汽車軟體深度報告:汽車軟體產業鏈及未來趨勢分析
北京新浪網 10-01 20:00
來源:未來智庫
關鍵結論
電動智能趨勢下,汽車逐步由機械驅動向軟體驅動過渡。近年 SDV(軟體定義汽車)概念逐步被行業認知,根源在於「汽車如何體現差異化」問題的變遷,隨著電 動化帶來的汽車電子構架革新,汽車硬體體系將逐漸趨於一致,軟體成為定義 汽車的關鍵,行業更具想像空間。即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件拼合 能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。本文通過對汽車軟體行業的系統性 梳理,幫助讀者把握行業成長中的投資機會。
我們提出零部件賽道三維篩選框架,基於起點(單車價值量)-持續時間(產品生 命周期)-斜率(產品升級速度)三維體系評價細分零部件的市場空間,軟體平均單車價值量由傳統車的 200 美元,提升至 2025 年新能源汽車的 0.23 萬美元,進 一步至 2025 年新能源汽車的 1.8 萬美元。未來十年軟體市場復合增速為 9%,2030 年 500 億美元空間,57%的增量來自於 ADAS 及 AD 軟體。
軟體如何定義汽車價值?百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變 局。汽車「駕駛感」及車機 APP 化的功能實現發生在我們看不到的隱秘角落— —上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊,通過高性能的中央計算單元, 與硬體體繫結合以解析駕駛員需求,邏輯運算後向機械部件發送相應響應指令。
汽車軟體成為未來汽車構架重要組成部分。而整車電子電氣構架提供的硬體、 操作系統實現的管理功能、基礎軟體平台構架實現的抽象化為 SDV 不可或缺的 三大關鍵部分,軟硬體的分離(研發分離、功能發佈分離)成為實現 SDV 基礎。
發展史與整車廠戰略。汽車軟體隨產業技術升級持續迭代:1970 年代的簡單發 動機控制演算法→1980 年代中央計算單元創新→1990 年代信息娛樂系統創新→ 2000 年代安全系統→2010 年代開始向全新汽車電子構架及軟體系統演變。不 同於以前依靠多個 ECU 由部件供應商主導的無獨立軟體產品概念時代,主機廠 愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力。整車廠中特斯拉引領車載軟 件行業最高技術,大眾重金重塑軟體架構,整車廠關乎開發周期、賦予附加值、 構架實現、軟體變現模式以及操作系統切入等問題上仍未進行標準化定義,卻 為影響行業發展的關鍵所在。
產業鏈機遇。新科技、軟體公司湧入帶動供應鏈管理的扁平化、邊界模糊化, 帶動供應鏈生態體系變革。供應模式上,預計 Tier1 與整車廠之間將採取兩種合作方式,其一,整車廠主導軟體,Tier1 負責硬體生產;其二,整車廠定義軟 件框架規範標準,Tier1 供應符合標準的相關軟體。盈利模式上,偏向製造業邏 輯的大部分汽車硬體由於堆橋數量將受到限制,終將會進入產業穩態階段,往 介面及功能上的標準化發展,維持較穩定的利潤率水平;軟體由於迭代周期快 且行業特性帶來的標準化程度低,賦予汽車新盈利模式。現階段特斯拉三大付 費模式打開車企軟體變現想像空間,開發基礎平台收許可費、供應功能模塊按 Royalty 收費及定製化的二次開發均為未來軟體供應商主流打法。
推演的 5 大未來趨勢。汽車終將成為搭載「差異化元素」的通用化平台。一方 面,ECU 功能模塊里循環迭代的代碼驅動汽車執行動作反饋;另一方面,車載 娛樂信息系統 APP 化吸引第三方開發者入場。海量數據將在車內流轉,關於賦 能域控制器、定位車機系統的各項軟體性能升級,包括功能中心化、乙太網應 用、整車 OTA 升級、信息交互上雲及深層次的信息安全防禦等,或將帶來汽車 軟體一系列發展機遇。
SDV 新階段:軟體如何定義汽車價值
百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變局。跨入駕駛室,安靜的 啟動、柔中帶剛的加速、平穩過渡的剎車等為代表的汽車「駕駛感」逐步由機 械驅動向軟體驅動過渡,這一套功能的實現發生在我們看不到的隱秘角落—— 上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊,通過高性能的中央計算單元, 與硬體體繫結合以解析駕駛員需求,邏輯運算後向機械部件發送相應響應指令。近年來,SDV(Software Define Vehicles,即軟體定義汽車)概念逐步被整車 廠認知,根源在於「汽車如何體現差異化」問題的變遷,隨著電動化帶來的汽 車電子構架革新,汽車硬體體系將逐漸趨於一致,整車廠很難在硬體上打造差 異化,此時軟體成為定義汽車的關鍵,即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件 拼合能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。
汽車軟體為未來汽車構架重要組成部分
汽車軟體與硬體體系發生分化。近幾十年隨汽車構架升級、性能與用戶操作感 需求逐年提升,汽車軟硬體數量爆發,並愈發複雜化。在硬體方面,電控單元 數量迅速增長,於 2010 年面臨增速放緩的拐點(主要受整車成本與控制器數 量平衡的影響),2025 年隨行業集中式電子電氣架構趨勢持續推進,電控單元 邁向集成化從而控制器數量將較為平穩。在軟體方面,各大主機廠軟體功能體 系越做越大,其中「功能函數」作為軟體體系中的最小單元,其單車數量持續 增大,控制器內部的功能函數複雜度提升,疊加智能座艙新增的應用型軟體需 求,軟體重要性愈發凸顯。2010 年(增速放緩的硬體數量 VS. 急劇攀升的軟 件數量)與 2025 年(硬體產業成型 VS.軟體加速迭代塑造汽車差異性)為汽車 軟硬體發展中兩個重要的分水嶺。
汽車複雜的運作需軟硬體結合進行。無論是駕駛艙對汽車電子功能的調用,抑 或汽車與駕駛員和環境互動,均可抽化為軟硬體密切配合的模型,即駕駛員的 需求與汽車功能反應之間存在著複雜的控制鏈條:駕駛員通過機械硬體或部分 虛擬按鈕輸入期望(例如通過車載按鈕、踏板等輸入型機械硬體給出期望)→ 駕駛員動作轉換為電子信號傳入電控單元→執行器控制控制對象達到駕駛員的 需求→感測器向電控系統持續反饋控制達成的具體情況,軟體邏輯持續運算向 執行器發出指令,最終達成駕駛員的期望要求。以剎車輔助駕駛為例,在駕駛 員剎車信號不足或過慢的情況下,內置的一套軟體邏輯將被激活,讓制動系統 自動做出減速相應。在電控單元中快速進行的一次次軟體迭代循環,為汽車正 常運作的基石。
SDV 研發工具鏈仍以 V 流程為主。汽車研發系統過程能拆解為軟體、硬體、執 行器及感測器 4 大部分。與傳統車相同,V 模型為車企主流的開發流程,從產 品設計、子系統設計、控制器驗證及系統驗證等階段均有相對應的工具鏈進行 支撐,涵蓋從系統到軟體以及集成后的一系列測試等內容。SDV 模式下對工具 鏈的應用具部分變化:一方面,硬體愈發通用化,研發會集中在作為功能集群 的 ECU 開發上;另一方面,車的各種功能實現盡量靠軟體實現。
Step 1:產品設計階段。此階段核心為分析和拆解需求。由消費者的需求、車 型安全及性能的剛性需求以及法律法規需求定義出軟體的基礎構架,以及定義 出各大功能模塊。
Step 2:子系統設計階段。步驟為由系統構架需求定義軟硬體構架設計。關乎 軟體系統部分在這一步雛形初顯,能將技術問題具體化,例如定義軟體能實現 的功能、軟體功能模塊的分離、如何跟對應的控制器配合等。
Step 3:控制器驗證階段。完成硬軟體及控制器集成,代碼成型并迭代測試。
Step 4:系統驗證階段。測試軟硬體在整車上的裝載使用情況。
SDV不可或缺的三大關鍵部分——電子電氣架構、操作系統、軟體平台
整車電子電氣構架為硬體基礎。汽車電子電氣架構(Electronic and Electrical Architecture,文中簡稱 EEA)最初由德爾福公司提出,以博世經典的五域分類 拆分整車為動力域(安全)、底盤域(車輛運動)、座艙域/智能信息域(娛樂信 息)、自動駕駛域(輔助駕駛)和車身域(車身電子)等 5 個子系統。後續演變 成車企所定義的一套整合方式,可形象看作人體結構中的骨架部分,後續需要 「器官」、「血液」和「神經」進行填充。具體到汽車上來說,EEA 把汽車中的 各類感測器、ECU(電子控制單元)、線束拓撲和電子電氣分配系統完美地整合 在一起,完成運算、動力和能量的分配,實現整車的各項智能化功能。博世曾 經將汽車電子電氣架構劃分為三個大階段:傳統分散式電子電氣架構-域控制器 電子電氣架構-集中式電子電氣架構:
