方圆：造车新势力生存、崛起、成功关键在于技术和体系｜车业杂谈独家

本文以专访的形式，与汽车行业资深专家、汽车新媒体平台“汽车行业谈”汽车行业独家评论员方圆就汽车行业新势力的生存、崛起和成功进行了深入探讨。

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在之前的采访中，您部分讨论了汽车行业新势力的生存、崛起和成功。网友们和我们想了解更多关于这个话题的信息。你能进一步讨论一下吗？

方圆：确实，在之前的报告中，讨论了一些问题，比如造车新势力的生存和崛起。汽车制造业的新势力如何健康地生存、发展、崛起并取得成功？首先，我们需要开始讨论汽车行业、汽车制造和汽车销售的本质。

首先，汽车制造是一项大规模的系统工程，它有自己的规律性，是适合不同市场发展时期/阶段的不同汽车公司/文化的最佳组织模式。汽车制造涉及什么样的汽车，目标/潜在客户群体是谁？当前流行和未来的技术、组件/功能/性能能否满足大规模生产和客户需求？汽车每个部件的质量和成本，以及要求和如何确保整车的质量和费用，等等。

以上都涉及时间效应——积累、沉淀和升华。

1.以技术成熟度为例。一般来说，一种新技术/组件产品通常会经历几个阶段，从技术概念的触发到其规模化生产的能力。可以参考著名的Gartner曲线描述：技术触发期、高希望期、回归现实期、稳定发展期、大规模生产期。

参考在线“San Si Pi”：2019 Gartner汽车电子技术成熟度曲线

2.以产品成熟度为例。一般来说，车型升级的时间大约为5-7年。型号升级的重要任务之一是升级或添加/配置新技术。由此可以看出，一项新的或升级的技术/配置通常需要至少5-7年的研发和验证时间，不包括之前的预开发和概念验证时间。

长安CS75 PLUS于2019年9月上市，是2014年4月上市的CS75的升级产品。例如，著名的丰田卡罗拉最近生产了第九代、第十代和第十一代产品。以著名的福特福克斯为例。第一代福克斯，第二代福克斯，三代福克斯，四代福克斯。

上述案例是成熟汽车公司升级和升级现有车型所需的大致时间。如果开发出一款全新的车型，通常需要更长的时间，例如特斯拉于2003年成立并生产出第一款大型车型model s。

3.以企业成熟度为例。通常情况下，一家汽车企业能够开发出一款吸引市场/客户注意力并广受欢迎的汽车/产品，往往会经历类似的发展阶段，在市场、研发、制造、销售、流程、方法、工具、文化等方面积累、沉淀、打造，形成一个成熟或相对成熟的体系。只有成熟、优秀、优秀的汽车企业才能生产出成熟的产品、经典的产品和受欢迎的产品。

世界汽车制造史上的典型案例包括福特的轿跑车野马、SUV探险者、轿车福克斯、皮卡猛禽F系列等；丰田的卡罗拉；长城SUV H6系列问世7年，年均销量37万辆，总销量超过262万辆；

特斯拉的Model s和Model 3。

参考在线Gartner：Gartner年度幻方图和技术成熟度曲线报告的详细解读

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汽车行业对话：你认为汽车制造是一项大规模的系统工程吗？涉及什么样的汽车？目标/潜在客户群体是谁？你认为我们如何才能确定这些？

方圆：汽车制造是一项大规模的系统工程。它首先涉及什么样的汽车？目标/潜在客户群体是谁？也就是说，产品的精确定位。只有对产品进行精确定位，才能准确定义产品，对产品进行准确定义，才能准确定价。

产品的精确定位本质上是确定产品的目标/潜在客户群。总的来说，一个车型不可能所有的指标都很好。首先，成本无法承担，其次，一家公司不可能拥有先进的技术并不断创造时尚的设计。以以下五个基本指标体系为例。在完成产品的精确定位后，可以根据这些指标中目标客户群体的选择来实现产品的精确定义。

