一方面,信息辅助无需与车辆控制系统有交互,但控制辅助类功能的实现,必然需要与车辆的控制系统直接交互。因此需要供应商具备更强的调校能力和测试能力;另一方面,商业化落地要求供应商在平衡好质量、成本与交付的同时,满足不同主机厂以及同一主机厂不同车型上的个性化服务需求。这类工程化能力和对量产车型的匹配与理解,是很多由算法起家的创业公司不具备或者不擅长的。
量产打通了商业与技术的闭环,“强者恒强”
虽然量产的难度一再提升,但企业一旦实现量产,就会进入“强者恒强、强者更强”的良性循环中来。
一台新的乘用车对一个新的L2级别智能驾驶解决方案的适配周期可能长达2年、甚至更久,因为其中包含了考察、定点、量产等诸多环节。因此,主机厂往往倾向于选择具有量产经验的供应商,且一旦选定供应商以后,不会轻易更换。行业一旦进入量产周期,具有大规模量产经验的龙头企业必然更很容易拿下新的项目定点。企业可以如滚雪球一般不断扩大市场份额。
量产规模的优势又可以进一步增强其产品的稳定性、一致性,形成规模效应、扩大成本优势,最终实现围绕量产的飞轮效应,不断扩大自己的护城河。
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如何评估真正的“量产能力”?
如前文所言,智能驾驶企业之间的量产能力差异已经开始显现,同时企业可以实现围绕量产的飞轮效应,通过量产不断增强自己的技术与商业化能力。我们认为,量产项目应当成为判断企业能力的核心指标,PoC(Proof of Concept,概念验证)项目的参考意义相对减弱。
具体来说,有以下几个指标可以重点关注:交付规模、客户质量与交付功能。
- 交付规模:量产的交付规模是最直接的指标。考虑到量产周期因素,现阶段项目定点的数量亦可作为量产的领先指标作为参考。如果现阶段企业仍然没有比较大规模的项目定点(未来12个月内规模化交付),可能就会在未来竞争中落于下风。
- 客户质量:头部主机厂的头部项目往往要求更高,且未来持续放量的潜力更大。如果能拿下头部客户的项目定点或者量产交付,也能体现出供应商的实力。
- 交付功能:从交付量和交付难度角度来看,L2及L2+级别功能是最值得关注的。因为智能驾驶已经进入控制辅助阶段,那些前期的信息辅助(L0级别)量产项目、甚至部分供应商信息辅助类的后装量产,就不具备太多的参考性了;其次,由于功能实现成本以及功能成熟度制约,L3级别功能在未来2-3年交付量仍然有限,可以作为供应商高阶算法能力的参考指标,但不能全面验证企业的商业化前景。目前看来,最理想的交付功能组合是少量高结算法的定点+大批量L2/L2+量产。
今年以来,无论是特斯拉、小鹏等在智能驾驶领域重点布局的新势力主机厂,还是华为等下场造车的科技公司,都在推出各种新产品。但据泰合的观察,在技术与产品的成熟度方面,真正的高阶智能驾驶距离大规模商业化应用还有很长的一段路。严格来说,那些高级别的智能驾驶解决方案,目前还处于demo阶段,竞争格局并不明朗。
不过,可以明确的是,数据才是推动更高阶方案开发的核心“燃料”。
对于高阶智能驾驶解决方案供应商来说,域控制器是高阶智能驾驶解决方案实现的基础,但是域控制器硬件本身不是行业竞争的关键点。
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