(1)傳統分散式的電子電氣架構:主要用在 L0-L2 級別車型,此時車輛主要由 硬體定義,採用分散式的控制單元,專用感測器、專用 ECU 及演算法,資源協同 性不高,有一定程度的浪費。產業鏈分工上,車型架構由整車廠定義,實現核 心功能的 ECU 及其軟體開發由 Tier 1 完成。
(2)域控制器電子電氣架構:從 L3 級別開始,通過域控制器的整合,分散的 車輛硬體之間可以實現信息互聯互通和資源共享,軟體可升級,硬體和感測器 可以更換和進行功能擴展。屬於過渡形態,ECU 仍承擔大部分功能實現,整車 廠將參與部分域控制器的開發。
(3)集中式電子電氣架構:以特斯拉 Model 3 領銜開發的集中式電子電氣架構 基本達到了車輛終極理想——也就是車載電腦級別的中央控制架構。此時集成 化趨勢將消減大部分 ECU,主機廠將逐漸主導原本屬於 Tier 1 參與的軟體部分 (預計以直接開發模式或定義規範標準后讓供應商參與),其目標是設計簡單的 軟體插件和實現物理層變化的本地化。
操作系統實現管理功能。車載操作系統(Car-OS)承擔著管理車載電腦硬體與 軟體資源的程序的角色。20 世紀 90 年代伊始,汽車上基於微控制晶元的嵌入 式電子產品的應運興起,需加入相關的軟體架構以實現分層化,即汽車電子產 品均需要搭載嵌入式操作系統。從產品品類上,汽車電子產品可歸納為兩類, 一是以儀錶,娛樂音響、導航系統為代表的車載娛樂信息系統;二是主管車輛 運動和安全防護的電控裝置。兩者對比而言,電控系統更強調安全性和穩定性, 因此應用於電控單元 ECU 的嵌入式操作系統標準更為嚴格。未來操作系統發展 面臨兩大趨勢,一是以 OSEK、AUTOSAR 為典型代表的操作系統標準聯盟將 定義統一的技術規範;二是智能網聯趨勢下數據融合度提升,由於各個部件的 安全標準等級不一從而整車上存在多種操作系統的運用,通常引入虛擬機管理 (可提供同時運行多個獨立操作系統的環境),如在智能座艙 ECU 中同時運行 Android(車載電子操作系統)和 QNX(電控操作系統)。
基礎軟體平台構架是實現抽象化的關鍵所在。從定義上,軟體架構為軟體系統 定義了一個高級抽象(軟體表達行為、屬性、相互作用、集成方式及約束均在 此架構上體現)。而 SDV 核心內涵是能夠通過軟體作用,動態地改變構架網路 節點之間的聯結或分離狀態,從而定義汽車不同的功能組成。基礎軟體平台需 具備三方面要求:一是可靠性,能保證汽車功能實現的實時和安全;二是通用 性,適用於不同車型和不同的操作系統上;三是網構架節點易於更換聯結方式。AUTOSAR 是全球各大整車廠、供應商聯合擬定開放式標準化的軟體架構,其 使得不同結構的電子控制單元的介面特徵標準化,從而軟體具更優的可擴展性 及可移植性,降低重複性工作,縮短開發周期。
汽車軟硬體分離為 SDV 基礎
軟硬體的分離涵蓋研發分離、功能發佈分離兩方面。軟硬體分離為實現 SDV 基 礎,電動化趨勢簡化造車流程,未來汽車硬體的研發、製造更偏向於流水線過 程,而軟體發展逐步具互聯網的快速迭代趨勢傾向。汽車軟硬體分離概念由此 而生,其包含兩方面內容,一方面,由於開發周期(汽車硬體 5-7 年的開發周 期 vs. 軟體 2-3 年的開發周期)及技術領域(偏向製造業 vs.偏向互聯網)的 差別,汽車軟硬體在開發上、供應上逐漸分開。另一方面,軟體的功能發佈可 以與車型完成分離,新軟體不僅適用於新車,仍可快速發佈到已量產車型上, 增強車型硬體的使用長尾期。
軟硬體分離在功能升級及工藝裝配上具優勢。基於軟硬體分離的新構架體系在 車型功能升級及製造模式上發生變化。功能升級上,新的擴充功能由軟體定義 通過雲端直接升級,無需再在硬體層面進行驗證;工藝製造上,與軟體分離后 的電子電氣構架不同於現階段「八爪魚」式的複雜構造,更易於自動化裝配。
當前車企實現更新的方式——硬體冗餘,後續依靠更新升級。
(1)硬體預置:傳統汽車定價由硬體及性能決定。而 SDV 模式下,相同硬體 的車型通過不同的軟體配置決定車與車之間不同的功能與體驗。車企在車型設 計之初需提前定義軟硬體,SOP 時將具備擴展功能的冗餘硬體預裝,後續將通 過付費型軟體升級或者功能開放回收成本。以特斯拉的 AutoPilot 為例,冗餘的 預設硬體將通過後期持續的軟體升級調動功能,為新創收模式。
(2)性能預置:性能預置分為兩個方面,控制器算力預留,為更多的軟體功能 和演算法預留空間。隨智能駕駛趨勢,車載算力大幅提升,由於無法預估後續所 需算力的極限,通常在實際情況中會預留算力空間。性能預留,通常在各性能 硬體上做事先預留,以應付如加速性能提升,續航里程提升,圖像的清晰度提 升,音響效果提升等升級事項。例如 2018 年 6 月,美國權威雜誌《消費者報 告》發現, Model3 剎車距離比皮卡福特 F-150 要長。ElonMusk 接受了《消 費者報告》的批評並承諾通過 OTA 儘快解決此問題。此後在不到一周時間, 特斯拉通過一次 OTA 升級解決了該個問題,《消費者報告》重新測試后發現, 升級后的 Model3 剎車距離縮短了 5.8 米。
追溯發展史:汽車軟體的前世
汽車軟體隨產業技術升級持續迭代:1970 年代的簡單發動機控制演算法(軟體嵌 入應用模式)→1980 年代中央計算單元創新(顯示車輛基本信息)→1990 年 代信息娛樂系統創新(GPS、自適應巡航控制出現)→2000 年代安全系統(出 現高級駕駛員輔助駕駛概念)→2010 年代開始向全新汽車電子構架及軟體系統 演變(電子化和軟體化,出現無人駕駛概念)。
1980 年代之前,汽車僅搭載車燈、啟動機、火花塞等簡易電子設備,並未運用 任何軟體部分。整車電子設備通信及電能供給依靠銅導線傳輸。部分豪華車裝 置僅由收音機為核心部件的車載娛樂系統。
1970 年代,發動機系統具備演算法功能。出現點火系統、電子燃油噴射等裝置, 軟體直接嵌入應用使用,軟體之間無關聯具獨立性。
1980 年代隨 IT 技術起步,電子電氣化革命在傳統機械部件上進行創新。油耗 及行駛距離等信息可在車內做電子化顯示,搭載軟體的電控單元開始出現,如 防抱死系統 ABS、車輛穩定系統 ESP、電子變速箱等電子系統誕生,新功能由 嵌入式軟體的演算法控制,CAN 及 LIN 匯流排解決不同控制器之間的通信問題。
1990 年代,信息娛樂系統持續創新,軟體成為汽車重要部分。汽車軟體構架愈 發分散,出現 GPS 及自適應巡航控制等較高階的電子組件及軟體。同時,不同 控制器間持續延長的通信匯流排成為車企後續進行成本管控的重要一環。
2000 年代,安全系統推出,軟體開始主導汽車創新。「高級輔助駕駛概念」在 此階段興起,例如駕駛員未及時反應的障礙物可以系統運算下汽車自發停車規 避。此時的軟體系統更為高階,行業引入 AUTOSAR 標準軟體構架。車型方面, 電子化特徵明顯,賓士 S 級轎車車型電控單元超 80 個,通信匯流排近 2000 條。
2010 年開始,汽車電動化帶來電子電氣構架、汽車軟體新變局。智能駕駛、車 聯網概念引入,造車新勢力、互聯網企業等多玩家參與進造車環節,以特斯拉 為代表的整車廠重新定義軟體系統,新創 OTA 新升級模式。
產業鏈機遇:SDV重塑市場格局
新科技、軟體公司的湧入帶動了供應鏈管理的扁平化、邊界模糊化,推動產業 競爭要素髮生本質變化,帶動供應鏈生態體系變革。在傳統封閉式供應鏈的汽 車製造商在整條供應鏈中只負責一個環節,主要擔任汽車研發製造的角色。而 在新生態體系中,汽車軟硬體分離重塑產業格局,主機廠、供應商以及互聯網 企業均參與進汽車新生態體系,從汽車全生命周期覆蓋整個產業鏈條。
供應模式轉變,主機廠、供應商及互聯網企業入局
SDV 軟體開發模式下,不同於以前依靠多個 ECU 由部件供應商主導的無獨立 軟體產品概念時代,主機廠愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力, 並引入供應商及互聯網企業參與此環節。在軟體領域,預計未來 Tier1 與整車 廠之間將採取兩種合作方式:
其一,整車廠主導整車軟體部分,Tier1 負責硬體生產。在傳統車企巨頭入場燃 油車領域 100 多年的歷史里,造車流水線仍以機械製造為主,Tier1 以分擔主機 廠重資產角色存在,通常與整車廠車型生產周期形成相應配套。而在智能化時 代,軟體主要以輕資產模式運轉,出於掌握核心技術考量通常為主機廠所主導。其二,整車廠定義軟體框架規範標準,Tier1 供應符合此標準的相關軟體。瞬息 萬變的技術導致車企研發容錯率下降。尤其對新入場的造車勢力而言,若在前 1~2 款車連續失敗,大概率將面臨淘汰。因此對部分在技術儲備、研發及資金 實力較弱的主機廠而言,可在其定義軟體標準後由 Tier1 進行對應的開發配套。
盈利模式轉換,將逐漸由硬體逐漸向軟體傾斜
