我国新能源汽车产业肇始于2009年-2012年的“十城千辆”工程，2013年，财政补贴从试点城市向全国无差别铺开，自此，新能源汽车产业开启了波澜壮阔又跌宕起伏的发展历程。
过去的十年，新能源汽车产业走过混乱、迷茫和狂热，逐渐步入富有激情的理性期，十年里，国家付出了真金白银，市场之刃也未对投机者手软，大浪淘沙始见金。
电动化不仅改变了汽车产业的能源形式，也为智能化打下了基础，让汽车工业在底层架构和软硬件配置上产生了新的突破。英伟达的黄仁勋曾将 AI 产业的拐点描述为 “ iPhone 时刻 ”，这个词同样也可以用在新能源汽车身上。
统计数据显示，新能源汽车销售773.6万辆，同比增长36.2%，占汽车销量的35.65%。今年11月的单月数据显示，新能源渗透率突破四成，达到40.4%。其中，智能电动汽车销量环比提高17.7%，占新能源汽车销量的52.3%。(注：智能电动车，能源类型为纯电、插电式混合动力(包含增程式)、且具备L2级以上智能驾驶水平的汽车;)
事实上，智能电动车的发展并不是一蹴而就。十年间，智能座舱从最初为刚需而生的后装市场，到如今串联科技公司、各大车企、芯片制造业等各领域;自动驾驶技术，从低级别的探索到主流车企已实现乘用车L2级智能驾驶大规模商业化应用。这场由智能化引发的大变革，正对传统企业、科技公司、互联网平台进行新的洗牌。
01 3G时代，“手机上车”
2013年，iPhone5S与iPhone5c发布。那时，触控屏才刚刚在热销车型中开始普及。当时还没有现在流行的词语“车机”，但大屏系统内嵌的服务商店，可以实现在线听歌、看视频等功能。
直到2013年底，工信部向三大运营商颁布了4G牌照。经历了从2G到3G的转变，消费者更乐于接受高速网络。那时，4G在智能手机上的普及速度很快，手机导航、音乐、视频软件成了每部手机的标配，部分车企与科技公司也开始思考“手机上车”。
尤其是2014年，苹果推出了划时代的手机映射软件CarPlay，可以用风靡全球来形容它的普及程度，于是，荣威360等中国品牌的车型陆续将CarPlay装入车机中。与苹果CarPlay相爱相杀的百度CarLife也在一年后推向国内汽车市场。
在3G时代，导航、娱乐等在线应用只能内嵌在大屏幕中。CarPlay搭建了手机生态上车的桥梁，用户还无需为车机支付额外的流量费。为了让安卓手机用户也能在车上使用映射软件，部分车机开始提供“亿联”，只不过相比于CarPlay的即插即用，“亿联”的操作稍显繁琐。
其实，在那个时候，已经有车企开始探索用手机的逻辑来设计车机。2014年，比亚迪推出了基于安卓系统研发的CarPad系统，体验接近平板电脑，但依然受制于当时安卓系统自身的不稳定性。
2015年3月，政府工作报告提出国家要制定 “互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合…于是，“互联网+”的概念应运而生。互联网巨头竞相进军汽车制造业。最具代表性的当属上汽集团与阿里巴巴组建的“斑马网络”。那时，阿里巴巴已经把高德地图收入麾下。
同样是2015年，腾讯发布了“腾讯车联”，面向车机、手机和车机手机互联三个领域。这几年，互联网公司开始涉足车联网与智能座舱，语音技术和汽车也有了更多交集。2014-2015年间，科大讯飞发布了第二代语音唤醒技术，简单说，就是“你好XX”的唤醒操作开始出现，相比按键式唤醒，语音唤醒让乘客体验语音系统成为了可能。
02 “互联网汽车”成卖点
“十三五”初期，工信部与发改委发布了《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》，国家开始推进智能操作系统、北斗导航和大数据等技术在车载设备中的应用，这其中就涉及行车服务、车辆健康管理等方面。这也在国家层面明确了智能网联汽车的发展方向。
