李东江

5 汽车智能化时代下后市场面临的机遇与挑战

5.1 汽车维修将由“内燃机+变速器+其他”时代向“电池+电动机+其他”时代过渡

汽车智能化时代的开启，汽车的定义正由“交通工具”蜕变为“智能产品”，随之而来的是，一些原本在机械时代和电子时代举足轻重的汽车硬件，在汽车智能化时代渐渐失势。当智能化成为汽车行业潮流后，全球车企只能选择勇往直前。而在这个过程中，很多过去汽车维修行业作为主要维修作业对象的零部件或总成将退出汽车舞台？

比亚迪董事长王传福曾如是说，“汽车智能化的基础是电动化”。汽车智能化的底层技术，如计算机技术、通信技术、互联网技术等，无一不依赖电能的持续稳定供应，因此，智能汽车首先需要配备电池。相较电动机，内燃机极难实现电控，并不符合自动驾驶等智能化趋势。既然车辆已经配备电池，索性“一不做二不休”，以电驱动取代燃油驱动，进而支撑汽车智能化。电动化在为汽车带来智能化曙光的同时，也为传统汽车4大组成部分——发动机、底盘、车身、电气设备布置了一道必答题：是被淘汰，还是被改造？这里首当其冲的，无疑仍是发动机与变速器。过去，发动机是汽车的心脏，其决定了汽车的动力性、经济型、稳定性等；变速器通过改变传动比，帮助发动机发挥更好的动力性能，以适应不同的行驶速度与条件。但在汽车实现电动化转型之后，发动机与变速器“同生共死”，将一起走向“汽车博物馆”。

将被淘汰的不止是发动机、变速器等内部硬件，当汽车智能化时代来临之后，一些与消费者“亲密接触”的外部硬件也将“一去不回”。首当其冲的是中控物理按键。正如实体按键手机被触控手机全面取代一般，物理按键中控正被“一块屏幕”取代，第一家吃螃蟹的车企是特斯拉。2012年以前，汽车中控以实体按键为主，在中控台布局中，控制音乐、空调等多种功能的实体按键密集分布，如何将按键布置得既美观又实用，成为内饰工程师最头疼的事。而当特斯拉Model S车在2012年携一块大屏幕惊艳亮相时，汽车中控进入一个新时代。越来越多的车企开始以“一块屏幕”为荣，其中新能源车企尤为激进，实体按键已走向末路。其次是转向盘、加速踏板、制动踏板等与自动驾驶息息相关的部件。SAE Inernational（国际汽车工程师协会）将自动驾驶分为5级，其中L5级别的全自动驾驶由行车电脑自动控制，不需要人类操作，因此汽车将去除转向盘、加速踏板、制动踏板等人类用于驾驶汽车的部件。早在2013年2月份，丰田就曾展示过无转向盘的FV2概念车；2018年3月，大众也曾推出过无转向盘的四门电动轿跑I.D.Vizzion概念车。而对于部分习惯使用强动能回收模式的电动车驾驶人而言，单踏板操作已经成为驾驶人的日常使用习惯之一。

除了以上的“大物件”，一些“小物件”也正在离开有车人的生活，并将越来越少见。以车钥匙为例，“无钥匙进入”已经成为当下大部分汽车都搭载的功能。当然，目前大部分“无钥匙进入”实际上是以智能钥匙替代机械钥匙，但诸如特斯拉等车企，已实现利用智能手机APP打开车门、起动汽车等，汽车钥匙的价值正被削弱。

虽然很多硬件在未来汽车上注定要消失，但亿欧汽车认为，一味鼓吹硬件消失并不合理，绝大多数“大限未至”的汽车硬件在相当一段时间内将得到保留。首先，电驱动在短时间内并不能完全取代燃油驱动，这主要是因为新能源汽车体量仍然偏小，并且其仍不够经济环保。据英国汽车调研公司Jato Dynamic数据，2018年全球汽车销量为8 600万辆，其中纯电动车销量为126万辆，仅占总销量的1.5%。据德勤分析预测，2030年全球新能源汽车销量将达到2 100万辆，仍属于“少数派”，燃油车仍将占据大部分市场。2019年6月补贴退坡后，我国新能源汽车市场遭遇重创，自7月至11月销量同比5连跌。其次，完全自动驾驶在短时间内仍难以实现。2019年3月，大众商用车负责人托马斯·塞兰德曾表态：大众要想掌握更高级别自动驾驶技术仍需5年。其实他的判断代表了绝大多数汽车行业人士对完全自动驾驶落地日期的看法——人们还需要等上5年～10年的时间，甚至更久。

