最近，Robotaxi公司“降維”進軍L2前裝量產的話題有點火，最新的案例之一是文遠知行跟博世的合作。但在筆者看來，這個案例的亮點并不在“L2”，而在于文遠知行正在“做減法”，這是一個非常明智的決策。

　　具體地說，這家Robotaxi賽道上的頭部公司在進軍前裝量產時，聚焦于自己更擅長的軟件算法，而自己不十分擅長、或做起來性價比不高的硬件集成，則交給傳統Teir 1來做。

　　在一些量產項目上放棄自研域控制器，文遠知行既不是第一個，也不會是最后一個。

　　2020年9月底，筆者在上海跟某商用車ADAS公司銷售部的朋友交流時第一次聽到了“L2量產其實比L4 Demo更難，主要挑戰是，L4公司往往不具備前裝量產項目所需的工程化能力”這一觀點。同年12月初，筆者在廣東跟某Robotaxi公司高層的交流中也得到了同樣的答案。

　　看來，L4公司很難獨立搞定前裝量產項目所需的域控制器。但這一困難能阻擋這些公司進軍前裝量產市場的決心嗎？不能。

　　此后，筆者在浙江跟某本土Tier 1的一位自動駕駛產品經理聊天時提到了這個設想：“有沒有可能是L4算法公司跟博世這樣的Tier 1合作去拿項目，但自己只做軟件算法，而域控制器由博世做？”當時，對方說：“Momenta和博世已經在談合作了，很快就會官宣。”后來，我們都知道了，Momenta拿到了博世的戰略投資。

　　最近，我們了解到，一家Robotaxi賽道上的明星公司正在跟德賽西威接觸，雙方會談的內容，外人不得而知。但一個可供參考的事實是：德賽西威在2021年11月份領投了自動駕駛方案公司Maxieye，在雙方的合作中，Maxieye負責算法，而德賽西威負責域控制器的硬件集成。

　　此外，還有一家剛進入前裝量產市場的Robotaxi公司正在跟一家位于江蘇南部的本土Tier 1接觸……

　　盡管這些公司提供的方案不同，服務的客戶、選擇的合作伙伴也不同，但有一點卻是相同的：前裝量產項目（至少是一部分項目）上，他們都放棄了自研域控制器。

　　同樣的故事，也發生在商用車自動駕駛賽道。如易控智駕和希迪智駕都沒有自研域控制器，而是使用華為的MDC平臺。并且，這兩家公司是從一開始就認為“沒必要”自研域控制器的。他們究竟是怎么考慮的呢？

　　2021年3月份以來，筆者曾多次就“自動駕駛域控制器”的話題跟華為MDC部門及易控智駕、希迪智駕的一些朋友做過一系列交流，有一些收獲。 接下來，我們將借易控智駕、希迪智駕跟華為合作的案例來闡釋一些L4自動駕駛公司對“為什么不自研域控制器”“自研域控制器會遇到哪些困難”這些問題的思考。

　　（注：下文中的部分內容僅適用于商用車自動駕駛公司，跟乘用車自動駕駛市場的情況不符。）

　　一。商業的角度

　　1、自研前先得算一下“經濟賬”

　　與一些公司是先嘗試自研了一段時間，發現“搞不定”后才決定放棄不同的是，易控智駕和希迪智駕是從一開始就決定“不自研”。

　　作為一名連續創業者，易控CEO Wason更擅長從商業的角度思考問題，而在跟一些行業精英廣泛交流后，Wason得出一個結論：先甭管技術上的可行性，自研域控制器這事首先在商業邏輯上就行不通。

　　一方面，對礦山無人駕駛公司來說，域控制器是一個相對通用的集成技術，不必非得自己做；另一方面，這個賽道的車輛保有量有限，域控制器的裝機量不會很大，因此，自研將導致研發成本難以攤銷。

　　從產業定位的角度看，易控智駕的核心競爭力是在于算法與整體解決方案，以及對礦山運輸運營的理解，而不是在域控上。

　　更進一步看，如果真要做域控制器，就需要拉通芯片、OS、中間件等廠家（七國八制），并需要底層的深度優化，這塊需要的能力與軟件算法不一樣。況且，初創公司很小的發貨量并不足以支撐這么一批底層開發人員，投入產出比極低。

