究竟是跨界者们更容易“向下层拓展”，还是传统汽车人们更容易“向上层拓展”呢？我认为答案是后者。

图 1   您看我还有机会吗

一、从业经历

在干第二代ADAS产品时，造车新势力开始发力了，特斯拉、蔚来、小鹏的导航驾驶辅助把老板都看懵了，回过神来后，老板下令我们也要干自动驾驶。说干容易，但人从哪来呢？除了寄希望于镜花水月般的外部招聘外，只能先挖掘内部资源。而我就成了那个被挖掘的“资源”，转型做自动驾驶，直至今天。

二、转型源自焦虑

我是主动寻求的职业转型，而我转型的源动力就是焦虑——对传统车企未来的焦虑和对个人未来的焦虑。

1.   对传统车企未来的焦虑

对于传统汽油车来说，最强的技术壁垒就是所谓“三大件”——发动机、变速箱和底盘，大学车辆工程教授的专业知识绝大部分也都是围绕这三大件。

图 2   “三大件”

传统汽油车的竞争格局是：国外头部车企及供应商牢牢掌握了这部分核心技术，国内自主品牌们自研能力有限，基本只能选择与国际供应商合作，抱抱博世、大陆、采埃孚们的大腿。也正因为国外车企在核心技术上的绝对优势，它们可以毫无悬念地占据高端品牌定位，攫取绝大部分行业利润。

随着特斯拉和新势力们的兴起，智能网联电动汽车已成为绝对的行业趋势。在智能网联电动汽车的技术架构下，发动机完全消失，变速箱缩水为减速器，底盘降级为自动驾驶的执行器——传统车企的技术壁垒失效了。

1)   产品思维

中国的自主品牌，不管其自我标榜为正向研发还是逆向研发，开发汽车产品的底层逻辑都是——从市场中来，到市场中去。

图3   汽车产品研发V模型

这种逻辑下，汽车产品定义的基础是竞品对标，具体做法是基于汽车本身的产品特性（轿车/SUV、轴距等）划分细分市场，再从中找到目标细分市场及该市场中的竞品车型。

之后就是分析竞品车型的几何参数、功能配置、性能指标、成本等一系列数据，并据此定义自己的开发目标。在自己的车开发制造出来后，还会进行多轮次、多维度的竞品对标，以决定产品的研发状态是否可以接受。

传统车企也会做用户调研，但调研的结果并不专业，更决定不了产品定义的最终走向。

简言之，传统车企秉承的是一种“供给侧思维”，其产品定义的底层逻辑是复制及有限超越某一款市场上的成功产品，而不是去关心用户本身的需求。好比说考试的时候，大家都是抄前后座同学的答案，而不管答卷到底在问什么。

特斯拉和新造车势力崛起后，“用户体验”成了所有的整车企业都挂在嘴上的口头禅，汽车产品研发的底层逻辑已经转向——从用户中来，到用户中去。

欧阳修的《卖油翁》中有一句话——“我亦无他，惟手熟尔”，这句话似乎说明了只要长期重复干同一件事，就能把这件事干好。如果按照这个道理，那传统车企在用户体验上应该完爆新势力，因为传统车企拥有百年积累和千万用户，而新势力在几年前还一个用户都没有。但现实却打了传统车企的脸，无论是用户反馈还是专业测评，新势力们都在用户体验上完全打爆了传统车企。

传统汽车的研发模式重度依赖竞品对标，近乎完全脱离用户本身，或者说用户本身不配得到关注。就是这样的态度：喏，我只有这个，爱买不买！还打折？然后等着用户跪着接受。如果用户反馈了抱怨，往往还会落得个“用户使用不当”、“销售终端对用户教育不够”的嘲弄。这种不重视用户的低水平重复，哪怕再积累百年，又何谈“手熟”呢？

造车新势力们的互联网基因使它们普遍具有产品思维，懂得如何直面用户需求。从产品规划、产品设计到产品运营，它们全都是在“刻意练习”，即使一辆车没卖、一名用户没有，但还是在用户体验层面，轻易地对传统车企形成降维打击。以前跪着被动接受的用户，不仅站了起来，还获得了尊重和尊严，享受了尊贵车主的服务，自然乐得用脚投票。

2)   软件能力

• 第一步：博世、大陆等国际Tier 1基于BBA等外资大厂的项目需求首先开发量产；

图4   国际Tier1

• 第二步：博世、大陆等将量产技术引入国内，并向自主品牌车企进行推销；

• 第三步：自主品牌选择某家供应商，付出一大笔开发费，再根据其定义好的技术边界进行整车集成。如果需要修改供应商的技术边界，往往需要付出动辄上千万甚至上亿的天价的开发费用与时间成本。

• 第一个前提：自主品牌可以接受BBA等外资大厂在技术上的绝对领先，双方产品不构成竞争关系；

• 第二个前提：自主品牌产品迭代周期相对漫长，可接受国际Tier1的软件开发周期与成本。

新势力们学习特斯拉，一开始就选择不依赖Tier1，而是重点建设软件自研能力，毫无疑问建立了竞争优势。传统自主品牌们底子薄、包袱重，虽然也在努力转型，但软件短板的弥补尚需时日。