笔者认为，发动机、变速器等与燃油车“紧密捆绑”的部件，将同燃油车一起保持“顽强”生命力；转向盘等与自动驾驶相斥的部件，将因为完全自动驾驶的“缺席”得到保留。而中控实体按键、钥匙等部件，在汽车智能化时代伊始就处于被淘汰的边缘，随着汽车智能化程度加深，或将越来越少见。因此，对于汽车维修行业从业人员而言，其知识和技能结构将发生根本性转变，无法适应汽车智能化时代的汽车维修从业人员将被淘汰出历史舞台。

5.2 汽车维修将由“硬件维修”时代向“软件维修”时代过渡

拉斯维加斯CES曾是家电行业展览会，如今展出的大部分产品均包含AI、5G等技术。汽车行业与家电行业类似，正从单一制造范畴朝智能化方向不断发展。在汽车智能化的浪潮中，汽车行业的话语权正被重新分配——机械为下，智能为上。以上汽为例，自2014年7月与阿里巴巴签署战略合作协议以来，二者围绕斑马共同推进汽车智能网联化。随着2019年8月双方重组斑马网络与YunOS，上汽选择“放飞”斑马，阿里成为最大股东，这背后是传统车企的无奈。

汽车智能化的关键技术是ADAS（Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统）与V2X，前者的核心是传感器、芯片与算法，后者不仅要求车辆本体的“进化”，更讲究车、路、人等相互协同，这些都在传统车企的能力范围之外。为实现汽车智能化转型，车企不得不寻找IT与互联网巨头的帮助，但后者的目标往往不局限于一家或几家车企，而是万亿级别的汽车智能化市场。因此，车企在寻求帮助的同时，也在失去话语权，这与传统汽车生态链中“车企为大”的形态格格不入。无论如何，在汽车智能化时代下，车企无疑正迎来一个新的转折点。

在汽车行业向出行服务和智能化转型的大趋势下，新的智能功能和服务需求几乎每个月都需要更新，一系列重大事件表明软件定义汽车已经成为业界共识，传统的分布式汽车电子电气（EE，Electronic&Electrical）构架越来越难以为继。为了适应行业汽车智能化重塑的大趋势，提升开发效率，一场深刻的构架变革正在酝酿，汽车行业正在沿着当年PC和手机行业走过的路径迈向智能时代，这背后将折射出巨大的行业变局、技术挑战与应对措施，智能汽车EE构架正从分布式走向集中式，其终极形态将是超级中央计算机。过去一谈汽车的核心技术就是发动机、变速器，但是在汽车智能化时代，一谈核心技术便是芯片、操作系统和应用软件。例如，2019年，特斯拉发布其完全自动驾驶Hardware 3.0硬件，并宣布推出其首款自动驾驶芯片FSD。此前，自动驾驶芯片作为智能化的核心器件，其市场基本被英伟达和Mobileye两大巨头垄断，主机厂在与其合作博弈中处于极大劣势。特斯拉自研芯片成功，成为汽车行业唯一一家拥有自己芯片的公司，打破了这一博弈平衡，改写了游戏规则。从技术角度看，FSD的成功推出足以令其领先同行至少3年，可以说是其最重要的技术创新。苹果在智能手机的成功表明，依靠供应链无法建立优势，拥有自研芯片、操作系统及应用软件才是王道，特斯拉无疑是苹果的好学生，马斯克把IT的基因编辑到特斯拉身上，通过自研自动驾驶芯片，配合数量最大的车队提供海量数据，其人工智能算法与应用软件的迭代速度将比竞争对手快得多。通过电子电气架构的集中化，特斯拉将汽车的软件开发内化，将汽车底层硬件标准化和抽象化，此举让特斯拉通过软件定义汽车和创新变得更容易。以 2019年初特斯拉发布的Sentry（哨兵）模式和Dog（狗狗）模式，Twitter用户乔希·阿奇利（Josh Atchley）问马斯克，他能否实现一种“宠物狗模式”功能，即播放音乐，打开空调，屏幕上显示着“我很好，我的主人会回来的”。对此，马斯克只是简单地回答：“可以”。此外，另一位用户建议将车内温度也显示在屏幕上，马斯克似乎很喜欢这个想法，他在推特上回复说，“正是如此”。马斯克简单回复后就可以内部推动执行了，换在以前，特斯拉的工程师需要去找相关的供应商逐一问一遍是否愿意接受变更，供应商们或许迫于压力，同意更改，但是需要长达半年的变更周期和天价的设变费用，而这一切假设可能是最理想的。特斯拉从Autopilot 1.0到3.0的进化，都是沿着功能集中化，资源共享化的道路前进，而软件版本已经迭代到V10，则体现了特斯拉软硬件解耦，通过软件定义汽车的实践。对于消费者来说，每一次OTA系统升级都会带来新的体验，就不会感觉到这辆车会过时。最近通过OTA升级发布的Sentry（哨兵）模式和Dog（狗狗）模式非常生动地体现了这一点。特斯拉通过OTA升级直接将Model 3的制动距离优化了6 m的案例就是最好的例证，这在传统汽车开发流程中是无法想象的。凭借FSD芯片、强大的软件进化能力，以及海量真实数据驱动的性能迭代闭环，特斯拉重新定义了智能汽车时代车企的核心竞争力，已经成为智能汽车技术的引领者，无论是OTA，还是车载中央计算机构架，到其激进的Autopilot辅助驾驶功能，无不是业界的标杆。

