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行泊一体 Tier1 猛攻「性价比」,逼退车企「全栈自研」防线

洁萍 新智驾 2023-05-09

一边分解,一边重生。


作者 | 洁萍

编辑 | 文靓

所有人都有共同的期望和热烈的眼神,大家都想找到不变的东西,但现在恰恰是变和不变交织的阶段,变化实在太快了。

今年是行泊一体方案量产落地的大年。

也是油车价格战厮杀得格外狰狞的一年。

这厢春江水暖磨刀霍霍向鸭羊,那厢为求自保忍痛削肉走钢索。

大降价+智能化趋势,二者结合起来看,也行泊一体方案的商业化提供了巨大的市场空间,一做行泊一体方案的业内高管甚至拍拍胸脯自信地说,“未来行泊一体方案会成智能汽车标配”。

这两年行泊一体方案上车节奏愈加火热,一些有所涉猎的Tier1们陆续展露头角,泛涌的能量产生了新的效应——

有着不同诉求的OEM们和有着不同能力的行泊一体Tier1们,碰撞出了各式灵活的合作模式。

我们明显感觉到,相比于前几年主机厂们不管三七二十一纷纷嚷嚷着要全栈自研智能驾驶解决方案的风气,如今主机厂们正渐渐回归理性、回归到产业分工上面。



成本更低的“行泊一体”

先来聊聊什么是“行泊一体”。

行泊一体出现在汽车电子电气架构由分布式向集中式演进的过程中。

在传统的分布式架构中,L0-L2 级别 ADAS 方案多由 4-5 套 ADAS 子系统构成,每个子系统通常以一体机的形式执行具体功能(有独立的传感器 +ECU(MPU+MCU)+算法),子系统之间相对独立。

ADAS分布式的四大子系统一般包括前向ADAS系统、侧后ADAS系统、泊车辅助功能、全景环视系统。

“从架构上看,汽车从L2级别自动驾驶到高级别自动驾驶中间有个过渡态,在过渡态,不同企业有的做泊车系统,有的做行车系统,有的做完了泊车系统,可能会再加一个行车系统,但这还并不是行泊一体,只是功能模块的增加,仍然是传统汽车电子的思路。”

易航智能从2018年开始规划做全栈行泊一体域控方案,创始人、董事长陈禹行说,行车系统和泊车系统分离时,无法做多传感器之间的深度融合,而行泊一体,是在同一个硬件平台里做行车功能和泊车功能,可以共享算力,让算力利用更大化。

行泊一体域控方案,简单概括,是行车系统和泊车系统共用一个域控制器。

从技术方向上,禾多科技则认为行泊一体架构可以划分为1.0~3.0三个阶段,随着技术迭代不断升级:

1.0阶段,将行车、泊车两套系统在硬件层面一体化,由行泊切换状态机DPT调度行泊车功能运行,从而降低可减少一套域控制器的成本;
2.0阶段,行泊功能在硬件层面一体化之外,实现部分行泊功能软件模块共用,更充分地发挥硬件效能;
3.0阶段,将行泊功能真正集成于单个域控制器,单个SoC硬件,打通感知、定位、规控等模块,实现传感器与芯片深度复用,真正实现行泊一体化。

对主机厂来说,行泊一体域控方案更大的吸引力,莫过于它能让智驾系统成本降低,比如东软睿驰在2021 年推出的行泊一体域控,就宣称相比传统 1V1R+APA 的技术方案,成本能节省 20%~30%,再比如某新势力车企的智驾平台,为了省钱,一开始用的传感器很少,采用的就是行泊一体域控方案。

当行泊一体域控方案更加集成,做到对单块芯片的持续复用,行泊系统都集成在同一个SOC上,成本还能降得更低。

这背后离不开大算力芯片的升级。

“曾经只有TI的TDA芯片时,企业根本无法兼顾前视、环视、APA和ACC功能,这两年TDA2才升级到TDA4,之后又升级到了TAD4VH等。”业内人士陈立得(化名)说。