硬體發展具天花板效應,軟體持續賦予車型新附加值。以經過 15 年發展的手機 產業鏈為例,硬體體系隨處理器性能持續提升、攝像頭像素及攝像頭個數持續 增加、屏幕材質與大小升級,其產業增速趨緩,硬體盈利模式逐漸固化。而隨 蘋果 iPhone 產品橫空出世定義軟體附加值新模式,小米做低手機硬體利潤並將 其定位於功能載體,至此軟體與服務成為手機產業鏈盈利模式的重要來源。對 標至汽車,偏向造業模式的傳統車具較固定的盈利模式,從而車企具較穩定的 利潤率,而目前在汽車電子電氣化架構趨勢下,軟體有多樣性應用的空間,無 論硬體抑或軟體體系均包含升級或新生環節,盈利模式尚未定型。而長遠來看, 偏向製造業邏輯的大部分汽車硬體由於堆橋數量將受到限制,終將會進入產業 穩態階段,往介面及功能上的標準化發展,維持較穩定的利潤率水平;軟體由 於迭代周期快且行業特性帶來的標準化程度低,賦予汽車新盈利模式。
特斯拉已構築初階車企軟體盈利模式。矽谷出身的特斯拉已證實一條軟體大規 模變現的可行性路徑,分為 FSD 付費、軟體應用商城及訂閱服務三種模式:
(1)FSD 付費模式:特斯拉車型在售出后標配 Autopilot 輔助駕駛功能,而實 現自動泊車、智能召喚的 FSD 全自動駕駛功能需付費使用。FSD 單價並未固 定,過去一年內特斯拉 FSD 售價經過三次提價(國外 8000 美元,國內 6.4 萬 元),成為特斯拉利潤的重要來源。以 2019 年 36.7 萬輛的交付量計算(30 萬 輛 Model3,6.7 萬輛 ModelS/X),假定 35%的 FSD 裝載率,6500 美元的 ASP, 則軟體收入近 8.3 億美元(其毛利率大概率高於 80%)。
(2)軟體應用商城:類似手機應用商城,可即時購買性能升級軟體包(包括輔 助駕駛功能、FSD 及各類性能升級包),通過 OTA 進行升級。
(3)訂閱服務:2019Q4 推出定價 9.9 美元/月的車聯網高級連接服務,包括流 媒體、卡拉 OK、影院模式等功能。2020Q2,特斯拉宣布計劃在年底推出定價 100 美元/月的 FSD 套件訂閱服務,為 FSD 的使用提供另一選擇。
對於第三方汽車軟體供應商,盈利模式仍不明晰,參考手機產業模式及目前行 業發展情況,預計其未來有望採用以下 3 種主流盈利模式:
(1)受主機廠委託,開發基礎平台並收取許可費用。
(2)供應功能模塊按汽車出貨量 Royalty收費(按銷售量和單價一定比例分成)。
(3)基於車企平台為其做定製化的二次開發,並收取費用。
市場空間:未來十年軟體市場復合增速為 9%,2030 年 500 億美元空間
軟體市場進入快速擴張期。包括系統軟體和應用軟體在內的軟體系統將在智能 化趨勢中,由低基數實現快速擴張,據麥肯錫預計,軟體在 D 級車整車價值中 所佔的比例有望在 2030 年達到 30%,將成為未來汽車行業最重要的領域。
市場規模方面:電動智能化趨勢下硬體發展周期領先於軟體,增量市場彈性小 於軟體。據麥肯錫,2020-2030 年汽車軟體和 E / E 架構市場預計復合年增長 7%, 從目前的 2380 億美元增長至 2030 年的 4690 億美元。拆分來看,2020-2030 年軟體市場規模(操作系統、中間件及功能軟體)復合增速為 9%(由 2020 年 的 200 億美元,增長至 2025 年的 370 億美元,進一步增長至 2030 年的 500 億美元)。2020-2030 年動力系統市場規模復合增速為 15%,主要受動力源更 迭拉動。在硬體方面,ECU/DCU、感測器以及其他電子元件的復合增速分別為 5%、8%及 3%。軟體的應用帶動汽車集成及驗證環節革新,2020-2030 年集成 及驗證市場規模復合增速為 10%。
單車價值量方面:汽車軟硬體實現分離后兩者的發展模式將出現分化。其中硬 件體系的價值量隨模塊化、集成化發展,在規模化降本過程中其單車價值量增 長將較為平緩或略下降態勢;而軟體體系迭代速度快,在其對附加值模式的持 續探索下,價值量將持續上行。據麥肯錫預計,汽車中軟體單車價值量增速最 大,純電動車型將由 2025 年的 0.23 萬美元增長 7倍至 2030 年的 1.82 萬美元。同期 ECU/DCU、感測器、動力系統(除電池)及其他電子器件增速分別為 37%、 27%、-7%、5%。此外,在豪華車及主打智能化車型上,軟體的價值量佔比及絕對值將處較高水平。
汽車結構方面:全球汽車軟體與硬體內容結構正發生著重大變化,軟體驅動逐 漸成為主導。據麥肯錫預測,2016年軟體驅動佔比從 2010年的 7%增長到 10%, 預計 2030 年軟體驅動的佔比將達到 30%,屆時硬體驅動佔比僅為 41%。
軟體內容方面:應用型軟體為汽車軟體發展主力,ADAS 及 AD 軟體為主要增 量。據麥肯錫預測,2020-2030 年一體化軟體、驗證型軟體及功能性軟體市場 規模復合增速分別為 9%、10%、10%,其中功能性型軟體佔據汽車軟體半壁江 山(結構上佔比 6 成)。2020-2030 年按軟體功能劃分的市場規模中,最大增量 為 ADAS 及 AD 軟體,佔市場規模增量的 57%;信息娛樂、安全及聯網相關軟 件次之,占 20%;操作系統和中間件、車身和動力系統相關軟體、動力總成和 底盤相關軟體分別佔據 10%、10%、2%。
整車廠戰略思路:軟體為必爭之地
在汽車構架三步走過程中——傳統分散式電子電氣架構-域控制器電子電氣架 構-集中式電子電氣架構,主機廠將逐漸主導原本由 Tier 1 包攬的定製軟體部分, 軟硬體進行拆分發包的趨勢近年來愈發明顯。車企和互聯網軟體企業紛紛入局, 特斯拉引領車載軟體行業最高技術,大眾計劃緊跟,組建 5 千名軟體工程師開 發旗下所有車型統一的操作系統「vw.OS」,汽車屬性已然將逐漸由代步工具轉換 為移動的第三空間(例如未來的娛樂、辦公場所)。現階段整車廠與 Tier 1 的合 作模式仍在探索中,關乎開發周期、賦予附加值、構架實現、軟體變現模式以 及操作系統切入等問題上仍未進行標準化定義,卻為影響行業發展的關鍵所在。
特斯拉在軟體層面最大亮點是OTA 升級模式
特斯拉創整車 OTA 升級先河。其升級主要在兩個方面:一方面,將軟體升級發 送到車輛內的車載通訊單元,更新車載信息娛樂系統內的地圖和應用程序以及 其他車機類軟體。例如升級車機的運算速度、屏幕操作流暢度,運行高畫質游 戲以及增強可視化效果等,屬於駕駛艙內「看得見」的升級。另一方面,以直 接將軟體增補程序傳送至有關的電子控制單元(ECU),為 Autopilot 持續引入 及優化新功能。例如提升時速、修復駕駛漏洞等。軟硬體分離開發、硬體性能 冗餘的設計思路是實現 OTA 的必要條件,隨法規放開、演算法逐漸完善,特斯拉 以 OTA 升級軟體模式逐步解鎖新運用功能。此外,特斯拉顛覆車載軟體盈利模 式,以 6.4 萬元的 FSD 選裝軟體包定價、2000 美元的「 Acceleration Boost」 動力性能加速升級包獨創軟體付費的商業模式。
集中式電子電氣架構提供 OTA 基礎。特斯拉的整車 OTA 升級需要其超前的汽 車電子電氣架構做配套配合,傳統車企分散式電子電氣架構中 ECU 數量龐大, 單個 ECU RAM 內存容量有限,同時供應商的底層代碼和嵌入軟體差別較大, 難以完成整車功能的統一更新。而特斯拉採用集中式的電子電氣架構,分為 CCM(中央計算模塊,整合ADAS 及 IVI 域功能)、BCM LH(左車身控制模塊)、 BCM RH(右車身控制模塊)三個部分,2015 款的 Model S 大約有 15 個 ECU, 此後發佈的 Model 3 則直接通過 Hardware3.0 和三個車身控制器執行來控制行 駛、轉向和停止等功能,集中的架構和高算力的控制模塊支撐了特斯拉整車 OTA 升級。目前特斯拉已經可以通過 OTA 的方式實現改善車輛的底盤、信息娛樂、 電池續航、ADAS 乃至自動駕駛等多項功能,讓車的功能迭代更加靈活和便捷, 最終變成一台可以不斷進化的智能終端。
OTA 升級過程需數據網路配合,其安全性尤為重要。特斯拉 OTA 升級即指將程序從主機廠伺服器更新到指定 ECU,主要步驟為:車輛與伺服器通過蜂窩網 絡進行安全連接,將待更新的固件傳輸至車輛遠程信息處理系統及 OTA Manager,OTA Manager 將固件分發至需更新的 ECU 並管理更新過程,更新 完畢後向伺服器發送確認信息。整個 OTA 升級過程面臨安全考驗,騰訊科恩實 驗室曾實現對特斯拉的無物理接觸遠程攻擊,並將漏洞情況報告給特斯拉以做 修復。OTA 模式的信息安全(信息包加密及隔離)及功能安全(車輛狀態信息 傳輸)需得到足夠保障。
特斯拉 OTA 依然屬於行業標杆,傳統車企追趕特斯拉在研發 OTA 過程中仍面 臨困境。具先發優勢的特斯拉在 OTA 對動力和底盤系統有效升級層面、用戶體 驗、系統成熟和穩定性方面均處於行業領先地位,引領傳統車企和造車新勢力 跟隨布局,但仍面臨較多困難,體現在三個方面:其一,需投入較大的人力、 物力、財力,考驗主機廠研發實力;其二,OTA 打破固有的經銷商提供增值服 務的模式,利潤蛋糕重新切分具一定阻力;其三,OTA 安全性和穩定性上要求 較高,主機廠需理解部分互聯網領域技術。
大眾重塑軟體架構,推行 vw.OS 規劃
