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数字技术让汽车不只是汽车,软件或将成为汽车制造未来主要驱动力之一

浏览:次    发布日期: 2022-02-28

决定汽车未来的到底是什么?随着智能网联和自动驾驶技术的快速发展,这个答案已经越来越明晰,它既不是发动机、变速箱,也不是马力大小和百公里加速,而是以人工智能为核心的软件技术。

在业内,“软件定义汽车” 已成为行业共识,它将在技术、产品、运营理念、组织架构等方面给汽车产业带来一次全面转变,最终实现低成本、高效率和高安全的出行。

软件才是未来汽车核心

作为产业的重要发展方向,无论是电池管理、能量管理系统还是自动驾驶、移动出行,汽车业“新四化”(电动化、网联化、智能化、共享化)的方方面面都和软件紧密相连。

当下,汽车领域近90%的创新来自于软件,而不是机械系统。

一个例子很典型地说明了这一点。随着国内汽车市场中,新的智能化新能源车型的不断增多,尤其是诸多造车新势力的产品不断上市,汽车投诉不再集中于车辆的机械故障方面,来自车辆智能化领域软件方面的问题越来越多。

数据显示,80年代初,一辆主流轿车的电子系统只有5万行代码,到了2010年,主流车型所包含的软件代码行数约为1000万行,进入2016年,这一数字暴涨到1.5亿行左右,现在差不多到了2亿行代码。

显然,汽车已超过了手机、航空等领域,成为智能化应用最为集中的载体。业界普遍认为,汽车软件的市场潜力非常大。麦肯锡的数据显示,预计到2030年,汽车在软件和电子架构领域的市场规模将达到四千多亿美元。

分析机构认为,随着自动驾驶等技术的推进,汽车60%的价值将源于软件。之前有人将传统汽车比喻为“四个轮子加两排沙发”,而现在的汽车越来越像是“四个轮子加了个电脑”。

咨询公司 Gartner 确定了领导者需要考虑的前五种汽车技术趋势,以便更好地为汽车行业的软件、硬件和数字化变革做好准备。

Gartner 高级研究总监佩德罗·帕切科 (Pedro Pacheco) 表示:“过去 100 年来,汽车制造商一直专注于开发汽车的机械部件,而将大部分软件留给了其他参与者。” “随着数字技术让汽车变得与众不同,软件将成为汽车制造商利润增长的主要驱动力。最终,传统供应商 (OEM) 将调整自己,发展成为技术或软件公司。”

趋势 1:汽车制造商重新审视他们的硬件采购方法

汽车制造商正在按照准时制 (JIT) 原则重新评估其长期持有的库存策略,这导致 OEM 和一级供应商在各种芯片短缺期间没有缓冲库存可以依靠。因此,汽车制造商正在审查他们如何与芯片制造商打交道,并考虑设计自己的芯片。

Gartner 预测,到 2025 年,前 10 名汽车 OEM 中将有 50% 将设计自己的芯片,并与芯片公司建立直接的、战略性的、长期的工作关系,同时放弃 JIT 库存管理实践。

趋势 2:数字巨头将汽车融入整体生态系统

2022 年,亚马逊网络服务 (AWS)、谷歌、阿里巴巴或腾讯等数字巨头将不断扩大其在汽车技术领域的足迹。“这些科技公司正在让汽车更接近各自的生态系统,这反过来又开辟了新的车联网服务,”帕切科评论道。Gartner 预测,到 2028 年,70% 的已售汽车将使用 Android Automotive 操作系统,而目前这一比例还不到 1%。

“由于自行开发技术和软件很困难,汽车公司要么与数字巨头合作,成功地将软件变成主要的赚钱工具,要么建立大量内部资源,主要靠自己实现这一目标,”帕切科建议道。

趋势 3:开放数据和开源协作模式势头强劲

2021 年,多家科技公司创建了开源汽车架构操作系统和开放式电动汽车 (EV) 平台。到 2022 年,这种在汽车行业采用新的合作伙伴模式的方法将会增加。此外,汽车公司将越来越多地以与科技界类似的方式看待数据。“他们的目标不是出售数据,而是建立或整合生态系统,使他们能够访问更广泛的数据多样性,目的是开发更引人注目的功能或数字服务,”帕切科补充道。

趋势 4:老牌汽车制造商将 OTA 作为其主要的数字收入渠道

去年,当几家汽车制造商开始提供软件更新时,汽车无线 (OTA) 软件市场发生了重大变化。由于大多数汽车制造商已经更新了车辆上的硬件以支持软件更新,他们现在将开始转向基于服务而不是资产销售的收入模式。Gartner 分析师预测,到 2023 年,前 10 名汽车制造商中有一半将通过售车后购买的软件更新提供解锁和功能升级。

趋势 5:自动驾驶汽车——更多监管到位,但商业化障碍依然存在

尽管传感技术不断改进,感知算法变得更加复杂,法规和标准也在不断进步,但自动驾驶汽车的开发人员仍在努力将自动驾驶运营扩展到新的城市或地区。

汽车制造商已经开始发布 3 级自动驾驶汽车,并正在着手部署 4 级自动驾驶卡车和商用机器人出租车。然而,证明自动驾驶技术的安全性和有效性需要很长时间,而且广泛的模拟和真实世界的测试使商业化变得缓慢且昂贵。此外,发生事故时的责任、相关的法律和社会考虑因素(例如人类驾驶车辆将如何与人工智能驾驶车辆交互)等问题也增加了挑战。

“机器人出租车或 4 级卡车所涉及的非常高的研发成本阻碍了在覆盖范围方面的采用速度,同时也影响了投资回报率。鉴于与自动驾驶相关的主要优势之一是降低运输的运营成本,这具有讽刺意味,”Gartner 评论总监 Jonathan Davenport 说。该咨询公司预测,到 2030 年,全球运营的 4 级自动驾驶出租车数量将是 2022 年出租车数量的四倍。