　　希迪智駕的一個朋友說：我們CEO馬維之前在德州儀器做研發總監，對域控制器很了解，他知道自研域控制器需要很高的投入。

　　那么，自研域控制器涉及到的成本有哪些呢？

　　首先，當前，各自動駕駛初創公司自研域控制器時所采用的大算力芯片模組基本都來自英偉達，因此，自研首先意味著需要向英偉達交至少幾百萬美金的開發費/工具鏈授權費；如果不交開發費，就無法得到來自官方的技術支持。當然，開發費并不是直接交給英偉達，而是交給廣達等英偉達的合作伙伴。

　　其次，自研域控制器，除了主芯片，還要用到各種輔助芯片、電容電阻、連接器等零部件，在你的量不夠大的時候，供應商能不能很好地配合你、采購周期有多長，這些都是不可控的；量大的話，不僅要考慮交付周期，還得考慮安全庫存水平如何設定、備貨量定多少合適。

　　此外，與軟件算法相比，硬件的開發及測試對物理設備的依賴度極高。比如，你這硬件能抗多少級的振動、抗電磁干擾能力如何、高低溫測試、防塵防水測試等，這些都需要非常昂貴的專業設備（當然，也可以租用第三方實驗室，但這會導致進度極不可控）。測試完后，設備如何處理？

　　據華為在2021年上海車展期間的宣傳片，華為車BU的GCTC車規級實驗室及測試設備投資超過10億元，這樣的費用，顯然是普通的初創公司所無力承受的。

　　更何況，硬件一旦開發完成，后續持續開發的可能性就比軟件小多了，此時硬件團隊的去留問題如何處理？

　　還有，你自研的域控制器，如果需求量上不去，很難找到愿意代工的供應商，這時，你可能被迫自建生產線，如此一來，成本豈不是又上升了一層？

　　此外，自建生產線便等于是涉足了制造領域，而關于科技公司涉足制造時面臨的挑戰，馬斯克此前在介紹星艦基地時有過一段特別經典的話：

　　“我認為，目前設計被高估了，制造被低估了。人們通常認為，就像靈光一閃，有了這個想法，事情就好了，但像這樣的設計，在生產系統中簡直是千分之一，甚至萬分之一的工作量。

　　”比如拿我們在設計猛禽號火箭發動機時所花費的精力與制造生產系統相比，開發制造系統遠比設計困難10-100倍。相比于進入制造系統的工作量而言，設計的工作量四舍五入為零。

　　“如果人們沒有從事過制造業，尤其是制造一些新的東西，那他們就不會理解這一點，他們會認為設計是最難的部分，覺得生產就像復印件或類似的事情，這種想法是完全錯誤的。”

　　對一些從Robotaxi轉向車企的前裝量產項目的算法公司來說，自己做域控制器，還得面臨另一個問題：一旦域控制器發生質量問題，他們將不得不大規模召回。

　　軒元資本創始合伙人王榮進說：“站在一個投資人的角度，創業公司應該是輕裝上陣，不要去做一些資產太重的東西。對自動駕駛初創公司來說，你如果花很多精力去做硬件集成，那你跟傳統Tier 1就沒有明顯區別了；但做硬件集成的話，你PK得過經緯恒潤、德賽西威這些公司嗎？”

　　2、拿不到車規芯片

　　目前，能提供大算力芯片現貨的基本上就華為和英偉達兩家公司，但華為賣的是MDC“盒子”，芯片不單賣，因此，自動駕駛公司要自研大算力域控制器的話，能選擇的芯片供應商就幾乎只有英偉達了。

　　然而，在中國市場上，英偉達的車規級芯片是通過德賽西威、廣達等合作伙伴交付給客戶的，但德賽西威的業務重心在乘用車市場上，而廣達雖然也服務于商用車自動駕駛公司，但基本上只服務個別幾家體量比較大的頭部公司——畢竟，服務小公司的機會成本太高。

　　這意味著，商用車賽道上的大多數自動駕駛公司，都很難獲取英偉達的車規級芯片——當前，各商用車自動駕駛公司拿到的英偉達芯片模組，基本上都是工業級的Jetson Xavier，而不是車規級的Drive Xavier。

　　據知情者透露，工業級的Jeston Xavier其實跟車規級的Drivie Xavier在產品設計上并沒有本質區別，兩者也是從同一條生產線上下來的，但在封裝工藝、測試標準和認證標準上有不少差異，進而導致產品性能和可靠性上的差異。（也有一位資深功能安全專家說：“非車規產品從設計階段到晶圓切割階段都跟車規產品很不一樣，永遠不可能達到車規。”）

