当软件定义汽车成为趋势，未来汽车是否可以理解为四个轮子上的超级计算机？
其他许多回答都解释了软件定义汽车的含义了——当软件定义汽车时，评价一台车的好坏不再是看品牌、看外形、看发动机，而是车上智能系统所带来的使用体验。 那如何能持续地为用户带来更好的使用体验呢？这就要提到人工智能时代最珍贵的“石油”——数据。数据对于“软件”的重要性，体现在形成数据闭环的过程中。 一款支持OTA的车型在投入量产后，当用户使用车上的自动驾驶软件功能时，一方面是享受现有技术带来的方便，另一方面是“生产”出大量数据，这些数据能够推动车上软件的算法模型持续迭代，使这款车的软件功能不断成熟或迭代。 如果还不能理解，那我以最常见的ACC（自适应巡航）功能举个例子。ACC的意思是在高速路或者北京的五环这种快速路的时候，车辆可以实现自动跟车，自动改变车速和启停，司机不需要长时间踩着刹车——但手还是要扶在方向盘上的。 既然要实现自动跟车，那就需要软件能通过传感器（主要靠摄像头）识别出来前方车辆是一台车（不然很有可能撞上去）。但“车”的模样千奇百怪，尤其是在中国，会有各种车型。 目前依靠机器学习算法的软件功能，都只能识别“见到过”的东西，还不能像人类般具有联想力，“没见到过”的东西是识别不出来的。 比如下面这些车，属于具有“中国特色”的车型。 这些车型要想能被识别出来，就需要有“数据”。当一款量产车型在路上跑时，系统会记录下在道路上的影像。目前的技术是会先用算法对图像进行筛选，把能识别的物体过滤掉，在人工对不能识别的异型车辆进行标注，用在机器学习的训练中。 也就是说，作为用户，你的每一次使用都在助力自动驾驶功能的迭代。而作为车厂，从用户使用过程中获得的数据都将成为核心竞争力。这些数据是需要握在车厂自己手里的，否则就很容易失去竞争优势。 之前有媒体说特斯拉是在把车主当小白鼠，意思就是特斯拉单纯依靠还不足够成熟的计算机视觉技术，来实现高级别的自动驾驶功能，并且在车主使用的过程中，把数据收集起来，用于持续改进功能。[1]  一级供应商是指为车厂提供零配件或技术的公司，比如博世、安波福、法雷奥等。即便是目前许多车型上配备的L2级别自动驾驶功能，比如高速公路辅助、自动泊车辅助系统等，大部分车厂也是通过直接向供应商采购方案来实现的。  在用户使用过程中的数据也是归供应商所有，用于供应商不断地改进算法，提高各种功能的成熟度。 这就导致了一个问题——同质化严重，“你有的我也能有”，差别只在于系统的名字——XX Pilot，以及外观设计和语音小助手的声音。 那在数据为王的未来，车厂还会愿意把数据给到供应商吗？ 供应商的立场是数据的集中有利于整个行业技术的快速迭代，但请注意，这里的整个行业=它自己。 设想一下，当一家大点的技术公司能提供比较好的算法时，就会有更多的车厂愿意向它购买方案，它给方案的定价或许也会更便宜；当有更多车厂在用这套方案时，这家技术公司收集到的数据就越多，其算法的迭代也越快，越能吸引到更多车厂来购买——出现马太效应。 在计算机领域的两个相似例子就是操作系统和芯片，国产操作系统和芯片之所以研发不出来，正是因为在市场上不存在试错机会，缺少更多的试用数据，让他们能够进行完善和改良。 我很同意 @殷玮  大佬在回答中提到的，“人工智能芯片正在成为汽车上的又一个发动机，以数据为燃料的发动机。”在汽车芯片领域，最典型的供应商便是Mobileye。Mobileye在2018年就曾经宣称占有全球ADAS 70%的试乘份额，超过八百万辆车搭载。[2]但Mobileye提供的视觉感知芯片是相对封闭的，只支持对外提供摄像头识别到的最终结果。简单来说，就是Mobileye规定了能识别出10种物体，那用了他的芯片，就只能识别出这10种物体。 这也意味着车厂并不能拿到图像数据，国内的车厂或者搞自动驾驶软件算法的公司，在开发时都拒绝使用Mobileye的芯片。以开发AVP（自主泊车）功能为例，除了基本车辆的识别，还需要做到车位地锁、入口栏杆等物体的识别，但Mobileye的封闭性方案是不支持自行对感知算法进行更新的。 只提供封闭方案的Mobileye芯片有点像黑匣子，车厂无法做定制化开发或者自主更新，这也就导致了前文提到的同质化问题，既然芯片能卖给A车厂，就也能卖给B车厂，车上搭载的自动驾驶软件功能不具备差异性。数据闭环中缺失了最重要的“数据”。 这样的封闭化方案也让Mobileye丢失了高级别自动驾驶方案的市场，因为开放必要层面的视觉感知结果，对于融合摄像头识别到的东西跟激光雷达识别到的东西极其重要。 下面这个视频，便是激光雷达点云和摄像头影像融合的结果，在影像上显示的颗粒点状就是激光点云。可以看到，要想开发基于不同传感器感知融合结果的应用，就离不开原始数据。 目前，国内的造车新势力蔚来、威马等都先后宣布要研发L4自动驾驶车了。当车厂都开始研发L4自动驾驶功能，激光雷达等多传感器融合路线将逐渐成为主流。 当供应商在做着自己的春秋大梦时，车厂，尤其是国内车厂，却并不希望自己沦为一个组装工厂，在智能化时代被他人扼住喉咙。 所以才会有那么多的老牌国内汽车品牌开始设立软件团队，或者直接买买买，把小的技术公司收入麾下。所选用的硬件也更偏向于开放的硬件平台，因为硬件平台需要能够支持软件不断升级迭代，把新功能开发的规划和节奏都掌握在自己手里。 同样以汽车芯片为例，地平线作为国内头部的汽车芯片玩家，是国内最早一批将AI芯片放到量产车上的。在今年6月份的Waymo开放数据集挑战赛里，地平线在2D追踪、3D检测、3D追踪和域适应四项挑战中都是第一名。 或许正是出于在感知算法方面保持领先的自信，地平线的芯片做到了开放感知的中间结果，车厂可以在应用层开发更加复杂的功能。记得去年听地平线的一个分享时，分享人提到“不碰数据、不做应用”，这应该是车厂最中意的定位了吧。 今年北京车展，也到地平线的展台转了几圈，重点看的就是基于车载AI芯片征程3实现的应用情况。这款芯片主要就是针对高级辅助驾驶、自动泊车等场景，因为算力够高、功耗又足够低。地平线还支持跟车厂做联合开发，让车厂推出的自动驾驶功能更具差异化。 不过地平线毕竟属于新玩家，产品稳定性还有待验证，这就更需要国内主机厂的理解与支持了。 经过美国制裁华为一事，中国人已经清清楚楚知道我们输在哪里，连公园打拳的大爷都知道现在华为什么都能自己造，就是芯片半导体受制于人。在PC和智能手机的核心部件上，中国被美国死死卡住喉咙，如果想在“软件定义汽车”的智能汽车时代不被别人牵制，就需要在车载芯片上下功夫。 芯片的设计重要，芯片的制造更重要。无论地平线还是华为，都还停留在芯片设计上，很有可能被卡在半导体的制作上，要想杜绝后患，国产车载芯片还要再走出一步。 ————听说点赞的人都是掌握了数据闭环的大佬。我是@洪泽鑫 ，很高兴认识。 你可能也会想看： 