从1885年德国人卡尔·本茨成功研发第一辆内燃机（ICE）汽车到今天，经过100多年的发展演变，汽车行业已经形成一套成熟的商业模式，整车厂（OEM）自主或者联合掌控汽车发动机、底盘、变速箱等核心零部件产品和技术，以量产规模为抓手，整合价值链上下游资源（Tier1/Tier2供应商、经销商），为最终用户提供不同级别、不同品牌的汽车产品和服务。在这个商业模式中，整车厂、零部件供应商和经销商利益相互绑定，形 成了一个基于内燃机汽车的完整、封闭的技术壁垒。

　　上世纪90年代以来，汽车行业逐步出现了电动化（新能源汽车）、智能化（自动驾驶和辅助驾驶）、网联化（联网汽车）和共享化（分时租赁、网约车等新商业模式）的演变趋势，尤其是电动车、自动驾驶和车联网给传统内燃机汽车带来巨大的挑战，在新能源、ICT等新技术的挤压下，传统内燃机“厚重”的技术壁垒越来越 “薄”，新一轮的技术变革从根本上动摇了传统汽车行业的游戏规则。

　　

　　图1 汽车发展趋势对比

　　新能源、人工智能、移动通信、云计算、大数据等技术创新给传统汽车行业带来变革机会的同时，也引入了全新的玩家，主要可以划分为两类：造车新势力、技术赋能者。

　　

　　造车新势力，例如：特斯拉、蔚来、小鹏等，聚焦汽车产品的研发、生产和销售，通过掌控基于人工智能的自动驾驶系统、基于新能源的“三电”系统和基于云计算、大数据、移动通信、互联网生态的车联网系统，全面打破传统整车厂在内燃机汽车领域“厚重”的技术壁垒，制造全新的智能网联汽车，催生全新的商业模式和服务。

　　

　　技术赋能者，例如：谷歌、英伟达、百度、华为等， 大多是ICT领域的巨头，它们拥有深厚的ICT技术积累，具备云计算、大数据、人工智能、物联网、移动通信、软件和芯片等领域的技术优势，能够为整车厂提供自动驾驶、车联网、云服务等方面的领先解决方案。

　　

　　有趣的是，造车新势力和技术赋能者两者之间的角色可能发生转化：

　　

　　百度：2020年之前，百度一直宣称扮演“技术赋能者”的角色，发布Apollo计划；但是2021年1月11日，百度正式宣布携手吉利打造智能电动车，华丽地完成了身份转型。

　　

　　谷歌：2009年，谷歌启动了一项据说是研发自动驾驶汽车的项目Project Chauffeur；2016年，谷歌宣布自动驾驶业务独立，分拆为自动驾驶公司Waymo，不再致力于制造汽车，转而开发自动驾驶技术。

　　

　　苹果：2014年苹果启动了本想颠覆汽车行业的“泰坦”项目，在2016年又发生重大转型，从开发苹果汽车转变为开发软件和自动驾驶方案；2017年苹果又宣布与汽车零部件巨头博世合作，研发无人驾驶汽车。目前网传苹果在美国建立汽车生产线，预计2021年3季度将发布Apple Car。

　　

　　华为：2018年华为高层均反复强调华为不造车，希望与车厂合作，扮演幕后英雄；2019年，华为正式成立智能汽车解决方案事业部，进军汽车行业；2020年北京车展，华为展示了从摄像头到自动驾驶几乎全套的自研产品和平台；同年，华为消费者业务CEO余承东正式接手智能汽车业务。

　　

　　小米：2020年3月30日，雷军宣布小米正式立项智能汽车业务，一期投资100亿人民币成立全资子公司，由雷军亲自操刀，开启小米汽车新征程。

　　

　　在技术创新上，造车新势力、技术赋能者拥有新能源、自动驾驶、车联网等领域的先进技术；在商业创新上，造车新势力、技术赋能者拥有容错试错的企业文化和全面开放的生态，对传统汽车行业的百年车企提出了颠覆性的挑战。传统汽车行业的主要玩家（厂商、供应商、 经销商）要如何应对？正面迎接挑战还是开放合作？汽车行业正处在历史变革的关键节点。

　　点击小视频查看联友科技 CTO 俞斌评造车新势力：

　　新技术赋能汽车企业实现数字化转型

　　现在，所有行业都在讨论数字化转型升级，面对“云大物移智”为代表的新技术浪潮，汽车行业将如何变革？我认为尽管汽车和手机存在很多差异，但是智能网联汽车极大可能重复智能手机的故事，成为汽车行业数字化转型的爆点。尤其是进入高级辅助驾驶和自动驾驶时代后，智能网联汽车将可能成为用户移动出行的高频触点，帮助汽车行业实现数字化闭环。

