“在不增加额外成本的情况下，提高性能。”这是几年前特斯拉CEO马斯克经常提及的一句话。某种意义上，这是硬件预埋+软件收费的最关键前提。
由于传统汽车更多是以硬件作为成本核算机制，直接导致过去几十年，消费者需要为新车增加功能而为昂贵的选装硬件付费，彼时，软件只是其中的打包部分，基本上不太清楚如何计算成本。
与此同时，不少特斯拉的研发高管也曾提及，之所以选择基于纯视觉的方案，是因为现有的其他自动驾驶感知硬件，还不足以满足特斯拉的短期要求，比如，激光雷达的高成本、毫米波雷达的低分辨率。
相应的，特斯拉在几年前着手自主研发芯片，目的就是为了通过特定于视觉处理的集成电路(ASIC)来执行高效的视觉人工智能计算。
按照马斯克最新披露的数据，基于目前Model 3/Y搭载的周身8个摄像头，可以实现同时以每秒36帧的速度标记视频。“目前，全球还没有任何一个可采购的工具可以实现类似指标，这就是我们自研的高效自动化标签工具。”
马斯克认为，特斯拉不仅仅是一家电动汽车制造商，从长远来看，人们会认为特斯拉是一家人工智能公司。而人工智能的主要体现，就是特斯拉准备“抛弃”车上搭载的唯一一个毫米波雷达，仅保留摄像头和超声波传感器。
从特斯拉北美官 最新展示页面可以看到，FSD的介绍仅仅保留了视觉和超声波传感器部分，此前的毫米波雷达性能展示信息已经被撤掉。
一、软件盈利最大化前提是什么？
成本，是马斯克首要考虑的问题。
据一些知情人士透露，与特斯拉过去外部采购的Autopilot V2.5核心硬件相比，自主研发的FSD芯片，成本并没有太多的增加（全周期成本反而是下降的）。但视觉处理性能大幅提升10倍至每秒2000帧，同时提供了备份冗余能力。
“我们基于人工智能的软件架构越来越依赖于摄像头，以至于雷达比预期更早变得不必要。”马斯克在最新的一季度财 通气会上表示，我们的FSD团队正全力开发一款基于纯视觉的自动驾驶系统，并已经准备好首先在美国市场进行系统更换。
这主要得益于过去几年时间，特斯拉通过数十万车主在北美道路上行驶采集的真实数据，不断反哺给后台神经 络训练机器来处理大量的视觉图像。（而在全球其他市场，短期内不太可能实现）
从成本核算角度来看，通过向外部采购不同的传感器，意味着增加额外的成本；而如果基于纯视觉技术路线，摄像头本身是三种传感器中成本最低的，同时还可以进一步摊销庞大软件团队的研发成本。
对于HW3.0，马斯克曾在几年前的一条推文中称：“所有正在生产的汽车都具备了完全自动驾驶所需的所有硬件，包括计算和其他硬件。”同时，通过让用户购买全自动驾驶（FSD）软件包，获得HW2.5到HW3.0硬件的升级。
这背后，很简单的逻辑就是尽最大可能把硬件成本摊到软件上去。同时，通过软件收费模式，实现对未来软件盈利模式的最大化转移。
一些第三方机构认为，特斯拉之所以为Model 3（相对于Model S，Model 3是适中价格的走量车型）自研芯片，主要目标就是降低自动辅助驾驶系统的成本。
此前，System Plus公司曾做过估算，HW2.5（英伟达芯片+英飞凌MCU），成本在280美元左右。相比之下，基于两颗自研SoC的HW3.0，成本下降到了190美元。
如果考虑SoC的设计/流片成本（理想状态在1.5亿美元左右），在组件定价和年产40万辆的情况下，特斯拉可以在4年内收回投资。
而在高工智能汽车研究院看来，软件定义汽车的落地，会经历几个不同的阶段。第一阶段，就是通过最低成本的硬件预埋，将传统选装模式升级为软件付费模式，从而在财 中进行体现。
比如，小鹏汽车的XPILOT3.0采取的也是硬件+基础功能预埋，更多功能软件则采取订阅及升级服务（比如，标准终身服务：￥36000；消费者在车辆交付前订阅则是优惠至￥20000；年度服务：￥12000/年，连续订阅三年后可享终身服务）。
在今年的一季度财 中，小鹏汽车首次将“软件收入”计入营收，为8000万元，表面上看，这一营收贡献的绝对数额并不大，仅占当季总营收的2.71%。但软件的毛利率足以让资本市场产生巨大的憧憬。
此前也有机构对特斯拉的软件收入进行过测算，数据显示，2019年预计特斯拉通过销售FSD软件包实现了14亿美元左右的软件收入，软件业务的毛利率可能高达80%，对当年的公司整体毛利率贡献了约400个基点（也就是4个百分点）。
