软件定义汽车|三年内赶超特斯拉（这家车企的底气是什么？）自动驾驶|人工智能|大数据|新

作者 | 邓晓娟徐威龙
出品 | 《新程序员》

汽车行业正在进入变革的快车道，随着电动化与智能化不断渗透这个行业，许多非传统汽车行业的技术人也纷纷入局，无互联网背景、无造车背景，如何在竞争如此激烈的汽车市场中占领一席之地？

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随着近几年对新能源汽车生产资质管理力度的加大，能够拿到生产资质并非易事，众多造车新势力为了可以快速量产纷纷选择代工生产。然而长远来看，对于车企而言拥有生产资质和自建工厂意味着可以对生产质量与生产成本进行严格把控，这也是新势力都在铆足劲儿获得“准生证”的原因。
2021年4月30日，工信部发布了第343批《道路机动车辆生产企业及产品公告》，零跑汽车（以下简称“零跑”）作为被许可的整车生产企业在该批公告中予以发布，这标志着零跑通过核准，获得新能源汽车生产资质，其车辆生产的企业名称也由此前的“长江汽车”变更为“零跑汽车”。
而作为技术人出身的零跑科技创始人、董事长兼CEO朱江明，更是放出了“三年内在自动驾驶技术领域赶超特斯拉”的豪言。与其他造车品牌不同，零跑是少数布局完整汽车研发链路的厂商，从三电、芯片到工业配件。
对于这样的布局，朱江明的底气来源于过去的技术积累。1992年，朱江明创办了大华股份，经过几十年的发展，逐渐成长为安防领域的头部企业。产品从最初的通信调度，逐渐扩大到远程图像监控、嵌入式硬盘录像机等。这些产品涉及的技术领域，如前端传感器、摄像头、后台服务器等，在汽车中也可以复用。朱江明坦言：“虽说汽车包括控制器、仪表、车灯、BMS（电池管理系统）等，但加起来不过就十来个东西，并没有想象中的那么多。”另外，朱江明也表示，对一些传统汽车领域的东西，如悬架、内饰、座椅等，不会去碰，他们自研的更多是与电子领域相关的部分。
从传统安防业务转战“造车”，朱江明给出了三个理由：

汽车行业是目前国内制造业里较差的行业，缺乏自主品牌，存在较大的机会。
无论是传统三电还是新三电都属于汽车成本的大头，在政策和行业的大力推动下，新能源汽车可以让过去的技术积累有用武之地。
个人兴趣，希望设计出极致性价比、体验非常好的电动车。

那么，原本非汽车行业的技术人跨界到汽车行业走了一条怎样的路？全栈自研的背后又有哪些思考？自动驾驶技术的未来又该去往何方？

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非互联网人造车
在造车新势力行列中，创始人的属性决定了品牌的整体属性。如果说垂直媒体出身的创始人可以把营销玩得风生水起，那么技术型创始人在技术上就有一定的“执念”。这一点在朱江明身上体现得尤为明显。
从20世纪90年代就开始技术创业，在仅有的四个工厂中，完成了从工业、民用到商业等领域安防设备的研发。这一经历让他对技术自研有着近乎偏执的自信。不仅自研了电池、芯片等底层设施，同时也对智能驾驶解决方案、智能座舱等进行研究。如今即使是在T03这种微型汽车上，也能实现人脸识别、驾驶功能自适应、语音交互等功能，这在传统汽车中是很难想象的。
谈到入局汽车的初衷，朱江明表示主要是看准了当前新能源汽车发展的两个方向：

超高性价比。购买成本低，使用成本低（如免费充电等）。
个性化追求。追求与众不同、高端先进。

正因如此，零跑的造车战略一开始就与其他造车新势力不同。其他厂商大部分只聚焦在同一类车型。例如，小鹏聚焦紧凑型SUV和轿跑、蔚来专注于中大型SUV、理想则专注于家庭用车。零跑的定位则不然，它一开始就希望覆盖所有车型，不仅如此，还要做到每种车型的高配。从2019年推出第一款轿跑车型S01开始，零跑又推出了迷你汽车C11。未来三至五年，还要陆续推出轿车C01、紧凑型SUV A11，以及中大型MPV等车型。同时部分车型除了纯电版，还会推出油电混动的增程版。
聊到这儿，我不禁认为这样的战略是否显得过于“野心勃勃”了，直言这样的布局，是否有点不够聚焦？要知道即使是特斯拉从成立之初到现在，也只推出过Roadster、Model S、Model X、Model 3、Model Y几款主打车型。
面对这样的质疑，朱江明坦言之所以这样布局主要原因在于零跑的定位与其他新势力不同。其他新势力更像互联网公司，而零跑则更希望像丰田、大众那样做个覆盖全系车型的“大制造商”。另外，他也认为车型和混动模式，并不是一成不变的。在推出后也要根据市场的真实反省来及时调整。

