特斯拉：賣車不需要賺錢，交個朋友！

        特斯拉雖然走漸進式自動駕駛路線，但本質上它又與傳統車企截然不同。它踏出了一條以前沒有人走過的路——制造由軟件定義和數據驅動的智能汽車。

        說到這里，就不得不提及特斯拉CEO馬斯克和他極力推崇的“第一性原理”。

        馬斯克認為，思考問題要從本質出發，而不是去和別人比較。如果你總是和別人比較的話，那么你只能產生細小的迭代發展；如果說一層一層地剝開事物的表象，看到里面的本質，然后再從本質一層一層往上推，最后也許就能產生顛覆性的創造力。

        對于自動駕駛，他的思考邏輯是這樣的：既然人類能夠利用眼睛和大腦駕駛汽車，那么只要給汽車配置視覺設備和運算系統，汽車也能夠實現自動駕駛。

        于是，馬斯克堅信想要加快自動駕駛技術研發，就必須走快速糾錯、快速迭代的漸進式打法。哪怕在變革式自動駕駛公司投資最火熱的那兩年，他也無動于衷。

        為了滿足快速迭代需求，特斯拉的Autopoilt自動輔助駕駛系統（簡稱AP系統）在設計之初就采用了硬件先行、軟件更新的原則，硬件通常兩三年更新一次，軟件更新頻率則要高得多，快則一兩個月，慢則數個月。

        就拿現在的特斯拉Model 3（詢底價|查參配）來說，這款車其實已經安裝了支持L3級自動駕駛以上的硬件（官方稱滿足全自動駕駛，對此我們保留意見），但即便花6.4萬元選裝完全自動駕駛能力，其功能也并不是全部解鎖的，需要隨著算法優化進度，以OTA在線升級的方式一步步推送給用戶們。

        這種“軟件定義汽車”的最大魅力或者最大意義在于，用戶擁有的是一臺越來越聰明的車子，相比絕大多數傳統汽車隨著時間推移不斷喪失價值，二者形成了鮮明的對比。而這，也是特斯拉的顛覆性所在。

        這家公司目前的商業邏輯就是一邊牟足勁降低成本和售價，把車子打造成不賺錢的基建設施，一邊讓自動駕駛系統或者其他軟件服務成為產生高額利潤的動能。

        換句話說，車子就是特斯拉商業模式的根，而軟件與數據則是魂。

        當下特斯拉對“根”的要求是野蠻生長，搶占更多銷量份額，所以可以看到，他們并不急于提升車子的做工與品質，壓低成本才是當務之急；但對于“魂”，他們絲毫不懈怠。

        因為馬斯克很清楚，“根”是可以被復制的，而“魂”則決定了未來成為行業寡頭的潛力。就如同智能手機產業鏈里，主流手機品牌有多個，操作系統只有兩個。

        蘋果靠IOS系統收“蘋果稅”已經賺得缽滿盆滿，谷歌也打算開始收“安卓稅”，這種躺著的賺錢方式，任誰都會眼紅不已。馬斯克本人所惦記的，無非就是依托智能汽車，讓公司將來也可以光明正大收“特斯拉稅”。

        特斯拉最大的底氣來自于自家的Autopoilt自動輔助駕駛系統，這套系統不僅在目前的漸進式自動駕駛中處于領先水平，而且最為核心的芯片和算法完全獨立自主。

        系統所采用的FSD芯片除了常規CPU、GPU外，還包含兩顆分別負責深度學習和預測的NPU，它們會通過收集用戶行駛數據、學習用戶行為而不斷升級，讓自動駕駛的可靠性潛移默化地提高。

        如今在Autopoilt自動輔助駕駛系統的神經網絡訓練大閉環里，特斯拉工程師們使其很大程度上實現了自動化。

        比如標記過程是經由多種傳感器聯合完成的，這樣可以大幅度降低人工成本并且提升效率；算法更新過程則是通過標準的OTA流程完成，這可以不斷將優化升級的智能特征部署到已經更換硬件的車上；更進一步，特斯拉還采用獨一無二的“影子模式”，可以在自動駕駛系統關閉的情況下，捕捉大量人類司機的正確駕駛判斷。

