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本文由《汽車軟件架構》譯者根據(jù)譯者序改寫，原文撰寫于2020年3月，兩年過去，作者對其中一些觀點補充了行業(yè)最新的實踐。本文對“軟件定義汽車”這一概念進行了全面概述，內容包括： 1. 對軟件能否定義汽車的思辨 2. 透過歷史，如何定義“定義汽車” 3. 對汽車軟件生態(tài)全棧的拆分解析 4. 如何站在歷史的角度如何看待這場變革的本質 5. 這場變革為汽車行業(yè)及企業(yè)帶來的挑戰(zhàn) 其中包含一些作者對汽車行業(yè)及汽車軟件的觀點，其結論未必絕對，但文中對汽車及消費電子等行業(yè)歷史的思考、對出行本質的探討、對汽車軟件全景的總結，以及對汽車軟件相關的行業(yè)新議題的分析仍值得借鑒，有助于相關從業(yè)者更思辨地判斷行業(yè)的未來。正可謂“栽來無別用，只要引清風”。后臺回復“znqcsj05”可獲取高清版汽車軟件全景圖1. 當“軟件定義汽車”已經婦孺皆知，一個靈魂拷問卻始終困擾著我：這一問題的結論也許并不重要，但通過刨根問底，有助于我們更好的理解汽車軟件，更理性的看待這個時代。支持“軟件能定義汽車”的理由，最常出現(xiàn)的是以下三種，它們似乎都存在不妥之處：觀點一：汽車和幾年前的手機發(fā)展相似，如今手機硬件同質化嚴重，競爭力主要來自軟件生態(tài)；所以幾年后的汽車也會硬件標準化，并且軟件通過與標準化硬件的解耦，成為汽車競爭力的決定性因素。觀點一的漏洞：這一觀點相當主流。我們姑且不談汽車會不會成為“大手機”，但手機硬件真的已經同質化了嗎？那為何蘋果、三星、華為、小米、OPPO等頭部手機廠都在自研芯片，又為何華為手機會被美國卡脖子？當今全球的手機都在使用App Store及Google play兩個高度同質化的軟件生態(tài)，為什么消費者仍然愿意花近十倍的價格購買蘋果、華為等高端機？如果我們看比手機歷史更久的計算機行業(yè)，直到今日CPU、內存、顯卡乃至輕量化材料等硬件仍是高端PC機的差異化賣點。事實上，早在X86架構出現(xiàn)后，計算機領域的軟硬件就以之為界出現(xiàn)解耦之勢，但此后硬件和軟件始終在交錯發(fā)展。硬件領先時軟件成為發(fā)展主旋律，隨后一段時間內，在消費者需求帶動下軟件逐漸復雜化，硬件資源又成為了瓶頸。如今哪怕摩爾定律接近失效，頭部PC企業(yè)仍未停止在硬件設計上的投入。似乎從沒出現(xiàn)“先把硬件發(fā)展到頭，再靠軟件定義產品”的趨勢。 計算機行業(yè)尚且如此，汽車行業(yè)過猶不及。無論是自動駕駛的線控技術和芯片技術、路車協(xié)同的MEC/RSU等，都有大量與軟件算法無關的基礎性問題尚未解決，類似計算機領域的軟硬件交錯前行甚至還未開始。而如果硬件的同質化難以發(fā)生，那軟硬件解耦似乎就更難推動“軟件定義汽車”了。解耦后的軟硬件充其量只能在時間上實現(xiàn)同步開發(fā)，并不代表電子/機械硬件必須圍繞軟件來定義。誠然，軟件在滿足消費者需求上更靈活，但失敗的代價也比硬件更小，硬件很難僅為了一個未經市場證明的軟件/算法就去投入重資源進行升級、配合其批產。所以，與其說軟件定義了汽車，還不如說“功能定義了汽車，軟硬件齊頭并進將功能實現(xiàn)”。 觀點二：特斯拉開創(chuàng)了軟件商品化的先河，未來依托于面向服務架構的汽車付費軟件、訂閱生態(tài)將是車企的核心競爭力。觀點二的漏洞：這一觀點隨著近年來SOA架構的落地愈發(fā)流行。持有這一觀點的人常會舉蘋果靠軟件生態(tài)戰(zhàn)勝諾基亞的例子，并認為特斯拉是下一個蘋果，如果傳統(tǒng)車企不效仿就會像諾基亞一樣被淘汰。但首先，蘋果靠軟件生態(tài)戰(zhàn)勝諾基亞到底是不是事實就值得商榷。如果回看2007-2011年間的新聞和智能手機出貨量變化，會發(fā)現(xiàn)蘋果和Android軟件生態(tài)也許只是壓死諾基亞的最后一根稻草。在2007年App Store還未上架時，初代iPhone的問世就已經憑借簡潔的外觀、優(yōu)秀的人機交互設計、高靈敏度大觸屏、高效上網(wǎng)體驗打得諾基亞節(jié)節(jié)敗退，這些KSF似乎與軟件關系不大。