苹果造车：一场没有惊喜的心智战争( 三 )
当然 ， 同时不排除首代Apple Car将推出两款车型的可能 ， 也就是包括另一款下探至35万-40万人民币区间内的介于A级与B级车之间的车型作为主力款（类似于Mini iPone12） ， 不过如果这样 ， 我们对于智能座舱的预期还须进一步放低 。
如是 ， 因受制于现实成本 ， 如果真如传言所称那样2021年秋季便正式发布 ， 那么智能座舱之于Apple Car而言 ， 大概率是茶壶里的风暴——翻不了天 。
【3】自动驾驶：还未走出“PPT”
自动驾驶与固态电池并称为下一代智能电动车技术的两颗明珠 。 有乐观观点认为 ， Apple Car将携自动驾驶功能而来 ， 为智能电动车产业树立新的标杆 。
在我们看来 ， 这样的观点没有任何事实根据 ， 完全是不现实的 。
一个基本常识是 ， 完全自动驾驶（L5）的最终实现 ， 是基于数据、算法、传感器以及芯片的共同协作 ， 通过数以万计小时的开放式真实路况测试 ， 方有一定几率以接近99.9999……%的概率所最终实现的 。
以在自动驾驶领域最为激进且技术较为领先的Waymo公司为参照 ， 坚持robotaxi（无人驾驶出租车）路径的它 ， 由谷歌于2009年孵化 ， 至少烧掉了40亿美元研发投入 ， 养活了1500人的研发及运营团队 ， 累计路测里程达超过500万英里 ， 迄今仍在L4级别的门口徘徊 。
反观苹果 ， 2017年第二季度才拿到自动驾驶测试牌照 ， 自动驾驶研发团队建了又拆、拆了又建 ， 基本不具备开放式真实路况的数据处理经验 ， 使得仿真环境中的算法并不天然具有实操性——如此种种 ， 在当前时间节点 ， 能教我们对它的自动驾驶技术存乎怎样的期待？
文章插图
图5：苹果2017年上路测试的27辆自动驾驶车辆之一 。 来源：网络
在自动驾驶领域 ， 当前苹果最显性的优势在于芯片的预期上：其今年11月最新推出的M1芯片 ， 除了常规逻辑计算单元外 ， 还集成了GPU、深度学习加速器 ， 据评测对许多特定应用的性能提升相当大 。 这意味着 ， 这款芯片具有天然适配自动驾驶芯片的潜能 。
归根结底 ， 无论对于苹果还是任何一家造车新势力 ， 解决自动驾驶难点——软硬件的鲁棒性、系统的冗余性、测试的完整性等——都还有很长的路要走 ， 10%的长尾问题需要百倍的精力加持 。
毕竟 ， 即使一家车企能处理99.9%的现实路况 ， 也只是达到自动驾驶目标的一小部分 ， 因为它时刻都有可能面临最即时的极端路况（corner case）挑战 。 最乐观估计 ， 出现第一家完全自动驾驶功能的车企 ， 也要在2030年之后 。
以上 ， 对于苹果自动驾驶技术最现实的期待 ， 还是希望它能在两三年内实现L3级别的突破罢了 。
02
心智战争
苹果造车 ， 大概率是没有什么惊喜的 ， 但它为何又如此重要？
原因一言以蔽：这是一场不得不发的心智战争 。
在我们看来 ， 牵引苹果加速造车的力量主要有三重：
一则是之于智能电动车产业 ， 特斯拉越来越被符号化 ， 苹果如不能尽快介入很可能沦为智能手机时代的三星所扮演的角色；
二则在以中国为核心的新兴国家市场 ， 也是电动车产业最为发达的市场 ， 华为正在主导一场车联网操作系统标准 ， 苹果6年前便寄望于“CarPlay”之上的野心可能会付之东流；
三——也是最重要的 ， 则是没有规模性交付的量产智能电动车 ， 苹果的自动驾驶梦只是镜中月、水中花（这也是百度、阿里甚至华为最终不得不下场造车的核心原因） 。
前两重都是字面意思 ， 很容易理解；关于第三重的具体逻辑 ， 可以参见我们此前的报告《自动驾驶的残酷终局：特斯拉、蔚来、小鹏、滴滴 ， 谁能成为历史注脚？》 ， 此处也不再赘述 。
只是这里特别提及一笔的是 ， 当前市场对于苹果可能使用激光雷达作为辅助实现自动驾驶技术的传感器而感到鼓舞 ， 甚至一时鸡犬升天 。 其实这是一个“潜规则” ， 与华为当前力推激光雷达逻辑如出一辙：
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