2016年，有“第一款互联网汽车”之称的荣威RX5正式上市，部分车型提供10.4英寸的电容屏，触控为主的操作方式出现在了中国品牌车型上。当时，荣威RX5采用了“YunOS”系统，并内置了高德地图，可以说将手机导航体验搬上了车。
以荣威RX5为起点，智能化加持的车机系统不只是“联网”那么简单了，导航、娱乐等高频需求，开始效仿移动设备的交互体验，系统功能也向生活场景迈进了一步。
2018年，长安与腾讯成立了合资公司——梧桐车联。阿里与腾讯入局车联网后，百度也坐不住了。百度与奇瑞基于小度车载OS研发的雄狮智云2.0系统，出现在了星途TX车型上。
在车机方面，阿里、腾讯、百度三家科技公司可谓三足鼎立，各大本土车企也纷纷“站队”力求1+1>2。于是，2016-2018年间，“XX系”的说法盛行于网络。
随着互联网企业迈入造车大门，以及新势力产品开启交付，汽车由“功能”开始向“场景”转变，新的体验也层出不穷。另外，加码智能化的新势力车企，开始将OTA升级作为产品卖点。
OTA升级分为SOTA和FOTA，这一时期的新势力车企普遍具备FOTA能力。FOTA可以实现车辆的动力操控、驾驶品质、辅助驾驶等系统级别体验的整体提升,涉及车辆的核心动力控制系统、安全控制系统、底盘控制系统、车身控制系统等底层范畴。其最直观的好处之一是“续航变长了”。于是，“可成长的汽车”成为新势力产品的卖点。
2018年4月，小鹏G3开始交付用户，从此，精致的系统UI成为多数新势力的共同特点。同时，触控+语音的交互方式开始成为主流，甚至座椅调节等功能也能通过触控操作。
不同于传统车企与互联网公司联手，造车新势力们基本选择自研车机系统，并牵手头部应用供应商，没有了生态链的绑定，车机与功能体验更契合用户需求和习惯。举个例子，在腾讯车机的车型中，你可能会用上QQ音乐，但导航不一定是百度或高德地图。也就是说，总有几款刚需的软件不在你的车机里。
2019年，中共中央、国务院发布的《交通强国建设纲要》提出，加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发，形成自主可控完整的产业链。2020年，国家发展改革委发布的《智能汽车创新发展战略》指出，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向，发展智能汽车有利于加快制造强国、科技强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会建设，增强新时代国家综合实力。
在这个过程中，神经网络芯片、开源开放平台以及5G车联网等技术，也被划为了发展重点，于是，在后续的新车上，围绕新体验的技术与创新设计开始逐步落地。
比如在理想ONE上，副驾娱乐屏首次在量产车上出现，加上此后的多次升级，爱奇艺、哔哩哔哩等多款娱乐应用，可支持副驾在不打扰驾驶员的情况下播放视频，也可将视频发送到中控屏与其他人共享。
2019年，智慧车联产业生态联盟(简称“ICCE”)正式成立，数字车钥匙就是该“联盟”的关注方向之一。2020年华为在北京举办了数字车钥匙线下沙龙，展示了NFC数字车钥匙和蓝牙无感车钥匙。相比蓝牙，NFC链接速度更快，功耗更低。在NFC手机车钥匙出现前，部分车企提供NFC卡片钥匙。
2020年，小鹏发布了全场景语音交互，多音区锁定、语义拒识和可见即可说等功能上线。也就是谁唤醒的语音交互听谁的，同时系统能区分哪句是闲聊哪句是指令，而操作者说出页面中的部分文字，系统也能打开相应歌单等内容。