其次，盡管FSD付費軟件為特斯拉創(chuàng)造了相當?shù)睦麧?，但未必是吸引消費者購車的最關鍵要素。筆者身為特斯拉車主，購車時也同樣看重其同等價格下的續(xù)航、快充、充電樁部署、造型、加速度、高靈敏中控大屏及并不雞肋的人機交互設計，而支撐著這些優(yōu)勢的除了軟件，行業(yè)領先的HW3.0、行業(yè)首個量產的SiC功率半導體、大電流超充等硬件、乃至業(yè)內一流的自動化和零庫存管理等先進制造能力也同樣關鍵。再次，盡管SOA大幅提升了汽車軟件的可拓展性，但在筆者看來，汽車軟件未必真的會形成諸如App Store一樣繁榮的生態(tài)。畢竟在另一個與人命相關的醫(yī)藥領域，一直在采用強制臨床實驗、嚴格準入上市、開處方購藥的全周期“集權”模式，從未形成諸如手機軟件般依靠SDK散養(yǎng)繁殖的高度開放生態(tài)。所以，不可否認，軟件商品化及其背后的SOA架構已經成為了新時代車企的“必修課”，但它很難將汽車軟件生態(tài)推動到手機軟件生態(tài)般的豐富度；而就算汽車軟件生態(tài)達到了這一豐富度，iPhone和特斯拉的例子都啟發(fā)我們，也許僅靠繁榮開放的軟件生態(tài)，仍難以定義汽車。觀點三：汽車的代碼長度已經超過了其他消費電子品，因此汽車已經是靠軟件驅動的商品了。觀點三的漏洞：這一觀點從技術角度看漏洞顯而易見，但因常被引用且具有一定誤導性，有必要做個澄清。汽車代碼規(guī)模龐大是事實，例如發(fā)動機控制代碼算上xml文件已達700萬行，遠超普通的計算機軟件。但這種觀點并沒有考慮到代碼效率問題。汽車的嵌入式軟件要求硬實時性，對操作系統(tǒng)的運行時間開銷要求嚴格，這意味著每個任務都有明確且個性的激活時刻和截止時刻，因而任務間的調度設計也必須逐一考慮到每兩個任務在時間上的相互關系，這種相互關系往往因產品功能及硬件個性而異，因此軟件可復用的庫較少，通常需要采取近乎枚舉法的編程方式，效率顯然不高。而計算機軟件多采用解釋型語言，大量功能場景可以復用現(xiàn)成的庫，引用庫的代碼僅需寥寥數(shù)筆且不需要像嵌入式系統(tǒng)的編譯型語言一樣轉化為繁瑣的C代碼，即可實現(xiàn)強大功能。這就造成了軟件驅動汽車發(fā)展的“假象”。汽車軟件代碼產出多，但并不代表軟件對汽車有決定性。諸如此類的觀點還有很多，這些觀點確實說明軟件在汽車中變得更加重要了，但似乎并不能說明軟件能定義汽車。所以，“軟件定義汽車”的本質到底是什么？想要厘清這筆賬，我們有必要回到最初的起點。2. 以史為鑒 出于嚴謹，在分析“軟件能否定義汽車”前，我們有必要搞清楚，到底什么樣的創(chuàng)新才算得上“能定義汽車”。這個問題很大，不同人觀點各異，筆者在此權當拋磚引玉。先看一個故事。在1920年代末期，在福特T型車統(tǒng)治下的汽車行業(yè)普遍認為硬件已經同質化，難再有大突破，業(yè)界亟須為汽車找到新的賣點。1927年，通用汽車成立藝術與色彩部，在傳奇人物Harley Earl的帶領下，大量造型光怪陸離的汽車被設計出，引發(fā)了汽車的造型革命。一時間，汽車制造商將注意力都放在了內外飾的設計上，并依靠“汽車能體現(xiàn)車主個性”的宣傳，壓迫消費者為奇特的造型付更多的錢。直到1965年，一本名為《Unsafe at Any Speed》的書出版，全面抨擊了汽車的過度設計及對安全的忽視，這場長達二十余年的造型風潮熄滅。當我們回憶汽車的歷史，我們很難說這一風潮重新定義了汽車，因為這場風潮中的多數(shù)產物都已難在當代汽車上看到影子。相反，我們至今仍能記住百年前首次為汽車加了外殼的福特T型車、六十年前的波爾舍甲殼蟲、喬治亞羅高爾夫，它們的理念在今天的汽車造型設計上得到了傳承，某種意義上可以稱得上重新定義了汽車。深究它們與前者的區(qū)別，這些跨世之作都在設計了個性鮮明的造型同時，恰到好處地解決了當時人們的出行痛點。所以，到底什么樣的創(chuàng)新才算“能定義汽車”呢？如果回到本源，人類對社交的訴求和向往自由的靈魂讓出行成為剛需；而對于出行，無論交通工具怎么變，人類的要求始終都是： 1. 安全到達目的地； 2. 在出行這件事上耗費的錢、時間、精力越少越好； 
