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“复旦商业知识”洞悉商业世界，还原实践于管理逻辑中，发掘中国企业管理前沿的研究成果，分享中国企业家管理哲学和最佳实践。
本文作者
张洁友
复旦管院商业知识发展与传播中心案例研究员
要确立智能化时代的领先地位，特斯拉全自动驾驶（FSD）以及Robotaxi进入中国，同样面临严苛的挑战，最为突出的就是数据安全和算力问题。
特斯拉面临两个选择：要么将中国获得的感知数据传回美国的超算中心训练，要么在中国本地部署训练环境。从数据安全来看，特斯拉已经在中国建立了数据中心，实现了数据存储的本地化，并且已经入选中国汽车数据安全合规白名单。但从算力角度来看，由于美国发布的人工智能芯片对华出口指南限制，英伟达等AI芯片被禁止出口到中国。因此，特斯拉的现实选择可能是利用中国本土数据，与中国AI企业合作，推进FSD落地。
这对中国车企来说，既留出了驶入智能化时代的窗口期，也为出海征途提供了借鉴：电动化时代的出海，面临的是贸易层面的关税壁垒；智能化时代的出海，则与国家安全战略密切相关。
从电动化到智能化，唯一不变的是：特斯拉仍然是那条“鲶鱼”。
2024年4月28日，特斯拉入选中国汽车数据安全合规名单的信息披露后，工业和信息化部于6月4日公布了《进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体基本信息》。而在此前的2023年12月，交通运输部发布了《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》；2024年1月，工业和信息化部等五部门发布了《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》。
下半场：智能化时代的终极决战
除了国家层面的政策发布外，地方政府也在积极推动自动驾驶相关立法和试点工作。据不完全统计，国内已有超过50个城市出台自动驾驶试点示范政策，多地推动自动驾驶相关立法，并在特定的园区、机场、高铁站等重要场景开展无人驾驶车辆试点服务。
这也意味着以自动驾驶为核心的汽车智能化时代加速到来。
尽管在电动化时代，中国车企可圈可点，但进入智能化时代，能否继续高歌猛进，却是一个很大的未知数。电动化时代，中国的产业链和供应链优势尽显，政策与市场红利俱全。电动化时代的产业基础体现在汽车制造、信息电子、互联网三大产业的融合，日本、美国和欧洲等国家和地区只有其一或其二，中国三者兼具。但是，智能化（尤其是以自动驾驶为代表的高阶智能化）比拼的不仅是制造能力，还需要更强大的跨界整合能力，它与集成电路、大数据、人工智能等产业密切相关。
从电动化到智能化，中国车企面临诸多挑战，除了新冠肺炎疫情暴发期间车规级芯片缺货这一问题已经严重暴露，并且在相当长的时间内继续存在外，还要跨越技术路径、商业模式、软件系统“三座大山”，才算真正获得电动汽车终极决赛的门票。
挑战之一：不确定的技术路径突围
如果简单划分，自动驾驶可以分为两种主要的技术流派：一是纯视觉路线，以摄像头为核心，辅以毫米波雷达为解决方案实现自动驾驶，如特斯拉、百度Apollo Lite；二是融合路线，即依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达相互结合，代表企业有华为、小鹏、蔚来等。
在特斯拉，是否要在自动驾驶车辆上采用雷达，而不是单纯依赖摄像头的视觉数据，一直是一个争执不下的问题。马斯克反对使用雷达，他用第一性原理思考：人类可以依靠肉眼开车，为什么自动驾驶依靠纯视觉不行？马斯克认为纯视觉方案提供足够多的行驶数据“喂养”，通过海量的数据训练和AI大模型优化迭代，积累驾驶经验。
马斯克有两大数据来源：一是推特（现为X）多年累积的超过1万亿条推文及每天新增的5亿条推文，是世界上更新最及时的数据。二是特斯拉汽车摄像头每天产生的1600亿帧视频都是真实世界中的画面。特斯拉还在设计Dojo芯片，这也是特斯拉从零开始打造的一款超级计算机，它使用视频数据训练人工智能系统。
除了特斯拉之外，中国部分新兴车企最新推出的自动驾驶辅助系统也开始效仿纯视觉方案，这从侧面印证了该技术路线的前景。随着FSD进入中国提上日程，FSD所采用的纯视觉技术路线，也将加剧与其他方案的路线之争。
