文 | 連線出行，作者 | 布谷，編輯 | 子夜
在新能源汽車的角逐中，以“智能化”為賽點的下半場已經來臨。
近期，科大訊飛聯合上汽成立星河智聯汽車科技有限公司，其經營范圍主要涵蓋軟件銷售、軟件開發、人工智能行業應用系統集成服務、智能車載設備銷售等。
這也意味著，智能語音識別正在進入汽車領域。
汽車智能化發展到現在，各類的車展、云路演，上到汽車零部件的供應商，下到各路汽車經銷商，都把“智能化”掛在嘴邊。
特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾經說過：“智能汽車上路行駛的時間比多數人預料得要更快。”
各大車企的智能化方案已經走出了實驗室，特斯拉和國內造車新勢力的三大代表，蔚來、理想、小鵬都已經擁有了自己的智能駕駛技術方案。
一眾傳統汽車品牌，像比亞迪、吉利、上汽、廣汽在汽車智能化上也都有布局。
除了這些車企，互聯網科技企業也已經磨刀霍霍，在他們看來，汽車智能市場規模很大，是一個誘人的流量入口。
不過，回歸現實，汽車智能化并不是一件容易的事，5G、云計算、大數據都具有較高的門檻，在具體的零部件上，還有各類的傳感器和芯片，其種類之多也不單單是技術層面的問題，更需要整個產業鏈的深度整合。
一項智能技術、一枚零件可能集成了數十種研究成果，其中一部分零件甚至還處于依賴海外進口的階段。
例如前陣子引起廣泛關注的汽車“缺芯”事件，就揭示了汽車產業真實的現狀，在零部件上，車用元器、電容電阻、芯片等核心二級件和原材料，90%受制于海外；汽車電子方面，外資供應商占據了85%的份額。
汽車智能化的發展，不僅需要承擔產業升級的任務，還要實現汽車關鍵技術自研自產。
無論是科技巨頭，還是汽車巨頭，都在尋求突破，并企圖爭奪到更多的市場。
誰在搶灘汽車智能化市場？
自華為割售榮耀以來，華為造車的言論就甚囂塵上，不過回顧華為輪值董事長徐直軍2019年的發言，已經明確了華為的重點本身并不是在汽車。
徐直軍表示，“我們不會造車，但會通過技術來幫助客戶造好車。”
汽車智能化的市場有多大？
徐直軍表示，“未來汽車價值的構成70%不會在傳統的車身、底盤上，而是在自動駕駛的軟件，以及計算和連接的技術上?！?/p>
摩根士丹利在一份自動駕駛產業報告中也提到，目前的整車價值中硬件價值占據了90%，軟件占據了10%，未來整車價值硬件價值將下降到40%，軟件價值上升到40%，內容價值增加到20%。
今年2月，十一部委聯合發布了《智能汽車創新發展戰略》，文件指出到2025年中國標準智能汽車的技術創新、產業生態、基礎設施、法規標準、產品監管和網絡安全體系基本形成。2035-2050年，中國標準智能汽車體系全面簡稱、更加完善。
中信證券也表示，2023-2025年科技公司主導的L4-L5商用車有望量產，2025-2030年，乘用車智能駕駛滲透率將會從50%提升到80%。
這些數據表明，伴隨乘用車智能化的滲透率不斷提升，設備智能化程度不斷提升，汽車的智能化已經演變成核心競爭力，誰能夠掌握智能技術的制高點，誰就能占領更多市場。
因此，國內外都已經掀起了汽車智能化的浪潮。
車企中除了特斯拉和國內造車新勢力，比亞迪、上汽、廣汽、一汽等傳統車企也已入局，即便如前些日子炮轟新能源汽車的豐田掌門人豐田章男，其執掌的豐田汽車在智能化的賽道，也并沒有放棄探索。
一眾互聯網科技企業也不甘落后，百度已經推出了Apollo智能駕駛汽車；阿里聯合上汽、浦東張江高科推出智己汽車；騰訊通過日立制作所切入車聯網、大數據這類后端智能平臺；華為提供ICT技術賦能汽車升級。此外小米、滴滴、科大訊飛等已經涉足造車業務。
近期蘋果入局造車更被視為最大的攪局者，據臺灣《經濟日報》報道，蘋果公司的首款電動汽車已經在美國加州路上測試，將于2021年9月發布。
汽車智能化已經成了行業的標桿，盡管腥風血雨，入局者仍要廝殺到底。
汽車智能化的難點
汽車智能化首要的難點，在于技術難題。
智能網聯汽車用到的技術有很多：高級語言程序設計、數據結構和算法分析、智能駕駛原理、嵌入式系統、信號和信息處理、云端通訊技術、人工智能原理、電路分析和電子技術。
一項技術已經很復雜，況且每一項研究成果背后可能包含數十種技術，當下的智能車企很難完成所有的硬件研發和智能技術。
另外，如大數據、5G、云計算，必須依賴于足夠的數據場景和基礎設施建設，這對于大多數企業來說是很難實現的事情。
正因此，國內的入局汽車智能化的多采用“術業有專攻”的方式：阿里和騰訊的云計算能力強勁，依托云計算可以實現切入汽車出行的數據處理，實現優化出行路線、智能化管理車隊、遠程調配自動駕駛等功能；
華為的ICT技術毋庸置疑，特別是在大數據基礎設施、存儲、分析等領域，華為是業界的標桿，如最近推出的Hicar，華為車載智慧屏。
對于一些企業，本身并不具備基礎設施的研發實力，它們會選擇更加聚焦的方式，如在2B領域選擇限定場景商用車如叉車、物流車，在2C領域會選擇和景點合作推出旅游觀光車。這種細分賽道的選擇讓汽車智能化市場在干流（乘用車）充沛的情況下，盡可能分化支流，豐富了中國的汽車領域的智能化市場。