圖1 人類出行需求的本質及滿足需求的創(chuàng)新舉例
如果歸納那些我們認為曾定義了汽車的變革，（對照上圖）它們通常都使汽車在滿足某一項人類出行需求（安全、消耗、舒適/愉悅）上取得了大幅度提升，同時又沒有讓已經得到滿足的人類基本出行需求（安全及消耗）發(fā)生倒退。后一條件中“基礎”二字尤為關鍵，諸如舒適性和愉悅感等進階需求通常千人千面，很難評價何為倒退。而對于基礎性的需求，消費者對“需求被更好滿足”有高度一致的判斷，任何出現(xiàn)的倒退都難以被接受。歷史上未能成功定義汽車的創(chuàng)新，問題多數(shù)并不在創(chuàng)新力度不夠，而在于它們犧牲了原本已經得到滿足的基礎出行需求，尤其是那些與心理學相關的“精力消耗”維度，因為諸如“綜合出行負荷增加”等難以量化的因素在短期內未必會被消費者察覺，因此當車企面對習慣被喂養(yǎng)的消費者時，仍能靠“新鮮感”來維持創(chuàng)新帶來的虛假繁榮；可時間一長，一旦消費者感知到了負荷的增加，就可能引發(fā)焦慮和挫敗感，從而產生對創(chuàng)新失去信任、甚至超越信任的報復行為，最終將功能棄用。這和現(xiàn)在的汽車軟件浪潮是否有幾分貼切？表面上看，汽車的軟件生態(tài)在不斷繁榮，但其中也創(chuàng)造了相當多消費者不會使用的功能，這些功能本意想提升用戶體驗，但卻向駕駛員提供了多余且無用的反饋，反而造成了駕駛員分心和焦慮。當這些功能被強行以高溢價賣給了消費者，盡管短期內能“唬住”消費者并引發(fā)了行業(yè)大流行，但我們真的能稱之為 “重新定義了汽車”嗎？3. 所以，軟件到底能定義汽車嗎？我們不妨將汽車上所有的軟件拆開做逐一分析。我們采用AutoSAR的理念，將汽車軟件拆成“傳統(tǒng)控制”、“自動駕駛”、“智能座艙”、“非車載”四個域。最終我們將問題轉化為： 1. 這些域中，哪些是僅靠軟件就能定義的； 2. 這些僅靠軟件就能定義的域，又能否定義汽車。在每個域中，我們又將軟件拆分為基礎軟件（硬件驅動、任務調度及其他中間件）和應用層軟件。 必須說明，這種分類并不唯一，這里只是為了將汽車軟件拆分為互斥窮舉的若干部分，便于分析。如下圖所示，筆者將不同域的軟件技術和商業(yè)特點進行了簡要總結，如下圖（后臺回復“AES14”可獲取高清版）。
其特點見上圖不再贅述。首先，該域的嵌入式軟件與其所關聯(lián)的設定值發(fā)生器、傳感器、執(zhí)行器高度相關，單獨的軟件難以成為功能好壞的決定因素。其次，這類軟件通常由提供控制器、執(zhí)行器、智能傳感器的Tier1直接開發(fā)。因為在編程中要考慮很多硬件的個性特征，所以難以形成行業(yè)通用的軟件場景庫，而Tier 1在對自家產品的配套軟件開發(fā)中已長期積累了相當數(shù)量的代碼，甚至形成了企業(yè)內部的子代碼庫。這就導致想扛過軟件大旗的主機廠或科技公司哪怕編程能力再強，也很難取代前者，最多采取software sharing的方式，在應用層與消費者直接相關的功能軟件中參與部分開發(fā)。顯然，傳統(tǒng)控制域無法僅憑軟件來定義，且僅具備軟件能力的企業(yè)也很難在此領域掀起波瀾。其特點見上圖不再贅述。該域的現(xiàn)狀是，一方面底層操作系統(tǒng)既要安全關鍵，又因數(shù)據(jù)量大而需要采用動態(tài)任務及內存分配，門檻極高，多年來也只有四五家可做，難以成為引領軟件定義汽車風潮的主導因素。而另一方面，盡管自動駕駛顯然可以定義汽車，但暫時還沒發(fā)展到可以完全依靠算法軟件來定義的階段。它在系統(tǒng)及硬件方面仍有眾多工程化問題待解決，且當前行業(yè)話語權之爭也不僅圍繞軟件算法，還圍繞與硬件相關的計算平臺和算力展開。另外如前所述，未來該域也很可能會出現(xiàn)與計算機行業(yè)類似的軟硬件交替式發(fā)展現(xiàn)象。因此，我們也無法認為自動駕駛域是靠軟件來定義的。 其特點見上圖不再贅述。首先，盡管該域的發(fā)展主要集中在算法及信息安全等依靠軟件決定的領域，但它必須依附于車端的自動駕駛功能才能發(fā)揮最大價值。其次，該域內的硬件盡管要求相對車端低，成熟度也相對高，但仍有諸如車端實時性任務卸載時的延時、車輛高速移動時的信道衰落等通信及系統(tǒng)性問題待解決，這些不僅依靠算法的優(yōu)化，也依靠路側設備的硬件性能。