主机厂自动驾驶业务做不好的一大症结：做技术的人不了解市场，做市场的人不了解技术；并且还认为自己“级别很高，不需了解太多细节”。

严格地说，这并不能算作是一篇正儿八经的“文章”，而是对一些碎片化观察与思考的“东拼西凑”。

过去两年，笔者无数次在各种场合听见各种供应商苦口婆心地替主机厂分析自研某项技术“不划算”——

但主机厂爸爸们似乎听不进去，依然我行我素。 这能说明这些主机厂们都“有主见，不容易被洗脑”吗？   不，从结果看来，他们这叫“不惜一切代价追求成本最高化、利润最低化”。

有一天，笔者突然意识到，农民收入比在城市里工作的人低，在很大程度上就是“自主可控”“全栈自研”惹的祸！

在城市，大部分人都做好自己的工作，自己不会做的、做起来性价比不高的，都是在市场上购买；而在农村，几乎每个家庭都是在自己的能力范围内搞“垂直整合”，最常见的情形是：

真有必要搞这么大而全吗？每项产业/产品都没有享受到规模效应啊，成本极高、利润极低！如果把全部的资源（土地、资金和精力）都拿来搞自己最擅长或者“最挣钱”的一两项，其他的都在市场上购买，岂不是更好？诚然，这样会出现阶段性的市场失灵，导致某类产品供过于求，而某类产品供不应求，但在经历几轮动态调整后，总会达到一个均衡状态啊，最终，大家都会成为受益者啊。

但从笔者的成长经历来看，农民对分工的接受度并不高——明明可以自己养鸡下鸡蛋，我怎么舍得花钱买别人家的鸡蛋呢？绝大多数农民都没有机会成本的概念，更不可能有“通过聚焦提高专业度、通过专业度提高生产效率”这样的意识。

马克思主义者们经常说“农民阶级不是先进成产力的代表”，但在笔者看来，很多大公司宁可把成本搞得高高的、把效率搞得低低的，也要坚持“全栈自研”，这在商业逻辑上跟农民阶级那“不符合先进成产力的发展要求”的做法也没啥本质区别啊。

笔者跟几家新势力自动驾驶部门的人都有交流，他们中的许多人都认为，自己老板强调的“全栈自研”要么只是个口号，要么就是个笑话。

在当前的竞争形式下，对主机厂来说，最重要的是追求灵魂，还是先保住躯体？几大头部新势力的股价和销量已经充分说明了问题。

前段时间，某主机厂自动驾驶部门的朋友在《从堆料上头到激进减配，自动驾驶为何大变天？》一文中提到：

车展期间，笔者跟某自动驾驶公司CEO聊起主机厂自研自动驾驶的话题，当时，这位CEO说：“特斯拉真正挣钱的环节，并不是自动驾驶，而是智能制造。很多人都没get到这一点。”

既然自研并不划算，也很难成功，可为何大家还要自研呢？

最近，有朋友讲了这么一个故事：在某头部新势力里，有一次老板让研发部门做个什么东西，研发负责人说哪家供应商做得比较好，可以“直接买过来用”，然后，就被CEO骂了一顿：“那我要你干嘛呢？”

在更多的时候，要不要“全栈自研”，并不是只是一个认知层面的问题，更是一个对利益进行重新分配的问题。

哪怕老板已经意识到“全栈自研”并不是最优解，可他能让内部相关部门的人哪里去呢？而那些部门为了让老板相信自己的存在是有价值的、为了获取更多的资源，肯定会声嘶力竭地强调“全栈自研”的必要性，哪怕“内部客户”已经认为这个“内部供应商”其实远不如外部供应商。

于是，企业的竞争力就这样一步步被削弱了。

2018年，笔者跟某自动驾驶公司CEO聊到数据归属权问题时，这位CEO说：“尽管数据归主机厂，但实际上，就凭大部分主机厂的水平，哪怕把数据都给他们，他们也没能力用起来。”

当时，笔者就设想过将数据的所有权跟使用权“解耦”的问题，并在2020年密集找人打听过，但在被问及这个问题时，大家都语焉不详。不过，从去年到今年，这个问题的答案越来越清晰了：数据的所有权仍然归主机厂，但给主机厂做方案的算法公司有免费使用权。