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“我对芯片是非常热爱的”
朱江明对自研的执着从芯片和电池两个部分就能管中窥豹。
早在2014年，朱江明就开始了芯片的研发，从最开始就聚焦在SoC系统级的芯片。他们推出的第一款车载芯片是凌芯01。这是一款28纳米高集成的SoC，算力为4T。在设计之初，朱江明给它的定位就是实现L2~L3级别的自动驾驶。
至于为什么要自己研发芯片，朱江明表示，在2017年、2018年前后，车载芯片比较成熟的品牌只有Mobileye，但Mobileye是打包式销售，把算力和算法进行打包，然后将一个结果输出给你。这一模式造成的结果就是，“对国内汽车厂商来说，Mobileye的水平就代表了你的水平，没有任何更改的可能”。因此，朱江明带领团队用两年的时间完成了这款芯片的研发。对于它的评价，朱江明表示：“相比于英伟达还有一定的差距，但特色市场还是有一定的优势。
对于芯片的发展，朱江明的态度十分积极。今天中国也出现了一批非常优秀的芯片企业，如华为、地平线、黑芝麻等。但对于国内芯片企业来说，自研之路仍然面临很多挑战。主要包括以下几个方面：

产能消耗大。一款新能源汽车需要5辆传统车的产能消耗（也就是芯片的数量），目前全球新能源汽车的客观数量约400万辆，相当于2000万辆传统汽车的产能被消耗了。
安全要求高。由于车规级芯片的安全认证等各个方面周期较长，暂时很难用其他芯片取代，加上国内芯片制造商产能跟不上，所以至少在2~3年的时间里，汽车行业都会处于缺芯片的状态。
与行业仍存在差距。高通、英伟达两家芯片厂商足够强大，有专门做ADAS（高级驾驶辅助系统）的团队，将算力拉高，且他们已经可以生产满足高端自动驾驶的芯片，再往L2过渡，所以目前留给中国企业的空间非常有限。

尽管面对挑战，朱江明仍直言：“我对芯片是非常热爱的。”正是因为对芯片热爱的人越来越多，中国芯片产业才会一步步与国外缩小差距，最终彻底摆脱“卡脖子”的现状。
再说说电池，与其他厂商电池与车身分离的结构不同，零跑设计了将底盘、车身、电池和电芯一体化安装的技术（CBC：Cell Body Chassis，电芯-车身-底盘），这一设计的好处是，可以让汽车在计算汽车强度时将电池包的下箱体和车身底盘一起计算，提升了整车的安全性。此外，用整块钢板冲压出来的整体结构在工艺上也优于过去用一块块铝合金的焊接，同时也节省了很多成本。
除了芯片和电池，汽车外围的传感器、摄像头、毫米波雷达等硬件，也在逐渐实现全部国产化。“我希望可以在ADAS领域的传感器和控制器方面，采用芯片级的全国产。目前，在C11上包含的11个摄像头、5个毫米波雷达和4个角雷达加一个前雷达，已经实现全部国产化了。”

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视觉为主的自动驾驶将成为主流
在当下的自动驾驶技术中，多传感器融合和机器视觉是主流的解决方案，但自动驾驶想要往L3级别迈进，两者需要先具备以下先决条件：

多传感器融合。需要配合更好的高精地图、更高精度的激光雷达或毫米波雷达。
机器视觉。以机器视觉为基础、以其他功能为辅助，打配合战。

朱江明认为，相较于多传感器融合，基于机器视觉的自动驾驶解决方案更优。目前毫米波传感器误判率较高，还不足以作为自动驾驶的基准。即使灵敏度不断优化，也存在“宁可不动作也不能误动作”的问题。除非能让激光雷达永远保证无误，否则很难向前推进。但如果激光雷达永远无误，就不需要机器视觉和毫米波雷达，所以多传感器融合的解决方案存在一定的悖论。
如今城市道路非常复杂，在高清地图画不过来的情况下，只能依赖视觉系统、传感系统做辅助。同时，由于使用纯视觉的方案对算力的要求也会更高，这就会促进计算平台快步向前。并且，基于视觉的解决方案需要有足够的案例进行训练，才能让其精度无限逼近真实的安全。
想要实现这些技术需要依靠行业的共同努力，那么，哪些人才是当前最紧缺的？
对此，朱江明认为，如今整个行业的人才结构还没有完全成型，但一定是综合型人才，而非只做软硬件或传统汽车的人才具有更多优势。并且企业里一定要有“灵魂人物”。例如，最高级的产品架构师，而后是车机联网、智能驾驶、整车控制方的核心小组领头人，最后才是细化的分工。朱江明还补充道，如今无论是造车新势力或传统车企都不是主流的玩家，产品和人才结构方面都在更新完善阶段，至少到2025年以后才会相对成型，这时候人才才可以在新能源汽车企业流动。

本文出自《新程序员·新数据库时代&软件定义汽车》，即将正式上市！
【软件定义汽车|三年内赶超特斯拉（这家车企的底气是什么？）】2018 年图灵奖得主、深度学习三巨头之一Yann LeCun（杨立昆），2020年图灵奖得主、龙书《编译原理》作者Jeffrey Ullman，英特尔副总裁Erez Dagan，阿里巴巴集团副总裁李飞飞，腾讯自动驾驶总经理苏奎峰……《新程序员》第二期，我们以「软件定义汽车 & 新数据库时代」为主题，邀请到国内外60余位学术领航人、技术大咖与产业先锋，为智能驾驶及数据库产业奉上酣畅淋漓的理论交锋及实战演练。
软件如何定义汽车？在IEEE特约编辑Robert N. Charette的深度分析下，他将这一趋势刻画为“吞噬”！而英伟达则认为要将无人驾驶软硬件栈进行结合思考和实践。此外，“造车新势力三杰”——蔚来、小鹏、理想也纷纷到场，他们如何完成“电动化、网联化、智能化、共享化”的四化转型？我们拭目以待。
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