汽车智能化是未来品牌差异化的核心要素，其主要是通过增加软件功能来实现。软件的后部署将是大势所趋，这意味着，多数软件功能将是在汽车出厂之后交付的，软件迭代OTA将是新常态。这一趋势对于出行服务运营商来说尤其重要，各种不同的场景服务需求都需要通过现有车队的大量升级来满足。来自麦肯锡的分析显示，软件在D级车（或大型乘用车）的整车价值中占10%左右，预计将以每年11%的速度增长，到2030年软件将占整车价值的30%。

汽车维修行业过去一直都是处于“硬件维修”时代，随着汽车原材料、汽车零部件加工技术、汽车装配工艺、汽车运行材料等的技术进步，以及道路条件的大幅改善，汽车传统机械装置（像发动机、变速器等）的故障概率在大幅度下降，其维修作业内容由过去的“以修为主”转向了现在的”以养为主”，而随着汽车智能化时代的到来，汽车维修行业工业人员熟知的传统机械装置或总成（像发动机、变速器等）逐步消失，而汽车智能化装备却在不断增加且智能化程度越来越高，而汽车智能装备的维修技术恰恰是以传统维修行业从业人员十分薄弱甚至空白的软件维修，这将对汽车维修行业是一个极大的挑战，今后不懂软件维修的汽车维修行业从业人员将逐步被淘汰出局。

图2 汽车EE构架发展趋势

5.3 汽车维修将由“人工维修”时代向“智能维修”时代过渡

现在，汽车维修技术人员在对车辆进行诊断的时候，都是汽车维修技术人员依据汽车出现的故障现象，用故障检测仪对各个系统进行扫描，读出相应的故障代码和数据流，人工分析故障代码和数据流，从而判定车辆的故障所在。

而智能汽车EE构架从分布式走向集中式（图2）的终极形态将是4个轮子上的超级中央计算机。今后以服务导向的系统构架（SOA）将成为主流，这需要为软件提供高性能实时计算平台，计算集中化将催生真正的汽车大脑——超级中央计算机。伴随着计算集中化，便产生了一个新的概念——区控制（zone control），这与目前流行的域控制器概念不同，区控制模块没有高级功能决策权，只是完成执行器、传感器、诊断及传统I/O的连接汇总，类似于PC中的南北桥。拿军事打个比方，域概念就像是按照职能划分海陆空三军（电源域、底盘域、娱乐域、安全域），并且各自有独立的作战权，但不能彼此共享资源，而区概念则是按照战区进行组织划分，与中央计算机形成联合作战司令部+战区的概念，协同性和执行效率将得到质的飞跃。在这样的构架下，决策通常都是由中央计算机来发出，但也有例外，比如AEB（紧急制动）功能是最重要的ADAS功能，一旦前向智能传感器发现前方有障碍而且即将发生碰撞，可不经中央计算机决策指令，直接启动执行机构进行制动，或者在2台中央计算机都出现故障时接管制动执行器，从而提供更高的安全冗余。在特斯拉Model 3车的EE构架中，域控制器的概念已被区控制所替代，整个构架分为自动驾驶（Autopilot）及娱乐控制模块（相当于中央计算机）、右车身控制器（BCM RH）和左车身控制器（BCM LH）等3大模块。在未来，汽车将不是一个功能固化的产品，而是一个持续进化的机器人，在汽车整个生命周期内，硬件平台需要持续支持软件迭代升级，这意味着，必须打造一个开放的、工具链完善的、拥有强大算力保障的计算平台，为各种软件功能提供充足的算力储备。