“一方面,是市场需求的拉动,使得Tier1不断在软件优化、功能集成等方面突破硬件资源限制;另一方面,是芯片的快速发展,为行泊一体域控制器提供土壤,”东软睿驰自动驾驶业务线首席咨询顾问董小航则如此表示。



灵活的合作模式:整包VS分包

从广义来看,一套完整的行泊一体域控方案,除了包含硬件+底层基础软件(虚拟机、操作系统内核以及板级支持包等),还涵盖中间件以及上层应用算法,甚至还有外围的传感器以及执行器。

陈立得告诉新智驾:

在寻求合作时,由于部分供应商可能只在70%的领域有优势,另外30%是短板,因此主机厂多以整合多家供应商、各发挥其长处的合作模式进行。

而基于现有的软硬件水平,如今行泊一体域控方案分为两种:轻量级与大算力。

二者在设计上最大的区别,在于是否预埋更多的算力为将来提供升级的空间。

在算力上,轻量级方案的算力普遍在几TOPS到几十TOPS之间,大算力方案则可达到200TOPS以上,当然轻算力方案主打10万-30万元的中低端汽车市场,大算力方案则多搭载在35万元以上高端车型。

在性价比较高的低算力平台,绝大多数主机厂会选择打包采购,这是因为在算力不足的情况下,想要做到软硬件的完美耦合只能是打包整体的全栈功能,但也会存在小部分的灰盒情况:Tier1做了大部分功能,但会留出接口,供客户研发更多的功能提升。

而对于高算力行泊一体域控方案的采购,主机厂和Tier1的合作模式就灵活地多。

一行泊一体集成商副总裁透露,其在高算力平台(比如英伟达的orin平台和华为的MDC平台)与客户合作的采购方案分为五种:

第一种是提供底层硬件以及操作系统,客户或者算法公司做中间件和算法业务;
第二种是提供硬件、操作系统和中间件,客户只需自己做算法;
第三种是提供中间件,客户和算法公司只做上层算法; 
第四种是全栈功能一起打包给客户; 
第五种是提供硬件、中间件以及底层软件,但客户会从横向或垂直地去进行一些改动,比如特殊的软件应用,这种情况较少。

从比例上看,大概会有50%的客户要求供应商提供底层软件以及中间件,20%-30%的客户只需底层软件以及硬件,客户自行做中间件;剩下20%-30%是全栈交付。

另一行泊一体域控方案集成商高管也说,近两年,车厂开始慢慢自研智能驾驶系统,在采购行泊一体方案时逐渐采取分包采购,只采购其中一部分。

究竟是走哪种合作模式,还是取决于车厂自身的软件开发能力,

智能驾驶自研程度更深的车厂比如小鹏,就更多会让Tier1做某个功能的开发,传统的主机厂多采购整包方案,也有些主机厂孵化了自己的科技公司,但目前还没有完全建立好,同样需要找外部的合作伙伴去做软件类的开发。(合资厂最近对于上车行泊一体方案颇为焦虑,接下来新智驾也将推出相关稿件,欢迎添加作者微信lujiepinga交流。)

整体来看,智能驾驶自研比例越高的车厂,外采软件的情况越来越少,诸如蔚小理在外的软件供应商极少,可能就几家软件供应商,而硬件部分则一般指定一家Tier1来做。



全栈自研:从狂热回归理性

不同的采购方案背后对应着OEM们不同的需求。

大陆集团自动驾驶及出行事业群中国区域控制器研发负责人开海兵告诉新智驾,在商务层面,主机厂们在评价一家行泊一体集成商时,主要看四个方面:成本、技术创新性、研发水平和市场推广情况,除此之外还有质量可靠度、服务支持(OTA升级、新功能的拓展)等。

