一、汽車行業發展階段概述

在當今科技飛速發展的時代，汽車行業正處于深刻變革的浪潮之中。回顧汽車行業的發展歷程，可大致劃分為三個階段。第一階段的傳統汽車行業，已歷經十余年，其發展模式和特點已成為行業歷史的一部分。第二階段，盡管目前正逐漸向第三階段過渡，但它在當下仍是主流模式，并且與第三階段存在緊密的繼承關系，因此對其進行深入剖析十分必要。而探討從第一階段到第二階段的發展過程，“靈活性的確保”是其中的關鍵要點，理解這一點對于把握汽車行業的變革邏輯至關重要。

進入第三階段，汽車行業對靈活性的追求達到了新的高度，可以說靈活性被推向了極致。設想在未來的某個時刻，機器人無需人類干預，就能直接從客戶邏輯中獲取需求，完成學習并給予用戶反饋。這就好比在人際交往中，朋友之間交流想法，過后還能進一步思考并優化回應。在產品邏輯中，這體現為需求迭代過程。然而，當靈活性發展到極致，需求迭代的概念可能會發生變化，客戶能夠直接獲得滿足自身需求的反饋，需求工程師所扮演的角色和作用將大幅減弱。這一變化標志著靈活性發展的新邊界，也是汽車行業未來發展的重要趨勢。

二、汽車行業變革面臨的挑戰

以手機為例，更新APP是再平常不過的操作，用戶對此習以為常。但在過去，汽車行業的情況卻大相徑庭。汽車軟件出現故障時，往往被當作硬件問題處理，例如車機地圖損壞，用戶只能無奈接受，根本沒有更新的概念。即便是兩三年前的汽車，軟件一旦出現問題，幾乎等同于硬件故障，這與手機的靈活度形成了鮮明對比。不過，過去的汽車用戶對這種差異并不敏感，但隨著科技的進步，如今的用戶對汽車的要求越來越高，他們以手機的標準來衡量汽車，這使得汽車行業面臨巨大的挑戰。正是這種需求的變化，促使汽車行業加速技術轉型。

在汽車行業技術轉型的過程中，產品復雜性的飆升成為了一個巨大的阻礙。復雜性原本是汽車工業的核心特征，汽車制造涉及眾多復雜的環節和技術，通過獨特的開發流程，將復雜的任務進行合理切分，讓工程師能夠高效完成工作，實現按時下班。然而，這種傳統的開發模式是以時間為代價的，以往汽車行業常提及的“匠人精神”，即花費1.5年時間更新一款車，在如今快速變化的市場環境下，已無法滿足客戶的需求。客戶不再愿意接受如此漫長的產品更新周期，他們渴望更快速的產品迭代。

如今，汽車行業的復雜性進一步增加。自軟件定義汽車的第二階段開啟，汽車與軟件地圖、互聯網生態的銜接日益緊密，產生了一系列新的復雜問題。汽車行業的技術重心逐漸向以計算機為軸心的擴展學科轉移，這些學科與傳統汽車行業的機械技術差異巨大，二者之間的融合與協同帶來了諸多挑戰。例如，曾經在汽車行業輝煌一時的大眾，其員工的職業發展也因行業變革受到影響。過去，大眾汽車憑借穩定的工作、高額的年終獎吸引了眾多人才，但僅僅六年時間，行業的變化使得大量大眾員工開始尋求職業轉型，這充分反映出汽車行業復雜性的變化以及市場對其態度的轉變。

此外，智能駕駛的復雜性與汽車本身的復雜性相互交織，進一步加劇了行業的挑戰。在汽車行業的發展過程中，互聯網造車和傳統汽車工業之間曾存在相互鄙視的現象，其根源在于二者屬于不同的業務學科，在技術耦合上存在大量問題，從而導致了新的復雜性。這種復雜嵌套復雜的情況，使得復雜性呈指數級增長。按照傳統汽車行業的思維模式，這種不斷飆升的復雜性是難以消化的，因為延長產品開發周期以應對復雜性的做法，無法得到市場的認可。

在這種背景下，汽車行業發生了一個關鍵變化，即集中式架構逐漸取代分散式架構。用人來比喻，集中化就如同一個人做決策，速度快；而分散化則像多個人共同決策，速度相對較慢。在面對復雜多變的市場需求時，集中化能夠更迅速地做出反應。然而，分散式架構并非毫無優勢，它在硬件層面具有良好的規模化、質量控制和復用性。

由于硬件復用次數多，經過長時間的測試，質量控制更有保障。但集中化的優勢在于快速響應需求變更，能夠更好地適應市場的快速變化。不過，集中化也存在明顯的缺點，它會導致復雜性分布不均衡，對硬件和軟件的要求極高，實施難度較大。盡管如此，基于“將復雜留給工程師，將簡單留給用戶”的原則，集中化仍然成為了汽車行業發展的趨勢。

