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小米华为顶峰相见 造车底层逻辑变

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软硬件生态联动


小米才能做到极致的事

一个普通读者感知不深的科技常识是,硬件性能的释放,基本都是建立在软件算法配套基础之上的。


举个例子,在智能驾驶发展的初期,许多新势力厂商,包括当初的特斯拉,都采用过Mobileye的“黑盒方案”。这种智驾方案是当时市面上的常规做法,Mobileye基于EyeQ芯片提供自研算法,把芯片和感知软件封装在一起,客户只管买,但不能改。

这种方案之下,车辆在行驶中将只能得到一个“前方30米有障碍物”的判断,但这个判断怎么得出来的,摄像头到底看到了什么,传感器之间是如何配合的,数据链路又是如何构建的,车企自己一无所知,Mobileye也不可能让你知道。

拿做菜比喻,这玩意就像去餐馆吃了一顿预制菜,简单快捷拿钱就能吃上,但原料、配料、烹调过程你全都不知道,调味还不能定制。这个情况下你很难对口味和品质做把控,哪怕今天突然感冒了嗓子疼,也不能跟餐馆说你别加辣椒。




所以后来车企大多开始慢慢转向了自研算法,自采原料、调料,自己开火炒菜,可以根据自身需求做最适合自己的方案,而且便于探索创新更优的解决方案。

但随之而来的一个问题是:不是所有人都会做菜。有的车企活了一百多年都没干过这个活,学起来慢就算了,指不定还得把厨房炸上几炸。比如当年的德国大众,就曾经因为软件问题在ID.3发售期出过史诗级的大翻车,最后在下萨克森州雷登镇搭了座占地5000平米的临时“帐篷工厂”,拉来上百名工程师和工人,分三班倒昼夜不停地手动给一万多辆ID.3升级车机软件……

甚至这些海外车企,想在他们本土找自研算法的人才都找不到,只能跑来国内建研发中心,找国内厂商搞合作。


小米这样的科技大厂,自带对前沿科技的深刻理解,一旦切入这个领域,简直就像是天才厨子,哪怕一开始炒的不是最擅长的菜系,但一通百通,人才储备和技术积累,无论是和传统车企对比,还是和当初新势力厂商入局时相比,都不可同日而语。



而且小米调教硬件与软件配合的经验又极其丰富,非常清楚地知道如何最佳利用数据进行迭代,又怎么通过算法把硬件的性能释放到极致。这也是为什么,小米技术发布会上,第一款车的实测视频,就已经有了跻身第一梯队的智驾表现。

小米能做的显然还不止于此。智能驾驶只是软硬件生态优势的其中一个体现,更重要的是,小米没有把汽车局限地定义为一个会移动的智能终端。而是更想把汽车定义为一个移动的智能空间。
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