背景：38號對蔚來ES8的完工度有個評測，雖說言語比較犀利，但fact屬實。智能網聯汽車的交付標準可能需要做調整了。過往汽車主要有機械，液壓，電子電器件構成，交付標準很清楚，軟件分量有，但比較少，在智能網聯汽車里，軟件將占整個成本的40~50%，如何衡量并驗證交付時軟件的完工度，是個大問題，這些軟件往往適合電子等硬件配合使用的，作為車主，驗車的時候還不好測試，如果發現自動駕駛軟件還不好使，那相關的激光雷達，毫米波雷達就是擺設，這在Model S，ES8上都已經體現出來了，這事不能僅用OTA來敷衍

在這一輪電動汽車的新造車運動中，我們看到了一種營銷的模式，基本可以概括為：

在上市1年前，我要做到XXXX，特別是有關于高階自動駕駛方面的宣傳，基本出人意表；而隨著車輛上市以后，我們發現這些內容主要是硬件預裝，軟件完成20%，后續需要繼續給廠家時間開發，然后OTA給用戶；甚至出現了宣傳和實際應用出了偏差甚至被安全當局調查，企業也是通過軟件OTA修正和限制功能。這個現象其實是以特斯拉為首的，國內的新造車企業比較普遍存在的。我們在這個問題上，來仔細談一談：

1）創新性的功能帶來的雙刃劍-電動汽車在軟件端的潛力和整車企業的開發變化

2）OTA能起到的作用和濫用的限制

3）車企未來在宣傳和管控OTA涉及到車輛安全方面可能需要的備案和審核

創新性的車企和對應的要求

這事，其實源頭是從特斯拉開始的，當然這也是有點小故事的。特斯拉和傳統的汽車企業做法是不同的，對待整車的軟件系統是考慮和許多消費電子的高新技術公司一樣，秉持“硬件先行，軟件升級”理念，在完整的推送功能之前，需要大量的數據學習的過程。所以我們看到，特斯拉在所有上市的 Model S、Model X和Model 3 上的車內都安置了自動輔助駕駛所需要的硬件，而特斯拉把軟件內部開發的過程，購買的過程落實到了后臺的管控，通過OTA和軟件推送的方式來區隔客戶，如果用戶想要真正使用自動輔助駕駛，就存在一個付費的步驟。

圖1 特斯拉的Autopilot 2.0的成本預估

在這個過程里面也存在兩代系統的差異：

第一代系統Autopilot1.0：2014年9月到2016年10月期，特斯拉Autopilot1.0擁有自動變道、自動變速、自動泊車等功能。系統硬件包括 1 個前置攝像頭、12 個超聲波傳感器、1 個前置雷達和一個后置倒車攝像頭，所使用的處理芯片是 NVIDIA Tegra 3 以及 Mobileye Q3。特斯拉的圖像識別是由 Mobileye 的軟件，自己專注于車輛接受外部數據之后的決策處理。兩起自動輔助駕駛引起的事故，激化了由于 mobileye 和特斯拉的經營理念差異而產生的分歧，兩者不再繼續合作。

圖2 Autopilot1代系統的架構，特斯拉主要負責整合和決策系統

Autopilot2.0和2.5系統：特斯拉在隨后的系統里面則更深的整合各個傳感器的輸入，如下圖所示，圍繞著原始輸入的攝像頭系統迭代算法。一方面把Autopilot的缺點，特別是消費者在介入過程中的原始數據給記錄下來，一方面也方便修正里面的錯誤。在這個過程中最關鍵的是網絡數據傳輸和Autopilot軟件的OTA更新。如下圖所示，在娛樂的控制器里面盡快整合4G LTE網絡模塊，特斯拉是采用了一種迭代和漸進式的方式來完善功能。