与此同时，大众、宝马、飞凡等一众车企也推出了手势控制功能。系统通过车内摄像头和红外传感器进行手势识别，并且可通过特定手势进行接打电话，调节空调风量等操作。
无论手势控制还是语音手势融合交互，从上手到熟练需要过程，但不可否认的是，中国车企正尝试将新的交互方式带到车内，也在努力将可能有些鸡肋的技术，变得让人更愿接受。
其实不难发现，智能网联汽车的发展与历次通讯界的变革都有很深的渊源。2019年1月，华为发布了5G通讯模块MH5000，同年，工信部向三大运营商发布了5G牌照，5G开始商业化。
一汽、上汽、广汽和东风集团等多家主流车企先后进入了华为的朋友圈，陆续上市的埃安Aion V、新宝骏RS-3等车型都搭载了华为MH5000模块。
除了研发通讯模块外，华为还推出了HiCar手机映射方案，本质上说跟苹果CarPlay、百度CarLife是同类产品。
2020年，华为正式发布了鸿蒙座舱，对于华为手机用户来说，一个华为账号可以串联家居、手机、车等一系列华为全家桶。目前，AITO问界M5、问界M7、智界S7、阿维塔11、阿维塔12、极狐阿尔法S华为HI版等车型均搭载了鸿蒙OS智能座舱。
2023年12月28日，雷军在小米汽车发布会上，正式公布了小米汽车智能座舱，该座舱搭载高通骁龙 8295 芯片，基于澎湃 OS 技术，主要由“中控生态屏”、“翻转式仪表屏”、“HUD”、两个“后排拓展屏”组成，号称拥有强大生态，并支持苹果 AirPlay 及 CarPlay。
时间来到2021年前后，继AR导航技术后，AR增强现实技术与汽车座舱有了进步一步融合，于是，AR-HUD登场。新一代奔驰S级、上汽大众ID.4 X、一汽-大众ID.4 CROZZ，魏牌摩卡和吉利星越L等车型相继搭载这一技术。
03 自动驾驶的AI时刻
AR-HUD除了能用动态箭头等图标显示导航信息外，还可以标记出加塞的新车。相比画面显示在仪表或中控屏的AR导航，AR-HUD信息更加丰富，也有助于降低驾驶员低头概率。
与此同时，随着5G的落地，重庆、安徽等地建设了5G+V2X的示范区。V2X即车路协同技术，其中包括信号灯等交通设施，行人与车辆间的通信，借助各端互通的数据，能向驾驶员发出让行或前方通畅等信息。不少业内人士指出，这项技术未来将推动高阶自动驾驶落地。
以目前交通基础设施的建设情况来看，5G-V2X离商用化还有距离。广汽、上汽、东风、长安、一汽、北汽、江淮、长城等中国车企进入了技术积累阶段，甚至部分市售车型已装备5G-V2X模块。
福瑞泰克智能系统有限公司创始人兼董事长张林曾在公开场合演讲中指出，电气化的趋势一定程度上降低了造车的门槛，使得大家拼杀的主战场转移到汽车智能化。而这里面涉及大量的新技术，有汽车方面新的电子电气架构，也有新的人工智能算法、异构的芯片、数字化网联化，从车端、网端、云端共同实现智能驾驶。
其实，早在10年前，Google旗下Waymo就开始专注研发无人驾驶技术。在汽车电动化的浪潮中，自动驾驶技术迅猛发展，虽然受限于环境、法规等因素，真正的L4、L5高等级自动驾驶仍难以在短期内量产上路。
2013 年 5 月，马斯克首次在采访中谈到，特斯拉考虑采用自动驾驶技术。当时，Google 的自动驾驶汽车项目(Google Self-Driving Car Project)已经启动了三四年时间。该项目由 Google X 实验室发起，其主导者是 Google 联合创始人 Sergey Brin，他也是特斯拉的早期投资人之一。Google 做自动驾驶的的目标，是要实现 L4 级别的完全自动驾驶功能，在传感器层面，Google 采用了当时成本非常昂贵的激光雷达方案。