1.绩效指标

2.质量指标

3.时尚指标

4.实用指标

5.易用性指标

以福特福克斯为例。福克斯定位的目标客户群：喜欢运动/操控的年轻客户。福克斯产品定位：在同级别车型中，1号的精准控制优于许多高级别车型，堪比豪华车的精准控制，具有高质量和超高性价比。

如何实现超高的成本效益？这一定不能使用类似宝马的底盘/悬架系统，而是开发一种相对低成本的底盘/悬挂系统，可以实现精确控制。为此，福特福克斯底盘/悬架系统团队开发了其独特、精确、低成本的底盘/悬架体系——用于后悬架的SLA Control Blade型后悬架系统，该系统可以在驾驶过程中精确控制后轮的运动轨迹。

看看互联网：文官控制之王，你想知道的关于福克斯的一切都在这里

以丰田卡罗拉为例。卡罗拉的目标客户群是重视负担能力和在家生活的中产阶级。卡罗拉定位：最佳平衡、低油耗、高品质、实用、耐用、易用、超高性价比。以低油耗为例，丰田的发动机以其热效率享誉全球，采用了多种复合材料技术，在量产车型中实现了最高的热效率，高达40/41%。卡罗拉还配备了多种选择。新一代卡罗拉拥有1.6升、1.8升混合动力和1.2T动力总成。

以特斯拉Model S为例。特斯拉的目标客户群：环保且对技术充满热情的豪华汽车客户。特斯拉Model S定位：续航里程最长，100公里加速最快，快速充电时间最短，在可比/有竞争力的豪华车中价格最低。为此，特斯拉整合并开发了世界领先的三电系统。同时，在推出时，它开发了独特且领先的智能/自动驾驶系统系统和远程升级系统OTA，以独特的差异化领先。

以自主品牌长城哈弗H6为例。哈弗H6的目标客户群是城市实用型和经济型中产阶级。哈弗H6的定位是一款在城市中很受欢迎的SUV，价格实惠，价格细分/性价比精确，这意味着在合适的价格范围内不断细分配置组合，以满足客户的精确选择需求。H6一度根据不同风格的造型、内饰和动力组合分为红色和蓝色两个标签，共有84种配置可供选择。使客户能够始终找到适合其价格范围的精确配置组合。通过其系统确保准确的价格细分/成本效益。

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汽车行业对话：从上面可以看出，当产品定位确定时，技术/研发体系非常重要，以确保其定位、定义和定价能够得到实施。您对如何建立成熟的研发体系以获得关键的核心领先技术有何看法？

方圆：产品上市后……

如果定价是确定的，那么技术/研发体系对于确保其定位、定义和定价能够得到实施是非常重要的。对于一种新型企业来说，由于时间限制，合并、集成和开发技术/产品的能力至关重要。供应链的整合能力也至关重要，实施战略采购的能力也至关重要。

以特斯拉为例。特斯拉通过十多年的技术合并、集成和研发，在三电集成方面，在量产车型方面一直领先于所有公司。即使目前只有一款能够挑战特斯拉Model S，预计将于2020年推出的保时捷Taycan Turbo S在许多方面的性能仍不如特斯拉Model S P100D，如下表所示。如今，特斯拉还开发了自己的全自动驾驶计算系统，即用于FSD的芯片/硬件系统HW3.0或HW3，最近还进一步收购了计算机视觉初创公司DeepScale，以加快其向更高水平的自动驾驶迈进，并逐步实现全自动驾驶功能。在电池制造方面，据报道，特斯拉还收购了加拿大电池设备公司Hibar Systems。

特斯拉的FSD芯片/硬件系统HW3的关键核心组件是其NPU，它包括一组CPU和一个GPU，如下图所示。FSD系统NPU具有72个TOPS图像处理和计算性能，而整个FSD计算系统具有144个TOPS性能。与目前的HW2.5相比，它降低了20%的成本，提高了21倍的性能，并增加了约25%的功率。与此同时，HW4的研发也在进行中，性能预计是HW3的三倍，预计在大约两年内完成，如下图所示。特斯拉FSD将在2020款Model S/X和Model 3上配置。