算法公司拿不到所有的数据，只能拿到主机厂在遇到困难之后发现自己搞不定的那些corner case的数据。看起来数据是不多，但这部分恰恰是最有价值的数据——相当于主机厂已经帮算法公司做了一轮数据筛选了。

有朋友开玩笑说：“主机厂耗费了很多精力做1+1=2的工作，把解方程式的工作交给了算法供应商。”

过去一个多月，最自动驾驶行业的人来说，最震撼的事情莫过于多家主机厂被曝出“全栈自研”的泡沫开始破裂。

如大众旗下软件公司Caraid的大部分高管被裁员，如国内某主机厂的自动驾驶自研被媒体曝出是“一场挥霍十年的权力游戏”。

没有“软件思维”的人，管理不好自动驾驶团队

在Caraid裁员的消息传出后，一位先后在主机厂、自定驾驶公司、芯片厂商干过的行业资深人士在微信朋友圈点评道：

其实，哪怕改革操盘手没有因利益冲突而被赶下台，大众这样的传统主机厂要取得自动驾驶自研的成功，也非常难。

最关键的原因还是，在硬件NDA的公司里，搞了一辈子机械的管理层们普遍缺乏“软件思维”。

特斯拉在自动驾驶团队只有不到200人时就搞出了Autopilot 2.0，而大众Cariad的总人数是大几千，专门做自动驾驶的估计也有一两千吧，为什么大众需要这么多人呢？在有软件思维的人看来，在很多时候，一个牛逼的工程师创造的价值，超过数千个普通工程师创造的价值；而只有硬件思维的人则更相信“人多力量大”。

三年前，笔者在跟某明星自动驾驶公司CEO交流时，对方说：“如果看见哪个公司说要招上万人做自动驾驶，我就断定‘他们必定成不了’。”是啊，思维方式都脱离了时代要求，怎么可能成功呢？

此外，让机械背景的人领导软件人才，在传统主机厂里是常规操作。软件人才发现自己的领导是个“外行”，提的需求、管理的方式都是荒谬的，他们如何能乐意接受呢？

汽车商业评论在5月8日的文章《大众的焦虑，CARIAD买单？》里提到，一位在大众品牌任职的软件工程师说，长期以来，大众的决策层很多是搞机械出生的，大部分代码都是外包写的，这就导致大众内部管理人员缺乏写代码的人才以及管理人员。目前CARIAD的状况，可能是最高层并没有完全理解软件的规律所造成的。

并且，九章在之前的文章中已经提到，很多缺乏软件思维的领导认为“软件摸不着看不见，不值钱，供应商的软件只适合被白嫖”，这样的领导人，能否发自内心地尊重自己公司的软件人才呢？这是个很大的悬念。

某自动驾驶巨头的专家分析称：“主机厂的全栈自研，甭说搞不出来，哪怕能搞出来，也需要大幅度裁员，只留下少数人做维护。因为人实在太贵了，为啥不裁呢。 对这样的前景，工程师们也心知肚明。”因此，工程师并也没有足够的动力追求自研“尽快成功”。

零跑是国内主机厂中最早自研自动驾驶芯片的一家，并且，零跑大股东及自研芯片的合作方大华有丰富的半导体经验，按说，零跑自研芯片有成功的可能性，但现在，这个事情已经没有下文了。

几家头部新势力在自研自动驾驶芯片上都表现得很高调，但进展怎样了、什么时候能量产上车呢？

据九章智驾最近了解到的信息，他们都打算在2025年前后推出新的中央计算架构，而这个时间点恰好跟某国际芯片厂商的下一款自动驾驶芯片推出的时间高度一致。几家主机厂的车型差异并不小，可他们居然能够将新架构平台的推出时间定在同一年，这只能说明，这些新架构的推出时间是由芯片供应商最新产品的推出时间来定的。

而推出中央计算架构的时间跟着供应商新产品的推出时间走，这也进一步说明，他们的车型部门压根没把希望放在自家的自研芯片上面。

还有一个可以佐证的事实是：某新势力自研芯片团队的一位骨干成员在跟九章智驾交流时说“担心自己马上要被裁了”。“老板也发现，自研芯片确实太难了，以我们目前的团队能力，不大可能搞出车规级芯片。”

