全球消息!GIV2022|宁德时代蔡建永:接口标准化繁荣智能汽车产业

来源:盖世直播时间:2022-12-19 20:43:22

2022年12月16日-17日,由安徽省发展和改革委员会作为指导单位,合肥市人民政府、中国电动汽车百人会联合主办的“2022全球智能汽车产业峰会”在安徽合肥召开。本届论坛围绕“全球新变局与智能汽车发展新战略”主题,共设置5个主题论坛和2场闭门会议,与行业机构、高校院所和领先企业代表共同探索我国智能汽车发展新路径。

其中,在12月16日举办的“科学家论坛”上,宁德时代(上海)智能科技首席技术官蔡建永发表精彩致辞。以下内容为现场演讲实录:


(资料图)

现场的各位专家、各位来宾,下午好!刚刚徐老师和陈老师分别谈到了软件定义汽车,谈到了滑板底盘、谈到了区块链,我是来自宁德时代子公司时代智能的蔡建永,我们做的是滑板底盘。

感谢中国电动汽车百人会的邀请,我想分享一下智能汽车及相关领域如何实现更深度的合作创新的心得和倡议,我今天汇报的主题是《接口标准化繁荣智能汽车产业》。

现在整个汽车圈有个词叫“卷”,长期的表现就是,汽车推出的速度越来越快、车型越来越多、配置越来越丰富,但是有一个共同点就是盈利空间被压缩,只有那些实现了规模效应的企业有了单车的盈利,经营利润为正,英伟达的创始人兼首席执行官曾经预言,到2025年,许多汽车企业可能以接近成本的价格销售汽车,将来主要通过软件为用户提供价值。

究其原因行业普遍认为,汽车盈利空间晓得原因主要有三个方面:

第一方面,汽车行业的投资大,企业之间缺乏有效的共享,导致难以实现规模效应,比如车企之间平台不共享,接口私有化、定制化,车企产能利用率低导致的产能闲置。

第二,配置堆料,现在的汽车屏幕越来越多、算力越来越大、传感器越来越多,堆料导致的成本急剧增加。

第三,激烈竞争格局,导致企业之间的价格竞争、渠道竞争、广告竞争进一步累高了整车的销售成本,结果导致智能电动汽车的竞争越来越激烈,盈利空间越来越低。

作为消费者,结合我自己的购车行为和用车行为以及观察身边的朋友、家人的购车行为和用车行为,我认为消费者购车的心理是一样的,在追求一定的价格约束下的满意度的最大化,传统的燃油车时代消费者会考虑空间的乘坐舒适型、性能的优劣、不同品牌的溢价以及相关的身份暗示,但是在智能电动汽车时代,汽车成了移动的空间,消费者会更多的考虑智能座舱的体验、智能驾驶的体验以及还会考虑这个车买了之后,会不会软硬件进行持续的升级,如何满足消费者在购车时的多维度需求是一个挑战。

传统汽车的用车满意度主要体现在售后服务,而智能汽车扩展了新的维度,比如是否能够进行持续的软件OTA升级、硬件是否可以持续的热插拔以及拓展软件升级的空间,出现问题之后能否快速解决,是否支持远程诊断,数据挖掘能否实现消费者的定制化服务,以及消费者当然也很关心,你挖掘的数据是否侵犯了我的隐私。因此,传统汽车的购车满意度开始向全生命周期的消费者满意度延伸,全生命周期的消费者满意度是智能汽车的挑战、也是机会。

谈到消费者满意度,从用户里程的各个触点来看,全生命周期数据重要性越来越突出,驾驶行为等数据成为保险落地的重要条件,车辆真实的健康、性能数据也让二手车交易变得更加透明、可靠。对于传统汽车,用户体验的上限往往在交付的那一刻,智能汽车而言,车辆交付之后产生的真实数据,能够帮助车厂了解真实场景中的用户需求,进而不断的迭代功能,使用户体验得到持续的提升,这也是数据带来的增量价值。

因此,在智能汽车时代,数据不仅能够提升用户的满意度,也成为商业模式转变的催化剂,从主机厂到供应链,再到智能电动车生态的参与者,挖掘车辆全生命周期的数据价值,围绕数据寻找新的合作机遇与商业模式已经成为共识。

前面的例子我们可以看到,提到了汽车能够产生不同类型的数据,具体来讲可分为几个类型的数据:

第一,车辆运行的数据。行车图中的路况信息、驾驶行为以及基于出行习惯的用户生活数据,这些数据进行数据挖掘是非常重要的,但是这些数据同样面临碎片化、私有化、数据孤岛等问题,造成数据的利用率还极为有限,造成这个现象的原因有以下几点:

1、数据特别是比特是特别容易复制的,美国计算机学家尼古拉斯·尼葛洛庞帝的《数字化生存》,已经预见到,比特的复制成本接近为零、极易拷贝、难保护的特性也在一定程度上造成数据拥有者不愿意分享数据资产。