從短期來看，至少在自動駕駛未實現(xiàn)大規(guī)模落地前，該域也難以定義汽車。上述三個域被排除后，智能座艙就成了支持“軟件能定義汽車”這一觀點最后的希望。事實上，大多數(shù)人談論軟件定義汽車時，往往也是在談論該域內偏向消費電子的軟件功能給汽車帶來的影響。對于消費電子和資本界而言，該域和手機相似，門檻低且創(chuàng)新空間大，是進入汽車行業(yè)的最佳入口。為了把“局”做大，甚至提出了與智能座艙配套的滑板底盤概念，認為未來的汽車 = 滑板底盤 + 智能座艙 + 路云協(xié)同。而在汽車行業(yè)內部，因為整車的議價能力降低，其他高溢價領域的門檻又太高（比如自動駕駛），所以也將智能座艙視為提升車輛利潤的首要突破口。似乎它確實具備能定義汽車的潛力？我們不妨拆成兩個問題看：1.軟件能否定義智能座艙？2. 智能座艙又能否定義汽車？僅就筆者個人來看，兩者的答案暫時都是否定的。首先，軟件并不能定義智能座艙。還是從與智能座艙相似的手機領域切入。手機領域硬件同質化+軟件差異化的商業(yè)模式確實存在，但高端手機無論是蘋果、三星還是華為，都在持續(xù)迭代硬件。甚至在全世界手機廠都在共用App Store和Google play兩個同質化極其嚴重的軟件生態(tài)時，硬件似乎反而成了核心競爭力。類比來看，硬件同質化（甚至整車代工）+ 軟件差異化的商業(yè)模式確實可以在汽車中實現(xiàn)，這種模式降低了造車門檻，但采取該模式的造出的車卻難有持久力。在硬件同質化的前提下，依靠新穎的軟件功能確實能短暫滿足消費者對黑科技的獵奇心理，可對于追求品質的中高端消費者吸引卻不足，這就意味著車型的售價難以提升，成本壓力又會直接傳導回硬件，車企將不得不采用低成本的硬件，這反過來又會限制軟件功能創(chuàng)新的施展空間，最終這類車型的所謂軟件很可能走向“華而不實”的惡性循環(huán)。其次，當前的智能座艙也難以定義汽車。在人因工程學領域，將智能座艙所處理的功能稱為次級駕駛任務。與之對應的油門剎車方向盤操作，則是主駕駛任務。當前多數(shù)車企打造智能座艙的主要動作就是將iPad裝上車，并沒有考慮到次級駕駛任務對主駕駛任務造成的“認知分散”，這可能會導致預期功能安全風險；或可能因為一項雞肋設計增加了駕駛員的負荷，從而產生挫敗感，最終導致駕駛員棄用功能甚至品牌口碑的降低。關于這一話題，涉及到駕駛員情景意識、反饋、負荷、信任等眾多駕駛心理學問題，這里不再贅述，建議感興趣的讀者閱讀筆者的另一譯著《汽車人因工程學》或兩篇科普文章《智能座艙人機交互的發(fā)展趨勢和實踐》、《把所有汽車的中控都改成iPad可行嗎？》。總之，智能座艙如果能定義汽車，也許只有兩種可能：第一，自動駕駛成為現(xiàn)實，主駕駛任務交給機器，車輛成為第三生活空間，智能座艙將成為車型差異化的主戰(zhàn)場；第二，自動駕駛未實現(xiàn)，但智能座艙的功能充分考慮到次級駕駛任務對主駕駛任務的注意力資源的占用以及預期功能安全等問題，諷刺的是，在這一點上德日系老牌車企反而比言必談“軟件定義汽車”的國內多數(shù)車企做的好的多。 汽車軟件數(shù)量和種類的增多已經是不可逆的趨勢，而依靠軟件獲得更高的利潤也是所有車企未來持續(xù)增長的基盤。軟硬件解耦正在發(fā)生，由軟件實現(xiàn)的AI算法是驅動汽車發(fā)展的重要課題之一，基于SOA的軟件生態(tài)已經成為所有車企的必修課，基于智能座艙的個性化軟件功能也在繁榮蔓延。但，這些都不足以讓軟件定義汽車。如果軟件不能定義汽車，那“軟件定義汽車”這一“政治正確”的觀點本質到底是什么？4. 歷史的延續(xù) 如果回顧歷史，會發(fā)現(xiàn)“軟件定義汽車”的與汽車歷史上曾經的流行趨勢在發(fā)展軌跡上有諸多相似，它并非什么“百年未遇的大變革”。本質上，它是外界力量為“自己進入汽車行業(yè)做的一個局”而設計的宣傳語，但它客觀上確實推動了汽車軟件的大流行，也勢必將改變汽車行業(yè)。至于“軟件定義汽車”這句宣傳語本身的正確性，也許并不重要。