自研徒勞無功，大眾終於低頭向中國買技術了？

大眾前CEO赫伯特·迪斯恐怕想不到，自己剛下台，繼任者就棄用CARIAD自研路線，選擇投誠中國供應商。

日前，大眾集團發佈公告稱，將通過旗下軟件子公司CARIAD與北京地平線機器人技術公司（以下簡稱“地平線”）成立合資公司，推動技術本地化，加快集團面向中國市場的高級駕駛輔助系統和自動駕駛系統開發進程。

該合資公司將由CARIAD持股60%，狼堡（大眾總部所在地）方面注資約24億歐元，比彭博社此前報道的10億歐元高出一倍多。而地平線以何種形式入股40%，大眾並未明確説明。如果是技術入股，大眾也將體驗一把“資本換技術”的經營模式。

大眾2021年通過合資品牌一汽-大眾、上汽大眾和江淮大眾，從中國賺到的利潤為30.26億歐元。此次組建合資公司，大眾相當於投入了大半年的在華淨利潤。

大眾表示，該交易預計明年上半年完成。可以看出，大眾真的有些急。2021年，大眾一口氣在華推出5款ID系列純電車型，包括早於歐洲發佈的ID.5。但大眾純電車型2021年全年銷量為7萬輛，未達到集團高層預期的8萬至10萬輛的目標。

“中國消費者對於車載軟件的要求遠高於歐洲消費者。”大眾中國業務CEO貝瑞德多次在公開場合如是説。

畢竟，把“卡拉OK”搬上車機系統的大眾或許真的不懂中國市場。

大眾的困局，半成品的ID.4

沿用燃油車時代的設計思維，大眾離中國市場的真實需求太遙遠。

大眾集團工會主席丹妮拉·卡瓦洛

“對於德國司機來説，可能不會看重中控屏中集成卡拉OK等功能；但在中國，如果大眾汽車不能提供這些功能，就會令另一些消費者失望。”大眾集團工會主席丹妮拉·卡瓦洛至今仍對中國消費者留有刻板印象。

大眾以為，中國消費者只是需要車載娛樂系統，將冰箱、彩電搬上汽車。殊不知，中國市場真正的需求是智能網聯、智能座艙、自動駕駛等硬核技術。

儘管大眾早在1999年就在北京設立研發中心，但中國研發中心主業並非“研發”，而是基於總部的成熟產品進行本土優化、調教，更像是“打下手”。

有大眾中國研發人員曾向媒體吐槽，中國團隊在軟件層面的優化，無非是優化UI等邊緣性工作。“所有涉及到行車及安全的軟件，全部由沃爾夫斯堡總部的工程師負責，我們無權介入。”

因此，大眾沿用過去的產品設計經驗，造“歐洲人民的汽車”，而非“中國人民的汽車”。

在燃油車領域，大眾、豐田等巨頭掌握汽車產業的定義權，什麼是好車，哪些功能前裝，國內主機廠只能亦步亦趨。

如今，電動車時代來臨，大眾等車企的代際優勢不再，全球車企重回同一起跑線。當大眾還停留在“油改電”的1.0階段，小鵬以及華為等國內廠商已在城區、高速等場景開展智能駕駛測試，進入智能電動汽車的2.0階段。

以德國為代表的歐洲廠商在智能化領域已落後於中國。就以國內最常見的OTA（遠端升級）為例，大眾ID車型首次升級並不支持OTA升級，需要消費者前往線下網點進行升級。

普華永道分析指出，“大眾ID系列是優秀的電動汽車，但還不夠智能。”

在大眾ID.4的論壇，車主稱讚車輛底盤、續航的同時，還會吐槽大眾糟心的車機系統。有車友直言，大眾ID.4更像是半成品，顯示屏時常連不上信號、有時還灰屏，語音交互形同虛設，“車機系統做的甚至不如大眾燃油車”。

有車友調侃表示，“有時用CARPLAY導航，突然地圖不動了，但是聲音還在，這算不算留有一絲餘地提供導航？”

買不來的技術積澱

車機系統成為大眾的弱點，他們自己也是承認的。主導大眾實現電動化後，赫伯特·迪斯在過去3年時間內，一直試圖推動大眾智能化的進程，包括將大眾集團相關研發人員全部整合成為CARIAD員工，專門負責大眾自動駕駛的研發。