　　在智能手机时代，传统手机的头部厂商诺基亚逐渐丧失市场地位，传统汽车企业当然不愿意重蹈诺基亚的覆辙，头部公司积极学习智能手机厂商的经验，应用云计算、大数据、物联网、移动通信、人工智能等ICT技术，以用户连接、数据分析和软件服务为抓手，打造体验优良的智能网联汽车产品和移动出行服务，希望在智能网联汽车时代获得成功。

　　接下来，我将重点分析智能网联汽车的系统构成，说明新技术如何赋能汽车企业实现汽车数字化产品和服务创新，通过以下的分析，可以明确车厂需要建立哪些能力，才能在未来的数字化转型升级中获得成功。由于本文主要面向IT从业人员，因此我将重点分析IT技术对汽车行业数字化转型的作用，汽车、新能源等其他专业技术的影响，本文不作详细分析。

　　我采用软件架构师熟悉的分层设计的方法，抽象提炼了软硬分离、端云一体的智能网联汽车系统参考架构，本文将对照以下参考架构展开分析：

　　

　　图2 智能网联汽车系统参考架构

　　智能网联汽车系统架构总共划分为上下四层，软件和硬件两层是“车端”的系统架构，包含自动驾驶、车联网、智能座舱等系统，平台和服务两层是“云端”的系统架构，包含了基础云平台和云服务，参考架构具备软硬分离、软件定义的特点。

　　硬件层

　　按照传统汽车行业的分工模式，主机厂负责整车设计集成和核心零部件设计研发，供应商负责其他零部件设计研发，并通过硬件接口与整车集成。这种由整车厂定义硬件接口和集成方案的方式，必然造成一辆汽车内有很多算力有限的ECU，分别负责每个零部件的控制逻辑。由于成本控制的原因，每个供应商都尽可能“量入为出”，限制硬件算力和系统规模，最终导致汽车内部的 “烟囱”式系统格局，单一的产品功能升级，可能涉及多个供应商系统变更，汽车制造商无法按照IT行业习惯的软件定义方式灵活演进。

　　作为造车新势力的代表，特斯拉第一次打破常规，重新定义了游戏规则，Model 3的整个EEA（电子电气架构）只有三大控制模块：CCM（中央计算模块）、BCMLH（左车身控制模块）、BCMRH（右车身控制模块）。大算力的中央计算模块，基于软硬分离的架构，融合驾驶辅助系统（DAS）、信息娱乐系统（IVI）、外部连接和车内通信系统，结合FOTA（远程软件更新）能力，支持自动驾驶和车内娱乐功能的持续升级。Model 3的用户可以像智能手机用户那样，付费下载、订阅多种服务，例如：高级辅助驾驶服务（ADAS）、音乐服务等。

　　特斯拉是汽车行业第一个“吃螃蟹”的品牌，2012年特斯拉在Model S上首次实现整车OTA，迄今为止特斯拉已经进行了上百次OTA，周期性的软件升级，让用户享受到了智能手机的用户体验，持续不断地获得驾驶新车的感觉。

　　2020年9月，特斯拉官方网站通知，Model 3的车主支付2400元后，可以通过FOTA升级，开通后排座椅加热功能。这种预装足够算力的标准硬件，配合售后软件激活的方式，不但通过减少零部件种类降低了生产采购成本，而且为售后激活服务，收取用户订阅费埋下伏笔，真正实现了“软件挣钱”，而很多传统车厂受制于电子电器架构、车内硬件算力和软件系统能力，至今无法像特斯拉那样持续为车主提供软件升级服务，赚取用户的售后利润。

　　

　　图3 OTA系统参考架构

　　随着汽车智能化功能越来越多，如何平衡算力需求和芯片成本已经成为汽车产品规划的重要课题。在智能手机行业，如苹果、华为等头部手机厂商，都选择了自研芯片以保持市场竞争优势，但由于汽车行业无法达到消费电子行业的市场规模，自研芯片的风险较大，因此大部分整车厂选择和技术赋能者合作，共同解决车载算力的问题。