圖3 Model 3里面Autopilot 2.5的架構框圖

從這個意義上來看，這打破了原來既有的整車開閥制度，在G6到G5的開發階段很難有足夠的時間來軟件做完，使得G4的試驗認證的工作只能覆蓋基礎的這部分。事實上，越來越短的開發周期和越來越多的軟件開發工作，確實成了一組矛盾。這也是OTA如果實現在C端的更新，對于車企的很大的意義，它能拾遺補漏，幫助車企把問題進行修正，繞過了4S店的環節。

圖4 整車開發的體系

OTA是個筐，是把雙刃劍

在中國的新造車企業，很多的還是依靠供應鏈，通過優選供應商的方式來得到硬件系統，而軟件的開發和迭代，這是個對中國所有的車企都是很大的課題。在車企內部的工程師，從技術管理和項目管理的職能，轉向自己入場開發軟件；從整車功能層面的功能安全定義轉到自己按照規范來走。所以我們看到目前的情況：

在行駛側，很多新造車企業能實現的還是依靠國外供應商基礎的雷達和視覺部分本身的功能，在原來說的輔助駕駛L1的功能，做的工作是和傳統車企相似的。

在相對高階的L2及L2+的這部分智能，則是目前現有新造車企業都是后期要兌現的內容。目前很多的新造車企業，都承諾我要開發什么，我具備在線升級的功能，但是何時，是否能在車輛需要的時候提供，這個課題都需要一家家來破解。

如今我們遇到的局面，當一家家新造車企業都使用與之相似的策略的時候，同質化就出來了，每家獨立開發的那部分都藏在幕后了。如之前38所詬病的，OTA是個筐，每家都可以拿這個來做擋箭牌，以彌補開發時間的不足，每家新造車都缺時間。客觀來說，這個策略作為一種套路，即使是配置了4G的通信技術，OTA的道路是通的，之前所需要開發的時間確實是少不了的，可能有很多的彎路要走。在當前中國對于自動駕駛的軟件開發的人才儲備和時間周期來看，我們真的不可能很樂觀的看到各種XXX Pilot能夠預期的效果。

未來的宣傳、備案和監管

往前看，這是個階段性的問題，隨著越來越多的傳統車企在這個方向上面的投入，我們可以預測未來所有的車企都會在這個領域投入開發的力量。在目前來說的套路，未來就是常規的方法，這是需要未來的管理單位在宣傳、監督和備案機制上進行研究。這也是有背景的：

從測試端來看，有一定的依據和測試能規范這個功能的成熟度，2018年4月，工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發布 《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》，對智能網聯汽車道路測試申請、審核、管理以及測試主體、測試駕駛人和測試車輛要求等進行規范。從測試規程來說，通過對于道路測試的規定，是以安全底線的原則，對自動駕駛功能各檢測項目可能涉及的基本場景做界定，降低自動駕駛公共道路測試過程的風險，保障測試車輛及其它道路使用者的安全。

測試內容是涵蓋車輛基本信息、車輛技術路線、任務輸入方式及車輛傳感器信息；據測試車輛情況填寫，制定測試方案的重要依據，實驗結果也是可以對比的。根據國內和國外的測試規程的對比，我們可以了解實際的效果。

表1 分項目分功能的場景規定，使得工作可分解和驗證

在界定完滿足一定的要求之后，我們可以評估車企所宣傳的那部分在具體的場景下的工作狀況。同時未來管理部門，也可以根據在第三方認證下完成的狀態來批準是否具備往消費者更新的安全性評估，這對于未來涉及智能化駕駛的功能是否可以往消費者那里試驗，做出一個明確的界定。這一定程度上規避了未來隨意部署，導致可能的事故司法鑒定的問題。

小結：某種意義上，企業對于新技術的濫用，在消費者不了解的情況下是存在風險的。之前汽車企業的保守，也是對于風險的評估機制，而隨著技術的成熟，車企在使用方面和監管機構達成一致，并且為消費者所廣泛理解的時候，OTA和智能網聯技術才能真正成為有價值的東西，而不是一個筐，變成大家的笑談和段子。