　　3、難以得到“芯片原廠”的技術支持

　　自研域控制器的成功概率及進度，在很大程度上受到芯片原廠技術支持力度的制約，而英偉達在中國的技術支持團隊很小，并且，有限的人力只會優先服務大客戶，初創公司要想得到服務，就只能排隊了，什么時候能輪到，完全不可控。

　　這意味著，初創公司自研域控制器的進度很難達到自己的預期。

　　相比之下，易控智駕直接采用華為的MDC平臺，就不必擔心這些問題了。

　　對華為來說，向易控智駕供應MDC平臺，并不是一個簡單的交鑰匙方案，而是雙方一起根據L4場景需求提升產品的合作過程。在合作過程中，雙方研發人員從產品落地角度思維出發，易控智駕研發人員不僅是單純使用，也會根據研發和測試進展，提出計算平臺體系架構需求，而華為研發人員會依據現有的平臺能力融合易控智駕需求做產品迭代。

　　在與易控智駕磨合的這一年多里，雙方也做了很多定制化開發，因為的確有些商用車的場景華為之前沒有遇到過；但華為的本地化支持效率很高，基本上2-4周就能提供一個新的版本給易控。

　　易控智駕技術VP林巧說：“計算平臺的功能安全、信息安全是體系化的事情，需要算法公司與計算平臺公司深入互動，做好相互之間邏輯驗證，才能實現。比如，MDC上車之后，華為會馬上派工程師去現場，采集所有的溫度振動圖譜，甚至某個環節到底我們的實驗環境有沒有覆蓋到，但華為那邊還要確認一遍。”

　　盡管易控智駕的規模還很小，但華為MDC 部門卻已將易控視為其在商用車領域的標桿客戶來“扶持”了。易控智駕技術VP林巧說：“華為MDC部門陸陸續續跟我打過交道的已經有七八十人了。”

　　可以說，華為對易控智駕這個“小客戶”的支持力度，已經接近甚至超過英偉達對一些大客戶的支持力度了。

　　在去年8月份的一次交流中，林巧還提到，華為MDC平臺在硬件層面“幾乎是沒有任何問題的，他們給客戶承諾的標準，肯定能做到位，這個是其他廠家完全做不到的”。

　　4、對需求的理解程度受限

　　易控董事長張磊認為，要將域控制器做好，就得收集大量來自使用者及潛在使用者的需求，唯有如此，產品定義才能做好；如果需求定義不清楚，一個硬件平臺開發了一段時間，再進行變更是非常致命的。然而，L4公司如果自己做域控制器，基本上就只有“自己人”才會用，使用者能給設計者提的反饋是有限的。

　　相反，華為MDC部門這樣專業的域控制器廠商則可以從數十家客戶及潛在客戶那里收集到需求，在將這些需求梳理后，他們自然能把產品功能定義做得更好。

　　二。技術及工程角度

　　假如某公司并不畏懼商業層面的挑戰，堅持認為域控制器“非自研不可”，并且也能買到車規級芯片，那在實踐中會遇到什么問題呢？

　　我們先從易控智駕此前在另外一家以生產和銷售域控制器為主業的自動駕駛初創公司提供的域控制器中發現的問題吧——

　　1、設計上不合理

　　數據周轉能力不夠。即只有一個對外千兆網口，1個百兆網口，滿足不了無人駕駛傳感器的接入需求。

　　底層和安全機制不健全。比如，不提供底層軟硬件診斷，接口設計非高可靠接插件，不支持PPS時間同步，內置交換機不支持VLAN。

　　部分硬件電容選型不合理，存在未深入理解即用的狀態。

　　2、可靠性差

　　高溫、長時間運行等會死機或異常復位。

　　數據量大時會丟包、接收數據中斷。

　　底層軟件存在bug導致堆棧溢出、多核心跳數據不同步。

　　工具鏈存在bug，導致死機、代碼刷機失敗。

　　實驗不充分，高溫實驗雖然做了，但是還是遇到很多問題。

　　由于一些問題遲遲得不到解決，易控智駕很快就切換至華為MDC平臺了。

　　以研發和生產域控制器為主業的公司尚且難以避免上述問題，更何況其他公司？

　　自研域控制器不僅要面臨技術上的挑戰，而且還要面臨一系列工程上的挑戰，其中后者是更大的挑戰。

　　比如，大算力域控制器用到的元器件物料數量要遠超于過去任何車上ECU內的元器件數量，系統非常復雜，這意味著，在功能安全方面，要做好WCCA（最壞情況電路）分析和失效概率分析以及對應的備份設計挑戰非常大。

