博世ADAS-芯片互联网-造车分析

博世ADAS-芯片互联网-造车分析

参考文献链接

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造车的本质，就是对复杂度的管理

前段时间，某品牌新能源车的刹车问题，上了热搜。这件事，现在还没有结论。到底是车有问题，还是人有问题，要等检测结果出来，才会真的知道。不要乱猜。但是，不管最终是谁的问题，大众对于新能源车的担忧情绪，已经再次上升。有同学问我的看法。我说，这件事我就不评价了。但是，与你分享一个观点：造车的本质，就是对复杂度的管理。什么意思？

2019年1月，我去拉斯维加斯参加CES（消费电子展），和吴晓波老师，王煜全老师，何帆老师，做了一个关于新能源车的论坛。在这个论坛上，关于“造车新势力”，和“传统车企”，谁能赢得未来，大家争得很厉害。台上也有车企代表。我是个大外行，但还是意气用事，斗胆说了下面的观点。造一辆车，实在是太复杂了。动力，是一套以传动（发动机，连动杆，车轮，等等）发动机为核心的传动系统。驾驶，是一套以操控（方向盘、变速箱、避震器，等等）为核心的系统，安全，是一套以防撞（刹车，车身，气囊，等等）为核心的系统，乘坐，是一套以体验（座椅，屏幕，音响，等等）为核心的系统。等等等等。一辆车里，有上万个零部件。而这上万个零部件，最终来自成百上千个供应商。每一个零部件，都有生产、运输、组装、测试的问题。其中任何一个零部件的变化，都可能会影响其他几十个。比如，电池增加了20度电的容量，底盘的结构和配重，甚至车型都要改，牵一发而动全身。太复杂了。这就是为什么人们说：汽车制造，是现代工业皇冠上的明珠。我打个比方。造一辆新能源车，要做100件事情。其中90件，是老事情；10件是新事情。传统车企，是从这90件老事出发，学那10件新事；新势力，是从这10件新事出发，学那90件老事。他们都在向对方的领域走。都很难，但是难处不一样。所以，新势力一定会取代传统车企？真不一定。我在一篇文章里写到：

国内很多的汽车生产厂商，相比我们现在最熟悉的互联网公司，显得很慢，很保守。但电池技术一旦成熟，全行业都会马上用。所以，在汽车行业，尤其是电动汽车领域，我个人认为没有所谓的先发优势，后发反而可能更有优势。

为什么？因为传统车企，在过去几十年，积累的对“造车复杂度”的管理能力，不是短时间能迅速超越的。我一直不知道自己的判断对不对。直到最近，我和极氪的副总裁刘昊，聊了聊。刘昊说，润总，你的判断是对的。我给你看一张图。

(上图数据来源第三方）

这张图，是上个月（2022年10月）新能源汽车的销量排行。吉利控股旗下的极氪，排名第五。同比增长4985%。

同比增速4985%？我吓了一跳。是的。因为我们是一个新品牌。去年3月才刚刚创立，4月发车，10月交付。今年10月的交付量，比去年10月增加了50倍左右。这还是在我们起步晚，门店少，到目前为止只有极氪001一款车，且价格在30万以上的前提下。只有一款车，卖到了新能源汽车销量第五。厉害厉害。你们是怎么做到的？刘昊说，就是润总你说的，管好复杂度。只有管理好复杂度，才能做出好车。而做出好车，才是一切交付量的根基。而这，恰恰是传统车企的优势。