除了產品復雜性和架構變化，基礎科學的限制也對汽車行業產生了重要影響。以芯片制造工藝為例，過去芯片制造工藝每年都有升級，遵循摩爾定律，工藝提升一倍，產品性能也能提升一倍，基本可以滿足市場需求。但在過去三四年間，情況發生了變化，通用芯片逐漸無法滿足產業發展的需求，定制化芯片應運而生。這是因為通用芯片在性能提升上遇到了瓶頸，而定制化芯片能夠針對特定需求進行設計，以實現更大的產品性能提升。

從人與機器的角度來看，定制化芯片的發展趨勢與人類的智能特性存在相似之處。人類的軟件和硬件(身體)耦合度極高，這種高度耦合雖然使得人類無法像通用芯片那樣具有可復制性，但卻帶來了優秀的能耗比。例如，一杯咖啡所提供的能量就能支撐人類進行一上午的智能活動，而以ChatGPT為代表的人工智能在能耗方面則遠不如人類。定制化芯片正是希望通過構建軟硬件更緊密耦合的計算機，逐步獲得類似人類的能耗比。不過，這種發展趨勢也伴隨著一定的代價，即犧牲了市場的靈活性。

在汽車行業的發展歷程中，2015年是一個重要的轉折點。2015年之前，汽車行業產業鏈相對穩定，各大車企和供應商按部就班地開展業務。但2015年之后，特斯拉的出現打破了行業的原有格局，新供應商崛起，舊供應商被淘汰，新車企不斷涌現，整個行業發生了翻天覆地的變化。這種變化不僅僅體現在技術層面，更是涉及到整個行業的生態系統，包括外聯架構、整車電子電氣架構、通訊架構、控制器架構、芯片架構、研發體系、軟件體系、算法體系、數據管道、學習系統以及組織架構等多個方面。這些方面需要同步迭代，才能推動汽車行業的整體發展。如果只是孤立地引入新技術，而不考慮與現有技術架構的適配性，往往難以取得理想的效果。例如，在通訊領域，SOA技術出現后，部分工程師在未充分考慮技術適配性的情況下，強行將其應用于舊的技術架構中，結果導致系統不穩定，無法發揮SOA的優勢。

三、汽車行業變革中的發展趨勢

在汽車行業的變革過程中，集中化趨勢貫穿始終。在第二階段，主要體現為硬件架構的集中化；而到了第三階段，軟件集中化成為重點，大模型就是軟件集中化的典型代表。集中化雖然能夠帶來諸多優勢，如快速迭代、高質量、敏捷性和低成本等，但對于工程師來說，卻意味著更高的復雜性和更嚴峻的認知挑戰。隨著行業向大模型階段發展，這種挑戰愈發明顯。過去，工程師在項目中使用的專業詞匯相對穩定，溝通交流較為順暢；但如今，由于復雜性的集中，項目涉及的領域廣泛且多變，從項目管理到中間件開發，再到產品定義和云端交互等，不同領域的知識和詞匯頻繁交織，使得工程師理解和溝通的難度大大增加。這就要求工程師不斷提升自身能力，突破認知局限，以適應行業發展的需求。

隨著汽車行業的發展，新的研發方法論逐漸形成。在這個過程中，有幾個關鍵因素值得關注。首先，資本的流轉方式發生了變化。過去，汽車行業的商業行為主要以硬件交易為主，但如今，軟件服務、IP和資本的流動變得越來越重要，且流動速度不斷加快。許多企業通過資本運作實現自研，例如收購相關公司。這一現象的背后，是供應商之間合作斷面復雜，導致內耗增加，而全棧自研雖然在一定程度上能夠解決合作問題，但從經濟學角度來看，它存在規模發展的局限性。因此，在實際操作中，需要根據供應商之間斷面的復雜程度來選擇合適的合作模式，當斷面復雜時，資本操作成為解決合作問題的重要手段。

其次，生態標準逐漸取代行業標準。這一變化反映了汽車行業與互聯網行業在標準理解上的差異，對汽車行業的發展產生了深遠影響。再者，軟硬件協同開發思路發生了整體調整。硬件對軟件迭代的影響逐漸削弱，更加注重軟硬件的一體設計。在芯片領域，芯片與算力之間的耦合性成為關鍵因素，其耦合程度的提升能夠帶來近百倍的性能差距。同時，算法的模型化、云端數據驅動的業務設計、研發流程的優化以及復合型人才的培養，都成為新研發方法論的重要組成部分。復合型人才的構建尤為關鍵，這意味著對工程師的要求越來越高，他們需要具備跨領域的知識和技能，以應對日益復雜的汽車研發工作。

