Honda 将首次以全系电动化产品阵容亮相上海车展

堆砌，在PC和智能手机领域，常用来形容在主板或手机上堆砌大量一流配件的现象，以体现产品的差异化和竞争力。

新智家发现，智能汽车似乎也开始出现这种“堆砌”的趋势。其中，环境传感器、芯片等硬件配置成为“堆料”的重灾区。

以最近推出的几款智能汽车为例。

蔚来ET7:传感器共有33个高性能传感硬件，包括11个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和1个激光雷达。芯片方面，搭载4颗全球首创的NIVIDIA DRIVE Orin芯片，运算能力1016TOPS；

智机汽车:传感器有15个高清视觉摄像头，5个毫米波雷达，12个超声波雷达，3个激光雷达；芯片方面，搭载NVIDIA Xavier，可提供30-60TOPS计算能力，NVIDIA Orin X芯片，可提供500-1000+TOPS计算能力。

SAIC漫威R:顶配版拥有28个驾驶高精度传感器，包括11个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达；芯片方面，搭载华为5G巴龙芯片和MobileyeEQ4H芯片的5G双引擎智能处理系统；

SAIC R ES33:传感器共有33个高精度传感硬件，包括12个超高清相机、12个超声波传感器、2个国内首次量产的PREMIUM4D成像雷达、6个远程点云雷达、1个全球首次量产的Luminar伊里丝激光雷达；芯片方面，率先量产应用NVIDIA的Orin芯片，运算能力500-1000+TOPS；可以看到，除了越来越多的传感器和芯片，“首次投放”、“首次量产”、“首次量产应用”等强调配置前沿的字眼也成为智能汽车的卖点和噱头。

诚然，将智能汽车的硬件叠加到目前的顶级水平，也是一种实力的体现。

然而，真正的“智能汽车”真的可以通过“堆料”堆出来吗？我们对智能汽车的想象应该仅限于此吗？

智能汽车陷入“堆料”陷阱

当我们谈论智能汽车时，我们在谈论什么？

早些年，人们对智能汽车的想象更像是从智能手机延伸出来的。

无论是车载信息娱乐系统，还是语音、手势等智能交互，这些技术都和手机的智能逻辑没什么区别。

安信证券曾指出，智能汽车和智能手机一样，都遵循“交互变革-架构升级-生态进化”的发展路径。

目前，由于汽车交互体验逐渐趋同，自动驾驶成果不断涌现和落地，汽车智能化逐渐进入第二阶段，自动驾驶逐渐超越智能交互和车载操作系统，成为承接人们对智能汽车想象的主要载体。

自动驾驶自然成为造车玩家加码的主要目标。

其中，自动驾驶系统性能最直观的体现就是传感器、芯片等硬件配置，可以用数量、计算能力等可量化指标来衡量。

另外，目前推出的几款智能汽车都是以“期货”的形式发布的，因此其自动驾驶的性能无法体现，现在进行公开测量意义不大。毕竟经过一两年的迭代优化，系统性能肯定会比现在好，车企真的没必要冒这个险。

因此，在没有更进一步的技术突破和更好的营销方向之前，传感器和芯片的硬件堆砌就成了造车玩家展示汽车智能、抓住大众眼球的唯一捷径。

但当大家都在“堆料”的时候，“堆料”只是暂时的商业噱头，很难成为产品真正的核心竞争力。

更何况，豪华的硬件组合并不代表产品优秀。真正的智能汽车，不是靠传感器和芯片的“堆砌”就能实现的。

“堆砌”不是智能汽车的未来。

首先，从技术层面来说，“堆叠”使得硬件之间的耦合问题复杂化。

理论上，传感器的数量和种类越多，汽车能够收集的环境信息就越全面。但在实际应用中，传感器越多越好。

业内曾有人说过，“除了成本因素，不合理的传感器组合也会带来相互干扰。除了传感传感器，车辆还配备了控制传感器、环境传感器等。各种传感器的信号传输、功耗、散热都需要设计考虑。”