2.   对个人未来的焦虑

可以看出，智能网联汽车的技术架构远远超出传统汽车行业的知识体系范围。作为传统汽车人，我们必须面对自身知识结构上的严重缺失。

图5   智能网联汽车整体技术架构

1)   车辆关键技术

车辆关键技术指的是车端技术，可细分为感知、决策、执行三个部分，以及三个部分之上的系统设计，相对来说就是我们传统汽车人最熟悉的领域。

控制执行技术直接由底盘控制技术发展而来，目前为止仍然是传统国际Tier1（博世、大陆、采埃孚等）的天下，可以说是传统汽车行业最坚固的技术壁垒之一。

环境感知技术是自动驾驶技术真正的基石，如果没有计算机视觉和深度学习技术在近十年来的重大突破，就不会有自动驾驶的今天。环境感知技术的核心是算法与算力（AI芯片），是目前大量自动驾驶初创公司的发力领域，Momenta、地平线……这里云集了跨界而来的学霸与大牛们，是我们大多数传统汽车人的知识盲区。

智能决策技术的核心仍然是算法，其中有基于AI的部分，也有基于规则的部分。那些希望建立核心算法能力的传统车企，大都选择将智能决策中的决策规划控制作为切入点，试图自己把好控车控这一关。

基础支撑关键技术包括人工智能技术、安全技术、高精地图和定位技术和标准法规。

人工智能、深度学习、强化学习等就不再说了，这是完全属于跨界者的领域，需要编程和算法基础，需要大量的时间才能上手。

安全技术还可细分为信息安全、功能安全和预期功能安全，这里面功能安全其实是一项源自底盘/动总电子的传统汽车技术，也是令自动驾驶初创公司和跨界者面临的最头疼的技术壁垒之一。

但功能安全解决不了自动驾驶所有的安全问题，所以又出现了预期功能安全SOTIF。预期功能安全是一项全新的、专门针对自动驾驶的安全标准，截止目前，标准内容仍在修订当中。在预期功能安全领域，大家都是新人，传统汽车人有机会向这里转型。

信息安全和数据安全又是一个跨界而来的概念，传统汽车行业几乎完全没有这方面的能力和人员储备。近期，随着相关欧标法规的强制执行及未来国内法规的执行预期，传统车厂们纷纷意识到了自己的能力缺陷，开始从外面请各种外援帮助自己弥补短板。

社会上一直在营造“中年危机”的焦虑。作为一名年过三十的传统汽车行业老兵，比起对未知领域的焦虑，年龄焦虑无疑更为残酷：

• 我已经30+了，现在学习新知识还来得及吗？

• 我已经30+了，如果现在转型，那之前多年的积累不是白费了吗？

• 我已经30+了，上有老下有小，还有足够的精力去学习新知识吗？还有能力去和年轻人竞争吗？

图6   年龄焦虑

一句话就是，我还有机会吗？

而从更高维度看，汽车行业的变革同样属于制造业数字化转型的范畴。在十四五规划重点强调数字化转型的背景下，需要进行变革的绝不仅是汽车行业。而这么多行业需要进行数字化转型，必然面临着对现有数字化人才的抢夺，汽车行业能抢到的跨界人才将更加有限。

图7   数字化转型

两相作用下，汽车行业面临巨大的数字化人才缺口，但是人才的流动是滞后的，必然无法满足需求。因此，现有部分传统汽车人转型为数字化人才是必然趋势，我们更懂车，我们也会有机会。

2.   复合型人才的新需求

图8   智能网联汽车架构

在这样一种跨界融合的技术架构下，能够上下通吃，并且有一定专业特长和创新能力的“十”字型复合人才将会是新的人才需求。

那么是跨界者们更容易“向下层拓展”，还是传统汽车人们更容易“向上层拓展”呢？我认为答案是后者，这主要取决于以下两个因素：

• 学习资源

虽然现在的互联网上什么样的学习资料都能找到，但相较于软件行业的开源文化，汽车行业的敝帚自珍明显做得“更好”。因此，传统汽车人们更容易获取学习资源。

• 源动力

无论如何，这个时代已经给我们传统汽车打开了新的大门，我们需要做的就是下定决心，找准方向。种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。

1.   转型前期

2)   挑选专业方向

我在转型前期面临的一个很难的问题是选择哪个专业方向作为转型目标？

• 研发模式的变革

在传统汽车行业分工模式下，车企主要负责整车集成，一级供应商负责系统开发。因此，车企的研发队伍中最需要的角色就是DRE和整车集成工程师。

图9   研发模式的变化

在新的研发模式下，车企除了对接一级供应商外，还需要向下对接芯片、算法、硬件、软件等二、三级供应商，甚至更进一步，像特斯拉一样自研硬件和软件。这种研发模式下，车企研发队伍的组织结构必然会发生翻天覆地的变化。

图10   车企研发组织架构

• 找到自己的定位

为了提升转型的成功率和平顺性，可以参考“转行不转业，转业不转行”的原则。

2.   转型中期

到转型中后期，决定我们能否在专业上不断精进的最重要因素就是思想意识了。在这里不想谈什么“空杯心态”、“自燃型人格”等鸡汤话语，只想说我享受那种不断被新事物、新知识洗脑，不断破除既有能力圈的过程。

我很贪婪，还想继续。

五、总结

图片来源：

1）《隐秘的角落表情包》

备注：

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