“自动驾驶是汽车行业最大的游戏规则改变者。”相信对于这句话，大部分都无法反驳。但，这种改变什么时候会到来，每个人的答案都不太一样。

近日，大众集团CEO迪斯表示，“这将是一个循序渐进的过程，从良好天气条件、规则的道路，再到更复杂的环境和天气情况。这将是一个长期的竞争过程。”

在这背后，这家传统汽车巨头围绕着CARIAD（软件业务部门）提高内部专业知识和内部软件开发百分比在做各种方式的努力。“我们不排除任何的自主研发、收购和合作，来建立汽车软件自给自足的能力。”

比如，此前，大众集团收购了海拉旗下的感知软件业务（Hella Aglaia团队），还与博世达成战略合作，共同开发软件系统。“我们每年在软件方面的投资为20亿美元。”

而面向量产，目前，迪斯主管的CARIAD部门的策略也非常明确：在全球范围内开展业务的多品牌汽车制造商，为了降低复杂性，必须将重点放在平台上。比如，一个统一的可扩展硬件平台（SSP），统一的电动系统和一个共享的软件堆栈，从而确保最大化规模效应。

在高工智能汽车研究院看来，这是每一个品牌包括新势力都需要经历的过程。只有平台化，没有规模化，就谈不上对汽车行业的真正“颠覆”。某种意义上来说，只有进入“年销百万”俱乐部，才是真正跻身一线阵营。

就在去年，蔚来创始人、董事长李斌透露，将通过一个新的品牌（代号Gemini，计划今年9月亮相）进入大众市场。“双方（和NIO）的关系类似奥迪与大众，雷克萨斯与丰田。价格低于特斯拉，但体验将超过后者。”

传统巨头“向上”，依靠现有的规模存量优势，补齐智能化；新势力“向下”，通过市场下沉，带动销量规模化上升，从而补齐“数据”规模。

一、

电动化+智能化，要从大众集团在2019年推出首款基于MEB平台的ID.3电动车说起。这家传统汽车巨头转型的开端，目标是借助ID系列，开启一个“全民电动出行的新时代”。

这款车，也在公司内部被视为继甲壳虫和高尔夫之后，在电动化、智能化时代的标志性产物。背后支撑的是，大众力推的模块化平台战略。

而这个战略的背后，实际上“数据”。

如果类似蔚来汽车这样的品牌继续停留在高端市场，将不可避免地在车队规模上落后于其他覆盖大众市场的竞争对手，这就意味着不会有更多的数据，对智能化能力提升帮助有限。

另一个因素，则是成本。

到目前为止，影响电动汽车规模化增长的关键因素之一还是成本。平台战略在阶段性成功之后，就必须考虑快速规模化，这有利于降低下一代功能的开发成本，同时提供更加丰富的数据。

这一点，可以从特斯拉推出Model 3和Model Y可见一斑。此前，Model S和Model X的价格和定位，实际上并不利于特斯拉的“影子模式”构建的数据驱动战略。

比如，2021年特斯拉在欧洲销量约为16.8万辆，其中，Model 3的销量就达到了14.14万辆。同时，特斯拉位于欧洲的特斯拉柏林超级工厂，主要生产车型也是Model 3和Model Y，年产量将达到50万辆。

目前，CARIAD正在推动E³2.0架构的快速开发，通过整合现有集团各个品牌的各种不同的功能，来确定项目开发的完整度。其中，就包括OTA的升级，允许更频繁地部署更小的增量更新。

与此同时，在基础架构之上，CARIAD正在与博世进行合作，开发可大规模部署的L2、L3级智能驾驶方案，包括可脱手的城区、高速自动辅助驾驶以及高速场景的L3（系统可以接管大部分呢能力），预计2023年起正式亮相。

和传统不同定位车型，不同方案形成鲜明对比的是，大众集团首次在智能驾驶模块开启标准化软件平台，集团旗下所有品牌都将使用这个平台，从而打造成为全球最大的智能化车队（背后就是大规模的数据采集和训练）。

在这种平台架构下，所有的研发都将基于同一个平台开发（硬件可扩展、软硬解耦），基于软件来定义功能的差异，同时在所有品牌车型实现统一的整车OTA。

同时，这意味着，大众集团将采取大规模平台战略，而不是仅仅借助豪华品牌来抵抗特斯拉的进攻。“因为一两款车型不足以对抗特斯拉”，换言之，仅仅是保时捷、奥迪还不足以支撑大众集团的战略转型。