曾囿於軟體問題車型延遲交付。在特斯拉軟體技術快速迭代壓力下,大眾加緊 開發基礎架構,或因為開發過於倉促等因素,曾多次發生軟體問題,如新一代 純電動汽車 ID.3 因為軟體開發延遲造成交付時間推遲,新款高爾夫也曾因為倉 促上馬新技術(全數字座艙)於車輛中發現軟體問題而臨時停售。
大眾已著手構建軟體架構體系。為抗衡特斯拉及科技巨頭等新勢力的布局,大 眾愈發重視汽車軟體開發業務。2020 年 1 月 1 日起,大眾集團所有軟體開發工 作被集中至獨立新部門——Car.Software(2019 年 6 月份成立)。Car.Software 分為「互聯汽車和設備平台」「智能車身和駕駛艙」「自動駕駛」「車輛運動和能源」以 及「數字業務和出行服務」五個業務單元,其所有功能都將用於開發 vw.OS 車機 系統。一系列車型軟體問題出現后,寶馬製造工程高級副總裁 Dirk Hilgenberg 加入成為 Car.Software 負責人。此外大眾也對智能駕駛研發體系進行重組,如 拆分 L4 智能駕駛研發部分、合併各部門自動輔助駕駛研發。
大眾軟體計劃的內在驅動力來源於兩個方面:
其一:汽車軟體代碼愈發複雜。大眾曾做過統計,汽車軟體的行代碼遠大於其 他應用終端(汽車軟體 1 億行代碼 VS. Facebook 8 千萬行代碼 VS. PC 電腦 4 千行代碼 VS. 飛機 2.5 千萬行代碼 VS. 谷歌瀏覽器 1 千萬行代碼),是智能 手機的 10 倍。2020 年整車代碼量有望超 2 億行,達 L5 級智能駕駛代碼量有 望超 10 億行。
其二:汽車成為複雜的聯網設備,軟體將扮演重要角色。在大眾傳統車型上僅 需約 70 個 ECU,功能相對較為分散。而在未來的集成化計算單元體系下,軟 件的重要性將愈發凸顯,與 ECU 配合定義汽車功能,涵蓋操作系統、基礎軟體 以及其他應用軟體的車載軟體大眾均會自主開發。
大眾對研發投入、人員安排及軟體化目標做出規劃:
投入方面,大眾集團將在未來三到五年內投入 90 億美元(約合人民幣 630 億 元)資金進行軟體開發。員工方面,不同於製造環節的裁員情況,數字化部門 員工由 5000 名再次擴編至 1 萬人。軟體化目標方面,內部研發軟體佔比由不 足 10%提升到 60%以上,同時提出「8 合 1 目標」(將現有的 8 個電子平台整 合為一個平台)。2025 年前,所有新車型將使用 vw.OS 操作系統和定製的雲服 務(大眾與微軟合作),軟體在汽車創新中佔據 90%份額。
汽車軟體的未來推演
若考慮對汽車開發的終極假想,汽車最終會成為搭載「差異化元素」的通用化 平台。以目前視角,差異化元素涵蓋智能座艙(人與車互動的生態系統,包括 包括全液晶儀錶、車聯網、車載信息娛樂系統 IVI、ADAS、HUD、AR、AI、全 息、氛圍燈、智能座椅等方面)及智能駕駛(L1~L5 級智能駕駛等級)領域。而差異化元素主要由車型全新的電子電氣架構和軟體兩方面定義,一方面,ECU 里的功能模塊持續循環迭代的代碼驅動汽車執行最適宜的動作反饋;另一方面, 車載娛樂系統越發 APP 化吸引較多第三方開發者入場。海量數據在車內流轉, 其深層次的安全防禦(檢測和防禦網路攻擊)愈發重要。經過產業趨勢推演, 提出以下 5 大汽車軟體趨勢預判。
趨勢 1.往車輛集中式電子電氣架構發展,功能中心化
集中式電子電氣架構為終極構架體系。以域控制器為代表產品的跨域集中式電 子電氣架構再往後走,就是集成化程度更高的車輛集中式電子電氣架構—— Vehicle computer and zone concept(車載電腦),終極階段為 Vehicle cloud computing(車雲計算)。未來車輛通過用高性能的中央計算單元取代現在常用 的分散式計算的架構,將實現「軟體定義車輛」的終極目標。再此過程 ECU 的整合過程持續提升,應用程序完全從硬體中抽象出來,控制單元概念最終被 智能節點計算網路接棒。
趨勢2.更高傳輸性能的乙太網作為主幹網路承擔信息交換任務
乙太網作為車內通信網路大勢所趨。隨車內數據傳輸總量及對傳輸速度要求持 續提升,以及在跨行業的標準協議需求驅動下,支撐更多應用場景、更高速的 乙太網有望取代 CAN(主要用於車載控制數據傳輸,最大帶寬 1MB/s)、LIN(低 成本通用串列匯流排,主要用於車門、天窗及座椅控制)、Most(主要用於發數據 包)等傳統汽車車內通信網路成為車內通信網路。在對同樣的 ECU 的軟體進行 更新時,CAN 模式下的傳輸時間是乙太網的 30 倍。因此,乙太網的運用趨勢 得到主流整車廠(如寶馬、通用等)及半導體公司(如博通、恩智浦等)認可, 均推出符合乙太網的應用元件。未來趨勢上,乙太網並非能一蹴而就完全替代 CAN、LIN,預計多種通信模式將在較長一段時間內共存——CAN、LIN 用於傳 感器和執行器等封閉低級網路間的數據傳輸;乙太網(取代 MOST 等技術)用 於域控制器及子部件間的信息交換。
趨勢3.OTA 空中升級模式普及
OTA 由特斯拉引領,向全行業普及。由特斯拉最先推行的 OTA 升級功能模塊 能持續修復汽車軟體缺陷、解決部分故障、解鎖或引入新功能以滿足用戶需求, 成為汽車軟體發展的主流趨勢。按照升級對象的不同,OTA 可分為 FOTA(硬 件在線升級)、SOTA(軟體在線升級)兩個大類,其中 FOTA 主要針對基礎硬 件和汽車底層安全相關功能的升級需求,例如剎車系統、制動系統及 BMS 等;SOTA 主要對座艙娛樂系統進行升級。對 ECU 而言,其內部為備份軟體準備了 額外區域空間,以備當前運行程序出現故障或升級中發生斷錯誤時自動滾回備 份軟體系統,防止車輛出現安全事故。
趨勢4.汽車在雲端交換信息
更為靈活的雲服務是 SDV 載體。從早期的機械時代過渡到目前的硬體時代,在 進一步進化至未來的軟體時代,汽車的功能實現方式持續演變,隨著客戶的個 性化定製需求日益增加,加之雲計算對智能、靈活和自動化的天然要求,由「軟 件定義」來操控硬體資源成為更合適的解決方案,未來大部分汽車功能在雲端 運行,為車企轉型提供聯接使能、數據使能、生態使能和演進使能。因此,在 雲計算的計算、存儲和網路等各方面的基礎設施上,均呈現出從軟硬體捆綁, 到硬體+閉源軟體,再到白盒硬體+開源軟體的演進趨勢。而雲服務也成為 AI、 智能汽車、大數據等新興科技實現商業化落地的載體(例如特斯拉在雲服務載 體上進行 OTA 升級)。近年來雲服務市場實現爆髮式增長,而車載環節尚處於 發展初期,後續增量空間大。
趨勢5.信息安全領域需深層次防禦
汽車電子的運用及智能網聯化趨勢推進車載信息安全要求提升。汽車脫離孤立 單元后,隨之而來的是攻擊面的新增,一方面車輛聯網后其數據面臨被盜取、 泄露風險,另一方面電控系統普及后存在轉向、剎車等關鍵功能被外部控制的 可能性(例如破解車機、T-Box、網管后,向 CAN 發送惡意指令)。即接入汽車控制終端的 APP、網路系統、ECU 代碼均可能成為新攻擊向量。雲(車聯網 平台)-管(車聯網基礎設施)-端(車載智能及聯網設備)均存在信息安全問 題,將造成車輛功能性安全隱患:
(1)雲端與管端:接送關鍵數據的中央互聯網關直接連接至車企後台,部分第 三方公司被允許數據訪問。目前網聯實現通常會通過 APP 實現應用層功能(例 如解鎖車門、調用空調功能等),此時存在手機端與雲端的通信過程,且應用程 序供應商能直接訪問開放的相關數據介面。通過雲端和對外通信管端能對車機 端直接進行攻擊。
(2)車機端:當功能系統被授權時,黑客能對CAN匯流排發送相關指令控制ECU。騰訊道恩實驗室曾對特斯拉 Model S 進行過無物理破解實驗,以 Wifi 熱點接入 向車載娛樂系統植入軟體取得車機許可權,在破解網關后能控制其多個電控單元。
為抵禦外部攻擊需建立深層次的安全防禦系統,嚴控與功能安全及數據連接。汽車的防護措施隨交互信息增多其力度持續提升。車企安全團隊通常基於雲-管 -端對症建立安全防禦系統以應對外部攻擊:
(1)雲端:車載終端是汽車安全架構的核心,主要注意 T-BOX(用於車端和 外界通信)和 OBD(用於將汽車外部設備連接到 CAN 匯流排)兩大塊的信息防 護。實時進行入侵檢測,防止 DDos 攻擊。
(2)管端:汽車在未來將頻繁接入和退出網路節點,存在被篡改信息的風險。通常需要對通訊過程及傳輸數據進行加密,採用專門的 APN 接入網路。
(3)車機端:加強安全固件驗簽及防 root 機制,管理介面並建立監控體系。此外,可在車輛功能模塊上單設安全晶元對數控進行校驗。
部分第三方供應商能參與至信息安全環節。汽車安全防禦對於以特斯拉、蔚來、 小鵬等為代表的有互聯網基因的造車新勢力來說,擁有一定先天的優勢。包括 特斯拉在成立之初便組建了來自谷歌、微軟等互聯網企業的 40 人的網路安全專 家,小鵬和蔚來與阿里、騰訊等互聯網廠商進行深度合作,未來華為等供應商 是此領域的預備軍。目前網路安全系統仍缺乏標準的信息安全方案,原本的汽 車軟硬體供應商難以以統一標準滿足不同整車廠的信息安全要求,並且在測試 階段很難直接接入車企平台進行網路安全試驗。預計未來行業將有提供信息安 全方案、網路安全模塊以及某一特定領域防禦系統的第三方軟體供應商出現。