特斯拉一技在身，主动权在握。是否愿意开放FSD，以及开放到什么程度，取决于马斯克。但对中国车企来说，是选择跟随特斯拉较为激进的纯视觉技术路线，还是坚持稳健但成本更高的融合感知路线，这是一个问题。而随着激光雷达、毫米波雷达等设备成本的降低，尤其是毫米波雷达成像能力的提升，两种技术路线的优劣对比和使用选择可能变得更加复杂。
挑战之二：变局中的商业模式定位
马斯克不仅要加速FSD开放使用，还计划于2024年8月8日正式发布机器人出租车Robotaxi，意图推向全球。根据马斯克的判断，自动驾驶会将人们从繁重的驾驶工作中解放出来，但也会减少对汽车的需求。Robotaxi可以做到“召之即来，挥之即去”，除了有一部分是私家车外，大多数归属出行公司或者为特斯拉所有。
机器人出租车的应用，在智能化的基础上融合了网联化和共享化特征，业内普遍认为会给未来出行带来颠覆性的影响。首先，自动驾驶移动出行服务因其响应及时、上下车地点更加便捷，会创造新的移动出行需求；其次，自动驾驶移动出行提供完全私人化的服务，使得一部分消费者购买汽车的必要性下降，从对汽车的拥有权（购买）向使用权（租赁）转变；第三，由于消费者从驾驶中解放，车内变成个人空间，这将会带来车内办公、影音娱乐、观光旅游等车内服务市场的兴起。
从电动化时代到智能化时代，车企的商业模式正在发生转变：电动化以及更早的阶段，车企的营收以新车销售为主，售后服务为辅（维修保养、金融保险等）。而进入智能化阶段，新车销售、售后服务依旧是收入来源的两个重要板块，但是更持续的营收可能要向出行服务（自动驾驶功能买断或者订阅、无人驾驶出行服务），以及数据资产交易等业务转变。
对特斯拉来说，未来的商业模式已初露端倪：一是充分发挥成本优势，打造1-2款类似福特T型车这样的爆款电动汽车，通过卖车获得营收。从某种意义上说，之前的Model 3/Model Y已经小试牛刀，验证了可行性。二是为用户开放FSD服务，采用买断和订阅两种方式。虽然特斯拉FSD还未在中国市场推送，但早在Model 3发售时，FSD就已随车销售。三是将数量众多的Robotaxi推向市场，通过收取出行服务费用获得营收（低于配备司机的出租车服务价格）。
这给国内车企带来的挑战是，一方面市场竞争日趋激烈，另一方面市场规模却在萎缩，未来该如何清晰定位自己的商业模式？
挑战之三：底层软件系统源头可控
进入智能化时代，也就意味着“软件定义汽车”的时代即将到来，软件的源头可控变得更加重要，核心就是底层软件系统。
当前，国外厂商QNX、Linux、安卓Andorid是汽车底层软件操作系统的核心“玩家”。QNX系统为加拿大黑莓公司所有，具有安全、可靠的特点，短板是应用生态系统较为薄弱。Linux具有内核紧凑、高效等特点，可以充分发挥硬件的性能。它与QNX相比，最大的优势在于开源，具有很强的定制开发灵活度。Android是一款类Linux系统，拥有谷歌技术支撑，特点是系统开源成本低、应用生态广泛。
早在2012年，特斯拉就选择以Linux内核为基础，开发自己的操作系统Version，希望摆脱第三方基础软件的依赖。结合企业自研芯片、自动驾驶核心算法自研、自建数据库等，特斯拉构建了像安卓一样的操作系统生态。
有关底层软件系统被“卡脖子”的前车之鉴并不太远。2018年，中美贸易摩擦爆发，美国除了在贸易上采取一系列反制举措外，还对华为等高科技公司进行打压。谷歌公司限制了华为手机使用安卓及其软件服务，迫使华为自主开发了鸿蒙系统。
斑马智行AliOS和鸿蒙HarmonyOS是我国两大主要车用操作系统。前者由阿里巴巴开发，在上汽、一汽旗下部分车型使用。华为的鸿蒙系统也已开源，吸引了广汽传祺、岚图汽车、零跑汽车、凯翼汽车等国内车企加入鸿蒙生态。但总的来看，目前车载操作系统（含智能座舱系统）自主率不足5%，而车控操作系统（含自动驾驶系统）尚在研发合作阶段。
“手机操作系统的缺失，使我们深深地认识到，在功能产品向智能产品转换过程中，如果没有操作系统，芯片再强，汽车做得再好，都是在沙滩上起高楼。”
在一次行业大会上，工信部原部长苗圩如此警示。他认为，打造自主车载操作系统的重要性还在于可以借此实现硬件和软件的解耦，即一个操作系统可以适配同样类型不同厂家的芯片。“所以，解决好操作系统的问题，也可以在一定程度上解决我们芯片先进制程发展受阻的问题。”
要打造开源开放的全栈式操作系统，建立自主可控的产业生态，只有3-5年的窗口期。但是，当下中国车企在不断卷价格、卷功能、卷出海，对于整个行业赖以生存的系统底座，似乎没有太多企业关心。
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