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Huawei 为什么华为不造“华为汽车”？( 二 )


这些产业链中上游包括元器件供应商、通信设备提供商、汽车电子系统供应商等 ， 下游则是整车厂商 ， 此外 ， 产业链中还包括大量服务业角色 ， 如地图与数据提供商、通信服务商、车内软件提供商等 。
华为要想做好做大 ， 无论是不是自己造车 ， 想要整合上述玩家 ， 单纯依靠技术 ， 可行吗？
“芯片是华为的核心护城河 。”一位华为资深技术人员向《财经》采访人员表示 ， 目前 ， 尤其是在自动驾驶所需的高精度芯片领域 ， 华为具有绝对优势 ， 国内科技巨头们并无能出其右者 。
《财经》采访人员从百度员工处了解到 ， 当下百度自动驾驶主要依赖高通芯片 。除了华为之外 ， 其他科技公司 ， 如小米 ， 恐怕短期内也只能采用国际大厂的汽车芯片 。
上述华为资深技术人士认为 ， 长期来看 ， 如果考虑到未来贸易脱钩风险 ， 华为技术自主性就会成为相对优势 。
华为在汽车上的芯片布局 ， 很有可能类似智能手机 ， 而且 ， 华为芯片的能力在智能手机上已经获得了充分的验证 。他认为 ， “就算有些汽车厂商现在是不想用 ， 但最后不得不用我们的芯片 ， 再然后是全套方案 。”
另一位华为消费者业务资深人士向《财经》采访人员透露 ， 在手机市场受损后 ， 大量原属于终端业务的员工调岗去了海思部门 ， “芯片是华为支持力度最大的部门 。”
另有接近华为造车业务的相关人士告诉《财经》采访人员 ， 华为也正在与比亚迪联合开发可用于车机操作系统的芯片 。
中金公司在近期发布的一份研报里指出 ， 自动驾驶呈现出五大关键趋势 ， 一是渐进式与一步到位式路线并行；二是纯视觉识别存在缺陷 ， 激光雷达成为刚需；三是车载硬件成本居高 ， 但呈现快速下降趋势；四是车载芯片厂商地位上升：汽车芯片供应商在产业链中由 Tier2 转变为 Tier1 ， 成为车载计算平台提供商；五是车路协同降本增效 ， 智慧交通和 V2X 车路云协同技术有望带来路侧红利 。
如果用以上逻辑分析华为自动驾驶 ， 可以做出一些基本面的判断：
首先 ， 华为采用摄像头与毫米波雷达、激光雷达共同协作的方案是行业共识 。这也意味着成本的竞争将会加剧 。
第二 ， 芯片和高精地图的重要性在未来将会更加凸显 。
此外 ， 量产落地与算法优化并不矛盾 ， 自动驾驶能力会逐渐开放给消费者 ， 这也意味着华为需要加强数据训练和生态的构建 。
02 
权衡和考量？
即便只是做品牌车厂的全套智能驾驶方案提供者 ， 这样的生意体量对于华为来说已经不算小 ， 要解决的问题也不算简单 。
要在智能汽车领域重新做起一套大而强的生态 ， 对于目前的华为来说 ， 并不算容易 。
华为目前布局有Harmony（鸿蒙）操作系统HOS ， 基于Harmony操作系统 ， 可以构建整个座舱的生态 ， 华为提供语音、语义、视觉、音效等基础能力开放给第三方应用 。
这也是当下国内科技公司跨界汽车领域的主流方案 。通俗理解 ， 华为等科技公司都希望自己能够成为“汽车界的安卓” ， 第三方开发者可以利用华为平台提供的硬件能力和软件系统、数据信息 ， 自行开发软件 。
此前在手机端 ， 华为的生态圈相对封闭 。“我们缺乏做软件的基因 。”前述华为技术人员告诉《财经》采访人员 ， 和英伟达这样成熟的生态相比 ， 华为起步较晚 ， “所以还要花比较长的时间去做开源生态 。”
华为的另一个挑战是平衡成本和能力 。用高成本的技术去展示给外界 ， 是目前一些科技公司的普遍做法 ， “秀肌肉”可以被“叫好” ， 但能不能“叫座” ， 是一个更现实的命题 。
如果大规模量产 ， 这将成为华为能否在这个市场走得更远的重要因素 。
华为员工称 ， 目前华为表现出不输于特斯拉 ， 主要是因为采用了成本更高的激光雷达 ， “离开了激光雷达 ， 算法上我们是没有优势的 。”
华为拥有逾2000 名和自动驾驶业务相关的研发人员 ， 其中超 1200 人为算法工程师 。

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