投資建議和推薦標的
百年汽車工業面臨由機械機器向電子產品過渡的新變局,在我們看不到的隱秘 角落——上百的電子控制單元循環執行軟體代碼功能塊,通過高性能的中央計 算單元,與硬體體繫結合以解析駕駛員需求,邏輯運算後向機械部件發送相應 響應指令。近年來,SDV(軟體定義汽車)概念逐步被整車廠認知,根源在於 「汽車如何體現差異化」問題的變遷,硬體體系將逐漸趨於一致,軟體成為定 義汽車的關鍵,即造車壁壘已經由從前的上萬個零部件拼合能力演變成將上億 行代碼組合運行的能力。
SDV 趨勢下汽車軟硬體分離重塑市場格局,盈利模式由硬體向持續賦予附加值 的軟體傾斜。主機廠愈發需具備軟體的管理能力及核心軟體設計能力,並引入 供應商及互聯網企業參與此環節,開發基礎平台並收取許可費用、供應功能模 塊按汽車出貨量 Royalty 收費及基於車企平台做定製化的二次開發均為未來主 流的軟體供應商盈利模式。預計 2030 年 500 億美元市場空間,復合增速 9%。
汽車最終會成為搭載「差異化元素」的通用化平台。一方面,ECU 里的功能模 塊持續循環迭代的代碼驅動汽車執行最適宜的動作反饋;另一方面,車載娛樂 信息系統越發 APP 化吸引較多第三方開發者入場。海量數據在車內流轉,其深 層次的安全防禦(檢測和防禦網路攻擊)愈發重要。關於賦能域控制器、定位 車機系統的各項軟體性能升級,包括車內乙太網應用、整車 OTA 升級、信息交 互上雲及深層次的信息安全防禦等,或將帶來一系列發展機遇。
資料來源:https://m.news.sina.com.tw/article/20201001/36497492.html?fbclid=IwAR1zWwTMiTHwfLyqZ7Qx698UjYwI3v0c-hs3gXdy560Rf5BgAS4Ts4QLbOQ
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深度:中科院AI勢力崛起
2020-01-21
智東西
文 | 韋世瑋
我們將時針倒回至七十年前。
己丑年甲戌月,東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅,正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。
小衚衕裏,時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌,往後領導班子不斷更替的七十年間,我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。
中國科學院(簡稱中科院)是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來,逐漸建成了完善的自然科學學科體系,覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科,爲我國國家安全和科技硬實力的發展上,成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。
從首次人工合成牛胰島素,到第一臺原子力顯微鏡(AFM)的誕生;從第一臺大型向量計算機系統,到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟,帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。
在學術研究領域,中科院旗下擁有12所分院,超100家科研院所,中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學(與上海市共辦)均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來,中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才,涌現出一批又一批的高科技創業者。
隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃,中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。
放眼世界,2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中,中科院以5.3分排名AI全球榜第四,僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。
回望中國,中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸,一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌,在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。
國內外AI科技競賽一波未平一波又起,不知不覺間,中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中,歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺,正以爆發之態燎原至漫山遍野。
溯源中科院這場AI勢力崛起的背後,不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊,我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時,也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。
一、中科院的根:研發與人才四十餘年灌溉
中科院系AI企業的野蠻爆發與生長,源於中科院深埋於我國科技土壤的根,離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。
中科院的研發實力有多強?2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數(Nature Index)年度榜單中,中科院以1678.64分一馬當先,超越845.54分的哈佛大學,猛衝全球領先研究機構第一的寶座。
細數我國改革開放四十餘年,在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域,亦活躍着中科院的身影。
2018年,中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。
其中在國家重大需求領域,中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟,七年間不斷攻克集成電路(IC)產業研發瓶頸,實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。
與此同時,在關鍵工藝模塊上,中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局,擁有專利2406項,其中國際專利483項。
中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅,實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。
根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》,截至2019年2月28日,我國共有75家AI領域的非大學科研機構,中科院下屬科研院所爲38家,以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。
不僅如此,中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示,從第一名的中科院計算所,到第十名的中科院上海微系統所,中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。
人才之於研發,亦如園丁之於園林。
從成立至今,在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下,中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘,遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。
現階段,中科院學部共有830名院士,107名外籍院士,平均年齡高達73歲。
