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全栈自研的风向,变了
全栈自研的风向,变了导语Introduction“全栈自研是一种能力,而不是一种商业模式”作者丨罗? ?超责编丨罗? ?超编辑丨靳鹏辉十三年前,Facebook的工程师Calos
导语
Introduction
“全栈自研是一种能力,而不是一种商业模式”
作者丨罗? ?超
责编丨罗? ?超
编辑丨靳鹏辉
十三年前,Facebook的工程师Calos Bueno写下《The Full Stack》,第一次让“全栈”这一名词为人们所熟知。十三年后,汽车产业向着智能电动化高速飞奔,“全栈自研能力”似乎成了企业技术实力的代名词。
尤其是在2021年夏天,上汽集团董事长陈虹说出那番“灵魂说”后,在自动驾驶、智能网联以及智能座舱等核心技术领域构建全栈自研的生态体系“一夜间”成了汽车制造商们向市场宣示话语主导权的核心手段之一。
风向变了
两年之后,风仍在吹,只是风向好像变了。
在近期的中国电动汽车百人会上,华为余承东一半调侃,一半无奈地说道:“国内的新势力,今天李想和李斌都在这里,我相信他们都不太可能在智能化中选择华为,国际的巨头们,也不会选择我们,传统车企如果怕失去灵魂的,也不会选我们”。
当主机厂们纷纷打出全栈自研的战略牌时,传统垂直线性的供应链体系也随即发生改变,零部件供应商与主机厂之间陷入到旷日持久的供需博弈之中。
正因如此,余承东做出判断,在智能化时代,华为不可能做到像博世、大陆集团那样的Tier 1,因为华为更多提供的是软件、算法、云和芯片,没办法像传统零部件一样实现标准化,必须跟车企更多地卷入,深度定制和赋能。
视角切换至主机厂,理想CE0李想也在会上重申了全栈自研的必要性,“之前传统的头部一级供应商,可以研发同样一个系统提供给很多厂家使用,但使用供应商的软件方案,迭代速度有跟不上竞争,所以要自研”。
是的,整车制造尤其是在自动驾驶层面的设计是相当复杂的,涉及到代码算法、自动驾驶芯片以及各种传感器硬件的融合,如果不采取全栈自研,将项目纳入可控范围,很容易会在后续的迭代中出现需要供应商支持的被动状况。
此前,由于MobileEye体系过于封闭,无法与特斯拉保持同步发展,最终导致二者分道扬镳便是一个典型的例子。那时候,大家发现,好像只有全栈自研,才能将主动权握在手里,才能在智能化领域做出差异化的智能驾驶方案。
有意思的是,两天前,通用汽车宣布将彻底放弃与苹果的合作,逐步淘汰苹果的 Carplay,转而使用和谷歌合作研发的原生车机系统。之前宝马也曾表示在未来新车型上可能不再配备carplay。
这背后的是非曲直一言难尽,但有一个很明显的出发点是,Carplay允许用户将手机数据镜像到车辆的车载屏幕上,这在很大程度上入侵了车机系统的原生空间。一旦主机厂将车机系统拱手相让,那意味着失去了人机交互最重要的媒介与阵地,这或许是通用选择自研的直接原因。
事实上,在传统燃油车时代,像丰田、大众这样的顶级的玩家们,在车机系统、动力系统、转向系统等核心零部件领域,也大多采用的是自研形式,毕竟只有通过垂直整合将供应链牢牢地握在手里,才可以保证平台化、规模化,取得成本以及可靠性优势。
在智能电动车时代,特斯拉的出现也让车企们看到了“全栈自研”的可能性与诱惑力。零跑便是忠实的“拥趸”之一,“我们的全域自研是软硬件一体化的全域自研,电路板,结构,软件,操作系统,都是我们自己开发的”。
但可惜的是,与传统燃油车时代一样,真正意义上的“全栈自研”是极少数玩家才具备的能力。
悠跑CEO李鹏也在反思:“汽车行业重复闭门造车的商业模式在内燃机时代是必要的,但是在智能汽车时代是否还能持续?就好像在智能手机时代,大家用得都是高通的芯片,影响大家打造品牌的差异化了吗?”
是啊,看看如今的比亚迪,拥有如此优秀的垂直整合能力,也很少会以“全栈自研”自居。所以可以看到,在智能化布局上,比亚迪还是会选择与Momenta、速腾聚创、百度以及地平线等企业合作,进军自动驾驶领域。
为何连比亚迪都如此谨慎?其实,当行业掀起“全栈自研热”的那一刻开始,便有人提醒,企业什么都想要自研,必然会造成行业的巨额浪费、产业发展低效,产品体验滞后等问题。
但当时资本市场火热的投资氛围裹挟着所谓的颠覆性创新,将全栈自研喊得震天响,产业失去了理性的土壤。现在,当资本市场逐渐冷却,对于全栈自研这一课题大有回归商业本质的趋势。
必须承认,车企想要实现全栈自研的理想是值得尊重的,但现实是残酷的。这种残酷不仅体现在高强度、长周期的资源投入上,更是在对内部的组织管理机制提出了高要求。
李想尽管支持自研,但也坦诚说道,“汽车产业链条如此之上,难度如此之大,这其中最大的挑战,来自于组织能力”。企业内部是否具备行之有效的创新机制,能否形成适当合理的人才梯队模式,是否构建出有序高效的组织架构,是构建稳定且有战斗力的自研体系的关键所在。
看上去似乎简单,麦肯锡却有个非常扎心的调查数据:仅有3%左右的企业真正完完全全地做到既定的数字化转型目标。分析案例后普遍发现,技术问题只占了很小一部分,主要症结集中在组织与业务之上。
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