面向服务的架构（SOA架构）还将产生硬件抽象层（HAL）的概念，硬件不再由某个功能独享，而是被抽象成软件/服务可以共享的资源。例如，一颗前视摄像头过去可能只为AEB/ACC服务，但现在，任何功能都能调用该前视摄像头。HAL可以看作支撑软硬件解耦的资源池。例如，随着SOA构架的发展，一个独立的感知层将会出现，将各个传感器抽象为可被各种应用（无论是人机交互还是ADAS /自动驾驶）调用的资源，而且将原始数据（比如摄像头的每一帧图像）转化为语义信息的工作，相当程度上在区（Zone）上就可以完成，降低对中央计算机的算力需求，并提升数据处理的实时性。简单来说，就是在区上做感知智能，在中央计算机上做认知智能。功能安全是智能汽车面临的最大挑战之一，如果按照分布式的构架，为每个功能增加独立的安全冗余硬件，简直就是一场成本灾难，但基于SOA和HAL的新设计构架，可以将所有的硬件资源与应用打通，构架师将有更多的安全路由选择，并且可以扩大安全冗余的资源纵深，充分复用各种硬件资源。

在未来，车企可能只会开发一个电动汽车平台，覆盖低端车型、中端车型和高端车型。传统的内燃机受限于机械结构，需要有很多平台，但EV不一样，底盘设计没有太多限制，因此可沿用一个统一的E/E构架，这就是平台标准化，这样很可能会出现类似PC行业的Wintel平台，进而形成一个面向智能汽车的生态系统，这一通用平台将被大多数厂商采用（类似的故事曾在手机行业上演，从功能机时代向智能机时代转变的过程中，先后涌现了塞班和安卓这样的通用平台）。

从技术上讲，中央计算机-层-区的概念将建立起智能汽车的新构架。区是局部控制、感知与执行单元，层是按照职能划分的资源池，中央计算机是真正的决策大脑，面向应用与服务，调用各层资源，执行高级决策，由区控制单元执行决策或完成态势感知任务。

基于这样的概念，今后车辆出现故障之后，由于所有的数据均由超级计算机统筹，哪些数据正常，哪些数据不正常，超级计算机十分清楚，在车辆出现故障之后，只要打开车辆的诊断功能，超级计算机便能“智能地”将数据分析的结果和故障维修方案呈现出来，无需汽车维修技术人员进行任何分析，便能确定车辆的故障所在，从而是汽车维修由“人工维修”转向“智能维修”。

5.4 汽车维修将由“修理厂维修”时代向“数据中心维修”时代过渡

汽车智能化时代，智能汽车在行驶过程中，时刻对各种运行数据进行分析，并通过网络自动上传至“数据中心”，当车辆出现异常状况时，故障数据也一样上传至“数据中心”，“数据中心”依据故障数据分析结果，便可以通过网络以软件更新或数据迭代的方式对故障车辆进行修复。当智能汽车出现硬件故障或需要维护的时候，“数据中心”在“指挥”汽车到通过验证的维修点进行硬件维修或维护的同时，维修所需要的相关硬件便以物流的形式送达对应维修点，维修点只要按照智能汽车提供的维修方案进行更换即可。

克莱顿·克里斯坦森在其经典《创新者的窘境》中提出了“破坏性（Disruptive）技术”的概念，破坏性创新往往都是行业外的新玩家发起，从边缘市场切入，抓住边缘用户，使产品从小众变为主流，从而颠覆行业格局。历史上，在钢铁、电脑、手机行业都曾上演过类似的故事，当年苹果切入手机行业时，推出的手机完全达不到诺基亚的抗摔标准，但依然凭借用户体验干掉了诺基亚。当智能化浪潮从IT行业延伸到汽车时，我们将看到相同的故事正在上演。2019年5月，华为宣布成立智能汽车解决方案事业部，强调自己不造车，而是定位世界级Tier1供应商，通过ICT技术（Information Communication Technology，信息通信技术）为合作伙伴提供车联网相关解决方案。无论是苹果、英特尔、高通、三星还是华为，他们大举进军汽车行业的逻辑，绝非简单的复制，而是将自身的IT基因与汽车固有的基因进行新的编辑，进化出新物种。