而从财 的递延收入计算，特斯拉预计2021年将计入11亿美元的递延软件收入，到2022年将增至15亿美元，这是特斯拉的实质性高利润收入，也大致反映了未来软件对于汽车制造商运营收入的高贡献率。
与此同时，马斯克告诉分析师，他认为特斯拉的软件收入证明了该公司股价过去一年的大幅上涨是合理的——如果说还有什么不足的话，那就是价值还是被低估了。
而现阶段，特斯拉无论是增加4D成像雷达（改善传统3D毫米波雷达的分辨率性能）还是采用激光雷达方案，都是增加额外的硬件成本，同时对于过去几年积累的视觉深度学习软件能力来说，并不是加法效益。
二、硬件如何实现最大化成本控制？
站在特斯拉一边的，还有英伟达首席执行官黄仁勋。
此前，黄仁勋预测，未来四年内新车以成本价销售将不再是“天方夜谭”，因为利润将主要来自软件。做出这个预测，是因为英伟达和梅赛德斯·奔驰达成了“共同打造一款全新的软件定义汽车”的战略协议。
梅赛德斯·奔驰去年在全球销售了近240万辆乘用车，超过43.8万辆商用车。过去，这些豪华品牌都是新技术的第一个吃螃蟹的角色，但大多数这些技术或者功能仅仅搭载于顶配车型。
传统商业模式下，汽车制造商更强调“差异化营销”，通过不同的车型价位和功能清单去满足不同的用户需求和购买力。
未来，梅赛德斯·奔驰希望做出彻底的改变。该公司CEO表示，“我们计划从2024年开始，旗下品牌所有车型都将具备运行不同软件的能力。将自动驾驶硬件预装到新车，就像制造带轮子的智能手机。”
在黄仁勋看来，用户未来最看重的购买因素是不断迭代升级、不断增强功能的软件。是否有可能对新软件有期待并在使用后感到满意，这意味着商业模式将从根本上发生改变。
如何去计算软件带来的新价值？
如果一家汽车公司每年生产1000万辆汽车，并以成本价出售，在软件方面有可能产生5000美元的利润，那一年就是500亿美元。
黄仁勋表示，这对整个行业来说是件好事。“毫无疑问，实现这种转变的公司将获得丰厚的回 。”大量的用户体验、性能和功能都将通过软件实现，这已经是毋庸置疑的趋势。
而在硬件层面，对于主机厂也提出了新的要求，就是简化现有的平台数量，并且在供应链体系上简化层次（比如，与芯片厂商直接合作），尽最大可能加强自研比例。
比如，宝马汽车宣布将于2025年推出一款全新的电动汽车架构，同时支持使用汽油和柴油内燃机的车型，以及包括插电式混合动力车。
该架构将提供后轮驱动作为标准配置，并逐步取代宝马现有的两大平台架构，包括UKL小型平台（紧凑型车和Mini）以及CLAR平台（大部分的宝马车型）。
而在智能化方面，新平台还将拥有“全技术堆栈”，可根据不同地区进行调整，允许对操作系统进行定制，以适应市场的不同需求和数字生态系统。
按照计划，未来宝马的新车型，将允许用户在车辆出厂后订阅特定的软件功能，相关的硬件已经提前预置，用户在购买新车后，可以随时选择激活，比如加热座椅或高级驾驶辅助系统。
此外，宝马在一些特定功能上，还准备推出三个月的免费试用期，“在不久的将来，我们将不仅能够增加更多的功能，也可以为用户提供更多的灵活性选择。”
宝马此番发布的新平台战略，和此前大众集团的方向出奇一致。目的只有一个：尽量简化传统整车平台的差异化，并强化汽车电子+软件的平台中心战略。
比如，大众集团未来战略级车型将采用全新的Trinity EV项目，吸取MEB EV平台的一些成功元素，但彻底打破平台的传统属性：从过去围绕底盘+动力系统转变为以电子+软件为中心，从而适配不同的底盘和动力系统。
为了实现这一目标，大众集团改变此前的多平台战略（比如，MEB、PPE等等），而是采用一种“几乎适用于所有车型”的核心基本架构。
这个名为Scalable System Platform（可扩展系统平台，简称SSP）的新平台，将以汽车电子、软件和计算机系统为核心，未来多元化的动力系统将可以灵活地与这个架构进行模块化组合。
为每一辆汽车制造尽量多的相同硬件，一方面简化了制造过程，而且增加的数量通常会降低这些组件的单个价格。同时，主机厂通过对预期的软件购买率、价格和前期硬件成本的核算，有机会实现利润最大化。
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