據(jù)網(wǎng)傳，軟件定義汽車的首次提出大約在2002-2007期間（盡管筆者沒有找到，僅找到2002年GM的汽車SOA方案），但可以肯定的是，當時并未激起太多波瀾。直到2016年由百度自動駕駛負責人提出后，該口號才成為流行語。到2017年，Adaptive AutoSAR的第一版R17-03被釋放，Adaptive Car的概念被提出（圖3），行業(yè)上首次給出了軟件定義汽車的架構雛形，并沿用至今。之后，諸如英偉達黃仁勛及行業(yè)內外的其他意見領袖都對這一概念給出了更具體的解釋，軟件定義汽車逐漸成為了行業(yè)大流行。而另一條故事線上，從2014年開始，特斯拉陸續(xù)實現(xiàn)了中控大屏、SOTA/FOTA、付費軟件模式、大量的車載娛樂功能，并在2017年交付的Model3中實現(xiàn)了集中分布式電子電氣架構。行業(yè)普遍覺得它為 “軟件定義汽車”打了樣。
圖3. 2017年AUTOSAR組織提出的Adaptive Car的概念 “軟件定義汽車”的流行和汽車歷史上的其他大流行別無二致把目光投向整個汽車的發(fā)展史，能明顯感覺到汽車行業(yè)的大流行都遵循著相似的軌跡發(fā)展而來，“軟件定義汽車”也并無例外?？偨Y來看，一個汽車行業(yè)大流行的發(fā)展軌跡通常有兩個關鍵要素：在本質上，汽車并不能算一項技術，它是人類為獲得更好的出行體驗而集成各類新興技術的載體。所以，汽車的流行趨勢往往都由“時代的火”所點燃。一種方式是從需求端點燃，由行業(yè)主動完成的變革。這種需求或是時代大變革改變了人類的生活方式，讓人們對出行產生了新的期許（比如1760年的工業(yè)革命讓人類學會了借助機器提升生產效率，人類將這一期許帶到出行領域，于1801年發(fā)明了最早的蒸汽動力汽車，人類進入汽車時代），亦或是汽車在滿足人類出行需求上有明顯的短板，工程師帶著問題去時代趨勢中尋找解決方案（例如1970年代，為解決機械斷電器式點火帶來的啟動耗時長問題，汽車工程師去當時飛速進步的固態(tài)電子學中尋找答案，于是基于晶體管的電子點火技術被發(fā)明，汽車進入電子時代）。另一種是從供給端點燃，由外力推動汽車行業(yè)的變革。每當跨時代的新技術出現(xiàn)，資本力量和新技術的利益相關企業(yè)都希望在汽車上尋找到技術的落地場景，從而在汽車這個規(guī)模巨大的市場中分一杯羹。而隨著汽車已能滿足人類出行的基本需求，同時資本力量在汽車產業(yè)鏈中愈發(fā)滲透，這種“外界先搭臺吆喝，汽車行業(yè)再千呼萬喚始出來”的方式逐漸成為了主流。軟件定義汽車的這把“火”，正是在這種模式下被點燃的。2000年代，當ICT行業(yè)提出軟件定義汽車時，也提出了軟件定義網(wǎng)絡、軟件能定義Radio等概念。那時的“時代之火”更多是由軟件工程的興起引發(fā)，軟件工程界期望用軟件將一切物理實體數(shù)字化，并借助軟件在數(shù)字計算上的優(yōu)勢加快社會的發(fā)展。但在智能手機尚未出現(xiàn)的當年，資本界和軟件工程界并不知道這把火該如何燒向汽車，轉而將軟件之火燒向了前景更明朗的網(wǎng)絡/通信領域。說句題外話，當時的這把火確實點燃了通信領域，而通信領域的技術風潮也影響到了汽車行業(yè)，高帶寬的Flexray總線就是在此期間被提出。而到了2016年，數(shù)字化和智能化已經成為了時代的明確主題。5G通信、數(shù)據(jù)科學、人工智能、云計算等新興基礎技術開始嶄露頭角，它們與汽車的融合所帶來的無限可能自然會讓人類浮想聯(lián)翩，而軟件恰恰是這種融合得以實現(xiàn)的核心要素之一，這是天時。同時，智能手機和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)逐漸進入成熟期，資本家和相關企業(yè)亟須尋找新的盈利曲線，這是地利。于是軟件的火更旺盛地燒向了汽車。然而，汽車作為重資產行業(yè)，身軀龐大。外界的吆喝除了“天時”“地利”加碼外，還必須要“人和”才能真的將整個行業(yè)喚醒。這就是我們要講的第二要素。外界的呼聲要想真的撼動汽車行業(yè)這條大船，通常需要一個敢于冒險的人將夢想落地，進而引發(fā)鯰魚效應。這時，傳統(tǒng)車企將不得不接招，以避免被淘汰。歷史上一個著名的例子是福特T型車的問世。