81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件,並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」,爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。
外籍院士中,時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管(FinFET)芯片工藝技術,不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門,還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」,爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。
在近千名院士的披荊斬棘之下,雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀,亦在AI領域嶄露頭角,力圖創造一個又一個創業佳話。
縱觀中科院的科研實力與人才優勢,自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間,日復一日地滴匯成海、聚沙成塔,不僅推動了我國科學技術硬實力的復興,亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。
二、中科院系AI企業的三大主戰場
如果說AI用了六十年的時間,才讓世界重新關注到它。那麼,中科院自改革開放後花了四十餘年,才讓中科院系企業在當下迎來爆發,這並不意外。
往前,我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司,在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。
往後,國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承,在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。
2019年年初,全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中,出身中國的10家企業中,寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企,自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。
中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月,賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》,在綜合實力TOP100榜單中,科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。
四十多年來,不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。
從當前全局來看,中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。
它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業,在利用創新技術瓜分市場的同時,也重新定義着傳統市場的變革之路。
1、計算機視覺(CV)
計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支,同時也是極具商業化價值的賽道。
其中,以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場,與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。
在這一市場中,中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。
中科創達成立於2008年,它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法,既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案,也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。
尤其在智能網聯汽車方面,中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術,進一步提升用戶的駕駛體驗。
據悉,中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶,其業務增速在2019年上半年約爲74%。
深度:中科院AI勢力崛起
另一廂,現在市場中老生常談的「CV四小龍」中,雲從科技則是中科院系麾下創企,成立4年就已拿下10億美元估值。
雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術,分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤(ReID)技術和人體3D重建技術,在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。
例如,其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析,以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息,實現毫秒級響應。
2018年,國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》,數據顯示,中國是全球人臉識別設備的最大消費市場,雲從科技的市場份額排名第一。
2、AI語音
要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌,科大訊飛當仁不讓。
自1999年成立至今,科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理(NLP)等技術領域,已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。
科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中,在智慧教育方面開發了訊飛學習機,能夠幫助孩子定位弱項學科,制定個性化的學習方案。
科大訊飛董祕江濤曾表示,科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。
而在新秀陣營,雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。
例如,當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲,2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域,隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。
雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0,利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術,爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。
據瞭解,目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億,其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個,覆蓋設備超9000萬臺。
3、AI芯片
在我國的半導體產業發展史上,脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來,陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片,打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。