而且组件越多，整个系统的故障概率就越高。

安森半导体的高管桑德尔·拜尔娜(sandor Schmidt)曾表示，多个传感器的校准和协调是设计多传感器系统的挑战之一。

传感器供应商日本村田制作所进一步指出，与传感器数量的增加相比，从众多信息中筛选出有效信息并提高其可靠性更为重要。

换句话说，如果能通过算法改进等多种手段，更好地优化传感器组合，控制传感器数量，充分发挥单个传感器的最佳性能，也有可能取得不错的效果。

在业内，坚持用第一原理解决技术问题的特斯拉就是这条路线的践行者。

日前，一向标新立异的特斯拉获得了一项“利用视觉图像数据估算物体属性”的新专利。

这项专利是特斯拉为解决多传感器系统复杂性、成本和输入带宽要求等问题而发明的技术。

特斯拉指出,“随着传感器数量和类型的增加，系统的复杂性和成本也在增加……此外，每个额外的传感器都会增加自动驾驶系统的输入带宽要求。因此，需要找到传感器的最佳配置，在不限制传感器捕获数据的数量和类型的情况下，限制传感器的总数，从而准确描述周围环境，安全控制车辆。"

据称，这项技术可以通过两个神经网络，仅使用图像数据来检测和测量车辆与周围物体之间的距离。这种方法可以增加从图像中提取的数据量，进一步降低特斯拉自动驾驶系统对传感器的依赖。

其次，选择最先进的产品进行“堆叠”，有时并不意味着性能的提升，反而会导致风险叠加。

例如，SAIC R推出的ES33号称采用了中国首家量产的优质4D成像雷达，全球首家量产的Luminar伊里丝激光雷达，以及英伟达首家量产的Orin芯片。

诚然，“初期量产”是标榜产品技术前沿的卖点，但有时也意味着风险。

这种风险不仅指向技术的稳定性，还有第一批量产产品能否及时交付，这也将使整车的生产和交付压力倍增。

更何况现在的“堆砌”多是嵌入硬件。由于目前法规和技术的限制，目前无法启用更高级别的自动驾驶功能。

例如，2022年才交付的蔚来ET7的产品预售页面上注明“交付车辆时可能不会立即使用NAD自动驾驶系统的部分功能，未来将通过远程方式逐步开启相关功能”。

智极预计今年底上市、明年交付的智能纯电动汽车，虽然“到2021年底，具备点对点接管自动驾驶的能力”，但这一功能只有“在法律法规允许、高清地图开放的情况下”才能实现。

换句话说，虽然这些车有大量的硬件投入，但实际上这些硬件的智能功能和价值并不能在短期内完全释放出来。

短期内无法兑现的技术承诺，即便是传感器和芯片的豪华组合套餐“堆砌”，恐怕也难以增加市场的购买意愿。

需要指出的是，软件能够从根本上反映汽车的智能化和性能差异化。

在“软件定义汽车”的时代，软件的核心还是车辆价值所在。

摩根士丹利在一份自动驾驶行业报告中提到，在传统汽车生产中，硬件占整车价值的90%，软件只占10%。但未来软件的价值占比会提高到40%，硬件会下降到40%，剩下的20%由内容决定。

此外，麦肯锡曾经预测，汽车软件市场将以每年9%的速度增长，到2030年，整个市场规模将达到840亿美元。

德勤咨询进一步指出，决定未来汽车差异的将是软件和软件更新迭代带来的性能和功能变化。

或许，硬件“堆砌”只能带来一时的话题，软件才是战时最有力的武器。

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目前“堆砌”是商业上的考虑，但肯定不是技术的未来。

在“软件定义汽车”的时代，如果还以硬件为中心，可能就干脆本末倒置了。

也许当我们陷入“内卷化”，各家都在争一个位置的时候，我们应该沉下心来想，我们现在争的真的是未来智能汽车的核心竞争力吗？

智能汽车的最终形式会是什么？现在还没有定论，但是如果行业的发展仅仅停留在“堆料”上，那么这个问题的真正答案可能永远不会出现。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。堆砌，在PC和智能手机领域，常用来形容在主板或手机上堆砌大量一流配件的现象，以体现产品的差异化和竞争力。