2、数据接口是没有标准化的,数据内容也没有统一的,尤其在车端,这一现象依然是一个瓶颈。

3、数据的开放还需要一个前提,即合理、高效的价值分配手段,但是当前这个手段是没有实现的。

基于数据的特性以及以上痛点造成了数据价值很高,但是利用率仍然低的这样一个现实。

我们可以看到,为解决数据共享的私有化、数据价值确权的问题,2018年5月份欧盟的很多公司,包括宝马、福特、IBM等跨国企业,联合区块链组织成立了区块链共享联盟MOBI,通过区块链和去中心化的VID技术,对汽车身份和数据进行标识,表示的就是VID,实现跨区域、跨行业、跨企业的数据共享MOBI VID是通过区块链建立可信数据底座,实现数据的流通,提升数据在全产业链的价值挖掘,我们看到整个传统汽车尤其是欧洲的传统汽车存量巨大、包袱很重,因此结合我国新能源汽车的蓬勃发展,提前布局基于区块链的VID技术是中国智能电动汽车大数据应用的一个机会点。

他山之石,可以攻玉,汽车实现智能化,PC、手机行业不失为一面镜子,我们可以看到Windows引领的X86时代,软硬件接口的标准化,以及架构的开放性,打败了当时的封闭的苹果PC系统,产生了很多的行业巨头。随着移动时代的来临,苹果公司通过硬件的封闭和应用的开放、卓越体验的建设,成为了市值超过2万亿美金以上的公司。而安卓以闭源的GMS商业体系,以开源的AOSP系统,集世界之力快速发展,成为移动行业最多的操作系统和平台。

但是大家可以看到,开放的行业越多生态的玩家最多,意味着系统的风险越高。智能汽车相比PC、手机而言是更加复杂的系统,单品的价值更大,行业空间巨大,当然被滥用的风险也非常高,到底采用像苹果一样相对封闭的模式,还是采用像X86或者安卓一样更为安全的模式,我认为汽车的基本面、汽车的本质实际是把人和物安全、可靠、便捷的从A点移动到B点,是具有强烈的安全要求的,涉及到功能安全相关的部件,标准化的同时要考虑采用苹果数据线类似的认证机制,确保安全优先,同时智能汽车又将成为一个移动的第三生活空间,涉及到的非安全相关的,尤其是娱乐类的应用可以参考安卓或者PC的应用程序,要有更大的开放性。

2021年,以中国汽车工业协会为主导的这样一个协会SDV工作组,在定义整个智能电动汽车的接口,SDV工作组携手60多家单位发表了API的参考规范,标志着产业链解决软件定义汽车实现的共性问题迈出了实质性的一步,这个规范从第一版290多个原子服务、以及230多个设备抽象的API接口道第三版增加到智能驾驶域和人机交互域,当前第四版已经实现了包含600多个原子副和400多个抽象API的接口,历时两年有余,工作进展非常迅速。当前SDV工作伙伴已经发展了204家,包括整车厂、零部件供应商、汽车软件开发等企业,朋友圈不断扩大,这源于SDV工作组不设任何门槛,不断统一产业共识,繁荣软件定义汽车的生态圈,向着实现SDV愿景持续迈进。

当前,万物互联、车云一体已经成为汽车行业的共识,汽车工业协会主导的SDV工作组已经基于设备抽象定义了设备面的接口,一个汽车实际上有很多接口,一个是接入我们很多部件,实现了智能电动汽车部件的快速接入,减少重复开发,同时针对上层的组合服务或者车控的应用,实现了原子服务接口,这个接口可以使企业的定制化减少,使消费者的个性化需求开发变得加速。面对未来,大量的车辆数据、交通数据、生态数据,面向消费者用车阶段的满意度的持续提升,如何对在线运行的车辆以及相应数据进行持续的管理和优化就成为一个新的挑战。介于此,我们建议SDV工作组,从控制面、从设备面接口的基础上拓展到管理面的接口,通过标准化的管理面的接口实现车辆的设备管理、远程诊断、数据管理、软件管理等一系列的功能,这个管理面接口是基于SOA架构和智能汽车云平台来实现高效对接,从而实现全场景的数据贯通,给智能汽车提供全周期的智能管理服务。

基于以上的设备接口、控制接口以及管理接口,未来的智能汽车行业必将是开放的,可以做到千人千面、可以做到持续进化,从而实现消费者、车企、供应商和生态伙伴的共赢。

我们可以看到,从控制面拓展到管理面,将对智能汽车带来巨大的行业价值,必将促进智能汽车产业的繁荣,当然也有很多价值,可以看到,对于主机厂,拓展到管理面可以改变智能汽车的研发模式,架构性的提升研发效率,并促进整车级的数据服务开放,使更多的用户场景体验数据的挖掘。

对最终的消费者而言,拓展到管理面意味着更多的场景应用和更安全可靠的用车体验。供应链角度来讲,拓展到管理面,将数据共享,将大幅缩短研发时间,汽车后市场服务带来的协同增效,同时设备接口化将有助于原子服务更多的被调用、订阅,实现更多的盈利。对于政府、监管部门来讲,可以确保安全、隐私保护和效率均衡高效的监管。

最后,为了实现数据的接口化、接口的标准化,在促进整个汽车产业繁荣的同时当然带来很多问题和挑战。总结来讲,分为三个层面:

1、技术上,要考虑数据如何标准和统一化,采用什么样的技术让开放和统一的数据自由流通,实现数据的所有者、数据的控制者以及数据的使用者的有效交换。

2、安全和信任上,开放的同时如何保护车企和供应商的知识产权,如何做好个人的隐私保护和数据授权,对于像国家安全的数据如何进行有效的监控。

3、商业模式上,数据所产生的价值如何在整个链条上,在数据的所有者、数据的控制者、数据的使用者之间进行有效的分配。

我的汇报就到这里。谢谢大家!

(注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅)

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