业模式的过程中和交付用户感知的过程中很重要，但它影响的只是其中的一环。 Q：我刚才听您讲到在下一个阶段的时候，您说国内软件厂商就会有明显的一个短板吗？请问这方面您能再跟我们分析的详细一点吗？ A：其实如果大家可以参考原来的PC或者手机，短板其实就在于我们的底层基础设施，核心的OS技术层面的一个短板，这个不是说车的软件自身的一个短板，是整个中国在系统软件整体的一个短板的问题。应用层没有问题，问题的点在于基础架构，如果说连底层的QNX或者Linux也禁用，虽然有开源框架，但只能解决一部分问题，还有很多解决不了的。 再往下延伸一些就是我们面向车控的，面向智能驾驶的ADAS的问题，可以实时的功能系统内容，那又是一个更深层次的话题，其实可以把它放大来看都是车的软件自身的问题是软件在车上应用的问题，或者说整个软件行业问题，车只是软件的一部分应用领域。 Q：在那个级别比较稍微高一点的就是L4或者是L5级的这种阶段，会面临您所说到的这些问题吗？ A：第一个就是对于L4、L5就是智能驾驶这部分，它本身就是实时的车控级的，包括这种行驶安全级的，他一定会本身就会面临这些问题，这些底层的内核代码都给禁用就会面临这个问题。 第二个，本身抛开L4、L5这一部分来看，到了那个阶段实现了L4、L5的时候，车也基本走向了整车一体化的数字化、软件化的问题，整车级的软件融合就面临着安卓、Linux、 UNIX这一系列的内核整个有效的把它合成一个融合性行为，这些做融合的时候就会涉及一些问题。 合规声明：本文主要内容来自国君计算机团队举办的专家电话会议，属于公开资料，如需纪要全文请后台留言。 - end - 欢迎加入产业交流群！ 欢迎所有对计算机产业研究和投资感兴趣的盆友（包括云计算、网络安全、医疗IT、金融科技、人工智能、自动驾驶等）后台留言加入我们的产业交流群。我们的目标是建立系统的计算机产业研究框架，提高整个A股的IT行业研究水平，减少韭菜数量，普度众生。 智能汽车研究框架（910页PPT） 智能座舱 汽车芯片 汽车操作系统 域控制器 激光雷达 国内主机厂 特斯拉 华为 中科创达 德赛西威 人工智能及自动驾驶相关报告 1. 如何研究一家AI公司？ 2. 从汽车业务商业模式看中科创达和人力外包公司的不同 3. 中科创达：汽车“四化”下加速成长 4. 三谈中科创达：做事情眼光最重要 5. 智能座舱：智能汽车产业大变局中的投资机遇（40页深度） 6. 德赛西威：领先的汽车电子玩家，未来出行变革创领者（深度） 7. 科大讯飞：个性化学习手册改变了什么？（深度） 8. 科大讯飞：你绝对没见过的区域型订单详细拆解（深度） 9. 科大讯飞核心竞争力与增长点分析（50页PPT） 10. 科大讯飞：疫情防控让教育订单商业模式发生怎样的变化？ 11. 从Nuance的沉浮看科大讯飞的核心竞争力 12. 格灵深瞳：技术领先到商业落地，计算机视觉场景为王（深度） 13. 一张图看懂AI公司 14. 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