在1900年代，西方一二線城市的老百姓們對擁有汽車這一新鮮且更快速的出行工具充滿期望。但受限于價格和制造效率，汽車仍是貴族的專享。直到1908福特T型車問世，依靠流水線作業(yè)將汽車的售價降低了80%，生產周期則從行業(yè)平均的每年百余輛提升到數(shù)十秒一輛。汽車飛入了尋常百姓家，汽車行業(yè)的大佬們這才意識到了危機，全部all in流水線生產，汽車平民化時代的大幕被掀開。而促使“軟件定義汽車”被汽車行業(yè)所重視的，則是特斯拉的出現(xiàn)。從2014年開始特斯拉在SOTA/FOTA、付費軟件模式、車載娛樂功能上的一系列軟件創(chuàng)新讓汽車行業(yè)意識到了危機，于是歐美主流主機廠在2016年聯(lián)手打造了AP AutoSAR以做好“迎敵”準備。而到了2019年，Model 3依靠卓越的軟件功能及更低的售價吊打市場且市值超過GM后，傳統(tǒng)車企真真切切地受到了沖擊，“軟件定義汽車”從此響徹云霄。 不難察覺，“軟件定義汽車”的流行與汽車歷史上的其他流行存在相似性，這些流行的大前提都是由于時代的流行趨勢引發(fā)了對汽車的新期許，小前提則是一個冒險家將這些新的期許落地，進而引發(fā)了全行業(yè)的大流行。所以，我們很難將“軟件定義汽車”稱為“百年未遇之大變革”，這一口號更像是資本和互聯(lián)網(wǎng)界為進入汽車行業(yè)而“做的局”，但它客觀上確實也推動了汽車軟件成為行業(yè)的大流行。至于“軟件定義汽車”本身，它只是外界力量為搭臺吆喝而設計的宣傳語，是不是事實也許并不重要，它也可以叫“軟件驅動汽車”“軟件改變汽車”“軟件強化汽車”等等。5. 盡管軟件的流行并沒有達到“定義汽車”般的統(tǒng)治力，但它仍然在許多方面已經（或即將）改變汽車行業(yè)。這些改變對于汽車行業(yè)從業(yè)者的影響遠比一句口號更深遠。我們不妨把格局拉高，思考一下幾百年后人類總結我們這個時代的汽車時，會如何評價軟件帶給行業(yè)最具開創(chuàng)性的改變？在筆者看來，最根本的改變主要有三個方面：
圖4.汽車軟件為行業(yè)帶來的改變及挑戰(zhàn) 改變一：汽車從一次性交付轉變?yōu)槌掷m(xù)服務，從而改變了汽車的產供研模式和汽車行業(yè)的思維方式依靠OTA持續(xù)升級的軟件、二次付費軟件、訂閱服務的出現(xiàn)，讓汽車不再僅是一次性交付的產品，還需要在車輛全生命周期內提供持續(xù)服務。車輛的價值也不僅依賴于看得到、BOM明確的機械裝置，還包含了隱形的、價值增值的、持續(xù)性盈利的軟件服務上。于銷售端，這將改變汽車產品的售價模式，如何評估軟件的價值，量化其市場貢獻度，將成為全新的挑戰(zhàn)。于供應端，這將影響車企的原有基于BOM+軟件白嫖的成本管理模式；于研發(fā)端，這將影響傳統(tǒng)車企的質量保證方法論。同時，一次交付向持續(xù)服務的轉變也將一定程度上改變汽車行業(yè)的基因。原先的汽車行業(yè)以勞動密集型制造業(yè)為主要特征，解決就業(yè)人口問題是國家賦予它的重要使命，而就業(yè)質量則被長期忽視。隨著軟件的流行，汽車行業(yè)將具備一部分知識密集型服務業(yè)的屬性，這對行業(yè)的工作開展方式及思維提出了新要求。 改變二：汽車從邏輯驅動轉化為數(shù)據(jù)驅動，從而帶來一系列巨大的挑戰(zhàn)數(shù)字化、智能化時代背景下出現(xiàn)的AI等新技術、新算法通過軟件與汽車融合，推動了一系列依賴于狀態(tài)估計和主動決策的功能出現(xiàn)。這些功能的“血管”不再是非黑即白的邏輯，而是數(shù)據(jù)。這將帶來多方面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)驅數(shù)據(jù)驅動為汽車首次引入了非確定性（non-deterministic）組件，將傳統(tǒng)的車輛駕控模型和非確定性概率估計模型在汽車軟件中有機結合成為了新挑戰(zhàn)。僅靠if else邏輯枚舉法實現(xiàn)的勞動密集型代碼開發(fā)方式將難以成為衡量軟件成敗的關鍵。同時，原先整車控制所共同遵循、可用于將軟件需求清晰分解到不同控制器的“扭矩結構”將難以再發(fā)揮“大腦”的作用，這就意味著軟件架構的圈復雜度將大幅提升，功能間解耦愈發(fā)困難，軟件開發(fā)的合作邊界將變得模糊，對開發(fā)效率及質量挑戰(zhàn)極大。 汽車功能與消費者需求間的復雜性自我強化循環(huán)（Self-reinforcing complexity cycle）因為數(shù)據(jù)的加入不斷提速，車企對市場的反應將更直觀、更敏感，整車開發(fā)周期將不斷被縮短。