如今，这家新势力对自研芯片的期望值已经降低了：不强求能搞出可以用的芯片，只求能快速掌握芯片的一些底层开发逻辑，这样，后期在做芯片选型时更懂得如何提需求，也可以有更大的话语权。

在老板认清现实、放弃幻想之后，无效投入就会减少，公司反而可能会活得更健康。

话说回来，主机厂自研自动驾驶芯片，失败具有必然性，成功只是偶然。

首先，主机厂招聘的芯片负责人的水平，完全没法跟独立芯片公司的创始人比。

如某主机厂招的芯片负责人，之前做消费级芯片，连续作废了几代产品。连消费级芯片都做不好，凭什么做车规芯片就能做好？

试想一下，这些芯片负责人，如果水平真的很高，有自己搞出来自动驾驶芯片，他为啥不去融资，自己创办一个芯片公司，而是在主机厂领那点工资？

其次，主机厂的芯片负责人的学习速度，也比不上独立芯片公司的创始人。

这很好理解，公司跟公司之间的业务洽谈，讲究“级别对等”，主机厂的芯片负责人是职业经理人，平时跟他深度接触的外部人员多是跟他“级别相当”的职业经理人；而芯片公司的创始人通常都是CEO，平时跟他深度接触的外部人员多是其他公司的CEO。

一个人跟另一个人打交道的过程，也是一个从他人身上“收集数据”的过程，这些数据，都可用来迭代自己的算法（认知）；甚至，在很多时候，我们可以直接获取别人的算法。显然，长期跟经理人打交道的人，收集到的数据质量跟算法质量，都不如那些长期跟CEO打交道的人。长此以往，前者的算法能力跟后者的差距会越来越大。

另一方面，决策的量级也不同。总体而已，主机厂的职业经理人平时要做的决策，难度要比外部芯片公司CEO要做的决策低得多，这也影响了他的“决策算法”的迭代速度。

还有，主机厂的芯片负责人是职业经理人，这些职业经理人的使命感，能跟独立芯片公司的创始人比吗？  

很多纯商人出身的老板并不太相信“使命感”，他们认为，只要舍得砸钱招个牛人，就能搞定一切。但是，如果没有足够的使命感，不会爱公司像爱自己的孩子一样，那做一号位就不合适。

在企业文化足够强大的情况下，职业经理人也可能会有很强的使命感。然而，有几个主机厂敢说自己的企业文化比华为的企业文化还强大？

最后，主机厂的组织文化，很难留住优秀的芯片人才。

除极个别主机厂的企业文化有点“科技感”外，大多数主机厂本质上还是制造业文化（毕竟，主机厂的另一个叫法是“汽车制造商”），他们虽然标榜为“新势力”、“科技公司”，但核心高管有不少都来自传统车企，这些高管可能是“离了酒就不知道怎么跟人社交”，这本质上还是“制造业文化”。

这样的文化，如何能吸引并留住优秀的芯片人才呢？

试想一下，如果这样的文化组织文化能保证自研芯片取得成功的话，那自家的自动驾驶负责人为何不留下来做芯片，而是加入外面的芯片创业公司了呢？

前段时间，在OPPO决定裁撤Zeku整个芯片团队后，有这样两则评论令笔者印象深刻。

其一是来自《白话IC》的评论：

其二是来自《芯谋》的一篇评论文章《敬畏产业规律，尊重分工合作模式》，文中有如下几段：

这几段话如果用来评价汽车制造商自研自动驾驶芯片，也特别贴切。

某合资车企自动驾驶工程师/项目经理最近在一篇题为《一个非典型故事：车企全栈自研，我全栈毕业》的文章中写道：

当然，在经过几年的艰难探索之后，有越来越多的主机厂开始认清了自己的能力边界，因而，不再奢谈“全栈自研”了。

车展期间，某头部新势力自动驾驶部门的人在一场沙龙上说：头部这三家自研很多，现在是差异化的卖点，以后可能是推高成本的弊端。

当前，越来越多的主机厂不再追求做全栈开发，而是希望掌握全栈能力，即“全栈可控”，核心目标是确保供应链的完整性和安全性，而非替代供应商。

也是在车展期间，某主机厂研究院副院长说：越贴近用户需求、越贴近差异化的部分，就越应该由下游贴近用户的环节去完成开发；二越贴近共性、越贴近底层的部分，就越应该由产业来共建。

