三年內趕超特斯拉？這家車企的底氣是什么？

作者 | 鄧曉娟 徐威龍

出品 | 《新程式員》

汽車行業正在進入變革的快車道，隨著電動化與智能化不斷滲透這個行業，許多非傳統汽車行業的技術人也紛紛入局，無互聯網背景、無造車背景，如何在競爭如此激烈的汽車市場中占領一席之地？

隨著近幾年對新能源汽車生產資質管理力度的加大，能夠拿到生產資質并非易事，眾多造車新勢力為了可以快速量產紛紛選擇代工生產，然而長遠來看，對于車企而言擁有生產資質和自建工廠意味著可以對生產質量與生產成本進行嚴格把控，這也是新勢力都在鉚足勁兒獲得“準生證”的原因，

2021年4月30日，工信部發布了第343批《道路機動車輛生產企業及產品公告》，零跑汽車（以下簡稱“零跑”）作為被許可的整車生產企業在該批公告中予以發布，這標志著零跑通過核準，獲得新能源汽車生產資質，其車輛生產的企業名稱也由此前的“長江汽車”變更為“零跑汽車”，

而作為技術人出身的零跑科技創始人、董事長兼CEO朱江明，更是放出了“三年內在自動駕駛技術領域趕超特斯拉”的豪言，與其他造車品牌不同，零跑是少數布局完整汽車研發鏈路的廠商，從三電、芯片到工業配件，

對于這樣的布局，朱江明的底氣來源于過去的技識訓累，1992年，朱江明創辦了大華股份，經過幾十年的發展，逐漸成長為安防領域的頭部企業，產品從最初的通信調度，逐漸擴大到遠程影像監控、嵌入式硬碟錄像機等，這些產品涉及的技術領域，如前端傳感器、攝像頭、后臺服務器等，在汽車中也可以復用，朱江明坦言：“雖說汽車包括控制器、儀表、車燈、BMS（電池管理系統）等，但加起來不過就十來個東西，并沒有想象中的那么多，”另外，朱江明也表示，對一些傳統汽車領域的東西，如懸架、內飾、座椅等，不會去碰，他們自研的更多是與電子領域相關的部分，

從傳統安防業務轉戰“造車”，朱江明給出了三個理由：

• 汽車行業是目前國內制造業里較差的行業，缺乏自主品牌，存在較大的機會，
• 無論是傳統三電還是新三電都屬于汽車成本的大頭，在政策和行業的大力推動下，新能源汽車可以讓過去的技識訓累有用武之地，
• 個人興趣，希望設計出極致性價比、體驗非常好的電動車，

那么，原本非汽車行業的技術人跨界到汽車行業走了一條怎樣的路？全堆疊自研的背后又有哪些思考？自動駕駛技術的未來又該去往何方？

非互聯網人造車

在造車新勢力行列中，創始人的屬性決定了品牌的整體屬性，如果說垂直媒體出身的創始人可以把營銷玩得風生水起，那么技術型創始人在技術上就有一定的“執念”，這一點在朱江明身上體現得尤為明顯，

從20世紀90年代就開始技術創業，在僅有的四個工廠中，完成了從工業、民用到商業等領域安防設備的研發，這一經歷讓他對技術自研有著近乎偏執的自信，不僅自研了電池、芯片等底層設施，同時也對智能駕駛解決方案、智能座艙等進行研究，如今即使是在T03這種微型汽車上，也能實作人臉識別、駕駛功能自適應、語音互動等功能，這在傳統汽車中是很難想象的，

談到入局汽車的初衷，朱江明表示主要是看準了當前新能源汽車發展的兩個方向：

• 超高性價比，購買成本低，使用成本低（如免費充電等），
• 個性化追求，追求與眾不同、高端先進，

正因如此，零跑的造車戰略一開始就與其他造車新勢力不同，其他廠商大部分只聚焦在同一類車型，例如，小鵬聚焦緊湊型SUV和轎跑、蔚來專注于中大型SUV、理想則專注于家庭用車，零跑的定位則不然，它一開始就希望覆寫所有車型，不僅如此，還要做到每種車型的高配，從2019年推出第一款轎跑車型S01開始，零跑又推出了迷你汽車C11，未來三至五年，還要陸續推出轎車C01、緊湊型SUV A11，以及中大型MPV等車型，同時部分車型除了純電版，還會推出油電混動的增程版，

聊到這兒，我不禁認為這樣的戰略是否顯得過于“野心勃勃”了，直言這樣的布局，是否有點不夠聚焦？要知道即使是特斯拉從成立之初到現在，也只推出過Roadster、Model S、Model X、Model 3、Model Y幾款主打車型，

面對這樣的質疑，朱江明坦言之所以這樣布局主要原因在于零跑的定位與其他新勢力不同，其他新勢力更像互聯網公司，而零跑則更希望像豐田、大眾那樣做個覆寫全系車型的“大制造商”，另外，他也認為車型和混動模式，并不是一成不變的，在推出后也要根據市場的真實反省來及時調整，

“我對芯片是非常熱愛的”

朱江明對自研的執著從芯片和電池兩個部分就能管中窺豹，

早在2014年，朱江明就開始了芯片的研發，從最開始就聚焦在SoC系統級的芯片，他們推出的第一款車載芯片是凌芯01，這是一款28納米高集成的SoC，算力為4T，在設計之初，朱江明給它的定位就是實作L2~L3級別的自動駕駛，