　　不过和其他竞争对手相反，特斯拉选择自主研发芯片。在HW2.5时代，特斯拉Autopilot系统的计算平台还在使用英伟达的Drive PX2，而到HW3.0时代，Autopilot系统已经开始搭载特斯拉自研的FSD芯片，每秒2300帧的图像处理能力是HW2.5的21倍，计算能力也提升了大约7倍，能耗只有HW2.5的1.25倍，HW3.0强大的性能为特斯拉的自动驾驶系统带来了巨大的技术优势。

　　无论采取自研，还是合作的方式，汽车企业正在向智能手机厂商学习，引入车载计算平台，为软件定义汽车提供算力保障。Wintel联盟（Windows和Intel）和AA联盟（ARM和Android）分别定义了PC和智能手机的行业生态，那么在智能网联汽车的时代，将会出现怎样的联盟，让我们拭目以待。

　　除了计算芯片，还有很多新的硬件技术正在不断投入汽车行业应用，例如车内以太网、柔性电路板等，本文就不再赘述了。

　　软件层

　　传统汽车的每个电子零部件都有自己的ECU、（嵌入式）操作系统和应用系统，整车厂通过传统的电子电器架构和车载网络（CAN、LIN等）集成几十个ECU，实现整车控制逻辑。以车身控制为例，横向控制系统（转向）、纵向控制器系统（加速/制动）、垂直控制系统（悬架）分别由不同供应商提供，一项车身控制的功能变更就可能涉及多家零部件供应商的ECU、操作系统和应用系统，整车厂很难像智能手机厂那样通过软件快速迭代产品功能。

　　在智能网联汽车架构中，硬件层统一的ECU（例如：特斯拉的中央控制器）提供集中算力，软件层的各个控制器软件模块（例如：自动驾驶、智能座舱等）的软件在统一的底层操作系统环境中协同运行，实现智能网联汽车的各种控制逻辑，整车厂可以通过FOTA远程更新软件层的控制模块，持续更新迭代整车功能。这种“软件定义一切”的模式是所有汽车企业的梦想。

　　注：软件层仅仅描述了智能网联汽车软件架构的应用架构（通常软件架构包括应用架构、数据架构、技术架构等，为了简化技术细节，已省略技术架构和数据架构），需要说明的是，支持应用架构的底层“技术架构”（包含底层操作系统和中间件）是软件定义汽车的重要基础。

　　统一的底层操作系统、中间件和上层的功能模块共同构成了智能网联汽车的全新软件架构，新的架构给车企带来好处的同时，也给车企带来了多种困难：

　　

　　强势的头部供应商不配合。全新的软件架构要求供应商必须遵守新的开发标准，开放软件接口。强势供应商的合作态度决定了新的软件架构能否顺利实现。

　　

　　开发方法和工具变化大。服务设计、开发、测试和验证与传统开发方法差异较大，车厂的产品研发团队需要面对变革的挑战。

　　

　　架构治理能力不足。架构治理能力决定了服务能否合理重用，如何把握共性和个性化服务之间的平衡度? 如何保证服务的持续迭代?这都是架构治理的重点。

　　

　　尽管存在较大的困难，但是先进的软件架构仍然吸引了多家头部车企和造车新势力积极跟进，2019年1月，刚上任不久的大众汽车集团CEO赫伯特·迪思，在“世界经济论坛年会”上正式提出，汽车将成为一个软件产品，大众也将会成为一家软件驱动的公司。

　　为了实现“软件定义汽车”的梦想，大众汽车组建了专门的数字汽车部门，希望在一年时间内完成vw.OS（相当于软件层的底层操作系统）和VAC平台（相对于平台层的车辆连接平台和车辆服务平台）在ID.3车型上的量产开发和应用。显然，大众低估了软件系统的复杂性，底层操作系统的开发和应用不可能在短时间内完成，每个供应商都需要适应全新的开发流程，熟悉全新的开发语言、 系统和规范，对接全新的底层操作系统和中央控制器。

　　2020年3月，德国《经理人杂志》的一篇《74号大厅的对决》，生动地还原了大众的这场软件危机。两万多辆已经下线的ID.3停放在茨维考的巨大停车场里，等待软件交付。上万名软件工程师夜以继日地奋战在沃尔夫斯堡大众总部的第74号大厅，开发调试ID.3的软件系统。

　　我非常欣赏大众汽车“壮士断腕”的勇气，作为传统汽车行业的领头羊，大众汽车义无反顾地走出“舒适区”，面对软件定义汽车的难题，为汽车行业做出了表率。无论结局如何，大众至少展示了数字化转型的决心和勇于行动的务实态度。