在零部件技术/产品仍处于竞争不足的状态下，零部件或零部件系统的垂直集成是保持整车领先地位的有效方法。目前，特斯拉在电动汽车和自动驾驶的技术获取、集成和研发能力方面处于世界领先地位，技术领先时间约为3-5年。特斯拉的关键核心领先技术包括电池/电子控制、自动驾驶芯片、自动驾驶数据/算法等。

如上所述，每一款热门车型都有自己的技术领先地位/标签/功能支持，尤其是每一辆特斯拉汽车都有它自己的杀手：Roadster——第一款量产电动跑车/价格实惠，model S——第一款加速最快100公里/价格实惠的量产快速汽车，Model X-首款量产电动SUV/鹰翼门/价格实惠，Model 3-首款大规模量产电动轿跑车/价格实惠。

专注于客户/服务需要技术特性的支持才能取得成功。需要技术力量转化为产品力量，需要产品力量转化为品牌力量，才能实现持续向上循环，实现辉煌。

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在上面提到的丰田卡罗拉案例中，丰田在质量方面以“牢不可破的丰田”而闻名。由此可见，整车的质量控制和质量体系对于打造爆款车型非常重要。你怎么认为？

方圆：质量是企业的生命，是品牌的生命，也是产品的生命。一个品牌/产品有两个核心要素，即性能特征和质量特征。这两项功能都需要时间才能获得市场/客户的认可。对于整车企业来说，质量控制面临着巨大的挑战。一辆整车有数千个部件，每个部件都必须符合要求的质量标准。同时，一个车型每年生产的数万、数十万、数十万甚至数百万辆汽车必须符合质量标准。

以零部件为例，PPM通常被用作衡量零部件企业及其制造的零部件质量水平的指标。汽车行业零部件制造质量的一般标准是制造缺陷大约在10……之间……

00PPM。不同类型零部件的标准不同，不同企业的要求也不同。

质量体系涵盖零部件/供应链、车辆研发/制造等。质量体系中的事件/零部件质量跟踪方法和数据系统极其重要，尤其是在将制造和设计联系起来，共同识别潜在的质量问题方面。一个高质量、大规模生产的车型必须有一个优秀的质量体系来保证。

因此，经过多年的发展，汽车行业/企业已经根据市场需求、国家法规等，形成了一套完整的各级产品质量管理体系，如著名的TS16949质量体系、ASPICE/CMMI软件过程改进和能力测量标准等。汽车企业质量体系和供应链质量体系的建立需要团队时间来适应和充分利用体系的能力。

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基于以上讨论，一家初创汽车公司需要多长时间才能成熟并建立成熟的产品规划体系、研发体系、制造体系、质量体系、成本体系、采购/供应链体系、营销体系等？

方圆：不同行业的创业公司成熟所需的时间也各不相同。至于汽车行业，至少需要十年的时间才能成熟。

以特斯拉为例，特斯拉成立于2003年，并于2008年开始小规模生产Roadster。它在2012年6月才正式生产扩大版产品Model S，2015年才正式生产缩小版产品SUV Model X，2017年才正式投产扩大版产品Model3。2018年1月至12月，Model 3在全球售出14.6万辆汽车。以特斯拉FSD此前的迭代升级为例，同样耗时约8年。基于特斯拉2013年在全球销售的约22400辆Model s汽车。

一般来说，造车新势力/企业至少需要10年的时间才能建立成熟的产品规划体系、研发体系、制造体系、质量体系、成本体系、采购/供应链体系、营销体系等。同时，它有能力无缝连接/协调企业各部门，使企业能够成熟并开发出被市场接受的成熟产品、经典产品和流行产品。当然，时代在变化，每个企业也不一样。新的汽车制造商/企业成为成熟企业所需的时间也会有所不同。