MIT研究人員對Autopilot 累計里程數據的跟蹤和預測

        目前全球70多萬特斯拉車主每天為特斯拉提供超過2000萬公里的里程數據，接下來，隨著Model 3的持續熱賣，數據累計必然更快、更多。這樣一來有助于Autopoilt自動輔助駕駛系統的用戶體驗長時間領先下去，甚至有朝一日像蘋果IOS系統那樣無出其右。

        毫無疑問，特斯拉已經在“陽光大道”上一路狂奔。而這種瘋狂壓低硬件價格，鐵了心要靠自動駕駛以及其他軟件賺錢的策略，對于傳統車企來說是致命打擊。

        在汽車智能化這種必然的歷史進程之中，傳統車企被打擊避免不了，絕大多數決策者都深知這一點。于是，許多傳統車企以及新勢力造車企業，都或多或少地效仿特斯拉，抓緊提升軟件能力來武裝自己。前者是為了保住行業地位，后者則是為了踏上行業動蕩時期的混亂階梯。

        豐田作為傳統車企的老大，在一定程度上是認可特斯拉這種自研并快速迭代的漸進式自動駕駛技術路線的。雖然曾經花5億美元投資了Uber的變革式自動駕駛公司，但更大的寄望還是在于自研。

        2018年3月，豐田便與電裝、愛信共同出資28億美元成立了TRI-AD，并請了前谷歌人工機器人業務總監詹姆斯·庫夫納出任CEO，目的就是研發全面集成的、高質量的自動化駕駛軟件。

        2018年6月，豐田宣布向東南亞最大的打車公司Grab投資10億美金，獲得大約10%的股份。豐田可以在Grab運營的汽車上安裝數據收集設備，為自動駕駛算法研發積累數據。

        2019年7月，豐田汽車與電裝宣布將成立一家合資公司，主要任務是研發自動駕駛芯片和智能汽車所需要的傳感器。

        大眾的轉型意志更為強烈，他們認為盡管自動駕駛決出勝負還為時尚早，但必須將軟件能力控制在自己手里。

        2018年，赫伯特·迪斯上任集團CEO不久之后，監事會便同意在電動化、自動駕駛、出行服務和數字化領域投資440億歐元（502億美金）。

        眼下，大眾在自動駕駛領域也是“兩條腿走路”。一邊與福特結盟，掏出26億美金投資后者旗下的變革式自動駕駛初創公司Argo.AI ，另一邊又在內部分拆出一家名為Volkswagen Autonomy（縮寫為 VWAT）的公司。

        VWAT工作重點是自動駕駛系統工程化和產業化，要打造集團旗下所有品牌可以使用的標準自動駕駛，對標特斯拉Autopoilt自動輔助駕駛系統。

        至于新勢力造車企業們，那就更不用說了，特斯拉簡直就是其前進的榜樣。特斯拉的發展歷程對他們來說，可借鑒程度顯然更高。

        從現實角度而言，漸進式自動駕駛是一條堅持理想、順便賺錢、穩扎穩打的實用路線，只是過程中不得不時刻提防著來自汽車制造行業外的“野蠻人”的入侵。

        哪怕強如特斯拉，也是有所顧慮。但相信只要L4級自動駕駛普及時間拖得足夠久的話，笑到最后的可能就是堅守住“第一性原理”和漸進式自動駕駛的馬斯克。

        像豐田和大眾這種財力雄厚的傳統車企，之所以要自研漸進式自動駕駛和投資變革式自動駕駛同步進行，不外乎就是為了分散未來的風險。 

        對于實力欠缺的普通車企們，當下的最優解是先掌握算法優化和數據應用能力。在L2級自動駕駛時期，由于算法的不同，輔助駕駛系統之間的體驗都已經有明顯高低之分，接下來L3級自動駕駛和L4自動駕駛時期，這種差距只會更大。

        就像同樣搭載安卓系統的不同品牌智能手機一樣，它們的操作體驗存在著差異，當硬件水平趨同時，這些差異便起到至關重要的作用。（圖/文/攝：太平洋汽車網 朱仕永）