　　人工智能是软件层的另一个热点，自动驾驶、智能座舱都是人工智能的重要应用场景，例如：智能网联汽车应用基于深度学习的环境感知系统，实现自动泊车；利用机器视觉实现疲劳检测；利用ASR、TTS、NLP实现语音交互。

　　人工智能赋能智能网联汽车产品创新的同时，也给车企带来了技术挑战，以智能座舱为例，如果机器视觉（疲劳监控）、智能语音（ASR、TTS、NLP）和智能推荐分别采用不同供应商的解决方案，可能再次出现不同的“烟囱”，解决这个问题仍然依赖合理的软件架构。

　　先进的自动驾驶算法和车载软件架构决定了汽车智能化能力，汽车企业需要基于人工智能、软件架构技术自主掌控一个标准的车载软件平台，并基于这个平台，持续集成和交付新的功能，持续升级智能汽车产品，获得竞争优势。

　　平台层

　　车辆连接到云端，“持续在线”为整车厂数字化转型提供了连接基础，同时也给整车厂云平台技术能力提出了新的要求。

　　传统车厂的IT部门通常采购商业化IT技术方案，例如VMWare、Oracle等，用于企业内部信息系统建设。面对全新的车联网、互联网应用，传统车厂IT部门面临大规模、高并发、分布式的业务需求挑战。

　　

　　图4 云原生技术框架

　　越来越多的整车厂IT部门尝试基于开源社区，建立云原生技术框架（如图 4 所示），或者直接使用公有云，满足新业务需求。从基于物理机、虚拟机的单体架构到基于容器的微服务架构，从商业化的Oracle数据库到开源的MySQL、NoSQL，从紧耦合的应用集成方案到基于异步消息、API的松耦合应用网关，从瀑布式开发到敏捷迭代的DevOps流水线，云原生技术中台在汽车行业信息化领域应运而生。

　　仅仅建立云原生架构的计算平台，不足以赋能业务数字化转型，数据才是数字化转型的核心和基础，为了贯穿车辆数据采集、储存、分析和变现的全流程，整车厂需要建立大数据平台和数据处理能力，才能完成业务建模、数据采集、模型训练、持续升级等关键任务，真正实现汽车产品数字化。

　　总结来说，基于云原生架构的技术中台和基于大数据、人工智能的数据中台是汽车行业数字化必不可少的技术基础，在此基础上建立的各种云服务平台将成为汽车行业数字化的“云端操作系统”。

　　服务层

　　云服务是汽车行业数字化闭环的关键，平台层的所有模块最终需要依靠SaaS服务变现。在车联网发展初期，车企通过品牌App，为用户提供远程车控、FOTA、车辆监控等云服务（SaaS）；随着车联网的普及，云服务的范围逐步延伸到汽车后市场领域，主要涉及远程诊断、预约维修、紧急救援等云服务（SaaS）；未来，基于车联网的位置服务（LBS），车企将有机会进入移动出行领域，为用户提供餐饮、住宿、娱乐、休闲等全场景的泛出行服务。

　　参考智能手机行业发展趋势，汽车行业的盈利模式也可能发生类似的变化：车企不再单纯依赖一次性的整车销售收入，相反，车企可以在汽车产品全生命周期内，通过云服务（SaaS）的形式，为用户提供增值服务，获取持续的“云端”收益。

　　为了获取云服务（SaaS）的增值收益，真正实现数字化转型，传统车厂需要向互联网行业学习，以用户为中心，关注用户体验，建立由“产品经理”负责的云服务开发和运营机制，贯穿从产品构想到产品运营的全生命周期。

　　

　　图5 产品经理/产品运营机制

　　总体而言，汽车行业必须建立一个“端云一体”的系统架构，强化芯片、软件、人工智能、车联网、SaaS服务等技术能力，创新产品开发和运营机制，这样才能像消费电子行业那样，以智能网联汽车为载体，获取数字化红利，实现汽车产品和服务的数字化转型。

　　“软件定义汽车”的时代越来越近

　　汽车行业未来发展趋势

　　在汽车电动化、智能化、网联化和共享化发展趋势的影响下，汽车行业原有价值链上的产品研发、采购、供应链、制造、销售、后市场等各环节都面临变革和挑战。

　　

　　价值链上游，谷歌、百度、华为等技术赋能者基于领先的人工智能、云计算、大数据等核心能力，为汽车企业提供解决方案或零部件产品，获得高额利润;

　　

　　价值链下游，移动出行服务商和互联网企业基于创新的商业模式和用户流量，持续挖掘汽车后市场和移动出行领域的商业价值;