圖5 Hollnagel復雜性自我強化循環(huán)（圖片來自《汽車人因工程學》）改變三：安全性和靈活性將不得不實現(xiàn)兼容
原有車輛控制軟件和新加入的智能座艙等消費體驗類軟件在工程化方面存在沖突，但又不得不融合。一方面，過去汽車軟件在整車價值中所占的比重較小，用戶可直接感知的功能有限。與那些以軟件為主導的、已在開發(fā)范式上有著成熟積累的產業(yè)相比，汽車軟件在面對即將到來的數(shù)據(jù)驅動、以消費者體驗迭代為導向的產品開發(fā)時，仍略顯稚嫩。但另一方面，汽車的軟件又高度重視安全，當其他領域已經非常成熟的“更敏捷”的軟件開發(fā)范式應用于似乎“更笨拙”、卻對安全性要求異常嚴格的汽車軟件開發(fā)場景時，勢必會經歷一段“水土不服”的陣痛期（關于這一話題，建議閱讀本公眾號文章《NPDS與敏捷開發(fā)能共存嗎》。行業(yè)里也出現(xiàn)了許多嘗試，比如上汽零束打造的SOA平臺，將側重安全和偏向娛樂的功能以軟件生態(tài)開發(fā)者的形式集合，并在平臺后臺提供統(tǒng)一的車規(guī)級安全驗收，一定程度上實現(xiàn)了安全和非安全軟件的和諧共處。如果流程上的兼容尚可通過機制保證，那么開發(fā)理念上的沖突則更難解決。以傳統(tǒng)動力域和底盤域的控制為例，軟件中用于診斷、安全冗余、多級監(jiān)控的代碼占比超過三分之一，筆者所參與過的最復雜的軟件開發(fā)曾經歷了30余種不同類型的測試，每個測試撰寫Case到測試軟件的制作、開展測試到Review甚至二輪測試、二輪Review、Troubleshooting，耗時極長（圖4）。研發(fā)人員寧可拉長研發(fā)周期，也不敢承擔將車輛置于危險境地的失職風險，這是來自消費電子領域的軟件團隊短期內難以理解的。而從另一個角度看，當前尚且容易解耦的軟件都需如此繁瑣應對，未來面對耦合度更高、迭代更快的軟件時，這種極其強調安全的思路是否也會像我們正在經歷的某些地區(qū)防疫工作一樣，面對快速繁殖且錯綜復雜的關系鏈條，陷入無止的資源投入?yún)s又狼狽不堪？又或者，行業(yè)也許最終不會將強調安全的軟件和強調體驗的軟件統(tǒng)一管理；而是會向更傳統(tǒng)的醫(yī)藥行業(yè)看齊，將軟件按SOA架構劃分為“安全關鍵”（處方藥）及“非安全關鍵”（非處方藥），前者必須經過專家問診、參考駕駛人的習慣及過往駕駛數(shù)據(jù)、問診后“對癥下藥”，同時必須嚴格控制這類軟件的數(shù)量以避免研發(fā)資源的無止境投入；后者才可以“無門檻”研制和售賣。何去何從，行業(yè)還有待探索。
圖6. 某傳統(tǒng)控制器項目涉及軟件的測試/檢查項
軟件改變了汽車行業(yè)，而車企為配合這種改變，在業(yè)務開展及組織人才支撐等方面面臨著全新的課題（圖5）。筆者能力有限，只能淺嘗輒止引發(fā)各位思考，事實上每個課題都龐大到足以開展一個咨詢項目了。
車企的話語權將不再來自機械硬件上的核心競爭力，而將來自“數(shù)據(jù)”和“計算平臺”兩個方面。這對于企業(yè)的運營帶來了兩方面挑戰(zhàn)：對內部而言，原先圍繞看得見摸得著的硬件技術開發(fā)的模式已經意義不大。為了提升開發(fā)效率，車企更愿意采用軟硬件同步工程模式，圍繞著某一需求，以數(shù)據(jù)和計算平臺為媒介，將解耦后的軟硬件并行開發(fā)。軟硬件開發(fā)團隊如何同步協(xié)作？如何確保數(shù)據(jù)在滿足信息安全前提下通暢地在組織內/跨組織流通？軟件和硬件的平臺化策略該如何兼容，是仍然基于造車平臺，還是走向諸如大眾的Toolkit模式實現(xiàn)積木式的模塊化變體管理？