　　再比如，由于整車本身布置空間比較有限，要在充分滿足可靠性、電磁兼容和環境試驗要求的情況下把域控制器的外形設計控制在較小的尺寸范圍內，也面臨很大的挑戰。

　　再比如，你能不能搞定散熱問題？

　　算力比較小的“盒子”，因為功耗比較低，可以自然散熱，既不需要風扇也不需要液冷；但通常只有功耗在30W以下的產品才可以自然散熱，一旦功耗超過30W，便很難自然散熱，如果散熱問題處理不好，溫度會急劇上升、發燙，導致產品的壽命和穩定性都會受到影響。

　　并且，無論制程多高，算力的提升總會帶來功耗的上升，至于通過優化架構來降低芯片功耗，往往只能使功耗問題得以緩解，而不能根治，這意味著，算力的提升也必然會對系統的散熱能力提出很大的挑戰；而散熱問題如果處理不好，則會嚴重影響產品的可靠性。

　　德賽西威技術VP李樂樂此前在接受九章智駕采訪時提到，大算力域控制器目前的主流散熱方案是水冷設計。“做好很精巧的水冷散熱管道方案，同時又能通過軟件監控主要芯片內溫度，并根據這些芯片內溫度來控制水冷系統入水溫度和流速，避免水冷液過冷或過熱導致控制器內部凝水或無法及時散熱的問題，這需要有很強的熱仿真能力。”

　　傳統汽車時代，由于電子元器件占比不高，并且ECU算力普遍比較小，功率也不太高，因此，中小型Tier 1們沒必要經常去處理散熱問題，也這導致他們在應對自動駕駛域控制器的散熱問題時經驗不足。至于算法背景的公司，這方面的經驗就更少了。

　　再比如，搭載在乘用車上的“盒子”主要靠液冷散熱，沒有風扇，即便氣密性做得很好，盒子里面還是會有少量空氣存在，如果外面的溫度變低而里面的溫度比高，當里面的水汽碰到“盒子”冰冷的殼，就很容易液化。

　　有時，底蓋下面結的露水，如果處理不好，就會滴到電路板上，導致電路板被燒毀。

　　再比如，電路板上的線怎么排布？間距太大會占用板子面積，導致空間不夠用；間距太小，則信號干擾會比較嚴重，進而導致產品性能極不穩定。

　　再比如，電子元器件用的膠水能不能防浸水？有些經驗不足的Tier 1出于成本的考量選擇了價格比較低的膠水，結果，只能防潑水，卻不能防浸水。

　　華為MDC平臺的宣傳片中還提到了如下幾項測試：

　　高低溫測試：從-40℃到85℃的循環測試；

　　抗振測試：加速度57.9 m/s? ，X、Y、Z三軸向各32小時；

　　IP67級防塵測試：灰塵2kg/m?，持續5小時；

　　鹽霧突變測試：PH值鹽霧 6.5—7.2，高溫高濕多次循環10天；

　　ESD靜電釋放測試：接觸放電，正負5千伏；空氣放電，正負15千伏；

　　電氣負荷測試：過壓，電源瞬斷，疊加交流電，電壓反向；

　　吐魯番夏測：路面溫度高達80℃，歷時75天；

　　牙克石測試：最低溫度零下40℃，歷時82天。

　　但長期就職于商用車供應鏈領域的資深專家左成鋼認為，上面對測試的描述過于簡單，實際上，他平時接觸過的DVT測試（量產前的硬件設計驗證）包括但不局限于如下幾項——

　　Group A（樣品3臺）：低溫放置試驗、低溫運行試驗、高溫放置試驗、高溫運行試驗、溫度循環試驗；

　　Group B（樣品9臺）：溫度沖擊試驗、振動運行試驗、振動噪聲試驗、耐灰塵試驗、溫濕度循環試驗、結露試驗、水環境試驗（滴水試驗）、耐化學試驗；

　　Group C（樣品3臺）：溫度沖擊耐久試驗

　　Group D（樣品3臺）：高溫高濕耐久性試驗；

　　Group E（樣品3臺）：耐電壓測試、絕緣測試、過電流測試、包裝跌落試驗、輕載荷下落試驗；

　　Group F（樣品3臺）：供電電壓范圍試驗、過電試驗、供電電壓緩升緩降、供電電壓瞬間跌落測試、供電電壓擾動復位測試、啟動瞬間電壓變化測試、反向電壓測試、電源及接地電壓偏向測試、單線開路測試、多線開路測試、信號電路短路測試、負載電路短路測試；