最后，引用马斯克在2018年7月1日的演讲：“我认为我们刚刚成为一家真正的汽车公司”，这一天特斯拉实现了每周生产5000辆Model 3汽车的能力。

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汽车行业对话：谈到汽车制造业的新势力，代表未来技术方向的自动驾驶也可能影响其成功。最近，在L3/L4甚至L5级别实现自动驾驶的竞争越来越激烈，尤其是在提高智能/自动驾驶控制计算单元（ECU）的计算和处理能力、环境感知技术路线、AI深度神经网络算法以及驾驶数据收集和模拟方面。你觉得这次比赛怎么样？

方圆：事实上，自动驾驶的实施竞争越来越激烈。就在2019年9月24日，为了赶上其他联盟，现代汽车和安博夫还成立了一家关于自动驾驶技术合作的合资公司。作为造车新势力的代表，特斯拉在这方面也表现出了令人印象深刻的表现。

全自动驾驶是汽车/交通的最终目标/形式，也是进一步提高汽车共享经济和汽车使用率的基础。从长远来看，有了全自动驾驶，人们也可以休息、娱乐、学习、工作、开会等。在不久的将来，由于技术的快速进步，L3/L4级别的智能/自动驾驶的实施速度比预期的要快。L5级自动驾驶在特殊路段和区域的落地速度也快于预期，甚至快于L4级的落地速度。

正如《2019 Gartner汽车电子技术成熟度曲线报告》所述，一台具有L5级智能驾驶能力的汽车计算机和控制单元ECU需要至少100 TOPS的计算处理能力、超过128GB的内存、超过2TB的易失性存储和超过1Gbps的互交……

数据传输速度。这些基本条件已经基本实现，尤其是特斯拉的汽车控制单元FSD处理系统与HW3或HW4芯片组合相匹配。

世界著名咨询公司IHS预测，到2025年，自动驾驶汽车的全球销量将达到100万辆。营销公司ABI表示，到2025年，自动驾驶汽车的全球销量将增加800万辆，而麦肯锡则认为，到2030年，全球自动驾驶汽车销量将占到50%。因此，智能/全自动驾驶技术是各种汽车企业、初级零部件企业和次级汽车电子/传感器企业的必备技术。

在全球知名咨询公司Navigator Research发布的2019年自动驾驶竞争力排名中，领先者包括谷歌/Waymo、通用汽车和福特，而特斯拉在第三梯队中垫底。目前，在自动驾驶领域，我个人认为四家顶级公司最具竞争力：Waymo和特斯拉，通用汽车和福特。

Waymo于2009年开始开发自动驾驶汽车，并取得了重大成就，累计路试里程达到1500万英里，模拟里程达到100亿英里/16.1亿公里。

通用汽车和福特对自动驾驶技术的研究可以追溯到更早的时候，并且正在稳步推进。通用汽车公司取得了更快的进展。以通用汽车/巡航为例，2018年，通用汽车在加利福尼亚州的道路上测试了45万公里，排名第二。人类干预的频率为每千英里0.19次，排名第二。与Waymo的Carcraft自动驾驶仿真软件类似，Cruise云计算自动驾驶模拟软件the Matrix于2019年推出。它的功能可以创建超过100000个模拟场景，生成300 TB的数据，相当于30000辆虚拟汽车在运行。

自动驾驶技术/落地的竞争，除了精确定位、路线规划和决策执行外，目前主要体现在以下几个方面：自动驾驶控制计算单元ECU的计算处理能力/功率/成本、环境感知技术路线、AI深度神经网络算法，数据采集所有权和模拟方法等。