　　

　　价值链中游，利润空间被上下游新玩家不断挤压，倒逼传统汽车企业数字化转型。未来的汽车企业很有可能以接近成本的价格销售汽车，获得最终用户，然后像智能手机那样，通过软件的形式，为用户提供增值服务，获取汽车产品全生命周期的服务收益。

　　

　　

　　图6 汽车产业价值链

　　总结多年汽车行业信息化、数字化实践的经验，我抽象提炼了汽车行业数字化转型的模型（如图 7 所示）， 围绕“创造价值”和“提升效率”的最终目标，通过万物互联（人、车和设备联网）、数据治理（数据采集、存储、处理、变现）和服务交付（SaaS、数据服务）实现“业务数字化、数据资产化和服务智能化”，提升业务 运营效率、创新数字化产品（智能网联汽车）和数字化服务（出行服务）。

　　

　　图7 汽车行业数字化转型的模型

　　以车联网为例来说明万物互联→数据治理→服务交付的完整流程。车联网是汽车走向数字化的敲门砖，因为在这之前，通常完成车辆销售后，车厂就失去了和用户的“直接”联系，只能依靠4S店“间接”建立起与用户断断续续的接触关系。联网汽车让车企第一次获得了贯穿车辆全生命周期的用户触点，通过“持续在线”的连接，车企可以采集车辆数据，利用大数据、人工智能技术，了解用户驾驶行为、偏好，通过智能推荐算法，在合适的时间、地点向用户推送需要的服务。通过“万物互联→数据治理→服务交付”的持续循环，车企可以不断拓展和延伸业务触角，甚至有机会从传统的汽车制造业务进入更加广泛的移动出行服务领域。

　　未来汽车企业应该是高科技公司

　　未来，传统汽车行业单纯以动力性、舒适性为核心竞争力的游戏规则可能被颠覆，以人工智能、云计算、大数据技术为核心的软件能力将成为汽车行业的核心竞争力，面对这种变化，传统汽车企业需要处理以下问题：

　　

　　尚未建立完整的软件设计、开发、交付和运维能力：一方面，车企的信息化部门通常将IT技术作为效率提升的工具，帮助核心业务部门改善管理流程，更加准确定义的话，是“Process IT/流程IT”部门，这个聚焦流程改善的团队，无法全面满足互联网产品研发、运营的业务要求。2015年，我就提出车企信息化部门，应主动完成从“Process IT/流程IT”向“Product IT/产品IT”的转型。另一方面，车企的产品研发部门具备传统汽车研发全流程的管控能力，但是同样缺少软件开发的全流程管控能力，如果按照CMMI模型（软件能力成熟度模型）评估车企的软件研发成熟度，估计很难获得CMMI 3级以上的结果。正是这个原因，多家车企选择并购外部的软件团队，例如：福特收购Pivotal、大众收购WirelessCar。

　　

　　尚未掌控软件定义汽车的核心技术：由于自动驾驶核心算法、软件架构等核心技术开发成本高，研发周期长，行业领先的自动驾驶算法和软件架构被少数技术赋能者、头部车企和零部件供应商垄断，大部分车厂尚未掌控核心技术，面临核心技术空心化的风险。

　　

　　尚未建立面向最终用户的增值服务设计、开发和运营能力：互联网企业和造车新势力已经谙熟于心、运用自如的“产品经理”模式，传统车企还处于初学乍练的状态，如何创新数字化增值服务，如何通过精准的产品运营推广增值服务，对于传统车企还是一个重大挑战。

　　

　　为了解决以上问题，补强软件能力，传统汽车企业开始建立软件研发团队，2016年，吉利汽车成立亿咖通科技，致力于智能驾驶、智能座舱和智能网联平台和服务研发；2018年，大众汽车集团相继宣布收购德国数字软件公司Diconium、瑞典车联网软件公司WirelessCar的部分股权，大众将依托这2家软件公司，研发大众汽车数字增值服务；2020年上汽成立零束软件分公司，加快汽车软件和云服务研发。软件能力建设已经成为行业共识，软件定义汽车离我们越来越近。

　　综上所述，传统汽车企业只有建立成熟的软件开发组织和能力，自主掌握人工智能、云计算、大数据等核心技术，建立软硬分离、端云一体的软件架构，以用户为中心，创新商业模式，在汽车产品全生命周期内持续开发和交付数字化产品和服务，才能拿到汽车行业变革的门票，开启从传统制造企业向数字化高科技公司转型升级的历程。