而往後看,尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發,中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司,以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。
其中,創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後,市場估值已達25億美元(約167億人民幣)。
寒武紀打造的兩代智能處理器IP,曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中,幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。
2019年11月,寒武紀面向邊緣AI計算領域,最新推出了思元220芯片,擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。
隨着思元220芯片的推出,寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局,進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。
三、回溯三大技術源頭,AI勢力的厚積薄發
追根溯源,如今中科院系AI勢力的逐漸崛起,與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。
與我國曆史發展脈絡同步,中科院在結束了徘徊中前進的兩年後,國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。
1978年,我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎,爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。
直到上世紀80年代,中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究,讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。
隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」,加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」,中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業,才一步步地蓬勃發展起來。
歷史滾輪之下,我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。
當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上,不難發現,這些企業的出身可大致分爲兩派。
一派以研究員爲出發點,其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身,由研究員獨立或聯合創業而成;
而另一派則以科研項目爲出發點,公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目,通過技術成果轉換後,才正式成立爲公司繼續發展。
但不論是研究員的出身,還是科研項目的孵化,這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。
1、中科院自動化研究所
設立於1956年的自動化所,不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構,也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。
自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究,漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。
截止2018年底,自動化所共擁有696名科技人員,包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。
在AI領域,自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。
上世紀90年代,自動化所以控制科學爲基礎,率先佈局AI研究。緊接着從2010年起,其AI研究方向進一步細化,開始在類腦智能研究領域出招。
據悉,自動化所通過架構設計創新,曾自主研發了量化神經處理器(QNPU),在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。
而在生物特徵識別技術方面,自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋,包括虹膜識別、人臉識別和步態識別,已在國家衆多重要安全領域應用落地。
2、中科院計算技術研究所
計算所同樣創立於1956年,是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域,曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻,爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。
例如,我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」,以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。
同樣,計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。
截至2015年,計算所的研究隊伍已超500人,其中中科院、工程院院士共5名,正高級專業技術人員70名。
而在未來,計算所也將計劃實現三個100億的產業目標,包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣,真正成爲我國計算機產業的源頭。
3、中科院聲學研究所
與自動化所和計算所相比,聲學所則較爲「年輕」些,它成立於1964年。
聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎,以及高技術發展研究,面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。
其中,聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術,不僅孵化了聲智科技等AI語音企業,同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。
截至2018年底,聲學所共有專業技術人員794人,包括正高級專業技術人員133人,副高級專業技術人員255人。
在國家重大科研項目領域,聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用,爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。
中科院AI技術的「黑土地」不止於此,中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構,同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。
四、中科院的時代發展機遇
中科院系AI勢力的燎原,不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發,抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇,亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。
自我國的科技發展進程翻篇到新世紀,國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。
國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話,首次高度評價了AI和相關智能技術,無形中大力推動了我國AI技術的發展。
一年後,國務院正式頒佈了《中國製造2025》,加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展,將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。