具体来看,在中低端入门的车型,主机厂更加关注成本、交期、稳定性,因此更多是以打包的方式采购行泊一体域控方案,主机厂更关注是否能够快速量产。

“在这个市场,车厂需要供应商直接打包给一个上车后一点问题没有,甚至10个月就能量产的东西。”陈立得认为。

而在30多万元的车型,预算更高,主机厂会要求更丰富的应用功能、自主功能的嵌入和与整车其他功能域的联动,因此在这种情况下,主机厂往往倾向于分开购买软硬件。

“几年前大家都一股脑地说,我要全栈自研,但现在开始大家就慢慢回归理性,回归到产业分工上面。

福瑞泰克域控产品总监喻清舟告诉新智驾:“谁来做更合适?哪些东西应该自己做?又有哪些东西市场做了效率会更高,能够给客户带来更好的体验的价值?未来的商业模式也将围绕用户问题的更新迭代,从卖硬件向软件+服务的商业模式转型。

原因之一,或许就在于主机厂们低估了全栈自研智能驾驶方案的难度。

一业内人士举了个典型例子:比如主机厂想实现一项功能,但是后来在落地的过程中会发现,要么是供应商提供不了相应的技术,要么就是自研,研发不出来,“整个汽车产业链,现在高度集成化的部件,比如芯片,哪些功能能做,哪些东西做不了,都是限定好了的,基于现有的算力,能去叠加哪些功能,一开始都限定死了的”。

也有一种情况则是功能落地了,结果市场化反馈不尽如人意,但这时产品已经上车,成本已经投入,“这就是踩坑了”。(行泊一体方案涉及到跨部门协作,也存在人才融合的问题,接下来新智驾将推出行泊一体人才荒稿件,欢迎添加作者微信lujiepinga交流。)

另外在开海兵看来,在新功能的导入上,中国OEM们更加激进,越来越多项目的研发周期都在缩短,车型推向市场的节奏在加快。

恩智浦一高管则认为,在汽车开发周期上,目前欧美和韩国的步子比较大,但整体的创新速度会略慢一些,中国的步伐相对小,但创新周期更快一些。

因此在国内这种竞争激烈、迭代迅速的行业背景下,一些软件能力较弱的OEM,它们就需要供应商把底层的软件框架搭好,自己做最上层的车控功能,而软件能力再弱点的车企们,就直接打包整个行泊一体方案采购了——在这种分工模式下,OEM会希望Tier1的硬件和平台软件是标准化的,是拿来即插即用的。

“从产业分工上看,目前汽车行业已经进入由一个主机厂以及Tier1、半导体公司构成的三角关系,主机厂主要是进行架构定义和系统集成方面的工作,半导体公司提供基础性的技术和芯片平台,Tier1提供硬件、软件的集成和软件的执行。”该名恩智浦高管说。

同时又有很多新的参与者正在进入这个生态系统,比如EMS供应商、独立算法软件商等,这些企业所形成的系统就可以作为三角的一角去支撑主机厂,与其说是三角形,其实更像是一颗星的形状。

而目前下场布局行泊一体域控方案的玩家众多,有的长于算法,有的精于硬件量产、十分熟悉主机厂的流程体系,有的又背靠车企,有销路保底,玩家们各有利器,背景、能力各异,由此又分化出了不同的商业模式。



“全栈自研是一种能力,而不是一种商业模式”

一般来说,对于Tier1而言,行泊一体域控方案有两种收费逻辑,一个是系统的开发费,另一个则是在系统开发的基础上,在方案量产上车后收取的出货费用以及后续的OTA服务费等。

“一套行泊一体域控方案想要适配到不同的车型,涉及到软件、硬件、接插件,也涉及到与整车协议的匹配、算法的调整,还有跟车配合的执行机构都要进行重新的标定,一般都需要两三年的时间,快一点的也要一两年了,所以车厂要付一笔开发费。”一业内人士介绍说。

从技术层面,目前国内没有一家Tier1可以做到完整的从软硬件到传感器的行泊一体方案全栈自研。

那么作为行泊一体域控方案集成商,在当下的分工模式下,从硬件的生产,到软件的底层平台、中间层、应用层开发,究竟掌握哪一环会成为决胜未来的关键因素?