比如，基于吉利几十年技术积累，为新能源车开发的“浩瀚架构”。架构，是汽车工业的一个特有名词。你就把它理解为电脑的主板。一块主板上，可以插不同型号和大小的CPU，显卡，内存，硬盘，网卡，等等配件。主板需要和不同品牌、不同性能、不同特性的电脑配件协同工作。全球有几百、几千万种电脑配件。他们之间的协同，非常复杂。主板，需要把这难以想象的复杂性，封装在主板里，给用户提供简单性，和可靠性。汽车的“架构”也是。它需要和成百上千个供应商的电池、轮胎、避震器、等等协同。非常复杂。而有的架构，还要同时服务于不同型号、甚至不同系列的整车，包括轿车、SUV、MPV、旅行车、跑车，皮卡，等等。更加复杂。这种向下对配件，向上对车型的超强兼容性，背后就是难以想象的复杂度。稍微有个细节没有考虑到，最终就是用户体验上的遗憾，甚至是重大安全事故。比如，纯电能源的核心，你以为是电池。但其实包括电池、电机、电控和电芯四个部分。极氪有一家全资的子公司，威睿，就是专门解决这个问题。比如说，电池的热管理、冷管理、能耗管理和安全管理，还有它适配到底盘之后，底盘本身的操控。这完全取决于主机厂自身，怎么去把电池更好的发挥和利用起来，而不是依赖电池厂商。2008年，收购沃尔沃之后，沃尔沃的研发、供应链、制造能力内化为吉利的能力，然后极氪再继承了这些能力，才能管理这样的复杂度。这让我们对造车，始终充满了敬畏。浩瀚架构的研发历时5年，耗资200亿。现在，极氪品牌虽然刚刚创立不到2年，但已经有1万多名员工。为了吸引最好的人才，我们把办公室设在了多个城市。上海，是智能研发中心，负责自动驾驶和座舱系统的研发；宁波（杭州湾）负责生产制造，和研究院；杭州，是总部，包括运营支持和人事行政；而极氪的销售团队，遍布全国。为了管理好复杂度，这些最优秀的人才，需要非常大量的协同。在协同工具的选择上，最早我们既有第三方软件，又有自研的沟通工具，所以每个员工都要下载多个办公软件，来回切换使用非常麻烦。后来我们认为要给用户极致体验的同时，内部员工也要有更简单极致的体验。所以我们选择了企业微信，这样就能把跟用户的沟通跟内部的协同，放在一个统一的界面上。我们每天都要开2000场以上的企业微信在线会议，创立超过2000份企业微信在线文档。杭州、宁波、上海团队，用“快速会议”快速解决问题，投屏、录制，大家就像坐在一个会议室里，用文档里的“待办”和“定时提醒”，让事事有回音。今年，极氪在线会议总时长达到了51万小时，我们在企业微信上的在线文档数，超过了17.2万篇。51万小时。17.2万篇。你看到的一夜成名，其实都是日日夜夜的百炼成钢。有的事情，核心是要快；有的事情，核心是要慢。有的事情，核心是要创新；有的事情，核心是要积累。其实造车，哪有什么新势力。造车，只有新实力。震撼。那么，这意味着，传统车企必然后发先至，取得最终胜利吗？也不一定。因为，这是一场“双向奔赴”。传统车企，也有太多要向新势力学习的了。比如软件定义汽车的能力，比如与用户直连的能力，也就是我们常说的DTC。

中国大量的传统面对消费者的2C品牌，其实都是在用2B的模式经营。他们只面对代理商、经销商、门店。品牌负责空军作战（请代言人，电视广告，各种品牌活动），经销商负责陆军作战（开店，销售，客服）。品牌商只需要把产品卖给经销商就好了。所以，他们把经销商订货会，叫“客户大会”。服装行业是这样，手机行业是这样。汽车行业也是这样。过去，汽车品牌只需要把车卖给4S店就好了。我负责在电视里打广告，你负责把车卖出去。但是，互联网公司给传统企业上的最重要一课，就是：经销商不是你的客户，消费者才是。品牌需要经销商的帮助，但要懂得直接面对消费者。这就是DTC。这个转变，对绝大多数传统品牌，包括传统车企，是非常不适应的。这意味着，我们要把郊区的4S店，搬到市中心的购物中心一楼了；这意味着，我们从给经销商政策和返点，变为给消费者服务和优惠了；这意味着，我们要从回答经销商的进货问题，变为回答消费者的购买问题了。这一步能不能迈出去，并且迈得好，是传统车企的生死一步。刘昊说，我们第一次遇到这样的选择，是对极氪来说刻骨铭心的8155芯片事件。极氪001推出不久，有用户反应，座舱内操控系统有卡顿。传统汽车没有这个问题，因为有了大屏幕，才有了大量座舱内的交互。其中一个核心因素出在了当时的芯片上。芯片不够快不仅导致了交互的不流畅，也影响了后续的车机升级。交互不流畅，用户体检就会受损。升级芯片，要花很多钱。怎么办？今年7月，极氪宣布，帮助全部极氪001车主，免费升级为高通的骁龙8155芯片。在汽车行业，芯片升级很正常。免费升级，就少见了。这次升级，耗资3亿。这次升级，获得了大批用户的好感。在理顺了供应链后，极氪交付量在三季度迎来了持续增长，每月都创下新高。这才有了前面提到的，10月交付10119辆新车，环比增长22.3%，同比增长近50倍。这就是极致的用户思维。一旦有了这种极致的用户思维，很多行为，就会自然而然地发生改变。比如，极氪开始服务每一个车主的全生命周期。他们在企业微信上，为每一个车主建立一个专属的服务群，目标是更专业地解决车主的问题，帮助车主顺利拿到车。交付完成后，会在企微建立社区运营群，在群里做活动，送福利。比如，极氪会在企业微信的社群里，收集用户对车辆的反馈，和用户共创下一辆车。他们在包括社群在内的多个渠道，共收到了超过3000多条用户的反馈。今年7月，极氪001ME版车型中，加速更好的“双百组合”高性能双子永磁电机布局（双电机，相当于四驱），和在同级别里续航更好的100度“极芯”电池包，这两项升级就是来自于社群里的用户反馈。再比如，极氪知识库。极氪在全国有220多家门店，2500多位销售、交付、售后顾问。他们直接面对消费者（Direct to Consumer, DTC）。消费者的所有问题，困惑甚至愤怒，都是经由这个触点，与品牌发生关系。汽车产品非常复杂，如果销售不足够了解产品细节，交付不足够了解各地政策，售后顾问不足够了解客户的问题和解决方案，将会把产品给用户带来的好感，迅速消耗殆尽。怎么办？极氪在企业微信里建立了一个“极氪知识库”。其实，顾客提出的80%的问题，都是类似的。一线客服可以从极氪知识库里，迅速找到答案。比如，“高速救援需要收费吗”，这类被经常问到的问题。

