汽车终端的智能化变革风暴席卷而来，百年汽车工业正在发生巨变。

特斯拉市值已经达到8000亿美金，是排名第二位的丰田的4倍；中国造车新势力相继掀起市值风暴，蔚来上市2年以来市值已经飙升8倍，与比亚迪相继跻身全球市值前五的车企之列，是中国汽车产业空前的盛况景象。

在实现碳达峰.碳中和目标的国家战略之下，以新四化技术为核心发展新能源汽车，成为了我国能源体系去碳化的关键目标，是“十四五”规划中最重要的一部分。

百年汽车工业正在发生的“风暴席卷”

由内燃机+机械为核心的功能汽车正逐步过渡到以电驱动+软件为核心的智能汽车，软件定义汽车成为当下的主旋律。

汽车产业正在加速从机械设备向高度数字化、信息化的智能终端升级或转变。消费者们期待汽车能够延续智能手机的行为习惯和体验。这一切正在推动汽车产业价值链的“乾坤大挪移”。

博世、采埃孚等头部Tier1纷纷加码软件业务。博世称将建设8000人的软件团队，并且开始和微软开始跨界合作，采埃孚计划在2021年成立软件中心。
Tier1在与车企合作中的角色也在发生变化，比如，一直提供ADAS黑盒的Mobileye也开始成为Tier0.5，深度配合车企的早期开发。

传统车企纷纷开始技术布局，一方面成立软件和数据中心，一方面开发下一代SOA的E/E架构。
传统汽车集团里革命决心最大的大众汽车集团，投入开发VW.OS；国内大型汽车集团，如上汽、一汽、长安、长城、吉利等纷纷设立软件与数据中心，整装待发迎接智能汽车时代。

竞争和颠覆在加速

特斯拉通过一系列颠覆性创新打破百年游戏规则，最具启发的颠覆性可以概括为"效率"一词，源于以下两点：

1. 面向服务的全新E/E架构和核心ECU的自主开发

全新的E/E架构赋予了电动汽车新的生命和活力，让软件定义成为现实。整车OTA不仅让特斯拉可以全面地提升产品的体验和性能，而且还根据用户的用车场景不断推出新的场景智能功能，如哨兵模式、露营模式、办公模式等等，逐步将智能汽车的“智能”和“空间”属性完美融合，打造空前的产品体验。

2. 影子模式加持的FSD（全自动驾驶系统）

从2018年到2020年上半年，特斯拉通过影子模式完成超过30亿英里的真实道路训练，而Waymo所有累积的实车路测里程在2000-3000万英里，跟特斯拉有着两个数量级的差距。而特斯拉2020年全年销售近50万辆，销量还将持续上涨，数以百万计的特斯拉每天都在通过影子模式快速进化，如此快的迭代效率让车企和自动驾驶公司难以招架。

从近期各大车企发布的最新产品，如：上汽的智己、蔚来的ET7、华人运通的HiPhiX等，我们可以看到，基于全新E/E架构，数据驱动智能已经成为未来智能汽车时代的核心竞争力。

汽车不再是“汽车”

此前业内奉为圭臬的业务模式、开发模式、客户需求、营销模式和竞争格局都在发生着剧变。这场剧变的场域不同以往，是在我们之前无法感知的“冰山之下”的数字世界。

这时，当我们再看汽车时，它已经不再是之前看到的那个物理世界的机械产物，而是一个由大量数据和软件构成的智能移动终端，车辆本身只是华丽的外壳而已。

汽车已经被解构，机械部件、电子单元、软件架构、应用软件、车体、座舱……物理世界里可被制造的组件更趋于标准化。

数字世界中由软件承载和实现的数据驱动和车云计算等技术则成为关键的制胜因素，是实现千人千乘独特体验以及智能汽车可持续发展的必要技术。

传统模式的智能汽车演进困难重重

重构之后的智能汽车，不仅产品要变成以用户为中心，车企本身也不得不在组织架构、业务流程、核心技术和服务体系逐一进行调整，然而“大象”要转身可谓困难重重：

1. 团队基因、开发模式和工具导致开发效率低

对于传统车企，E/E新功能的开发、部署和优化非常复杂，大幅拉低了新功能开发效率。
例如，有Know-how的汽车工程师并不懂编程，需要找到没有汽车Know-how的IT工程师进行联合开发，跨界沟通的低效率，再加上开发过程中采用多软件、多语言、多流程的复杂模式，导致新功能开发效率和迭代效率低下，难以跟上市场变化的速度。

传统V型开发模式：多语言、多软件、多团队、多步骤的长周期复杂流程

2. 数据驱动业务的模式尚未激活

很多车企从战略上重视数据，建立了IDC并储存了海量车联网数据，但是由于缺乏数据驱动业务的顶层设计，导致数据的采集和价值挖掘都存在问题，很难将数据转化为数据资产。

3. 数据驱动带来的成本问题

海量数据采集、存储和分析都会带来巨大的成本。秒级数据会缺失很多关键特征，而毫秒级的原始数据又会导致流量和存储成本的大幅增加。
2020年智能网联汽车按照100ms的频率进行数据采集，单车每月的数据流量就能达到15G左右，如此大的流量成本让年产百万辆的车企望而却步。

在这场变革的“风暴席卷”之下，所有车企共同面临的挑战是，如何借助软件和数据进行高效且低成本的数字化转型。