從整車架構來看，硬件的設計和制造方式正在發生改變。為了提升靈活性，硬件設計過程不斷簡化，制造過程逐漸實現自動化。這種簡化體現在零部件復雜度的降低以及圍繞單件成本的硬件高度集成化。特斯拉作為行業的創新者，其對機器人的關注超過了汽車本身，這在一定程度上反映了汽車行業的發展趨勢。汽車與手機、機器人在智能化方面的共通性越來越高，汽車行業作為傳統的支柱產業，雖然目前仍具有相對穩定的盈利，但隨著行業的變革，其內部結構正在發生深刻變化。例如，“老頭樂”等低價、簡易車型的出現，從側面反映了汽車行業的簡化趨勢。同時，一些新型的汽車設計，如360度可轉的輪子等，展示了汽車靈活性的提升以及汽車定義的逐漸演變。

在汽車制造過程中，產能爬坡和工藝優化是重要環節。過去，汽車制造過程中的焊接等工作依賴大量人工，工作環境艱苦且成本高昂。盡管自動化焊接技術已經存在，但由于設備成本等因素，人工焊接在一些企業仍然占據一定比例。然而，自動化的核心目的并非單純降低成本，而是壓縮迭代時間。通過減少工藝工程師與一線工人之間的磨合時間，消除人為因素帶來的差異，實現生產過程的高效穩定，從而滿足市場對產品迭代速度的需求。例如，馬斯克提出的柔性電路板，雖然在短期內成本較高，但從長遠來看，它有助于提升生產效率和產品質量，為汽車行業的發展帶來新的機遇。

域控制器EEA架構在汽車行業的發展中扮演著重要角色。越集中的架構越有利于軟件的整體調整，但同時通用性會降低。目前，汽車行業正朝著云上集中化的方向發展，盡管這一階段尚未完全成熟，但已經展現出巨大的潛力。在這種集中化的趨勢下，汽車的架構變得越來越像生物的結構。以特斯拉為例，其將原來3公里長的線束縮減到了100米，整車EE架構的發展呈現出逐漸“身體化”的過程。車聯網類似于人類的社交網絡，汽車的各個部件與人類的身體器官存在相似的功能和連接方式。這一現象引發了人們對智能體的思考，將智能體類比為人，有助于更好地理解汽車行業的發展邏輯。從生物進化論的角度來看，汽車與人類在面對競爭環境時，可能會產生類似的結構，這也為汽車行業的發展提供了新的思路。

四、汽車研發的新變化與挑戰

在汽車研發過程中，迭代速度至關重要。傳統的V模型開發流程較為漫長，按照標準的ASPICE定義，完成一次完整的開發流程至少需要兩三個月時間。然而，如今的汽車研發迭代頻率已經大幅提高，幾乎達到一天兩天一次迭代的速度，在模型迭代階段更是如此。

為了實現如此快速的迭代，研發過程的自動化至關重要。同時，數據管道的構建也成為滿足智能化需求的關鍵因素。在云端，構建了復雜的研發體系，包括各種數據庫容器、CICDCT工具等，這些原本用于支持研發的工具，如今已成為產品的重要組成部分。這一系列變化表明，汽車研發正以靈活性為核心進行快速迭代。

域控架構的出現給汽車行業帶來了新的挑戰和機遇。集中化導致組織架構發生變化，組織架構變得更加集中，但集中后的部分協調難度增大。工程師在面對新的架構時，認知負載增加，這成為從分布式到域控架構轉變過程中的最大問題。在域控架構下，功能和硬件的關系變得更加復雜。

以往一個功能對應一個硬件和一個供應商，如今多個功能可能構成一個域，一個域內涉及多個軟硬件供應商，這使得供應商之間以及供應商與自研團隊之間的協同工作變得極為復雜，對團隊的協作能力提出了更高的要求。然而，如果企業能夠有效應對這些挑戰，實現高效的協同工作，那么在成本控制方面將具有更大的優勢。特斯拉在這方面取得了顯著成就，其在域控架構的應用和團隊協作方面展現出強大的實力，值得行業借鑒和學習。

綜上所述，汽車行業從第一階段向第二階段的發展過程中，靈活性的確保貫穿始終。在這一過程中，汽車行業面臨著產品復雜性飆升、基礎科學限制等諸多挑戰，同時也經歷了架構變革、研發方法論創新等重要變化。隨著行業向第三階段邁進，大模型等新興技術的應用將進一步推動汽車行業的發展，而工程師在這個過程中需要不斷提升自身能力，以適應行業的快速變化。汽車行業的未來發展充滿機遇與挑戰，值得我們持續關注和深入研究。