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赵福全对话李骏（上）：“软件定义汽车”只是表象( 十 )


此外 ， 尽管软件在汽车上一定会越来越重要 ， 但软件仍然是由汽车本身的功能需求来定义的 。 所以从本质上看 ， 与其说“软件定义汽车” ， 不如说“汽车定义软件”的说法更符合逻辑 。 从这个角度看 ， 实际上汽车软件的作用是把汽车硬件的能力发挥到极致 。
李骏：下面谈谈我的第二个观点 ， 即“数据开发汽车” 。 其实过去我们也是利用数据开发汽车的 ， 在产品开发前和开发过程中要参考、使用和产生大量数据 ， 包括进行整车及零部件试验及仿真分析来完成辅助设计和设计验证 ， 如计算机辅助工程中的静态、动态等各种分析 ， 以及试验场上的搓板路、水泥路等各种测试 ， 实际上都是在应用数据来开发汽车 。
而现在开发智能网联汽车更依赖于场景数据 ， 并且场景数据量非常大 ， 是过去我们所用的载荷谱数据量完全不能相比的 。 如果不掌握应用场景的主要信息 ， 就无法进行未来汽车产品的开发 。 另一方面 ， 现在汽车上用到的软件越来越多 ， 软件不仅产生大量数据 ， 同时也需要基于大量数据来迭代优化 。 所以 ， 未来“数据开发汽车”是必然的趋势 。
由此 ， 我们也可以理解特斯拉市值高涨的原因 。 因为特斯拉通过其产品自动驾驶系统中的影子模式功能 ， 搜集了大量车主真实运行环境信息 ， 拥有了目前全世界应用场景数据中的绝大部分 ， 我认为 ， 这些数据是特斯拉高市值的重要支撑 。 为此 ， 我建议传统汽车企业应该提高对数据资产的重视程度 ， 并尽快采取相应的行动 。
我的第三观点是“芯片制造汽车” 。 为什么特别强调芯片？并不是说未来制造汽车不需要钢铁、橡胶、塑料、玻璃等材料了 ， 只不过相比于这些常规的必备材料 ， 芯片将成为制造汽车产品时更核心的“卡脖子”环节 。 汽车企业必须充分认识到芯片在汽车产品上的价值 ， 尤其要关注芯片在汽车产品PLM（产品生命周期管理）中的匹配问题 。
因为芯片的生命周期和汽车的生命周期是不一样的 ， 而如果更换芯片 ， 就会对汽车产品产生很大的影响 ， 这一点我深有体会 。 过去开发发动机电控系统时 ， 我就曾与芯片供应商讨论过这个问题 。 作为车企 ， 我们必须知道芯片的生命周期是多少年 ， 下一代芯片的结构和性能是怎样的 ， 大致什么时候推出 。 否则如果芯片突然从单核变成三核 ， 那整车上各种软件功能都要重新配置和设计 ， 产品开发没有提前准备怎么能行？所以 ， 芯片对于未来汽车产品是非常重要的 。
还有一点值得重视 ， 前几天在工程院“交通治理智能化”项目研讨会上 ， 我曾指出 ， 智能汽车将装备很多传感器以及计算单元 ， 而传感器和计算单元的核心都是芯片 。 今天谈到这里我不禁想到 ， 这样满载芯片的智能汽车如何进行制造将成为一个新的问题 。 未来制造业向智能制造的转型升级 ， 落在汽车产业上就是要做好智能汽车的智能制造 。 其中 ， 汽车智能制造中很关键的一部分就是芯片制造 。 车企越早看到这个趋势 ， 越早未雨绸缪布局 ， 就越有可能赢得先机 。 这可以说是我们对话交流碰撞出的思想火花 。
赵福全：我越来越感到 ， 这个对话栏目有一种奇妙的效果 ， 那就是在思想与思想的碰撞中 ， 会在不经意间迸发出新的火花 。 刚才您的分享非常精彩 ， 相信会给大家带来不少启发 ， 甚至可能一句话就能点醒处在困惑中的企业领军人 。
从应用角度看 ， 不同种类的汽车有不同的应用需求 ， 而相关软件可以让各种汽车都变得更加智能 ， 直至让汽车拥有不断自我进化的能力 。 所以 ， 软件的作用至关重要 。 但同时您特别强调 ， 汽车产品开发的核心是数据 。 实际上 ， 软件最重要的价值就体现在产生和回收数据上 。 此前汽车上使用的嵌入式软件 ， 不能产生数据 ， 更不能实现数据回传 ， 只能起到一定的功能控制和性能优化作用 。 由于数据量少 ， 而且没有场景数据 ， 基于数据带给汽车产品的提升极其有限 ， 这样的产品未来是没有竞争力的 。 反过来讲 ， 如果在产品投产之前就有大量数据可以用来进行设计优化；在产品投产之后还能不断收集数据进行持续优化 ， 汽车产品就可以真正形成自我进化的能力了 。


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