至此,AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。
在國家政策的積極帶動下,中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。
但立足於產業,如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。
實際上,技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才,同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。
在政策方面,以下屬研究所爲例,中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃,一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新,對標斯坦福大學;二是通過建設中科院網絡計算創新研究院,引領中國「信息高速鐵路」技術的發展;三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。
以地方爲例,2018年,中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》,通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措,推動更多科技成果在北京轉化落地。
此外,中科院還全資設立了國科創新公司,不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。
截至目前,國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務,覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域,孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。
結語:七十載征程,中科院仍笑傲AI江湖
時光如流水,七十年的風吹雨打,中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。
順延着它的歷史軌跡,我們可以看到,它AI勢力的強勢崛起,既有歷史的累積、人才培育的影響,也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路,它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢,提供了一個新的角度與思考方向。
但同時,我們也需意識到,在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中,我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。
我國AI玩家們將要面臨的,不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛,還需面對顛覆性技術爲各領域市場,乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生,便能乘着市場和資本的東風一躍而起,闖進商業落地的頭部陣營;死,便只能被大浪拍在岸邊的礁石上,隨着時間流逝被市場和資本遺忘。
未來,中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程?時間將會告訴我們答案。
附圖:▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構(圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院)
▲中科院學部院士年齡統計(圖源中科院官網)
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況(圖源計算所官網)
資料來源:https://bangqu.com/YDah49.html
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第一間「方象國際」https://www.volx.com/
是做汽配、監控、純軟的公司,面試的時候就一個自稱是技術長的主管(應該沒記錯)…,
就聊了一些貴公司在做什麼,個人的學經歷
公司環境還蠻乾淨的,燈光明亮、沒什麼噪音(藏身於巷子的不錯大樓裡)
會用到的就像是HTML、JQuery一些UI等等,利用網上現有的一些元件去兜出來一個
product (軟體公司大都如此)
對於福利沒有多問,印象中沒有測驗(痴呆了)…,最後我開了PAY希望在30,對方還說應該
可以要再往上報看看,請我等候消息。
結果:安靜了一個禮拜,沒下落了。
第二間「耀聖資訊」https://www.realsun.com.tw/
是做醫療資訊的公司,主要走AP端,Web及行動裝置就比較少,面試的人就正副主管各一
個,也是聊貴公司在做什麼,個人的學經歷
乾淨度算可以,是棟沒有說很舊的大樓,整體工作環境okay!
我應徵的職務沒有很明確(後面會說明),福利的話就三節(多少不清楚,根據調查半個月
起薪),油錢什麼的,基本上不太需要自費去處理公事,
但也有些規定,例如筆電要自備(i5+8G)之類的,有補助,但分三年下去攤(好像中小型都
這樣子,目前聽到同學畢業後都會有這情況)
沒有加班費、隔週休(有技巧,保留不講)、主管是說加班取決於個人能力( 這我認同,但
公司跟員工在協調的時候就必須有個標準在,不能一昧的加)
使用的技術是VB.NET 配合到 很多種資料庫(免費的、要錢的,一切看客人)
進去的時候會有幾題測驗,比較在考sense跟分析能力 (數學底子、寫程式的一些技巧)
目前他們是要找有coding經驗的人 (有一個跟我同時面試的,進去寫到一半就被請走了,
因為不會coding...
寫完考卷後我就開始跟二位主管聊天,東聊聊西聊聊,該聊的(福利、工作內容、升遷管
道)等等,從北聊到南無所不聊,蠻愉快了
重點來了,講到PAY,我直接開了38,主管思考了約10秒後,點頭答應了 (當下超高興的
…有公司願意給這個PAY)
但就講到工作內容了,我會需要跨到SA及SD的部份,並且同時間跟公司的軟體人員做整頓
(聽主管說要把工作切割開來,做到分工,還開玩笑的說我會是開國功臣…哈哈)
結果:Got Offer,對方在談完後給我二天時間考慮確定要不要,幾經思考,決定放棄,
因為我還是想能在工作接觸到(Web跟行動裝置開發)
第三間「盟立自動化」https://www.mirle.com.tw/
查了他的公司經歷,是從工研院的機械所出來的(當時院長姓張名忠謀,為日後台積電的
創辦人……),所以對於這方面的東西會有使命感,即便現在有了資訊事業群。
他在台灣很多個分部,這次我從新北直接殺到竹科總公司去面試(真的要人命,第一次去
竹科大到一個不行,又迷路…)
到了公司的大樓就進去換證,等人資出來帶,開始一連串的面試及測考了,我應徵的職務
是「軟體開發工程師」,測考的部份為「智力測驗」及「性向測驗」,
沒有技術上的測驗 (還好沒有…因為他用的是 JQuery , struts2 + spring 3.0 +
hibernate 3,後面三個我根本沒寫在resume上,所以考了我穩死,因為不會……)
測考寫到一半主管進來了,沒有來的及問主管的職務跟姓名就直接開始面試了,看看
Resume、自我介紹家庭背景、學經歷 (都差不多是這樣子)
比較特別的是他會透過一些問答去分析你究竟在軟體產業內適合做什麼樣的職務、然後公
司有提供什麼樣的職務,這樣聊聊也有一個小時,超久的
什麼東西都可以聊,連我在當兵的事情也聊。
這時候心裡面有底了,最後就開個大絕展現我的誠意,面試差不多就是這樣子了,他說他
用人是看人的特質,技術可以培養,重點在適不適合。
雖然說我如果進去的話,一開始不會在盟立這個母公司,會先到子公司 (當然福利薪資不
能跟母公司比),不過他吸引我的是,我可以學習我完全不會的東西
,還有機會碰到IBM Solution、SAS等等的技術,對於我這個什麼都想去看看的人來講 (
主力還是在Web端),但這何嘗不是種機會,我會去的機率是200%。
後續有請那位主管再提供子公司的一些福利制度相關規定,這種東西還是先知道比較好,
省得後面一直去complain...,那就是自找的,薪資我開35。
結果:面試完沒多久,還在等,不過我自認為九成的把握可以拿到offer。
這次休假的期間,算是過了一個很充實的生活,希望我所希望的,都會成真囉,在此分享
面試經驗,提供給一些找工作的人reference看看。
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