除了內部架構調整，赫伯特·迪斯還嘗試大規模併購和投資。2019年，大眾以26億美元的價格注資自動駕駛算法公司Argo AI；並和博世集團達成合作，共同開發通用軟件平台以集成自動駕駛算法。

今年2月，市場傳出大眾有意收購華為自動駕駛部門，報價數十億歐元。之後又有消息稱，大眾挖走原華為智能駕駛產品部部長蘇菁以及五百名華為工程師。蘇菁曾負責華為ADS汽車全棧解決方案研發，是華為車BU的元老。

原華為智能駕駛產品部部長華為蘇菁

今年4月，大眾在中國組建CARIAD子公司，是歐洲之外的第一家子公司，其研發人員增長一倍至1200人，其中90%以上為中國軟件人才。

赫伯特·迪斯的一系列舉動，都是為了扶持大眾“親兒子”CARIAD走上正軌。2021年，迪斯披掛上陣，推進大眾E2.0軟件研發，意在建立統一的軟件平台，囊括保時捷、奧迪、大眾等品牌。

按照迪斯的設想，到2025年，CARIAD的軟件開發比例將從現有的10%提升至60%，部門目標員工人數是1萬人。

不過，迪斯低估了自研難度，大眾董事會也徹底失去耐心。炒掉迪斯，請來中國外援，大眾開始求助於中國供應商的成熟方案。

地平線給大眾帶來什麼？

作為全球最大的新能源市場，中國已成為主機廠必爭之地。而在智能化的下半場，主機廠的地位式微，被英偉達、高通等國際芯片巨頭“拿捏”。

不同於傳統整車企業與一級供應商的垂直關係，國際芯片巨頭直接參與分蛋糕，例如英偉達要求奔馳直接提供40%自動駕駛收入。

大眾選擇地平線，一方面希望制衡英偉達、高通、Mobileye等國際巨頭，謀求在中國市場的B供；另一方面，如果將中國市場的智能化技術移植到歐洲市場，也是一種降維打擊。

地平線征程5芯片

在汽車智能化領域，中國企業同樣正迎來一次“重畫起跑線”的巨大機遇。

過去，芯片性能的進步，很大程度上依賴於硬件製程。然而，芯片製程進入28納米時代後，摩爾定律的發展速度低於預期，工藝已逼近物理極限，國外企業依靠製程取得的優勢，正在被削弱。

另一方面，算法設計對性能提升的作用越來越大。在不改變製程的情況下，深度學習的算法進步，平均每9-14個月，也能實現算力的翻倍。

“以後汽車的性能、屬性，越來越多被軟件去定義而不是硬件本身。”地平線總裁陳黎明如是説。

因此，芯片廠商如今必須在算法、軟件、硬件架構設計三方面聯合優化。中國企業很大程度上，跟國外巨頭重新站在了一條起跑線上。

地平線CTO黃暢表示，在架構1.0階段，算法的應用過程需要很多人工去調試，而進入智能計算架構2.0時代，更多依賴數據驅動，AI具備自適應能力，實現自動迭代。

簡單來説，一輛自動駕駛汽車高精度攝像頭產生約600-1000GB數據，不可能全部回傳至雲端。因此，自動駕駛系統會篩選有用數據，在傳至雲端，雲端回傳至扯斷，形成數據閉環。

原理簡單，為何地平線、英偉達能做，大眾做不了？

地平線市場負責人呂鵬表示，從征程2到征程3到征程5，連續性非常好，整個工具鏈的應用性通過多代產品的持續打磨。“很多時候並不是模型有多難設計。因為模型大家其實隨着算法趨勢的變化，都知道最先進的算法模型是什麼。但是你的模型怎麼把它做到量產水平，你怎麼知道現在的模型達到量產水平，你需要大量的數據訓練、評測甚至你到裏面有一些回灌、仿真，最後才是量產。例如之前做L2的系統，模型要做整個AEB的大里程道路的回灌測試，都是數十萬上百萬里程。需要規模化量產沉澱。”

缺乏自動駕駛技術積澱的大眾，抱上了地平線的大腿。