据西部证券4月21日的消息，某头部造车新势力的自动驾驶域控制器将由某Tier 1（上市公司）提供。九章从业内了解到的信息是，这家Tier 1还可以提供应用层算法。

根据九章智驾在2022年的调研得出的结论，通常，对高端车型+大算力平台，主机厂希望感知算法自研，而对中低端车型+中低算力平台，主机厂则希望用供应商的软硬一体方案。 由此推测，该新势力低端车型的算法大概率也是由这家Tier 1提供的。

为了降低对供应商的依赖程度，很多主机厂都会逼着供应商提供“白盒”方案。为了拿到主机厂的订单，多数供应商也会选择委曲求全。然而，被要求白盒交付的供应商也不是傻子，为了维护自己的长期利益，他们大多会“留一手”。

供应商们留的这一手，在主机厂的心理体验层面，就相当于一个坑了。

白盒交付的产品一般是过时的，这个版本的算法能覆盖的场景，跟最新的算法差距甚远。你问我要更新版本的算法？这是我跟其他客户一起在实践中迭代出来的，这个产权不全属于我，我没法给你；但你如果肯加很多钱的话，咱们可以商量一下。

只提供上层的算法模块，但是涉及中间件的必要交互，未必提供；

真正的核心和底层逻辑，未必会提供；

只有算法代码，缺少详细的注释，主机厂的人不一定能全看懂；

软件适配度有限，如果产品升级，换一个计算平台，比如英伟达换成华为，那么软件算法模块需要更新，此时供应商未必会再参与；

如果是部分白盒交付，而不是全套交付，那么多个供应商之间的匹配协调，也会是一个风险点；

白盒交付，代码拿到后跑不起来，想自己开发却找不到下手点，相关的开发过程没有说明文档。

他们拿不到 AI 方面的模型，那些代码都已经被压缩过；

通常，主机厂的电子电器工程师对应用层比较熟悉，但对底层配置和中间层接口定义不会很熟悉，因此，哪怕我们交付的是白盒，但在车型改款的时候，底层代码和参数他们可能还是不知道怎么修改和调配；

白盒交付的硬件软件，不仅首次交付的报价要比黑盒交付高得多，而且，每次版本迭代都要收取一笔“工时费”。

对版本迭代时收取的“工时费”，难道双方没有事先约定，是在需要升级的时候矛盾才爆发？

面对这样的疑问，供应商的销售答道：“约定没问题啊，我只要报价单写上，‘根据目前需求进行报价，后续需求变更，xx有权更新报价’就可以了啊。你提出了新需求，或者当你发现目前交付的代码不足以支持自己的需求，就是供应商收钱的开始。”

过往的黑盒交付模式可以保障长期供货，这些所谓的“工时费”都可以均摊到量产成本里，由供应商内部消化吸收；而白盒就是丧失了批量供货的保障，所以信任基础就丧失了，在这种情况下，供应商当然能捞一笔是一笔，不断给主机厂挖坑了。

甚至，明明可以一次性迭代完你提出的需求，但是我却装不知道，不告诉你，让你不断发现还有很多功能需要增补——白盒交付给你的是1.0版本，你最终量产使用是20.0版本，也是有可能的。

还有的更狠一点的，在那个代码里面“隐藏”时序，这样，在刚开始的一段时间里，代码可以正常跑，但过一段时间肯定会出问题。

供应商肯定不甘心做一次性买卖，因此会想办法让主机厂不断给给他们付钱。这样做，不仅对业绩有加成，而且，他们还可以跟其他客户说：“XX主机厂在跟我们的长期合作。”

看吧，主机厂以为白盒交付就是一锤子买卖，结果被供应商搞成了“长期合作”。

有供应商公司的产品经理得意洋洋地说：“我觉得要求供应商白盒交付的主机厂就是傻X。”