新智佳发现，智能汽车似乎有求于……才会出现这种“堆积”的趋势。其中，环境传感器、芯片等硬件配置成为“堆料”的重灾区。

以最近推出的几款智能汽车为例。

蔚来ET7:传感器共有33个高性能传感硬件，包括11个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和1个激光雷达。芯片方面，搭载4颗全球首创的NIVIDIA DRIVE Orin芯片，运算能力1016TOPS；

智机汽车:传感器有15个高清视觉摄像头，5个毫米波雷达，12个超声波雷达，3个激光雷达；芯片方面，搭载NVIDIA Xavier，可提供30-60TOPS计算能力，NVIDIA Orin X芯片，可提供500-1000+TOPS计算能力。

SAIC漫威R:顶配版拥有28个驾驶高精度传感器，包括11个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波雷达；芯片方面，搭载华为5G巴龙芯片和MobileyeEQ4H芯片的5G双引擎智能处理系统；

SAIC R ES33:传感器共有33个高精度传感硬件，包括12个超高清相机、12个超声波传感器、2个国内首次量产的PREMIUM4D成像雷达、6个远程点云雷达、1个全球首次量产的Luminar伊里丝激光雷达；芯片方面，率先量产应用NVIDIA的Orin芯片，运算能力500-1000+TOPS；可以看到，除了越来越多的传感器和芯片，“首次投放”、“首次量产”、“首次量产应用”等强调配置前沿的字眼也成为智能汽车的卖点和噱头。

诚然，将智能汽车的硬件叠加到目前的顶级水平，也是一种实力的体现。

然而，真正的“智能汽车”真的可以通过“堆料”堆出来吗？我们对智能汽车的想象应该仅限于此吗？

智能汽车陷入“堆料”陷阱

当我们谈论智能汽车时，我们在谈论什么？

早些年，人们对智能汽车的想象更像是从智能手机延伸出来的。

无论是车载信息娱乐系统，还是语音、手势等智能交互，这些技术都和手机的智能逻辑没什么区别。

安信证券曾指出，智能汽车和智能手机一样，都遵循“交互变革-架构升级-生态进化”的发展路径。

目前，由于汽车交互体验逐渐趋同，自动驾驶成果不断涌现和落地，汽车智能化逐渐进入第二阶段，自动驾驶逐渐超越智能交互和车载操作系统，成为承接人们对智能汽车想象的主要载体。

自动驾驶自然成为造车玩家加码的主要目标。

其中，自动驾驶系统性能最直观的体现就是传感器、芯片等硬件配置，可以用数量、计算能力等可量化指标来衡量。

另外，目前推出的几款智能汽车都是以“期货”的形式发布的，因此其自动驾驶的性能无法体现，现在进行公开测量意义不大。毕竟经过一两年的迭代优化，系统性能肯定会比现在好，车企真的没必要冒这个险。

因此，在没有更进一步的技术突破和更好的营销方向之前，传感器和芯片的硬件堆砌就成了造车玩家展示汽车智能、抓住大众眼球的唯一捷径。

但当大家都在“堆料”的时候，“堆料”只是暂时的商业噱头，很难成为产品真正的核心竞争力。

更何况，豪华的硬件组合并不代表产品优秀。真正的智能汽车，不是靠传感器和芯片的“堆砌”就能实现的。

“堆砌”不是智能汽车的未来。

首先，从技术层面来说，“堆叠”使得硬件之间的耦合问题复杂化。

理论上，传感器的数量和种类越多，汽车能够收集的环境信息就越全面。但在实际应用中，传感器越多越好。

业内曾有人说过，“除了成本因素，不合理的传感器组合也会带来相互干扰。除了传感传感器，车辆还配备了控制传感器、环境传感器等。各种传感器的信号传输、功耗、散热都需要设计考虑。”