同年9月，马斯克公开宣布特斯拉正式加入到自动驾驶赛道。当时自动驾驶乃至辅助驾驶领域中，主流的方案有两种，一条是 Google 的方案，通过在车端部署昂贵的激光雷达传感器和芯片以及自研算法，直接奔向 L4。另一种是来自以色列的 Mobileye 公司，采用成本更加便宜的摄像头方案，同时将视觉算法集成在芯片中，打包出售给车企，缺点是Mobileye限制车企自研算法。而马斯克选择了第三条路，自行开发。
彼时，国内的自动驾驶也尚在起步阶段，百度开始研究无人驾驶方面的技术，由此无人驾驶车项目开始启动。核心技术是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。
与此同时，在全球范围内，有多家企业纷纷走上了研发无人驾驶汽车的道路。有些是传统汽车厂商包括沃尔沃、奔驰、宝马和奥迪等国际知名车企。也有以谷歌为首的互联网公司来跨界研发。苹果公司也于2015年2月也被曝出正在研究无人驾驶技术。
2015年12月，百度宣布正式成立自动驾驶事业部，国内掀起了自动驾驶创业潮，涌现出了大量自动驾驶公司。统计数据显示，自动驾驶企业注册数量一路飙升，小马智行、AUTOX、文远知行等一批国内自动驾驶企业，相继成立。
这些自动驾驶领域的明星企业们，在创业初期几乎都将切入点放在L4无人驾驶的商业化运营上，比如Robotaxi。
那几年，大洋彼岸的特斯拉正在为Autopilot项目招兵买马，并在 2017 年底对外公开自研芯片计划。2018年10月，特斯拉在美国面向普通用户发布了 Navigate on Autopilot(简称为 NOA)功能，这个功能主要是在高速场景下实现导航辅助驾驶。马斯克发现英伟达算力平台已经无法支持特斯拉第二代硬件平台(HW2.0)和后续升级平台(HW2.5)日益变大的算力平台，特斯拉自研芯片已经准备好替代英伟达芯片。
2019 年 4 月，在特斯拉自动驾驶日上，被马斯克称之为FSD Computer的 HW3 正式发布，订阅了 FSD 软件包的用户可以免费升级。马斯克称之为“世界上专门面向自动驾驶之目的而设计的最先进的计算机”。
然而，FSD 项目并非设想中那么顺利，它在基于视觉图像的3D 感知碰到了难以克服的障碍。与此同时，整个自动驾驶行业都不断被商业化的困境拷打，在 2018 年到 2019 年，自动驾驶创业陷入到一片寒冬之中。越来越多人认识到，L4无人驾驶遥不可及，但特斯拉采用的L2辅助驾驶路线还有很大的想象空间。在车企拥抱科技的趋势下，英伟达一类的科技企业也开始拥抱从L2开始的渐进式路线，并把目光瞄向了国内市场。
那段时间，处于创业阶段的中国新势力车企，一直在积极寻找在智能化方面的突破，尤其是智能驾驶层面。初始阶段都采用Mobileye方案的新势力品牌，在发展过程中发现了自研自动驾驶算法的重要性。
2018 年 11 月，小鹏宣布与英伟达基于 DRIVE Xavier计算平台合作;2020年4 月，搭载英伟达 DRIVE Xavier 自动驾驶计算平台的小鹏 P7 上市。伴随着AI和自动驾驶技术的落地，在中国汽车行业电动化与智能化的转型浪潮中，中国市场正在成为自动驾驶落地的一片热土。
2019年，华为成立了华为智能汽车解决方案 BU，并且将自身在芯片、云计算、软件等各个领域的能力面向智能汽车进行赋能，其中包括智能驾驶的重中之重——华为自研昇腾 AI 芯片的 MDC 智能驾驶计算平台。
不过，算力只是基础，想完全发挥出算力，也需要与之匹配的算法。2021年，特斯拉在 AI Day 2021 中谈到了 Transformer + BEV 方案，并在自动驾驶领域引发了广泛讨论与关注。
BEV全称是Bird's Eye View(鸟瞰视角)，实现方法是把原本摄像头2D的视角通过算法校正和改变，形成基于上帝视角的俯视图。从本质上来说，BEV算法就是将传感器输入转换到统一的俯视角度下进行处理。这里的传感器不只有摄像头，还有4D毫米波雷达、激光雷达等，算法把它们的信号融合，最终形成一个上帝视角。在计算机里面处理这部分信息时，也会基于上帝视角去进行规划决策和控制。