那么，还有另外20%非常规的问题呢？流转到相关部门，然后拉群解决。

今年7月，一位极氪001的用户在穿越新疆无人区时，因避让大车而撞上石墩，轮胎报废。

这个区域不但无人，还无手机信号。他只好开着朋友的车，到十几公里外，联系保险公司。但是保险公司表示，他们只能拖到就近城市（200公里），但维修站有600公里远。顾客只好联系极氪客服。极氪立刻用企业微信拉了一个12人的群，在群里协助这位乘客。十几个小时后，车辆到达极氪服务中心。

汽车的客户是车主，不是经销商。必须直面每一位客户，才能触达他们，服务他们，并根据他们的需求，改进车辆。刘昊告诉我，你看到的第五，只是一个结果。我们看到的，是一路成长。极氪从品牌发布到极氪001交付，用了192天；从开启交付到交付量破万，用了110天；第2个万台交付用了107天；第3个万台交付用了64天；第4个万台交付，用了45天；第5个万台交付仅仅用了31天。这就是直连客户的价值，这就是DTC的价值。企业微信的同学告诉我，其实，2022年1月-10月交付量前十的中国新能源汽车品牌，都在使用企业微信，都在直连客户。这些是笨功夫。但是，想造好一辆车，最终必须要“聪明人下笨功夫”，而不仅仅是“抢先机”。

最后的话

回到最开始的问题。

车的核心竞争力，到底是第三空间，还是共享交通，还是自动驾驶，还是电池？大家有很多的争议。这还没有定论。但是，不管是什么，其背后都离不开对复杂度的管理，以及与用户更密切的沟通。是啊。要敬畏车，因为造车的本质，是对复杂度的管理；要敬畏用户，因为汽车的客户是车主，不是经销商。只要敬畏复杂度，只要敬畏用户，就没有新势力，只有新实力。感谢刘昊总的分享。祝福极氪。也祝福所有在新能源赛道上的车企。

未来，所有芯片公司都需要进化成互联网公司

2009年，NVIDIA黄教主发表了影响深远的论断：“NVIDIA是一家软件公司”。这个时期的NVIDIA，已经开始把资源聚焦在GPGPU（GPU是图像加速卡；GPGPU是并行计算平台，既可以做图形加速，还可以做其他并行计算加速），以及支撑GPGPU发展的CUDA之上。随着AI等性能敏感场景的大规模爆发，NVIDIA市值超过了Intel等一众竞争对手，迎来了辉煌的NVIDIA时代。

之后，更多的芯片公司，为了让自己的芯片被客户更好更方便地使用，逐渐把更多的资源聚焦在框架等软件能力方面。芯片公司，逐渐地变成了软件公司。

如今，芯片行业面临新的挑战：众多互联网客户开始自研芯片。其本质原因是传统芯片公司的创新不足，没有合适的产品满足互联网客户的业务发展需要。

未来，芯片公司仅仅把自己变成软件公司还不够，需要进一步的自我革新，从软件公司变成互联网公司，比客户更懂客户：能够深层次理解用户的需求和痛点，能够提供显著竞争优势的性能价格比，能够满足客户功能差异化和快速业务迭代，能够支撑用户业务和价值的快速创新。

1 传统芯片公司“闭门造车”

传统芯片公司的传统思路是这样的：设计性能、成本、功耗都非常均衡的芯片，再配套相关的驱动和开发工具包，更好的则有开发库和框架，甚至提供达到Turnkey级别的参考设计方案。

