我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：
人生是一场骗局，最大的任务根本不是什么买车买房，也不是及时行乐，这就是欲望，不是理想，是把自己对生命的希望寄托在外物上，正确的做法应该是内求，无论遇到什么坎坷都能够随时调动自己的能力，出生没办法选择，婚姻也只能靠运气， 唯一能让自己过好这一生的本领就是看待世界的方法，这世界看似纷纷扰扰，本质是你一个人的世界，人生就是一场体验，自己丰富自己，别害怕痛苦，痛到极致就是解脱，至于我们穷极一生追求稳定，追求看得见的生活目标截然相反，真正的成长都是伤透了的心灵回归，真正的自在都是无视外物，只看自己，要做自己的观察者。
躲天意避因果，诸般枷锁困真我，顺天意成因果，今日方知我是我。
时间不知不觉中，来到新的一年。2024结束，2025开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂，独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。
一、智能汽车品牌价值转变
智能电动汽车的兴起确实对汽车行业产生了深远影响，其核心价值的解构与重构主要体现在电动化和智能化两大方面。
1、智能电动汽车的核心价值解构
-> 电动化：电动化是智能电动汽车的基础，它改变了传统燃油车的动力来源，通过动力电池为汽车提供能量。电动化不仅提高了能源利用效率，减少了环境污染，还促进了汽车结构的简化，为智能化提供了更好的平台。
-> 智能化：智能化是智能电动汽车的另一大核心价值。它涵盖了车机系统、智能驾驶、车联网等多个方面。智能化使得汽车能够与用户进行更深入的交互，提供更加个性化的服务，同时提高驾驶的安全性和便利性。
2、智能电动汽车的品牌价值构成
除了车身品牌外，智能电动汽车的品牌价值还受到动力电池、车机系统和智能驾驶模块等品牌的影响。这些组成部分的品牌价值共同构成了智能电动汽车的整体品牌价值。因此，车企在打造品牌时，需要注重这些组成部分的品牌建设和价值提升。
3、智能电动汽车的竞争方向
-> 差异化竞争：智能电动汽车的差异化竞争主要体现在电池性能、续航里程、智能驾驶技术、用户服务等方面。车企需要不断创新，提升产品的差异化优势，以吸引消费者。
-> 应用价值竞争：应用价值是智能电动汽车竞争力的关键。车企需要关注用户的需求和痛点，通过智能化技术提升用户体验，满足用户的个性化需求。例如，通过车联网技术实现远程监控、故障诊断等功能，提高用户的使用便利性。
-> 高度差异化领域的发展：随着技术的进步和市场的成熟，智能电动汽车的竞争将越来越激烈。车企需要关注高度差异化的领域，如自动驾驶技术、用户服务等，通过不断创新和投入，提升产品的竞争力。
-> 标准化与差异化的平衡：在电池、芯片等易实现标准化的领域，车企需要注重成本控制和供应链整合，以确保产品的竞争力；而在自动驾驶、用户服务等高度差异化的领域，车企需要注重创新和服务质量，以提升产品的附加值。
智能电动汽车的竞争主要体现在差异化以及应用价值层面，车企需要注重电动化、智能化等核心价值的建设和提升，同时关注高度差异化的领域和标准化与差异化的平衡，以打造具有竞争力的产品。
二、智能驾驶凸显智能汽车价值
1、智能驾驶的量产应用不可能一蹴而就，而是需要经历一个渐进式的发展过程。
渐进式智能驾驶发展路线
技术积累与迭代：智能驾驶技术的成熟需要经历硬件、芯片、软件、算法等多个方面的不断升级和迭代。这些技术的日新月异为智能驾驶的量产应用提供了坚实的基础。通过不断的技术积累和优化，智能驾驶系统的性能和可靠性得以提升，从而加速了其量产应用的进程。
功能逐步扩展：从L0级别的无自动驾驶功能，到L1级别的辅助驾驶功能，再到L2及以下级别的行车功能规模化量产应用，智能驾驶的功能在逐步扩展。目前，NOA（Navigate on Autopilot，自动导航辅助驾驶）功能已成为众多车企的重要发力点，它能够在高速公路或城市快速路上实现自动驾驶，大大提升了驾驶的便利性和安全性。
泊车功能的升级：在泊车功能领域，记忆泊车及全自主代客泊车技术已经陆续落地，这些技术使得车辆能够自动寻找停车位并完成泊车操作，大大节省了驾驶员的时间和精力。随着技术的进一步发展，市场开始关注L4级别的自动代客泊车系统，这将进一步推动智能驾驶技术的量产应用。
电子电气架构的演进：电子电气架构从分布式演进至集中式是智能驾驶技术发展的重要趋势。集中式架构能够简化车辆内部的电气连接，提高数据传输速度和系统的可靠性。同时，行泊传感器和域控制器的共用技术提升也使得行车和泊车功能能够更加紧密地结合在一起，实现功能的合并和一体化。
车企的智能驾驶量产战略规划
许多新势力头部车企已经形成了智能驾驶功能量产战略规划，这些规划通常从低等级的辅助驾驶功能起步，逐渐扩展功能和场景，最终实现全场景完全自动驾驶。这种渐进式的发展策略有助于车企在技术、市场、法规等方面做好充分的准备，确保智能驾驶技术的安全、可靠和可持续发展。
因此：
