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投稿|蔚来“事故”之后，“故事”该怎么讲？( 五 )

投稿|蔚来“事故”之后，“故事”该怎么讲？
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而在《智能相对论》看来 ， 即便不少车企纷纷发布关于自身“自动驾驶”技术的迭代和创新 ， 比如从L3到L4的突破 ， 但一旦 “新造车们”真正迈入了“智能/自动驾驶” 阶段 ， 技术的角逐便会被量产的角逐所取代 ， 仅停留在PPT阶段的“技术创新”意义不大 ， “技术化量产”才是更高维度的智能化汽车发展关键字 。
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那么 ， 我们从三个维度来看一下 ， 蔚来的未来 ， 能否完成智能化汽车的量产任务 ， 继续在智能车市场上厮杀？
首先看研发能力 ， 这既包括新车型的研发能力 ， 也包括智能技术在车型上的搭载 。智能技术在车型上的搭载 ， 最难的是要打通商业与技术的闭环 。
因为简单的信息辅助 ， 比如倒车雷达是无需与车辆控制系统有交互 ， 但控制辅助类功能的实现 ， 必然需要与车辆的控制系统直接交互 ， 因此需要大量的数据来不断进行测试和调校 。
小马智行总经理莫璐怡认为 ， 自动驾驶是一个基于实践和大数据的创新性问题 ， 这里的实践就是指真实的道路测试 。
其分享了一个案例 ， 小马智行正式落户广州前 ， 其整个自动驾驶系统对雨天和水花处理能力是比较一般的 ， 原因在于加州常年阳光明媚 ， 没有太多雨天和水花的情景积累 。
来到广州之后 ， 在500天的运营时间里 ， 就有一半以上时间经历了雨天 ， 这让小马智行的自动驾驶系统处理雨天情景的能力得到了提升 。
可见 ， 对于自动驾驶技术的研发来说 ， 数据至关重要 ， 系统必须基于真实的驾驶数据 ， 才能进行优化和不断迭代 。因此 ， 研发能力跟量产之间息息相关 ， 因为量产意味着数据规模更大 ， 而强大的数据规模 ， 也意味着能进一步帮助智能驾驶技术的提升 ， 深化企业的技术护城河 。
目前来看 ， 在一众“新造车中” ， 仅特斯拉能超前跑出 ， 凭借其庞大的交付量 ， 特斯拉目前已累积近50亿公里的数据 ， 远远超越国内任何一家车企或造车系统 。
因此《智能相对论》认为 ， 在现阶段自动驾驶技术对国内新造车而言 ， 更像是卖车亮点 ， 而非真正的核心技术 ， 因为缺乏海量数据的支撑 ， 蔚来离“技术化量产”还有一段距离 ， 接下来 ， 除了自身技术的突破之外 ， 能否实现多少产生“数据”的汽车销量 ， 也会是关键 。
再看交付规模 。技术之于量产固然重要 ， 但“造车能力”同样重要 。目前 ， 蔚来位于合肥的第二座制造基地已开工建设 ， 园区初期投资500亿元 ， 预计建成后整车年产能达100万辆 。
不过 ， 对比各大“新造车们”的产能实力 ， 目前未来蔚来的交付规模只能说属于中下水平 ， 甚至落后于第二梯队的威马汽车 。

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