一般来说，能做到这样的芯片公司已经足够优秀。但世易时移，只达到这些要求，还远远不够。因为这样的方案是静态的、局部的、短期的；缺乏动态的、宏观的、长期的解决方案。

1.1 芯片性能足够好，但灵活性和易用性不够

CPU是最通用的处理器：CPU指令是最基础的加减乘除，我们可以用这些指令最基本的指令组合出任何我们想要的程序和软件。但随着性能需求的不断上升，我们不得不通过硬件加速的方式不断地提升性能。

硬件加速的单位计算可以当做是一条非常复杂的宏指令。硬件加速的劣势在于，由于单位计算的复杂度，导致硬件所能支持的系统灵活性急剧下降。

比如，AI处理器，为了更好地支持张量计算，提供了很强大的张量计算能力。但一方面受限于算法模型的多种多样，另一方面受限于不同AI处理器架构的多种多样（甚至出现同一家公司三代芯片架构均不相同的情况，这里的架构指的是加速器呈现给Host CPU的接口架构，不是具体实现的微架构），很难快速把AI模型高效的映射到特定架构的AI处理器，从而导致性能效率不高，开发效率低等易用性问题。

这些问题导致AI处理器面对的场景规模受限，场景的生命周期受限，从而导致芯片难以大规模落地，芯片的价值难以发挥。

1.2 只解决单一问题，而客户需要综合性解决方案

CPU是通用的解决方案，适合于几乎所有场景；GPGPU是并行计算，适合于若干个常见的领域加速场景；DSA，只适合于某个特定领域；ASIC，只适合于某个特定场景。从CPU到ASIC，覆盖的场景越来越小，覆盖场景的生命周期越来越短。

我们提供芯片A帮助客户解决问题a，提供芯片B帮助客户解决问题b，依此类推。但这样会产生有很多问题：

只考虑一个问题会顾此失彼，不同的芯片间没有协同。而且即使有协同，从架构上也决定了很难高效协同。
多个个体解决方案无法组织成用户需要的“有机”整体。如同“瞎子摸象”一般，当不同供应商给客户提供扇子、绳子、柱子、墙壁的时候，客户是无法组织成“大象”的。
服务器物理空间和功耗有限。无法容纳这么多张单领域或场景解决方案的加速卡，客户需要综合性解决方案。

1.3 芯片公司架构的个性化，而客户需要架构的一致化

在手机等终端上，软件依附于硬件而存在。在提供硬件的基础上，提供相关的驱动及其他相关的开发和参考设计即可。不需要关注不同架构芯片的跨平台问题。而在云计算、边缘计算甚至一些超级智慧终端（如自动驾驶芯片NVIDIA Thor等）上，软件实体和硬件实体是完全独立的，软件实体可以运行在不同的硬件平台；反过来，硬件实体也可以支持不同的软件实体运行。因此，软件跨平台成为非常重要的能力需求。

在软件虚拟化时代，可以通过虚拟化技术屏蔽硬件接口/架构差异性，可以实现软件从一个硬件迁移到另一个硬件。而在硬件虚拟化时代，软硬件的接口直接暴露给VM/容器等虚拟化实体，以及越来越多的异构计算引擎的加入，为了继续支持软件可迁移，越来越需要考虑硬件架构的问题。硬件架构一致性问题，更加凸显！

芯片设计不再是一家公司考虑一个型号一个架构的问题，而是更多的要思考“和主流生态兼容，和别人的芯片架构兼容，并且高效、标准、开放，甚至还能持续演进”的问题。

2 互联网公司自研芯片

之前有篇文章：亚马逊AWS自研芯片深度分析，详细分析了AWS的自研芯片之路。

目前，几乎所有有实力的互联网公司都在自研芯片，有很多文章对这些信息进行梳理，这里就不再赘述。

2.1 云计算等复杂场景的特点

互联网及云计算公司的业务场景非常复杂，其与硬件相关的特点主要表现在：

超大的规模。例如，AWS拥有超过500万台服务器，分布在全球27个地理区域和87个可用区。
大量的数据。据IDC预测，到2025年，全球数据量超过175ZB，复合增长率27%，云端数据存储占比超过50%。
复杂的网络。关键是带宽和延迟，还要关注域间隔离和跨域访问，以及访问控制、快速网络变更等。
虚拟化、池化和多租户。主机/容器等虚拟化，用于资源隔离；虚拟化+池化，资源自由组合；多租户共享资源。核心价值在于提高资源利用率，降低成本。
安全问题。包括网络安全、存储安全、数据安全、可信根及“零信任”、可信计算等。
弹性和可扩展性。横向扩展，资源数量的增减；纵向扩展，资源容量或性能的升降。
复杂系统解构。微服务/云原生，更多东西向流量。复杂系统不断解构，与多租户、多系统共存。
可迁移性和硬件接口一致性。运行实体和硬件环境分离：虚拟化屏蔽硬件差异，VM/容器等在不同服务器迁移。硬件接口直通VM，需要不同厂家硬件接口一致性。
特定场景服务。资源池化后，通过CPU、内存、存储、网络等资源的不同比例再组合，扩展出特定场景优化的实例类型。