至于為什么要自己研發芯片，朱江明表示，在2017年、2018年前后，車載芯片比較成熟的品牌只有Mobileye，但Mobileye是打包式銷售，把算力和演算法進行打包，然后將一個結果輸出給你，這一模式造成的結果就是，“對國內汽車廠商來說，Mobileye的水平就代表了你的水平，沒有任何更改的可能”，因此，朱江明帶領團隊用兩年的時間完成了這款芯片的研發，對于它的評價，朱江明表示：“相比于英偉達還有一定的差距，但特色市場還是有一定的優勢，

對于芯片的發展，朱江明的態度十分積極，今天中國也出現了一批非常優秀的芯片企業，如華為、地平線、黑芝麻等，但對于國內芯片企業來說，自研之路仍然面臨很多挑戰，主要包括以下幾個方面：

• 產能消耗大，一款新能源汽車需要5輛傳統車的產能消耗（也就是芯片的數量），目前全球新能源汽車的客觀數量約400萬輛，相當于2000萬輛傳統汽車的產能被消耗了，
• 安全要求高，由于車規級芯片的安全認證等各個方面周期較長，暫時很難用其他芯片取代，加上國內芯片制造商產能跟不上，所以至少在2~3年的時間里，汽車行業都會處于缺芯片的狀態，
• 與行業仍存在差距，高通、英偉達兩家芯片廠商足夠強大，有專門做ADAS（高級駕駛輔助系統）的團隊，將算力拉高，且他們已經可以生產滿足高端自動駕駛的芯片，再往L2過渡，所以目前留給中國企業的空間非常有限，

盡管面對挑戰，朱江明仍直言：“我對芯片是非常熱愛的，”正是因為對芯片熱愛的人越來越多，中國芯片產業才會一步步與國外縮小差距，最終徹底擺脫“卡脖子”的現狀，

再說說電池，與其他廠商電池與車身分離的結構不同，零跑設計了將底盤、車身、電池和電芯一體化安裝的技術（CBC：Cell Body Chassis，電芯-車身-底盤），這一設計的好處是，可以讓汽車在計算汽車強度時將電池包的下箱體和車身底盤一起計算，提升了整車的安全性，此外，用整塊鋼板沖壓出來的整體結構在工藝上也優于過去用一塊塊鋁合金的焊接，同時也節省了很多成本，

除了芯片和電池，汽車外圍的傳感器、攝像頭、毫米波雷達等硬體，也在逐漸實作全部國產化，“我希望可以在ADAS領域的傳感器和控制器方面，采用芯片級的全國產，目前，在C11上包含的11個攝像頭、5個毫米波雷達和4個角雷達加一個前雷達，已經實作全部國產化了，”

視覺為主的自動駕駛將成為主流

在當下的自動駕駛技術中，多傳感器融合和機器視覺是主流的解決方案，但自動駕駛想要往L3級別邁進，兩者需要先具備以下先決條件：

• 多傳感器融合，需要配合更好的高精地圖、更高精度的激光雷達或毫米波雷達，
• 機器視覺，以機器視覺為基礎、以其他功能為輔助，打配合戰，

朱江明認為，相較于多傳感器融合，基于機器視覺的自動駕駛解決方案更優，目前毫米波傳感器誤判率較高，還不足以作為自動駕駛的基準，即使靈敏度不斷優化，也存在“寧可不動作也不能誤動作”的問題，除非能讓激光雷達永遠保證無誤，否則很難向前推進，但如果激光雷達永遠無誤，就不需要機器視覺和毫米波雷達，所以多傳感器融合的解決方案存在一定的悖論，

如今城市道路非常復雜，在高清地圖畫不過來的情況下，只能依賴視覺系統、傳感系統做輔助，同時，由于使用純視覺的方案對算力的要求也會更高，這就會促進計算平臺快步向前，并且，基于視覺的解決方案需要有足夠的案例進行訓練，才能讓其精度無限逼近真實的安全，

想要實作這些技術需要依靠行業的共同努力，那么，哪些人才是當前最緊缺的？

對此，朱江明認為，如今整個行業的人才結構還沒有完全成型，但一定是綜合型人才，而非只做軟硬體或傳統汽車的人才具有更多優勢，并且企業里一定要有“靈魂人物”，例如，最高級的產品架構師，而后是車機聯網、智能駕駛、整車控制方的核心小組領頭人，最后才是細化的分工，朱江明還補充道，如今無論是造車新勢力或傳統車企都不是主流的玩家，產品和人才結構方面都在更新完善階段，至少到2025年以后才會相對成型，這時候人才才可以在新能源汽車企業流動，

本文出自《新程式員·新資料庫時代&軟體定義汽車》，即將正式上市！

2018 年圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一Yann LeCun（楊立昆），2020年圖靈獎得主、龍書《編譯原理》作者Jeffrey Ullman，英特爾副總裁Erez Dagan，阿里巴巴集團副總裁李飛飛，騰訊自動駕駛總經理蘇奎峰……《新程式員》第二期，我們以「軟體定義汽車 & 新資料庫時代」為主題，邀請到國內外60余位學術領航人、技術大咖與產業先鋒，為智能駕駛及資料庫產業奉上酣暢淋漓的理論交鋒及實戰演練，

軟體如何定義汽車？在IEEE特約編輯Robert N. Charette的深度分析下，他將這一趨勢刻畫為“吞噬”！而英偉達則認為要將無人駕駛軟硬體堆疊進行結合思考和實踐，此外，“造車新勢力三杰”——蔚來、小鵬、理想也紛紛到場，他們如何完成“電動化、網聯化、智能化、共享化”的四化轉型？我們拭目以待，

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《新程式員》立足于行業前沿，深度探索技術未來，通過音視頻、圖文專欄等豐富的多媒體形式為載體，全方位解讀技術與產業，為中國開發者打開新時代的技術之門，

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