某自动驾驶公司CEO说，白盒实际上只是供应商给主机厂的安慰剂和麻醉剂，根本不能提升主机厂的自研能力。

某自动驾驶方案公司高管称，考虑到白盒方案其实交付的是过时的技术，并且价格也要比黑盒方案高不少，那么，站在供应商的角度，在很多时候，白盒交付其实是比黑盒交付“性价比更高”的方案。

不过，供应商眼里的“性价比更高”，在不愿意当韭菜的主机厂眼里，却是智商税。“某Tier 1曾经打算卖发动机控制软件白盒方案给国内某主机厂，该主机厂的就却说：‘我这没有人能接得住啊。’他们挺聪明的，不愿意为白盒方案交智商税。”

听下来，供应商看那些逼着他们白盒交付的主机厂，既有一股“你不仁，休怪我不义”的味道，又像是一群自视甚高的人正在智力层面对别人进行“降维打击”。

很多主机厂的自动驾驶相关战略很差，一个很重要的原因其实是：做技术的人不了解市场、做市场的人不了解技术。感知都没做好，决策质量如何保证呢？

“做技术的人了解市场，做市场的人不了解技术”这个结论是如何得出的呢？源于笔者在梳理九章的用户画像时发现，主机厂的关键决策者并不怎么看九章智驾（以下简称“九章”）的文章，甚至压根儿都没听说过九章。

对九章了解少、对九章的价值认知度不足的人当然并不会认同笔者这个逻辑，但你不认同，并不会影响它的正确性。

在这次上海车展期间，笔者在跟多家自动驾驶初创公司深入交流后发现了一个惊人的规律:总体而言，在横向上，一个自动驾驶初创公司的产品销量与估值，跟他们的高层、中层对九章的熟悉程度呈正相关；在纵向上，一个人在某家自动驾驶初创公司内的职级，跟他对九章的熟悉程度呈正相关。

此后，笔者在分析了九章后台的一些数据后又发现：似乎，各造车新势力在自动驾驶相关事项上的决策质量，也跟创始人及自动驾驶负责人对九章的熟悉程度呈正相关。

（这里说的是“正相关”，而非“因果关系”。至于两者之间的逻辑关系究竟是怎样的，我们在本文的后面会做更详细的分析。）

下面，笔者来梳理一下“不看九章文章”与“决策质量无法保证”之间的逻辑链路——

2022年2月份，一位小鹏汽车的自动驾驶产品经理给笔者留言说:“去年10月份，在把九章公众号推荐给一位朋友的时候，我才发现自己有一百多位朋友关注了九章，朋友们也因此而说我是‘真行业内人士’。”

当时，笔者开玩笑说：“你朋友的意思是，还没关注九章的，或者好友中关注九章的人不多的，那就是‘假行业内人士’或‘还没入行’？”这位产品经理说：“确实如此。”

这次上海车展期间，笔者的一位同事在参加完某自动驾驶初创公司组织的媒体群访， 后说：“他们的员工基本都知道九章，但CEO没听过。”笔者很武断地说：“那CEO肯定是新加入的。不仅是刚加入这家公司，而且是刚入行。”同事说：“是的。这次发布会的一个主要目的就是安排新上任的CEO在公众前亮相。”

有很多次，有行业里的朋友在问笔者“九章的目标用户是谁”的时候，笔者的答案都是：

为什么最活跃用户是投资人和券商分析师呢？

因为，投资人是最能意识到“知识就是力量”的一群人。

九章文章的阅读量甚至跟资本市场对自定驾驶产业、对特定赛道的关注度有强正相关。两年前，笔者一位新同事花一个多月写了篇仿真主题的文章，阅读量很一般，他很沮丧，笔者安慰他：没事，阅读量低，不是因为你没写好，而是因为资本对这个赛道还不关注。

在“非必要，不废话”这一核心价值观的指导下，九章文章的最大亮点是“信息密度高，废话率低”，这帮助有“7天看懂一个行业”诉求的投资人节省了太多时间。两年前，有投资人在跟笔者交流时提到：有的时候，要了解一个赛道，看你们的一篇文章，顶得上我看100份机构写的报告了。