总之，云计算等宏观复杂场景，具有很多超出个体硬件的很多高级的特征，这需要硬件平台能够支持足够的系统灵活性，来满足系统的当前和未来各种需要。

2.2 跟场景结合的三种方式

云计算等复杂计算场景，对灵活性的要求大于对性能的要求。在性能满足要求的情况下，CPU是最合适的云计算平台。如今，CPU的性能逐渐瓶颈，不得不硬件加速来提升性能。

这也就是目前的矛盾之所在：一方面，芯片需要跟具体客户的具体业务深度结合来实现业务的硬件加速；另一方面，芯片却要适配不同客户的业务功能差异性，以及业务逻辑的长期快速迭代。行业里目前主要有如下一些形式来应对这些挑战。

方式一，针对场景，提供（自认为）最优的业务加速方案给客户。

存在的问题是：

完全定制的解决方案，面向2B市场，无法满足所有客户的要求；
一定程度上需要客户修改自己的业务逻辑（客户作为云计算供应商，其云上支撑了数以千亿甚至万亿价值计的云客户的业务，更改底层服务业务逻辑的风险非常高），客户迁移的成本和风险都很高；
并且会产生芯片供应商依赖，对云计算运营商来说并不是好的选择。

方式二，供应商跟客户深度合作，做满足客户需求的产品。大客户自研芯片，也可以算到跟客户深度合作这一类（内部客户也是客户）。

这样做的优势是：

能方便快捷的拿到详细的客户需求，了解场景痛点；
重量级种子客户，深度打磨产品，早期种子客户的支持，是产品成功的关键。

劣势可能是：

客户需求不是最本质的需求，需要深度洞察。比如，用户告诉我们，需要更快、更舒适的马车，而我们提供的可能会是更快、更舒适的汽车，甚至飞机。
需求有横向和纵向的差异。横向差异指的是不同客户的个性化需求，也包括同一大客户内部不同团队的差异化需求；纵向差异指的是单个客户的快速迭代。满足一个客户/团队需求，可否满足其他更多客户/团队的需求？因为芯片研发周期和生命周期的缘故（两者总计为8年左右），满足单个客户/团队当前的需求，可否满足单个客户/团队长达8年的业务演进需求？可否满足所有客户/团队长达8年的业务演进需求？

那么，是否还存在第三种解决方案？

方式三：做平台化产品，客户通过编程实现所需求的功能。

平台的可编程能力，是可以非常轻松做到的。但如何确保ASIC级别极致性能的同时，依然由用户掌控一切，由用户编程决定业务逻辑，则是一个有挑战性的话题。

如果能够做到：足够性能价格比（数量级提升的极致性能，更便宜的价格）、足够通用（覆盖更多客户的更多场景）、足够灵活（能够覆盖客户长期的、快速的业务逻辑演进）、足够易用（兼容已有开发环境和业务逻辑，客户平滑迁移，没有太多学习成本，没有平台依赖），实现“用户软件定义一切，平台硬件加速一切”的目标，则是未来大家都需要面临和解决的挑战。

3 客户自研分析

从短期来看，当一个行业出现变革的时候，客户比供应商更早感受到“痛苦”，也更需要更多的底层创新来驱动自身业务的竞争力提升。但从更长期的视角来看，情况却并不一定如此。

3.1 客户的本质诉求

互联网行业，目前有很多客户开始自研芯片，这是一个重要的趋势。很多人认为，互联网公司为了构建自己的护城河，开始构建一套“封闭”体系。而我们更多的是认为：随着互联网云和边缘计算的发展，上层的软件业务对底层硬件要求越来越高。而传统的芯片公司，虽然有一些先进的技术，但局限于闭门造车，这些技术并没有为客户带来新的更大的价值，反而在一些方面，约束了客户的价值发挥。这些矛盾，逼迫着一些有实力自研的用户，不得不“自己动手，丰衣足食”，开始了自研之路。

那么，“想喝牛奶，真的一定要自己养牛吗？”用户的本质诉求到底是什么？这里我们深入分析一下：

更高性能/成本比。性价比是永恒的话题，都希望最低廉的成本下提供最高的性能价值。
差异化。toB市场，互联网云计算公司需要有足够理想的硬件平台，能够支撑自身业务的差异化，也能够支撑云计算提供差异化的价值给到云的用户（也即用户的用户）。
可迭代。软件的迭代很快，而为了延长设备的生命周期（也是一种降成本的手段），则需要硬件能够尽可能支持软件服务的更长期迭代。
快速业务创新。用户的业务是核心竞争力，而研发芯片不是。用户需要的是能够自己掌控一切的开发平台，来实现业务创新，来增强自身的核心竞争力。
无平台依赖。平台依赖某种程度上就是一种“垄断”，客户肯定不希望自己被绑定在某个特定的平台上，这样会降低自己的“话语权”，并且还存在巨大的技术风险。