此外，基于Trinity开发的车型（预计2024年发布），被大众集团视为未来的“时间机器”，自动驾驶系统将受益于CARIAD正在开发的新型“神经网络”，与其他联网汽车共享道路、交通和其他系统的实时数据。

二、

就在本周，大众集团宣布对旗下ID车型进行一次软件更新，称为3.0版本，其中，包括对于现有ADAS系统的增强（要知道，目前这套系统并没有采用域控制器架构）。

升级之一，是Travel Assist增强版，实现单车道LKA（可以适应用户的驾驶风格，并根据用户的偏好偏左或偏右保持巡航）+ACC（可识别道路限速牌）。同时，升级后的系统还将支持超过90公里/小时的速度在高速公路实现自动变道（需要手动打转向灯）。

同时基于大众的V2X应用（已经开通的地区），Travel Assist增强版可以实现车道仅有一侧标记线的道路上激活，包括双车道没有标记线的城郊道路。

在泊车方面，系统更新了自动搜索车位，平行泊车速度最高可以达到40公里/小时。并且，新增记忆泊车功能，这也是目前传统APA升级的主流路径。

尽管此前这些功能已经出现在市面上不少品牌的智能化车型上，但对于大众来说，这是里程碑意义的一次OTA。“这是一款智能电动车型的准入门槛，”行业人士表示。

不过，受限于这套硬件架构的能力（共用八代高尔夫MQB平台的供应商和方案，基于EyeQ4的法雷奥130万像素前置摄像头、瑞萨的RH850/P1H-C系列32位MCU，双板设计的大陆集团第五代前雷达，以及海拉的24GHz短距后角盲区雷达），持续升级的能力非常有限。

为此，CARIAD正在推动大规模“开发车队”的数据采集、训练模式。

最近，大众集团宣布为了加快E³2.0软件平台的开发进程，已经在德国及美国等国家部署数百辆定制化开发车队，配备高性能传感器和联网计算平台，并提供处理实时数据的能力，缩短开发时间。

“这是我们第一次通过采集连续记录道路交通的关键数据，并上传到云端用来训练我们的算法。这将是迭代开发功能的核心。”CARIAD首席技术官Lynn Longo表示。

这套系统的特点包括，摄像头可以自动识别和过滤系统模型已经存在的数据类型，并重点针对边缘场景进行采集，然后类似特斯拉的“影子模式”，将训练后的模型导入车载计算平台进行实际循环测试，并服务于功能开发的早期阶段。

在这个过程中，博世跨域计算解决方案部门已经和CARIAD的工程师共同开发智能驾驶功能，涉及各种核心模块，包括从中间件到单个应用程序，初期团队规模已经达到1000多人。

这背后的逻辑很简单，真实道路交通的数据越丰富，智能驾驶功能的设计就越可靠和接近人工驾驶。尤其是那些很少发生的、对系统来说特别棘手的道路交通事件。

接下来，支持数据驱动开发将成为大众集团E³2.0软件平台的基本配置，背后还有为此搭建的云数据中心（VW.AC），后者在微软Azure上建立一个基于云的自动驾驶平台(ADP)，并将传统的软件功能开发周期从几个月缩短到几个星期，并有效地管理大量数据。

在具体硬件架构上，这套方案采取双计算平台的模式（命名为：可伸缩计算平台SCP），两个平台之间为硬隔离模式，可以达到最高的安全标准。在实际操作过程中，负责ADAS/AD全驱动堆栈的计算平台，可以进行数据的采集和聚合，另一个平台则用于预发布版本的“影子模式”测试。

一个基于深度神经网络的软件组件，称为INSTINCT (IN SiTu智能数据收集器)，会实时分析车辆中所有的传感器采集的数据，以确定系统对哪种数据样本感兴趣。随后，这些数据进入车端-云端-车端的循环训练、测试和验证阶段。

而在大众集团看来，这套数据驱动开发模式，与技术本身无关，而是对传统汽车开发模式的一次颠覆性变革，比如，硬件和软件的开发分离，并最终实现端到端自主学习。

事实上，从中可以看出，目前阶段正是传统汽车巨头与新势力相互“渗透”的较量阶段。前者需要快速适应全新的轻量化、敏捷开发模式，后者则是加快量产车的规模化，最终的目的地都是统一可扩展、开放硬件平台+数据驱动开发。

高工智能汽车研究院监测数据显示，2021年中国市场（不含进出口），大众集团品牌（包括大众、奥迪、斯柯达、江淮大众）新车上险量为335.14万辆，而蔚来的数字为9.08万辆。

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