为什么活跃用户中有自动驾驶公司的高层和中层？

因为，九章文章的一个特点是，能把技术类主题写得“让做市场的人看了不觉得深奥，让做技术的人看了不觉得肤浅”，并能把商业模式、市场形势类主题写得“让做技术的人看了不觉得深奥，让做市场的人看了不觉得肤浅”。

所以，初创公司的高层和中层，无论是做市场的还是做技术的，都可以通过读九章的文章来补一部分知识或信息上的短板。

多家在各自赛道上排名很靠前的自动驾驶公司的CEO、CTO告诉笔者，他们经常将九章的文章发给员工当“教材”用。 甚至还有上市公司的总裁在公司组织会议讨论过九章的某一篇文章。

为什么活跃用户中有主机厂的自动驾驶产品经理？

自动驾驶产品经理对人的知识结构要求特别高，一个完美的自动驾驶产品经理，应该是公司里知识结构最健全的人之一，不过，这样的人并不多，实际上，每个产品经理都发现自己“还有很多短板要补”。经常读九章的文章及偶尔参加九章的线下沙龙，就是他们“补短板”的一种重要途径。

在总结出上述内容之后，笔者才明白，九章最的准确定位应该是：帮助做市场的人了解技术，帮助做技术的人了解市场。

前面，笔者在列举九章的活跃用户时，提到了自动驾驶公司的高层和中层，却没有提一线工程师（事实上，很多一线工程师根本就不知道“九章是谁”），为何会出现这种差异呢？

原因其实很简单：

为什么九章的活跃用户不包括主机厂的中高层呢？

这还要先从九章文章的风格开始说起。

早在三四年前（那时九章尚未成立），笔者就非常郁闷地发现，媒体、券商及咨询公司写的大多数关于自动驾驶产业类的文章/报告都“过于宏观”“过于空洞”，这种风格的内容往往只适合给两类人看：外行；级别比较高的领导——把级别比较高的领导跟外行并列在一起，作者似乎“不怀好意”。

对那些目标用户（外行，领导）来说，这些过于宏观、过于空洞的内容显得“通俗易懂”；但对真正的行业内精英来说，过于这些内容就显得“废话率太高，有效信息占比太低”。

笔者率先探索出了一种“颗粒度比较细”“废话率极低，信息密度极高”的写作方式，让文章带有很强的“科技感”，但在阅读能力不强或浮躁的用户占比较高的情况下，这样的文章反而算是“可读性太差”了，因而，相比于平台的其他文章，这些带有很强的“科技感”的文章的打开率是偏低的。

不过，笔者写文章始终坚持一个原则：坚决不迎合那些喜欢读空洞的废话的读者，而是通过持续输出阅读门槛比较高的内容来筛选出“阅读能力跟我一样强”的读者。

在九章成立之前的几年里，笔者一直坚持这一标准；在九章成立之后，笔者又将这一标准推广给其他同事，并将“非必要，不废话”作为团队的核心价值观反复宣讲。

这一系列努力的成果是，九章的原创文章，没有一篇是颗粒度不细的，没有一篇是废话占比很高的，因而，读起来也很“烧脑”——对阅读能力不达标的或浮躁的大多数人来说，这样的文章让他们“读不下去”，而对学霸群体们来说，这样的文章则让他们充满了“阅读快感”。

当然了，九章作为一个to B方向的产业智库，带给学霸用户的价值当然不会仅停留在“阅读快感”的层面上。这次上海车展上车展期间，在跟多家自动驾驶初创公司的创始人及高管密集交流后，笔者突然有一个重大发现：

当然，上面说的是“正相关”，而非“因果关系”。本质上，这些公司、这些人都不是“因为经常看九章的文章，所以牛逼”，而是因为他们不浮躁、对新东西的学习能力很强，所以很牛逼；这些牛逼的人能“读下去”九章这种颗粒度很细、信息密度很高的文章，感知做得好，所以，决策质量进一步提高。