Transformer作为一种基于自注意力机制的深度学习模型，它的作用是给这些按照时间序列进入的特征和信息赋予权重。于是，结合Transformer 和 BEV 的优势，我们可以构建一个端到端的自动驾驶系统，实现高精度的感知、预测和决策。
其实，国内的自动驾驶企业如毫末智行在2021 年3月就已经开始尝试将 Transformer 应用于感知算法中。自此之后，国内的不少车企和算法公司也纷纷开始基于Transformer来做算法改进。由此，Transformer+BEV 的方案，成为蔚小理、华为、百度等一众企业在自动驾驶走向量产落地的过程中纷纷采用的一条范式路径。
不得不提的是，在2021年特斯拉在提出BEV之前，一众车企都是高精地图路线的拥趸，但高精地图的成本与局限性逐渐暴露，之后，各大车厂陆续开始通过 BEV算法和得到的信息构建语义地图，最典型的应用就是城市NOA功能。
在自动驾驶领域，绕不开的两家科技企业就是百度与华为。目前百度的自动驾驶技术主要采用摄像头作为主要传感器，通过计算机视觉和深度学习技术对图像进行分析和理解，以实现自动驾驶。这种方案具有低成本、易部署等优势，百度通过积极推进与汽车厂商的合作，提供自动驾驶技术解决方案，来扩大其在自动驾驶领域的影响力。
华为主要采用激光雷达+摄像头作为主要传感器，通过获取高质量的图像和深度信息来感知周围环境。这种方案具有更高的精度和可靠性，华为高阶智能驾驶系统ADS2.0目前已经不需要依赖高精地图。此前，车企们为了展现自己的自动驾驶能力，通常会在车辆上安装多个激光雷达，而华为在问界车型上则是减少了对激光雷达的需求，增加了对摄像头以及超声波传感器的要求，并进一步优化算法来实现更强的城区NOA功能。如问界M7便是搭载的1个顶置激光雷达、3个毫米波雷达、11个高清视觉感知摄像头及12个超声波雷达。
在2022年9月的Tesla AI Day上，特斯拉公布了在感知算法层面的占用网络(OCC，Occupancy Network)。和BEV鸟瞰视角相比，OCC解决了不识别就不能作为障碍物的问题，能够更好地理解和处理三维空间数据，从而实现更精确和高效的操作，显著增强理解周围环境的能力。2023年10月，极越对外公布了与百度联合研发的国内首个OCC(Occupancy Network )占用网络技术。
作为“纯视觉”方案的核心技术之一，OCC是一种基于学习的三维重建方法，通过产生3D体素，将这些3D体素与3D重建体素(Nerf离线训练得到)进行比较，从而实现感知识别，既能辨别出“不能碰的物体”又能发现“可以碰的网格”。
极越CEO夏一平介绍，极越的高阶智驾已经进入2.0阶段，BEV+Transformer的“纯视觉”不再借助激光雷达，并逐步降低对高精地图的依赖程度，配合OCC技术，帮助车辆更准确地还原3D场景，可以获取比激光雷达点云分辨率更高的三维结构信息，同时还能减少漏检、误检并弥补视觉所不具备的空间高度信息，适应更为复杂的驾驶环境，大幅提升泛化能力。
在2023年上海车展期间，理想汽车也宣布，理想智能驾驶进入3.0时代，技术上采用基于Transformer模型架构的BEV、Occupancy感知算法，解决动静态障碍物和道路真实环境重建问题，计划2023年底，不依赖高精地图，城市NOA推送100座中国城市。