　　Group G（樣品3臺）：ESD試驗、連接器抗拉強度試驗、連接器抗推壓強度試驗、連接器抗扭轉強度試驗、連接器耐久試驗、傳導發射試驗、輻射發射試驗、抗擾試驗、傳導抗擾試驗。

　　這些測試，并非所有初創公司都能全部做到。

　　上述工程問題不解決，則即使你采用的芯片達到了車規級，域控制器的“盒子”也不能自動實現車規級，無法實現穩定可靠。

　　礦山無人駕駛車輛的工作場景往往非常偏遠，這意味著，系統如果在使用中宕機了，要重啟或換零部件，都需要安排常駐于大城市的研發中心的技術人員長途跋涉去處理。在漫長的“等待期”里，礦方的經濟損失由來承擔呢？這顯然不具備可操作性。

　　可以說，在某種意義上，看似簡單的礦山場景對自動駕駛域控制器的要求可能比Robotaxi還要高一些。

　　華為MDC總經理李振亞說：“自動駕駛域控制器，不是功能跑通就OK了，其實越往下走，對平臺穩定性和可靠性的要求越高，但穩定和可靠，需要很長時間堅持不懈的積累。”但華為在做基站的過程中就已積累起了散熱及精密制造等工程技術能力。

　　三。組織文化的角度

　　工程技術能力，類似于日本的“工匠精神”，表面看起來“單調枯燥”，實則壁壘很高。

　　其中，時間就是最高的壁壘之一，簡單地說，你的團隊已在這個事情上熬了多久了、能熬多久？

　　能不能做出好的軟件算法，天才的“靈光一閃”很重要；但硬件的工程能力，哪怕特別牛的人，也需要熬足夠的時間才能“修成正果”。

　　此外，軟件算法的開發強調小步快跑；而對硬件集成來說，慢工出細活很重要，因為試錯成本比軟件高得多。

　　在很大程度上，這個“熬”的背后是一種“忍受枯燥乏味”的能力。所以，很牛逼的人，或者“自認為很牛逼”的人，反而很難具備這種能力；或者是，“不屑于”具備這種能力。

　　把這兩種人放在同一個公司里，是對公司組織文化的一個極大挑戰。如果你的企業文化特別適合軟件算法人才，則硬件工程人才可能無所適從，甚至可能沒有產出；而如果企業文化是針對硬件工程人才的特質設計的，則軟件算法人才可能會“用腳投票”。

　　若生產關系長期無法適應生產力的發展要求，生產力自然很難前進。

　　結語：

　　在本文的初稿完成后，筆者曾找兩位在主攻前裝量產的L2自動駕駛公司做產品經理的朋友提修改意見，結果，這倆人的反饋分別是：

　　1.為什么要講“L4的公司不自研域控制器”？其實，現在整個自動駕駛行業，域控制器的硬件軟件已經越來越分離了；而且，從IT產業發展的規律來看軟硬分離也都是必然之路。

　　2.您確定命題對象是L4么？我的認知可能淺薄，但是如果對象是L4的話，技術棧都不是一塊的，對于域控的量產產品，門檻并不低。沒有能力拿起，談何放下？（況且，即便有能力拿下，機會成本也太高，得不償失啊。）

　　原來，在一些內行眼里，“L4公司不必自研域控制器”是個不言自明的命題；原來，筆者花幾天時間竟然寫了幾千字“正確的廢話”，情何以堪啊？

　　未盡之語：

　　這些公司采用華為的MDC平臺，就不會擔心“失去靈魂”嗎？

　　某港口無人駕駛公司的技術人員說，他們決定自研域控制器的原因是，“供應商的方案是平臺化設計，基礎軟件的開放程度不夠高”，但筆者從易控智駕方面了解到的信息是，華為MDC平臺的開放程度很高，不影響易控自己寫應用層算法及做OTA（華為會提供工具鏈支持）。

　　另一個問題是，這些公司把身家性命都押在華為的MDC上，就不擔心華為的芯片供應問題嗎？

　　真相如何，筆者不得而知，但我們從公開信息中可以看到，華為MDC部門在乘用車領域已簽下北汽、長安、廣汽、長城、合眾、比亞迪、奇瑞等量產客戶，而且據稱從今年下半年開始，搭載華為方案的車型將陸續上市，如果芯片問題不能解決，客戶能答應嗎，華為敢答應嗎？

　　另一方面，商用車智能駕駛對芯片的需求量比乘用車少一個數量級，一年頂多就幾千套啊，既然乘用車客戶都不擔心，那商用車客戶有啥可擔心的呢？