如果存在通用的芯片方案，能够满足上述这些需求，用户不会产生平台依赖，不对用户自身业务的核心竞争力构成威胁，并且功能更加强大，性能更加强劲，价格更具有显著优势，客户还需要自研吗？

3.2 宏观、长期、发展的视角看客户自研

回想互联网巨头自研芯片这件事情，更多的感受是，行业和技术都在巨变：云计算、边缘计算出现后，系统的规模数量级膨胀。能深刻理解这些系统需求的莫过于互联网公司，而芯片公司对系统的把握，就有点捉襟见肘。

但从更宏观、更长期以及发展的视角看，整个全球产业是国际化大分工的，每个地区每个公司，都做自己最擅长的事情。最经典的例子，莫过于台积电。台积电之前，设计和制造是一体的，典型的企业是Intel、AMD和TI。台积电创造性地只做foundry，不做设计，从此后才有了Fabless。记得在十多年前的时候，Intel仍如日中天，很多人羡慕Intel这种能从设计到工艺的全流程优化，所以做的产品性能成本是别人无法达到的。而如今，在台积电、三星等的竞争下，Intel自己的设计和制造成了相互拖累。而台积电所构筑的核心竞争优势，使得众多TOP级的Fabless根本就不会去想着自建制造工厂，或者说不是不想而是不能。

人类发展的过程，就是从“男耕女织”到“手工作坊”，再到流水线的“工业化大生产”，再到现在的“全球化大分工”。从更宏大更长期的视角看，随着时间推移，很多技术会沉淀，云计算这样的互联网底层技术也不例外。

当然，底层的芯片公司，需要不断地自我革新，才能真正帮助客户，成就客户，也成就自己。

4 芯片公司需要革新，比客户更懂客户

4.1 系统变得越来越复杂

我们简单定义一下三个层次的系统分类：

小系统。不需要跑智慧型操作系统，用于IoT等嵌入式场景的MCU芯片。这个时候，整个系统只有一个地址空间，所有的程序本质上是一个程序的不同片段。
大系统。如手机、平板和台式电脑。需要跑Linux、安卓、iOS、Macos、windows等智慧型操作系统，需要通过MMU支持多个不同的地址空间，需要VA-PA的一级地址映射，才能实现不同的程序运行在自己独立的地址空间里。
复杂宏系统。需要更多的地址空间，需要MMU支持GVA-GPA（HVA）-HPA的两级地址转换。

复杂系统场景如云计算、边缘计算和超级终端场景：需要支持操作系统和虚拟化，包括虚机、容器等不同层次虚拟化；需要支持资源切分；需要支持系统、资源和性能隔离；需要支持软件跨硬件平台，包括硬件接口抽象和热迁移等。

从系统的角度看：

在小系统和大系统时代，设备即系统。每个设备就是一个系统边界，即便是通过一定的通信接口和外部联系，但设备作为一个独立系统，其特征足够明显。
但在复杂宏系统时代，每个设备只是庞大系统的一份子。软件需要非常方便的跨不同的处理器架构、不同的芯片、不同的服务器运行，甚至需要跨云网边端不同的设备运行。这个时候，以设备为系统边界变得越来越模糊，系统变成了数以百万级的设备组成的超级大系统。

4.2 芯片公司，需要变成互联网公司

系统的规模相比以往提高了多个数量级，变成了更加复杂的宏系统：

只懂软件，难以驾驭复杂的芯片架构设计，做出来的产品通常是面向特定领域的加速卡，无法深入，难以整合；
只懂硬件，堆叠的性能再好，用户难以驾驭，场景覆盖小芯片无法大规模落地；
唯有软件和硬件的深度融合，才是正确的发展道路。

系统规模越来越多，系统的技术体系发生巨变，系统的架构在不断重构，芯片公司/团队也需要自我升级：

过去，小系统芯片公司。芯片公司就是纯粹的芯片公司。硬件软件的人员比例大概在1:1 - 1:2，公司的核心都在围绕着芯片展开。
现在，大系统芯片公司。芯片公司本质上是软件公司。NVIDIA的老黄很早前就提过，NVIDIA是一家软件公司。做大系统芯片的公司基本上的人员比例都在1:5+，芯片人员很核心，但人数相对少，软件人员数量显著超过硬件人员数量。
未来，宏系统芯片公司。芯片公司本质上是互联网公司。这个时候，芯片公司有着对万物互联和云网边端融合的超级大系统的深层次理解，能够驾驭超级大系统，能够实现硬件和软件的深度融合，能够提供创新的超越用户需求的更高价值的产品、解决方案和服务。这一时期，硬件软件人员的比例，一般来说，通常在1:10+。