事实上，之前在有朋友问起“你们的目标用户是谁”时，笔者经常开玩笑说：是学霸，准确地说，是“阅读能力比较强的人”。

说到这里，“XXX为啥不是九章的活跃用户”这个问题的答案就很清楚了——对这些人来说，九章的文章的阅读门槛“实在太高”了。

当然，站在主机厂大佬们的角度，颗粒度很细、信息密度高的“破文章”并不能“当饭吃”，不看这种信息密度高的文章，并不代表他们的“感知系统”就无法正常运转、做不了决策。

那么，我们来看看这些大佬们的感知系统是如何工作的吧。

2020年底，在九章尚未成立的时候，笔者曾列席过汽车工业协会组织的一个闭门会议，当时，笔者经验地发现，好几个传统主机厂的自动驾驶负责人在会上讨论的东西，都是一些已经过时的、在笔者看来属于“常识”“根本无需讨论”的东西。

会后，笔者跟一朋友聊起这一发现，朋友说：要变天了，他们还没意识到发生了什么。

去年，九章办过好几场自动驾驶技术沙龙，有朋友问参会者里面有没有主机厂的人，笔者说：从我们统计的结果来看，主机厂只有个别技术专家会参加，职位比较高的人基本不会了。

朋友问原因，笔者的解释是：从我多年的观察来看，这些人，主要是在各种无效信息占比率超过95%的论坛上比较活跃，相比之下，对信息密度要求高、对废话容忍度比较低的小沙龙似乎并不符合他们的需求。

本次上海车展的第三日，在笔者旁听的一场闭门沙龙上，一家知名智库的汽车研究院院长竟然还在主持中提出了“自动驾驶应该渐进式发展还是跨越式发展”这个哪怕在2.5年前也算“已经有共识，无需再讨论”的过时问题。

令笔者感到震惊的是：在场的几家传统主机厂的自动驾驶部门高管不仅不嫌这个问题浪费时间，反而还夸主持人的“问题好”。普通人眼里的“正确的废话”，竟然被一众大佬们奉为“真知灼见”。感知的质量如此，那决策质量又如何能得到保证呢？

前段时间，一位在某体制内投资机构做行业研究的朋友跟笔者说过这样一句话：很多时候，领导的层级越高，对信息颗粒度的需求就越low。放在本文的语境中，这句话是完全成立的。事实上，主机厂的大佬们经常被所谓的“国际顶级咨询公司”割韭菜，有一个关键原因就是他们自己掌握的信息颗粒度实在太粗糙了。

笔者一度认为，主机厂的中层不是九章的活跃用户，原因是九章的文章太长了，这些大佬们都“没有时间看”；但后来发现不对劲啊，自动驾驶公司的CEO们基本都会看啊，难道他们不忙吗？  

说一个手底下只管了500-600人的主机厂的职业经理人比管着1000-2000人的科技公司的创始人更忙碌，打死我也不相信。本质上，这还是一个职业经理人的使命感和进取心的问题。

科技感十足的科技公司boss，认为自己需要进一步被科普(横向拓展)；而科技感不足、甚至完全没有科技感的传统车企的职业经理人，竟然认为自己“不需要被科普”？

最需要学习自动驾驶的人，恰好最缺乏学习的动力，而且，这些人还都处在各自所在公司的关键岗位上。笔者真挺同情那些在这些人的手底下干活的技术人才。

也许有人会说：“主机厂的大佬们级别比较高，只需要了解宏观的东西就行了，不需要关注颗粒度太细的东西。”这句话，真是让那些只看得懂正确的废话的大佬们感受到了莫大的安慰。但真的如此吗？

2019年底或2020年初，笔者曾听到朋友转述时任百度自动驾驶业务掌舵者对各主流车企boss“对自动驾驶的了解程度”的评价，其中，在评价比亚迪王传福时说了这么四个字：什么都懂。   所谓“什么都懂”，自然是既懂宏观的，也了解不少微观的、颗粒度很细的。

王传福的“什么都懂”给公司创造了什么价值吗？当然创造了。

行业里很多人都好奇一个问题：比亚迪这么牛，为何发力自动驾驶这么晚？ 最近，笔者从对比亚迪做过深入研究的朋友那里得到了答案：不同于多数主机厂认为智能化和电动和是“并行关系”、可以同步推进，因而在电动化还没做好的时候就去做智能化，比亚迪认为，“上半场是电动化，下半场是智能化”，两者之间是有先后关系的。