以下主要以特斯拉为例进行讨论。

1.自动驾驶计算机和控制单元ECU。目前，全球有几个专门为自动驾驶设计的车载计算机和控制ECU系统。最新的是NVIDIA最近发布的NVIDIA Drive AGX Pegasus平台，该平台使用两个NVIDIA Xavier处理器和两个下一代Tensor Core GPU架构，整体处理能力为320 TOPS，功率为500W。2019年发布的特斯拉FSD系统HW3中的另一个关键核心组件是其NPU，如前所述，它既有一组CPU，也有一个GPU。FSD系统NPU具有72个TOPS图像处理和计算性能，而整个FSD计算系统具有144个TOPS性能。与目前的HW2.5相比，特斯拉自主研发的HW3/NPU降低了20%的成本，性能提高了21倍，功率提高了约25%。其中，NPU的总功率为7.5W，约占其FSD功耗的21%。这导致了约4.8 TOPS/W的单芯片性能效率，这是迄今为止大规模生产中最高的性能功率效率之一。

车载计算机系统的功耗是一个重要指标，尤其是对于电动汽车来说，过度的功耗会影响或显著影响续航里程。这也是特斯拉需要开发自己的智能/自动驾驶车载计算机系统和ECU的重要原因之一。另一个重要原因是HW3的计算能力显著提高，超过了Gartner对L5自动驾驶车载计算机和ECU计算能力预测的要求，同时降低了20%的成本。为此，特斯拉作为一家整车企业，在推行FSD方面取得了突飞猛进的进展。

2.数据收集所有权和模拟方法。在道路驾驶数据采集方面，特斯拉拥有绝对优势。引用兰德智库专家尼迪卡·卡拉的评论，毫无疑问，特斯拉具有优势。他们可以从更广泛的经验中学习，与配备训练有素的驾驶员进行测试的自动驾驶公司相比，特斯拉的学习能力……

d要快得多。

兰德智库还在一份研究报告中提出，自动驾驶汽车必须行驶100亿英里，有时甚至1000亿英里，才能证明其安全性。特斯拉自动驾驶仪启动时的驾驶数据远远超过Waymo的实测数据。截至2019年10月，Autopilot推出时的数据收集里程为15.5亿英里，2018年7月为12亿英里，2016年10月为2.22亿英里，5月为1亿英里。

目前，特斯拉估计约有50万辆配备自动驾驶系统的车辆在路上行驶，估计每天行驶里程高达1500万英里。根据目前的生产/销售状况，该车队的规模可以迅速增加到100多万辆，从而实现每月高达10亿英里的续航里程。相比之下，Waymo已经积累了大约1500万英里的实际道路测试/驾驶里程。特斯拉的数据优势也部分决定了其深度神经网络的性能。

3.人工智能深度神经网络算法。目前，自动驾驶深度神经网络算法中常用/研究的方法大致有三种：强化学习、自监督学习和模仿学习。模仿学习需要大量的标记数据来训练网络。自监督学习的优点是可以使用标记数据和非标记数据来训练网络。强化学习的优势在于，它可以训练网络从更宏观的角度/情况做出更准确的判断。由于数据相对丰富，预计特斯拉的三种方法都将被应用。由于数据不足，Waymo面临着“长尾：一些罕见场景”问题的重大挑战。为了解决这个问题，Waymo还开发了模拟软件Carcraft。当然，即使特斯拉拥有相对充足的数据，它仍然面临着“长尾”的问题。

仿真测试已经成为自动驾驶发展的关键/不可或缺的一部分。Waymo已经模拟了100亿英里，在这方面，Waymo拥有独家优势。通用邮轮公司还使用其模拟软件“The Matrix”模拟了50亿英里。目前，有类似功能的模拟软件，如PanoSim和CarSim。

4.环境感知技术路线图。在环境感知技术路线上，大多数企业都会使用激光雷达作为传感融合的补充选择。但特斯拉坚持主要使用摄像头视觉系统、超声波雷达和微波雷达的环境感知技术路线。以人类视觉为参考，特斯拉坚信，它可以使用8个摄像头、12个超声波雷达和1个毫米波雷达实现L4/L5级的自动驾驶。同时，据报道，特斯拉收购了DeepScale，以进一步提高其视觉深度神经网络DNN的效率、低功耗和低成本。

