创新思维之数字化转型 – 汽车软件开发困局（四）

在之前的文章，我们讲到了，在汽车软件的转型过程中，亟待解决的四大方面痛点之文化思想层面的冲突（创新思维之数字化转型 – 汽车软件开发困局），人员技能转型（创新思维之数字化转型 – 汽车软件开发困局（二）），和管理流程（创新思维之数字化转型 – 汽车软件开发困局（三））。今天来谈一下车企面临的成本管控方式的问题。

做过汽车Tier1供应商的小伙伴，我相信都经历过那种血淋淋的汽车零部件的商务 价过程 – “没有最低，只有更低”。最后的后果，不管你是否相信，会是产品质量的丧失。这从一个维度，充分反映了目前传统OEM主机厂的思维定势：一辆汽车的功能决策，更取决于零部件的价格。在过去以机械结构为主的汽车中，这个做法可以理解。但是，随着软件驱动汽车的发展，如前面几篇文章所述，全生命周期的成本的权重要远大于目前单件成本的争夺。对比来看，在新势力造车的蔚小理中，交付让消费者眼前一亮的功能却被视为更为重要的决策依据。

在零部件采购中，这种“砍到骨头”的低价策略，会带来负面影响。工程师们，不管是来自供应商或者OEM主机厂，会不断地降低处理器的算力，内存，通信带宽等关键计算资源，从而降低硬件成本。如此一来，却对软件带来根本的损害及不可预测的后果：

图1 全生命周期成本

这里，我们并不是强调传统的Cost Per Unit的成本管控不重要。我们强调的是全生命周期的成本概念。如图1所示。所以，在评估零部件的单件成本时，除了零部件相关成本之外，必须考虑其带来的项目延迟风险，产品上市窗口，工程成本，调试成本，售后服务成本，代码复用以及未来新的销售收入增长的机会成本。

消费者需求的多样性和定制化的诉求，驱使主机厂在配置上形成不同的配置版本，产生不同的汽车Variant。以“简单的动力系统控制的应用功能来讲，会有3488中不同功能配置”（注：来自Manfred Broy）。而目前的奢华车，基本配备120个左右的ECU，简单的“有”或“没有”的配置，会有2120种Variants，供消费者选择。除了市场和用户的驱使，在整车长达10~15年的生命周期内，各种小改款，中期改款，大改款，VAVE层出不穷，同样结构的ECU，会有不同的FIT，FORM，也可能预装了不同的软件版本。如此众多的Variant，需要巨大的验证与确认工作，必将产生庞大的汽车工程成本。同样，庞大的汽车Variant，也对售后服务的备件，服务技能和召回预算形成巨大的压力 。

汽车行业的“赖特定律”（注：莱特定律由美国航空工程师西奥多·赖特在1936年提出，他将制造效率和制造经验联系起来，其核心是每生产一定单位的产品，其制造成本将下降恒定的百分比）指出，“单个型 的汽车产量每累计增加一倍，成本的价格就会下降15%”。这终将会驱动硬件的标准化，降低汽车的Variants，从而降低汽车工程成本；功能的差异化实现，则更多地通过软件来竞争。

图2 某品牌汽车OTA升级新闻

然而汽车软件带来的成本增加，将越来越显现。如何管控软件的劣质质量成本，将成为摆在每一位汽车从业人员面前的一道关卡。图2是关于某品牌汽车的OTA升级的一则新闻（德国《汽车与体育》(Auto Motor und Sport) 道），12小时的升级过程，7.5小时的软件安装过程。按4G 速计算，升级包高达30G，单车流量费将高达三位数。更令人大跌眼镜的是，电池电量居然被耗光，这让消费者情何以堪？

汽车工程成本的另一个维度，是汽车软件的Variant。传统的ECU零部件，在整车的生命周期内，会有不同的FITs，Form等。但是，不同外观尺寸的ECU与ECU之间的软件差异可能不超过10%。不幸的是，因为软件的不重用性以及单位硬件成本的管控理念、采购理念，导致软件很难从一个ECU很快地移植到另一个ECU。这使得大部分软件不得不被重写（据德国汽车工业提供的数据，大部分软件的改动其实只有10%的差异性。）。随着车子智能化的发展，底层硬件的通用化，软件重用的趋势是必然。如此一来，软件产品的观念（见图3示例图）急需在整车厂建立并实践。

图3 软件产品概念示意图

写在最后

SDV,软件驱动汽车，毋庸置疑，已经是实实在地摆在每一个组织，每一位汽车从业人员面前的课题。尽管汽车软件，相对硬件而言，体量仍然渺小，其在成长的道路上需要“水”，“土壤”和“阳光”，需要企业管理者和每一个汽车从业人员的爱护和浇灌。但是，面对这个汽车产业这个百年未有之大变局，软件必将撬动整个汽车的产业链，在汽车生命周期的各个环节，如图4所示，产生新的价值，驱动创新与再造。

图4 汽车生命周期生态链

只有这样，才能构建软硬融合的产业生态，让智能汽车，乃至自动驾驶技术越走越远。