在陈禹行看来,对于易航这样走渐进式路线的智能驾驶算法公司来说,未来提高竞争力的关键还是在于是否掌握全栈自研的能力,这其中算法是核心的一环。而从算法的角度,随着以后的场景越来越复杂,感知和规控耦合的情况越来越多,算法也得全栈自研,包括感知、决策、控制算法都得掌握。

“全栈自研是一个能力,而不是一个商业模式。”

陈禹行认为,对于车厂来说,如果车厂只希望跟一家公司合作方案的其中一个模块,车厂也希望这家公司的产品思路跟得上自己。

供应商怎么能保证和车厂的思路一致?其实主要还是落地、量产的思路。

“行泊一体域控方案上车,车厂要考虑软硬件之间的配合、感知与规划之间的配合,这其中有很多经验和know-how,如果你没有做过全栈自研,只做过其中一个功能模块,会不知道怎么跟车厂配合,所以车厂即使找软件供应商、硬件供应商,他也会希望供应商们经历过这些量产的环节。”

不少原本做算法起家的智能驾驶公司于是开始自研域控,但目前大多还是代工生产。

“自建产线做域控毛利不高,我们的域控还是代工的。禾多还是想着先拿客户,等有一定的市占率了,再来评估下一步规划。”禾多科技坦言,行泊一体方案还在发展初期阶段,即便自建域控产线这事很重要,现在也没有必要做到兵马未动,粮草先行。

东软睿驰ADAS业务线首席咨询顾问董小航则认为,目前,部分车厂分开采购软硬件,采购方式变得十分灵活,Tier1仍应具备全栈的能力,“分层次、分模块提供一些标准的硬件、中间件、架构和应用算法,支持车厂开放的商业模式与研发模式,帮助车厂构建其自身的核心能力,这种伴生式的生态合作模式,是能走得更长远的一种生存之道”。

2022年是行泊一体域控方案上车的大热年,能交付出成熟产品的公司其实不少。

而当下,行泊一体域控集成商们的竞争已经来到了第二阶段,此阶段大家更看重的是效率:一是系统的效率,二是开发的效率,通俗来说,就是关于“人”的效率和“钱”的效率。(行泊一体方案涉及到跨部门协作,如何提高人的效率,接下来新智驾将推出行泊一体人才荒稿件,欢迎添加作者微信lujiepinga交流探讨。)

毫末智行CIO甄龙豹告诉新智驾,目前外部竞争急剧加速,导致主机厂势必会采取一些措施来降本,类似成本的控制、加量不加价或者加量减价等需求均会产生,“毫末新一代平台的布局均会围绕性价比这一关键词进行打造”。

总体而言,行泊一体域控方案量产将依然是今年市场主题,在时间窗口稍纵即逝的产业背景下,接下来谁能以更高的效率、更高的质量、更快的交付周期交付行泊一体域控方案,平衡好性能和成本,仍是各Tier1 们要不断去琢磨、去拼杀的事。



总结

从汽车行业的发展历程来看,在传统汽车时代,汽车行业就经历了从垂直整合到专业分工的过程,在上个世纪70年代时,车企倾向于定制化,比如通用就垂直整合了德尔福等作为自己的零部件公司。

而此前车企转向全栈自研的背后推手之一,在于当车企想做一些定制化的开发时,并不是所有供应商都愿意或能够为车企做定制化开发,因此车企就会开始做全栈自研或者部分自研,以此来满足自己定制化的开发需求;

当一个产品成熟到了标准化、大规模量产阶段,这时供应商就更有优势了,当一家车企的订单量有几十万时,供应商就可以做平台化的商业化复制。

像特斯拉前生产副总裁格雷·瑞秋就曾提到,“如果生产的是一款充分利用其它商品化部件的、一定时间内不会有重大革新的产品,那么自行生产毫无意义。不过如果你正在制造一款包含独特知识产权或是具有高变化速度的产品,那么这会是最正确的选择。”

回到基于L2的行泊一体域控方案,当方案在中低端市场可以做到大规模量产,Tier1更有规模化、数据量的优势;在定制化的高端市场,相比于连基础底座都要主机厂全栈自研,Tier1和主机厂联合开发,即主机厂基于供应商的基础平台底座去做自己定制化、特制化的应用功能开发,这显然会是更经济高效的模式。

OEM们从全栈自研智驾方案到回归产业分工,这或许是智能驾驶产业逐渐发展的表现之一。

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