渐进式智能驾驶发展路线已经成为行业的共识，它符合技术发展的客观规律和市场需求的实际情况。随着技术的不断进步和市场的逐步成熟，智能驾驶技术的量产应用将会更加广泛和深入，为人们的出行带来更加便捷、安全和舒适的体验。同时，车企也需要不断加强技术研发和创新能力，以应对日益激烈的市场竞争和不断变化的用户需求。
2、自动驾驶企业共建“生态圈”，“整合+细分”是主要发展趋势
中国自动驾驶产业生态圈是指自动驾驶产业各赛道的相关利益者（包括关键部件供应商、全栈式解决方案商、主机厂、商业化场景提供商、车路协同方案商等）通过合作共建一个价值平台，形成一个紧密联系的生态系统。这个生态系统以感知、决策、执行及网联四个核心元素为基础，涵盖了自动驾驶技术从研发到应用的全过程。
主要特点
-> 多方协同：自动驾驶产业的发展需要多方企业的协同合作。在这个生态圈中，不同企业之间通过资源共享、技术合作、市场拓展等方式实现互利共赢，共同推动自动驾驶技术的进步和应用。
-> 整合与细分：随着自动驾驶生态圈体系的逐步完善和体量逐渐扩大，“整合+细分”将成为生态圈的主要发展趋势。一方面，生态圈将持续整合资源、人才、企业等以优化生态圈体系结构，提高整体竞争力；另一方面，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，生态圈将细化分裂出更加多元的领域和赛道，为不同企业提供更多的发展机遇。
-> 价值共创：在自动驾驶产业生态圈中，各方企业通过合作共建价值平台，实现价值的共创和共享。这有助于提升整个生态系统的价值水平，推动自动驾驶技术的广泛应用和产业的快速发展。
发展趋势
-> 技术融合与创新：随着自动驾驶技术的不断发展，不同领域的技术将实现更加紧密的融合和创新。这将推动自动驾驶技术在感知、决策、执行等方面的性能不断提升，为自动驾驶技术的应用提供更加坚实的基础。
-> 应用场景拓展：随着自动驾驶技术的成熟和成本的降低，其应用场景将不断拓展。从最初的封闭道路测试到开放道路行驶，再到未来的智慧城市交通系统，自动驾驶技术将在各个领域发挥重要作用。
-> 政策法规完善：自动驾驶技术的发展和应用需要政策法规的支持和引导。未来，随着自动驾驶技术的广泛应用和产业的快速发展，相关政策法规将不断完善，为自动驾驶技术的安全、可靠和可持续发展提供有力保障。
中国自动驾驶产业生态圈是一个充满活力和潜力的生态系统，它汇聚了自动驾驶产业各方的智慧和力量，共同推动自动驾驶技术的进步和应用。随着技术的不断发展和应用场景的拓展，这个生态圈将持续壮大和完善，为自动驾驶产业的快速发展提供有力支撑。同时，各方企业也需要加强合作和创新，共同应对挑战和机遇，推动自动驾驶技术的广泛应用和产业的繁荣发展。
3、坚持渐进式发展路线和安全冗余机制技术底线的“双线”策略
智能驾驶的“双线”策略，即坚持渐进式发展路线和安全冗余机制技术底线，是智能驾驶领域发展的重要方向。
-> 渐进式发展路线
渐进式发展路线强调在智能驾驶技术的研发和应用过程中，要逐步推进，分阶段实现。这种策略有助于确保技术的稳定性和可靠性，同时降低技术风险和市场风险。
-> 技术积累：通过持续的技术研发和创新，逐步积累智能驾驶技术的基础。这包括传感器技术、算法技术、数据处理技术等，为智能驾驶技术的发展提供坚实的基础。
-> 市场验证：在技术研发的基础上，通过市场验证来不断完善和优化智能驾驶技术。这包括在封闭道路、开放道路等不同场景下进行测试和应用，以验证技术的可行性和可靠性。
-> 政策引导：政府和相关机构在智能驾驶技术的推广和应用中扮演着重要角色。通过制定相关政策、标准和法规，引导智能驾驶技术的健康发展，同时保障公众的安全和利益。
-> 安全冗余机制技术底线
安全冗余机制是智能驾驶技术中不可或缺的一部分，它有助于确保在复杂多变的交通环境中，智能驾驶系统能够始终保持安全、可靠的状态。
-> 感知冗余：通过多个传感器（如激光雷达、摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等）的协同工作，实现对周围环境的全面感知。当某个传感器出现故障时，其他传感器可以提供冗余信息，确保智能驾驶系统能够继续正常工作。
-> 控制器冗余：采用冗余控制器设计，当主控制器出现故障时，备用控制器可以立即接管控制权，确保智能驾驶系统的连续性和稳定性。
-> 执行器冗余：在执行器层面，如制动系统、转向系统等，采用冗余设计以确保在关键时刻能够有多个执行器同时工作，提高系统的可靠性和安全性。
-> 通信冗余：通过冗余通信通道的设计，确保智能驾驶系统内部各组件之间的通信畅通无阻。当某个通信通道出现故障时，其他通道可以立即接管通信任务，确保信息的实时性和准确性。
-> 电源冗余：为智能驾驶系统提供冗余电源设计，以确保在主电源出现故障时，备用电源能够立即启动，为系统提供持续的电力供应。
坚持渐进式发展路线和安全冗余机制技术底线的“双线”策略，是智能驾驶领域发展的重要方向。这一策略有助于确保智能驾驶技术的稳定性和可靠性，同时降低技术风险和市场风险。未来，随着智能驾驶技术的不断发展和应用，这一策略将继续发挥重要作用，推动智能驾驶技术的广泛应用和产业的繁荣发展。