DeepScale擅长使用低功耗处理器来精确驱动计算机视觉系统，并实现最小延迟。DeepScale证明，即使参数数量减少了50倍，在ImageNet上使用一个小的DNN SqueezeNet也可以实现AlexNet级别的精度。DeepSacle最著名的成就是SqueezeNas，它可以使用神经架构搜索技术来自动化DNN开发，具有高精度和低延迟。

目前，环保意识技术路线有三种：激光雷达+毫米波雷达+摄像头视觉+超声波雷达全传感器融合路径、毫米波雷达-摄像头视觉+超声雷达+特斯拉路径，结合外网和V2X，实现对自动驾驶的全面控制。

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汽车行业对话：由于实际驾驶测试数据的挑战，模拟测试已成为自动驾驶汽车研发的关键/不可或缺的环节。除了Waymo自研的模拟测试软件Carcraft和General Cruise的“the Matrix”之外，其他类似的商业软件的水平如何？

Circle：如上所述，由于深度神经网络学习需要大量数据，除了特斯拉拥有相对充足的实际驾驶数据外，其他企业的数据量远远不够；

因此，模拟测试已经成为自动驾驶汽车发展的关键/不可或缺的一部分。

Waymo还通过其模拟和测试软件Carcraft大大加快了其4/5级自动驾驶的发展，其自动驾驶车队已在凤凰城作为无人出租车投入运营。如果没有模拟测试的帮助，Waymo不可能完成4/5级自动驾驶的开发。到目前为止，Waymo的实际驾驶测试里程数据为1500万英里，而其Carcraft的模拟驾驶测试里程数已达到100亿英里。

目前，除了Waymo自己的模拟和模拟测试软件Carcraft和General Cruise的“the Matrix”之外，市场上还有一些专业的商业模拟和测试软件，其中PanoSim、PreScan、CarSim、Apollo 2、IPG、VIRES、SANNeR等知名度高、专业性强，有自己的特点。以PanoSim为例，PanoSim是一款高度专业化的仿真软件。它是一个集成了高度复杂的车辆动力学/车辆运动学模型、车辆驾驶三维环境感知模型、车辆行驶交通模型、车辆环境传感器系统模型、导航GPS、无线通信模型和高精度数字地图模型的大型仿真软件平台/引擎。

写在最后：技术的积累、整合和增强是汽车制造初创公司发展、崛起和成功的重要核心要素，也是品牌的创造、进步和荣耀。将技术力量转化为产品力量，再将产品力量转化为品牌力量。

之前的福特福克斯、丰田卡罗拉以及最近的特斯拉Model S和Model 3车型的成功都得到了技术标签或功能的支持。最重要的案例是，特斯拉Model S P100D车型树立了技术标杆，迎来了一批挑战者，也迎来了豪华车的挑战者，比如最近预计将于2020年推出的保时捷Taycan Turbo S。即使是保时捷，在100公里/小时的加速和续航里程方面也不如特斯拉。特斯拉Model S P100D加速2.6秒，续航里程为650公里/100公里，而保时捷Taycan Turbo S的续航里程为2.8秒465公里。

0.2秒和185公里的差距表明了三电技术和综合技术的差异。一汽红旗最近的崛起也是基于其技术实力和客户/市场认可的产品创造。在最近刚刚过去的法兰克福车展上，一汽红旗展示了其量产红旗超级跑车S9的目标：百公里加速1.9秒，续航里程超过600公里的大型电动SUV，百公里加速不到4秒，使其成为该类别的终极SUV。

简而言之，以领先的技术形成产品/品牌的特征，可以加速客户/市场的认可，加速产品/品牌创造、进步和辉煌。

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标签：特斯拉Model S福克斯卡罗拉丰田

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