但近幾年來不論是造車新勢力也好，傳統汽車轉型也好，汽車智能化的市場突然爆發，創業公司林立，供給側也涌現了很多智能化解決方案，激光雷達技術、智能停泊技術、人機交互技術都是其中的一部分。
這引發了汽車智能化的另一個問題——產業整合。
東風汽車副總裁陳昊說到，目前的智能汽車技術并未穩定下來，由于各家智能汽車技術路線的選擇差異，當前市場存在一定的泡沫期。
眾多公司給出了多樣的智能化技術方案，但都并不完全適應市場。
行業雖然多點開花，不過呈現的多是“散兵游勇”的局面。
這也就意味著，汽車智能化市場雖然大，但是分到每個企業手里的營收有限，而研發成本卻高企，很可能成為壓死眾多企業的稻草。
如果沒有大規模的市場份額，營收覆蓋不了成本，企業也很難走遠。
這個問題的解決，一方面可以通過產業鏈的深度合作，利用彼此的技術優勢降低研發成本，這也是大多數傳統企業選擇的道路。
如今年11月，長安汽車董事長朱華榮正式宣布了長安汽車、華為、寧德時代之間的合作，其中寧德時代是動力電池系統的供應商，為新能源應用提供解決方案，華為是ICT（信息與通信）基礎設施和智能終端提供商，通過不同產業鏈合作，推進汽車智能化。
另一方面，則是通過強大的自研實力，獲得市場的認可從而抬升溢價能力。
如特斯拉，除了一部分MCU芯片，電池系統對外采購，其自身OTA系統，FSD芯片，包括搭載在這些系統和芯片商的算法體系都采用自研，特斯拉也在這些領域深耕多年，其技術獲得行業的認可，這也為特斯拉系列車型的量產和溢價銷售打下基礎。
決勝之年來了
面對新能源汽車領域的競爭，小鵬汽車創始人何小鵬直言到，隨著未來補貼的逐步退出，新能源汽車進入“硬碰硬”的時代，智能化將會是決勝的關鍵。
新能源汽車市場的爭奪中有兩條戰線，第一條是以電池、電機、電控等電力供應設備為基礎的能源之戰，這部分器件提供是養料，決定了新能源汽車的基礎前提。
第二條是以無人駕駛、5G為方向的智能化，在實現萬物互聯、自動感知中，它提供的是未來的想象力。
隨著國內充電樁基礎設施鋪設完畢，國家在新能源器件國產化替代的努力，產業鏈已經趨于完善和成熟，比亞迪、寧德時代、北汽新能源等企業成為國內三電（電池、電機、電控）技術的重要供應商。
人們的目光也從三電技術轉向了智能化場景，在對新能源汽車未來的想象力上，誰能真正實現商用落地，打造名符其實的產品，誰就擁有硬實力。
這方面，國內新能源車企也和特斯拉碰撞出激烈的火花。
目前，國內新能源車企的自動化技術的研發上相對于特斯拉起步較晚，難以做到像特斯拉一樣，在硬件和軟件上掌握自主研發權。
比如蔚來、小鵬、理想，實際上都在借鑒特斯拉。
如今特斯拉已經自研汽車芯片，而蔚來使用的是特斯拉前合作伙伴Mobileye的芯片、小鵬使用的是英偉達為特斯拉研發的Xavier芯片、理想自動駕駛的視覺算法也使用的是Mobileye的打包解決方案。
這也造成了國內汽車智能化相比于特斯拉慢半拍，其他的部分傳統車企也是采用和第三方，如與阿里、華為、科大訊飛合作的形式補足短板。
不過，伴隨著國內新能源汽車技術上的彎道超車，這一局面正在改變，轉折點也正在到來。
特斯拉炮轟小鵬汽車激光雷達技術成為一個標志節點。
在小鵬汽車的一場發布會上，何小鵬宣布在2021年將激光雷達技術應用到最新量產車上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克對這一事件的評論是，他們有特斯拉舊版軟件，但沒有我們最新的神經網絡計算機。
何小鵬也絲毫不客氣，他發文道，“造謠早就證明是無法打敗競爭任何對手的。明年開始，在中國的自動駕駛方你要有思想準備被我們打得找不著東，至于國際，我們會相遇的” 。
對激光雷達技術的態度，已經成了特斯拉的其他新能源汽車企業，在智能化技術上的爭論的焦點。
在新能源汽車對環境感知技術上，其中一種是激光雷達技術，另一種是視覺算法為主導，兩種技術的較量爭論已久，何小鵬和馬斯克“互懟”的根本是“傳感器+算法”強還是激光雷達技術強。
伴隨技術發展，成本下降，激光雷達技術有一定優勢。
國內的激光雷達技術上看，今年8月大疆已經宣布可以量產千元級別的車用激光雷達，適用于L3、L4級別自動駕駛；華為入股了南京芯視界，布局固態激光雷達芯片。國內汽車智能化技術的完善給造車新勢力以底氣。
未來，這種硬碰硬的技術比拼，還會更加激烈。
國內汽車芯片的布局已然加快了演進：聞泰科技收購安世半導體，打入了汽車功率半導體；韋爾股份收購豪威和思比科，進軍CMOS圖像傳感器；北京君正收購 ISSI，入局汽車級存儲芯片；四維圖新收購杰發科技，投入車載MCU領域。
國內汽車芯片的整合潮也有望進一步推動車規芯片的發展，而在硬件基礎之上的軟件研發也正在快速進行。
目前，在新能源汽車智能化技術上，已經至少有19家企業宣布，新搭配智能化技術的車型將在2021年面世。隨著國內各大技術產品的推出，2021年也將成為新能源汽車智能化技術的“硬碰硬”元年。