确实，在整车的EE架构搞清楚之前，在智能化方向的投入，很多其实是无效投入。现在看来，比亚迪是对的。

所以，前述那些认为自己“级别已经足够高，只需要了解宏观的废话，不需了解颗粒度比较细的东西”的人，该认真思考一个问题了：难道你的“级别”比王传福先生还高吗？

写到这里，笔者出于好奇，在九章公众号后台用户数据栏输入各大主机厂创始人的姓名搜素了一下，发现这些级别比较高的人基本都没有关注过九章，但有一个人例外，就是李想——从时间上看，李想应该因为一篇颗粒度很细的技术文章《干掉IPS，特斯拉纯视觉路线的关键一跃》而关注了九章的）。

从李想平时演讲的内容看，他能消化的信息颗粒度，确实要比其他车企的一把手要细得多。 行业里的人提起李想，往往都会说“学习能力超级强” ，甚至有人说李想的演讲是“PUA同行”。

此外，笔者接触到的小鹏和蔚来自动驾驶部门的朋友也都认为理想的自动驾驶战略比自家的更好。

这就有意思了。传统车企中，大家公认为最牛的是比亚迪，而新势力中，说理想是整体竞争力最强的一家，到现在应该已经没有争议了吧。为何这最有竞争力的两家，恰合就是一把手的感知系统“颗粒度最细”的两家呢？这是不是充满了玄机呢？

所以，那些认为“我级别很高，所以不需要关注这么细”的boss们（包括大量的职业经理人）真是该醒醒了。 毕竟，比你“级别高”的人，颗粒度比你还细。

你们要还是没兴趣了解微观，对颗粒度很细的东西不关注，那就只能再继续在宏观问题上被收智商税了。

我们经常发现，一些媒体或咨询公司提供的过于宏观的观点，明明已被真正的内行人视为“正确的废话”，却被一些主机厂的大佬们奉为圣经。原因正在于，你平时只关注颗粒度很粗的东西，因而缺乏对颗粒度很细的数据的处理能力，所以就得高度依赖别人的算法（观点）。

颗粒度越细、离原始数据越近，信息在传递过程中的损失就越少。

除本次车展盘点系列外，九章在平时的文章中很少直接输出观点，因为我们认为，智库过分喜欢输出观点、指点江山，就等于“默认用户是傻子”，而我们相信九章的用户有自己的判断力，我们只需对事实做结构化的梳理，用户就自己得出观点。

因此，我们主要提供对原始数据做提纯后的“特征级数据”，那些算法能力强的决策者用这些数据跟他们自己掌握的数据做“特征级融合”，即“中融合”——类似于BEV+Transformer正在干的事情。

相比之，只关注宏观、只得懂颗粒度很粗的文章或报告的决策者，相当于自己的感知算法能力交差，只能拿别人“黑盒交付”的感知结果跟自己的感知结果做“目标级融合”，即“后融合”。  

看明白了吧？王传福、李想这种对颗粒度很细的信息有很强的消化能力的大佬，真正掌握了类似于BEV+Transformer的“中融合”算法，而大多数所谓的“大佬”，仅具备已经落伍的“后融合”的能力，那你如何不被人家打得“找不到南北呢”？

当然，在很多传统主机厂，一把手搞了一辈子机械，并且年龄也大了，是不太可能具备“软件思维”了，指望他们能具备王传福和李想一样的“中融合”能力，也不太现实。但他们至少应该要求公司负责自动驾驶事项决策的中层具备这些能力啊。

如果你认为本文上述的分析逻辑并非扯淡，那你就会接受这样一个观点：一个人在主机厂的自动驾驶业务体系内的晋升机会，应该跟他对九章文章的“阅读理解”程度挂钩——那些没读过九章的文章的，或者“尽管读了，但读不懂”的人，根本就不应该被放到关键岗位上；已经放上去的，也应该被“撸下来”。

当然，亡羊补牢的措施还是有的，就看你是不是那个“有心人”了。

参考资料：一个非典型故事：车企全栈自研，我全栈毕业

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