而且组件越多，整个系统的故障概率就越高。

安森半导体的高管桑德尔·拜尔娜(sandor Schmidt)曾表示，多个传感器的校准和协调是设计多传感器系统的挑战之一。

传感器供应商日本村田制作所进一步指出，与传感器数量的增加相比，从众多信息中筛选出有效信息并提高其可靠性更为重要。

换句话说，如果能通过算法改进等多种手段，更好地优化传感器组合，控制传感器数量，充分发挥单个传感器的最佳性能，也有可能取得不错的效果。

在业内，坚持用第一原理解决技术问题的特斯拉就是这条路线的践行者。

日前，一向标新立异的特斯拉获得了一项“利用视觉图像数据估算物体属性”的新专利。

这项专利是特斯拉为解决多传感器系统复杂性、成本和输入带宽要求等问题而发明的技术。

特斯拉指出,“随着传感器数量和类型的增加，系统的复杂性和成本也在增加……此外，每个额外的传感器都会增加自动驾驶系统的输入带宽要求。因此，需要找到传感器的最佳配置，在不限制传感器捕获数据的数量和类型的情况下，限制传感器的总数，从而准确描述周围环境，安全控制车辆。"

据称，这项技术可以通过两个神经网络，仅使用图像数据来检测和测量车辆与周围物体之间的距离。这种方法可以增加从图像中提取的数据量，进一步降低特斯拉自动驾驶系统对传感器的依赖。

其次，选择最先进的产品进行“堆叠”，有时并不意味着性能的提升，反而会导致风险叠加。

例如，SAIC R推出的ES33号称采用了中国首家量产的优质4D成像雷达，全球首家量产的Luminar伊里丝激光雷达，以及英伟达首家量产的Orin芯片。

诚然，“初期量产”是标榜产品技术前沿的卖点，但有时也意味着风险。

这种风险不仅指向技术的稳定性，还有第一批量产产品能否及时交付，这也将使整车的生产和交付压力倍增。

更何况现在的“堆砌”多是嵌入硬件。由于目前法规和技术的限制，目前无法启用更高级别的自动驾驶功能。

例如，2022年才交付的蔚来ET7的产品预售页面上注明“交付车辆时可能不会立即使用NAD自动驾驶系统的部分功能，未来将通过远程方式逐步开启相关功能”。

智极预计今年底上市、明年交付的智能纯电动汽车，虽然“到2021年底，具备点对点接管自动驾驶的能力”，但这一功能只有“在法律法规允许、高清地图开放的情况下”才能实现。

换句话说，虽然这些车有大量的硬件投入，但实际上这些硬件的智能功能和价值并不能在短期内完全释放出来。

短期内无法兑现的技术承诺，即便是传感器和芯片的豪华组合套餐“堆砌”，恐怕也难以增加市场的购买意愿。

需要指出的是，软件能够从根本上反映汽车的智能化和性能差异化。

在“软件定义汽车”的时代，软件的核心还是车辆价值所在。

摩根士丹利在一份自动驾驶行业报告中提到，在传统汽车生产中，硬件占整车价值的90%，软件只占10%。但未来软件的价值占比会提高到40%，硬件会下降到40%，剩下的20%由内容决定。

此外，麦肯锡曾经预测，汽车软件市场将以每年9%的速度增长，到2030年，整个市场规模将达到840亿美元。

德勤咨询进一步指出，决定未来汽车差异的将是软件和软件更新迭代带来的性能和功能变化。

或许，硬件“堆砌”只能带来一时的话题，软件才是战时最有力的武器。

标签

目前“堆砌”是商业上的考虑，但肯定不是技术的未来。

在“软件定义汽车”的时代，如果还以硬件为中心，可能就干脆本末倒置了。

也许当我们陷入“内卷化”，各家都在争一个位置的时候，我们应该沉下心来想，我们现在争的真的是未来智能汽车的核心竞争力吗？

智能汽车的最终形式会是什么？现在还没有定论，但是如果行业的发展仅仅停留在“堆料”上，那么这个问题的真正答案可能永远不会出现。

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