這些都對車企提出新的挑戰(zhàn)。對外部而言，傳統(tǒng)的制造商、一級供應商、二級供應商之間的合作模式將被打破，為原有的競合關系帶來了極大的不可預測性。車企應該掌握核心技術并保密以謀求壟斷，還是將技術共享以謀求共建生態(tài)合作？哪些業(yè)務可以合作開發(fā)，或外包開發(fā)或外采或自行開發(fā)？位于不同層面上的企業(yè)，尤其是采用瀑布流程及敏捷流程的企業(yè)在合作時如何無縫銜接？利潤如何劃分？售后的責任如何劃分？這些問題都將是企業(yè)間反復拉鋸和思考的。新的運營模式也將必須由新的組織及人才模式來承接，挑戰(zhàn)依然眾多。從組織上看，軟件數(shù)量增多后的汽車研發(fā)組織該以客戶差異為導向還是以平臺為導向來構建？是按照產品線進行盈利核算，還是按照AUTOSAR架構的理念、將組織劃分為基礎軟件的成本中心和應用軟件的產品利潤中心？對于SOA平臺和跨企業(yè)內外的開發(fā)者生態(tài)該如何有機授權及管控？組織改革的實施是漸變的還是重構（例如成立可拆分上市的單獨軟件公司）？組織的領導人應來自傳統(tǒng)汽車行業(yè)還是IT行業(yè)，該內部提拔還是外部空降？這些都將關系到企業(yè)轉變的效果和實施成本。首先是用人標準的轉變。傳統(tǒng)的“由專業(yè)人士制定需求再逐級分解實施”的開發(fā)模式是先驗主義的，每位工程師只需應對局部知識，對其能力要求往往是諸如熱力學、輪胎動力學、機械原理等經典知識體系，設計方式是基于原理的演繹、推理。而“軟件定義汽車”則將在很大程度上打破這種規(guī)則，企業(yè)將更多地直接從需求程度各異、性格各異的消費者群體獲取相應數(shù)據(jù)，主動引領并創(chuàng)造需求。這種開發(fā)模式是經驗（后驗）主義的，對工程師的能力要求是統(tǒng)計學、人因工程學等知識。研發(fā)人員不能再鉆邏輯的牛角尖，而應該走出辦公室，善用數(shù)據(jù)的歸納總結得到結論。其次，對用人單位而言，將面臨具備架構思維的人才極度缺失的窘境。只見個別“樹木”、不見整體“森林”的問題突出。在面對新時代更復雜的汽車軟件架構時，這種缺失不僅會降低開發(fā)效率，也會導致在設計中缺少對功能的全盤考量，待需求拓展后引發(fā)嚴重的技術負債風險。然而在汽車行業(yè)培養(yǎng)一位具備頂層設計思維的工程師并不容易。他不僅需要在面對自動駕駛等自身尚未成熟的技術應用時掌握相當?shù)幕A科學知識；同時還需要對汽車越來越異質化卻難以再按物理原理換分邊界的功能有全面的了解，有時甚至還需要輔以一些所謂的“直覺”。從實戰(zhàn)來看，這種“直覺”對汽車工程師格外重要，但卻無法在書本中習得，勢必需要從小耳聞目染地坐車、開車，通過數(shù)以百萬計公里的出行旅程中與車輛的“交流”，去觀察、去體驗、去熱愛才能建立。駕駛經驗匱乏卻能成為優(yōu)秀的系統(tǒng)工程師、乃至標定工程師的日子將一去不復返。另外對于企業(yè)，原來在薪酬體系及關鍵績效指標上展現(xiàn)出的勞動密集型產業(yè)特征也要做出改變，原本靠平臺吸引力和優(yōu)秀的培訓體系，大企業(yè)面對人才流失并不在意，美其名曰“黃埔軍?！薄５磥砻鎸ο∪钡捻攲蛹軜嬋瞬?，企業(yè)恐再無糟蹋人才的資本，必須對他們予以差異化的選用育留考量。7. 隨著汽車軟件的興起，大量新的軟件及功能被引入汽車。他們或集中在某計算平臺上，或分布在不同的傳感器和控制器中。要想更好地、可持續(xù)地管理這些軟件，我們必須在傳感器、控制器、計算平臺這些“骨肉”之上，為軟件架設一個面向未來的“靈魂框架”。軟件架構將起到決定性作用。本書就是在這一背景下由機械工業(yè)出版社引入中國的。它是國內第一本專門研究汽車軟件架構的書籍，由瑞典哥德堡大學信息科學系主任Miroslaw Staron博士撰寫，他是學術界少有的站在軟件工程維度研究汽車軟件的學者之一，也是汽車軟件工程領域的知名專家。本書共有10章，除第十章總結外，每章的內容相對獨立。具體內容請參見《汽車軟件架構讀后感》一文，這里不再贅述。如下是我對不同的閱讀群體給出的閱讀建議：
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