在2022年Tesla AI Day上，有“特斯拉自动驾驶之父”之称的AI总监Andrej Karpathy缺席，2023年初，他本人在社交网络上官宣“重新回归 OpenAI”。在这之前，OpenAI于2022年11月底发布 ChatGPT (语言模型，其中GPT—Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练Transformer模型)，成为全世界最受关注的AI公司。
面对 ChatGPT 的一夜爆火，英伟达的黄仁勋表示：AI 的 iPhone 时刻已经开始。初创公司竞相构建具有颠覆性的产品和商业模式，老牌公司则在寻求应对之策，生成式 AI 引发了全球企业制定AI 战略的紧迫感。
其实，在ChatGPT大火之前，GPT就已经用在了其他领域，比如2021年7月的CodeX，也就是CodeGPT，可以用于代码生成，提升写代码的效率，还有2021年12月发布的WebGPT，可以让GPT利用搜索引擎，主动搜索结果并汇总整理出答案，比如微软发布的New Bing搜索。
从本质上看，GPT是在求解下一个词出现的概率，即每一次调用都是从概率分布中抽样，并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。
当ChatGPT之风吹到中国，国内的车企与算法公司也正密切关注它的动向。理想汽车宣布在语音助手“理想同学”中加入了其自研的 Mind GPT，支持声纹识别、内容识别、方言识别、出行规划， AI 绘画、AI 计算等功能。此外，华为、毫末智行、商汤科技这样的自动驾驶算法方案公司也在深入探索 Transformer和 GPT在自动驾驶领域的诸多可能。
在2023年上海车展前夕，毫末智行发布行业首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，逐步融合感知和认知模型，提出实现端到端自动驾驶的技术演进目标。据了解，毫末DriveGPT主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT中。毫末的目标是在DriveGPT这样一个统一的生成式框架下，做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。
事实上，在汽车行业智能化浪潮中，汽车供应链也在发生深刻变革。汽车供应链也将发生颠覆性变革。
在智能汽车时代，汽车电子架构从多个分系统，演变到由传感器+域控制器组成的集中系统。域控制器成为车辆的智能大脑。而在域控制器中，自动驾驶芯片则是智能大脑的核心。
从2016年开始，国内掀起了AI芯片研发热潮。地平线、黑芝麻智能、西井科技、芯驰科技、深鉴科技、四维图新等企业都是国内自动驾驶芯片创业大军中的典型代表。国际巨头英特尔、高通、英伟达、AMD等企业也都在基于芯片技术，打造自动驾驶的通用技术平台。智能汽车会带来整个行业供应链的变革，由一个垂直的供应链关系，走向圆桌式的协同的产业生态。”地平线首席生态官徐健曾表示。
结语
在新能源转型下半场的比拼中，智能化被看作是重头戏，智能座舱和智能驾驶成为各家比拼的卖点。过去的十年里，以BAT为代表的互联网科技巨头高调入局智能汽车战局，以博世为代表的传统Tier1巨头也在加速布局智能化核心技术;大型车企为了保持新时代汽车产业的领先地位，通过自研、收购等方式构建智能化核心竞争力。
在“中国新能源蓬勃十年”系列的回顾中，我们梳理了国内的传统车企是如何探索的;海外品牌又是如何错失先机的;中国的造车新势力如何抓住时代红利脱颖而出，又是如何在洗牌的大浪淘沙中出局的;智能化在改变汽车行业格局的同时，是如何颠覆汽车产业链的。智能化与电动化势不可挡，汽车行业转型的车轮滚滚向前。我们相信，主机厂与汽车产业链在拥抱变化中，将勾勒出中国新能源下一个蓬勃十年。
蓝鲸财经 文|车市物语 曼达
评论