博世XC事业部李胤：自动驾驶降温不意外，但这条路肯定会走下去

“（今年自动驾驶）有些降温，这是正常的。所有的新技术不可能一路发展直上云天，总有坎坷。”2022年11月22日下午，博世智能驾驶与控制事业部（以下简称“博世XC事业部”）中国区总裁李胤在媒体群访中称。

李胤在沟通中直言，智能驾驶“不是噱头，而是刚需”，这条路肯定会一直走下去，最终将人类用于驾驶的精力降低到0，交通事故降低到0。目前这条路仍在初始阶段，如果把高阶智能驾驶比作全长约42公里的马拉松，目前还未过5公里。

博世看好智能驾驶、智能座舱的发展。当天，博世未来智能驾驶与控制 (上海)研发中心、博世中国创新与软件开发中心上海分公司启用，位置在上海浦东金桥。

高工智能汽车注意到，博世XC事业部2021年1月成立，这是该事业部在苏州、上海虹桥之外的第三个研发中心，也是最大的研发中心。

尤为值得注意的是，汽车智能化、电气化浪潮下，汽车零部件巨头博世无疑面临转型挑战，功能汽车既有的很多零部件存量市场不断缩小，智能化方面的新兴领域则快速崛起，不断贡献市场增量。

根据高工智能汽车研究院最新监测数据显示，2022年1-10月，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶交付上险受到整体车市影响，同比下滑12.67%，不过，搭载率仍连续第二个月处于30%以上。

“对博世这样一家130多年时间的老企业而言，‘新生’对于继续存活下去，非常重要。我常常和李胤开玩笑，博世的未来在你的双肩之上，需要努力。”博世中国执行副总裁徐大全在沟通中称。

那么，博世作为业内头部的汽车零部件企业，向软件转型进展如何？在智能驾驶、智能座舱方面的产品推进如何？如何与国内崛起的ADAS供应商竞争？沟通中博世管理层对上述问题进行回应。

博世中国执行副总裁徐大全（中）、博世智能驾驶与控制事业部中国区总裁李胤（右）接受群访（企业供图）

发力在华市场

“两年时间过去了，我个人对我们整个团队发展非常满意。”在沟通中，李胤向高工智能汽车表示。

根据公开信息，在成立XC事业部之前，博世的组织架构划分还是建立在分布式电子电气架构基础上。徐大全称，过去公司涉及域控的部分分布在公司的5个事业部当中，对于大公司来说，跨事业部的协调往往是困难的，最终博世决定成立一个统筹与域相关的、与电子电气架构相关的事业部。

高工智能汽车注意到，更重要的一个背景是，近年来，汽车产业亟待电子电气架构变革。整体来看，汽车电子电气架构分为三个阶段：分布式电子电气架构、【跨】域集中电子电气架构、中央集中电子电气架构，其中在第二个阶段，域控制器开始出现，一般包括自动驾驶域、智能座舱域、动力域、底盘域、车身域。

在产业政策助推下，国内汽车智能化、电气化在国际上一直处于领先位置，而没有域控制器，汽车难以有效落地OTA能力和L3级自动驾驶能力，以智能化为核心卖点的蔚小理纷纷在电子电子架构变革上发力，更不用说特斯拉在电子电气架构上推进的速度。

也正是在这个背景下，2021年1月，博世成立XC事业部，整合公司的驾驶辅助、自动驾驶、汽车多媒体、动力总成和车身电子系统等事业部的电子与软件业务。

在成立XC事业部的同时，博世也致力于从一家传统机械零部件供应商向软件、电子解决方案提供商转型。此次沟通中，李胤表示，目前在一些比较权威的汽车软件社交网站，博世是排名数一数二的，这是对博世向软件转型非常大的肯定。

中国区在博世业务版图中的位置，也在发生变化。

传统汽车时代，博世的很多技术是德国研发好之后，到中国做应用，但伴随步入智能汽车时代，中国市场走的非常前沿。高工智能汽车注意到，2022年8月，博世软件相关负责人曾表示，其部门与XC事业部共同研发自动驾驶新一代高阶系统，预计2023年会批量生产，这将比欧洲早2年。

“要想把汽车智能化做好，一定要把中国市场做好”，李胤表示，博世在中国汽车智能化做的所有事情反过来也可以贡献到博世全球的平台，“现在我们有很多技术参与全球平台化的共同开发，特别智能驾驶的很多应用软件大家都可以共享”。

布局智驾、智舱

那么，成立近两年，XC事业部产品布局如何？

李胤介绍，目前主要包含两大板块：智能座舱、智能驾驶。智能座舱方面，2021年公司拿到很多主机厂的项目，包括基于高通8155芯片的智能座舱产品，以及基于高通8295芯片的智能座舱产品，两者的开发工作类似，不过8295支持的输入、输出系统是8155的很多倍，难度更大。

从市场层面来看，高工智能汽车研究院监测数据显示，2022年1-10月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载智能座舱交付上险达到712.39万辆，搭载率上升至44.85%；其中，22款新车前装搭载率甚至已经高达72.43%。此外，座舱域控制器搭载交付量达到121.09万辆。

智能驾驶方面，目前，博世有两条细分产品线：L2级智能驾驶产品在感知上以毫米波雷达、智能摄像头为主，在中国各大主机厂基本都有项目；L2++级的智能驾驶产品，2022年7月份获得主机厂定点，该项目计划在2023年年底落地，目前还在开发中。

在与主机厂的合作分工方面，据李胤介绍，目前博世主要提供硬件、底层软件以及一些共享的应用软件，大多数主机厂都希望由自己开发个性化的应用软件，以满足其打造品牌风格的需求，比如人机交互界面等，主机厂对这些部分的理解也更加深刻。

在中国市场，面对强劲的本土竞争，博世如何应对？

徐大全坦陈，当前面对汽车智能化领域，竞争更加复杂，参与者也越来越多，包括有的主机厂也在尝试自研掌握相关能力，对博世而言竞争态势确实比较严峻，这是事实。

不过他强调，其实外界很少注意到，博世全球范围有3万多名软件工程师，博世本身也是芯片供应商，在软件、芯片方面本身拥有深厚的积淀。

李胤则表示，其一，汽车软件是搭载在汽车上的软件，博世对于汽车有130多年的理解，这种能力不是短时间可以积累的。其二，汽车软件是一个研发投入巨大的板块，需要大量的资金及非常坚定的战略信念，过程长达10年-20年，博世有持之以恒的信念将这件事做好。

吸纳人才策略

那么，为何新研发中心落地上海金桥？

基本信息方面，根据披露，新研发中心的总投资额超过1.5亿元人民币，办公面积超过10,000平方米，未来将有超过540名研发人员在此从事智能座舱与高阶智能驾驶领域的技术研发，尤其是软件相关的研发工作。

高工智能汽车注意到，此次新研发中心包含两部分：博世未来智能驾驶与控制 (上海)研发中心、博世中国创新与软件开发中心上海分公司，前者博世XC事业部的新研发中心，后者为博世软件中心的分公司。

根据介绍，截止目前博世软件中心有软件工程师近800人，其中超过50%是支持XC事业部ADAS和智能驾舱的开发。此次开业的新金桥办公大楼，将有160位软件工程师，为XC事业部的智能驾舱和Adas开发提供现场服务和支持。

选择落址金桥的原因，李胤有其吸纳人才的详细考量。

在他看来，软件定义汽车很大一部分是参照互联网、消费电子的经验，它们与传统汽车行业吸纳人才的方式相反。传统汽车行业为先定位置，然后建庞大的公司架构吸纳人才，互联网、消费电子产业则是在IT人才集中的地方设点。

他进一步称，上海地域跨度很大，需要两个办公点才能更好吸纳人才，原本是虹桥、张江，2022年张江的办公地点租赁合同到期，经过详细考察最终选择金桥，距离最近的轨道交通站点仅约800米，避免出现员工上班往返需要3-4个小时的情况。

值得一提的是，在启用仪式上，李胤特别播放了相关视频，介绍研发中心的专业且舒适的办公环境，意图获得软件人才的认可，而非用更多时间去强调公司在智舱、智驾等业务层面的野心与布局。

“和浦东新区金桥对新能源车、智能汽车方面的鼓励也有关系。浦东刚刚出台《上海市浦东新区促进智能网联汽车创新应用规定（草案）》。金桥传统造车企业比较多，现在并逐渐将方向放到电气化、智能化。”徐大全表示。

值得注意的是，李胤称，除苏州、上海虹桥、上海金桥三个研发中心，2022年底、2023年初会在广州落地第四个研发中心，后续更多研发中心，则取决于哪里的人才会蓬勃发展，以及事业部的业务发展情况。对于招聘则没有明确规模规划。

总体来看，根据介绍，博世XC事业部在全球范围内拥有近18500名员工，其中中国区员工人数超过1400名，80%为研发人员，另外还有销售人员，生产则来自于“兄弟”事业部。