蔚来的“笨功夫”_风闻

作者 | 德新

编辑 |王博

不做逆向工程

蔚来的科技创新日NIO IN（NIOIN）是一个回文。

就是你从左往右或者从右往左拼写，它是完全一样的。

为什么要办NIO IN？也可以理解为，蔚来的另一面。蔚来的品牌以服务好被许多人认知，蔚来也极度渴望展示它关于「硬核、科技、自研」的另一面。

NIO IN当天一开场，李斌就提到，「很多人一说蔚来，口碑就是服务好，其实我对这个一直都不是那么服气。老说我们服务好，显得好像蔚来的技术投入不太够。」

2014年蔚来创办时，李斌就定下来「不做逆向工程」。蔚来的目标是要做一家具有底层正向研发能力的世界级车企。

所以在初创的几年，李斌和秦力洪每年都出国很多次，去美国硅谷、德国慕尼黑、英国牛津等地招顶级的人才。最高峰，2017年的时候李斌和秦力洪出了17趟国，两人也飞成了航空公司的终身白金卡。

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在造车近9年之后，蔚来已经全面涉足12个大类核心关键技术的自研，包括：

智能驾驶

智能座舱

智慧能源

全景互联

整车全域操作系统

芯片和车载智能硬件

车辆工程

电池系统

电驱及高压系统

智能制造

人工智能

全球数字运营

广泛涉足多品类底层技术的自研，也给蔚来的效率带来了极度的挑战。

目前蔚来的单季研发投入大约在5亿美元级别，是特斯拉的一半（有时还多），但超过大部分国内车企。

李斌说，蔚来基本上保持了单个季度营收20%的费用作为研发投入，这是当前蔚来能承受的边界之内，也是为了参与下一阶段智能电动车越来越激烈的竞争之必要的基本保障。

蔚来广泛涉足自研，有众多的原因：

比如，市场上无法买到。2015年，蔚来按照最早的产品定义，开始在市面上寻找高性能的电驱产品，但因为当时的供应链环境无法买到，蔚来随后组建了自己的电驱团队，也就是现在的XPT。

又比如，通过研发降本提高毛利。蔚来研发第一颗芯片NX6031就是这样一个案例。在蔚来NT2.0上采用的激光雷达原本使用FPGA（一种可编程的计算单元，以极高的灵活性著称）的主控芯片，FPGA芯片的成本较高。因此，蔚来自研了第一颗主控芯片，「一个比过去能省大几百块」。

在传统的汽车供应链中，大型Tier 1（一级供应商）往往投入巨额资金在少数专门的品类上进行深入研发，因此大型Tier 1往往掌握一类或几类零部件的关键技术，而主机厂主要负责产品定义和集成开发。过去一部分主机厂，甚至被认为是「品牌机」的组装厂。

而在特斯拉、比亚迪开启垂直整合模式之后，蔚来的全面自研，也创建了一个跟过去的汽车供应链完全不同的样本。

首颗芯片年省数千万

芯片和车载智能硬件，是李斌在NIO IN「蔚来技术全栈」环节介绍的第一个自研的品类。

蔚来第一颗代号NX6031的自研芯片，是一颗激光雷达主控芯片。这颗芯片预计从10月份开始，将随图达通的激光雷达量产，并全面搭载在NT2.0的车型上。

蔚来的自研芯片团队组建约有2年时间，分布在2个国家6个城市。NX6031是这个团队第一次交卷。

为什么会从激光雷达芯片开始自研？

李斌介绍，渊源是芯片团队组建之后，当时内部在分析车上什么东西贵了，后来定位到了激光雷达内原来的FPGA芯片上。

蔚来NT2.0车型，选用的图达通猎鹰激光雷达采用了相对独特的技术路线，其采用1550nm的激光源，加上转镜与振镜组合的扫描方式，探测距离最远可达500米（针对10%反射率的物体有效探测距离250米）。

技术路线的选择，也决定了这个产品会有较高的计算处理需求。

来看看NX6031的具体参数：

采用8核64位处理器，并且加配8通道9bit的ADC，采样率高达1GHz，可高效捕获激光雷达传感器的原始数据，还为激光雷达降低50%的功耗；

通过对点云处理延迟的优化，其每秒点云处理能力达到800万点，并可同时接收原始数据和点云数据，为整个系统提供更好的数据闭环迭代；

基于芯片的强大处理能力，辅助驾驶系统定义了更加丰富的点云特征，进一步提高感知系统的精度和可靠性；横向120度、纵向9.6度的有效ROI覆盖以及8回波处理能力，也使辅助驾驶系统可以支持更复杂甚至恶劣的行车场景。

对用户来说，简单讲，功耗降低可以让激光雷达的发热量更少，这颗头顶的激光雷达运行起来可能会更安静；点云处理能力的提升，则让激光雷达看到更多的环境信息，让辅助驾驶系统更安全。

李斌的评价是，「不能说这是业界最顶尖的芯片，但肯定是业界最好的激光雷达主控芯片」。

更重要的是，「它确实可以省不少钱，一台车省大几百。」

假设按照一台车省500元的BOM成本计算，以一年的周期20万台NT2.0的车计算，省下的BOM成本合计1个亿。

 造芯的长期思考

激光雷达芯片的开发，实际上蔚来芯片团队「小试牛刀」，没有占用太多的精力。

目前芯片团队的主要精力，投入在采用更高工艺制程的先进芯片，比如自动驾驶芯片。

2022年蔚来的第三季度财报会上，曾经第一次公开谈到智驾芯片，李斌称「进展非常顺利」。内部认为，「做自动驾驶芯片，不像做通用芯片那么难。结合算法来定制芯片，效率会更高。」

今年8月份，蔚来管辖智能硬件的副总裁白剑进一步提到了芯片的进展，「 未来一两年内，AD芯片为首的一些关键芯片也会自研量产。」

关键词在「量产」。

计算机科学家Alan Kay在1970年代曾经说过，那些真正在意软件体验的人应该设计自己的硬件。这句话后来被乔布斯发扬光大并广为流传。苹果、华为、特斯拉等，都是这一思路的深度实践者。

李斌说，「如果不能够软硬件一体化地深度思考、深度优化，体验是不可能更好的。」

在自研芯片之前，蔚来也已经大量介入自动驾驶、智能座舱以及车身电子的硬件开发，比如基于Orin的超算平台ADAM，比如采用了纯圆AMOLED屏的NOMI Mate实体智能语音助手。

蔚来是第一批宣布搭载Orin并且探索自研域控的车企，蔚来还是目前市面上唯一一家拍板使用4颗Orin芯片的车企。

蔚来独特的4 × Orin选型，也有非常独特的用法：

其中两颗作为智驾系统的主控芯片；

第三颗用作群体智能，用车队分布式计算的方式来做路线安全性的验证；

第四颗作为安全冗余备份，然后蔚来在ADAM超算平台内做了一个高带宽的跨域互通，带宽达到16GB/s，可以使用一部分的智驾域算力供座舱的DMS（驾驶员状态检测系统）和OMS使用。

蔚来的智驾传感器采用了7颗800万像素摄像头，4颗300万像素摄像头的布局，这些高清摄像头产生的数据量庞大，而单颗Orin上带有的编码器数量有限，蔚来曾经表示只有4颗Orin才能将原始的数据编码保存下来。

无论是从摄像头、激光雷达的选型，4颗Orin的应用，还是自研激光雷达芯片，都可以看出蔚来从前端感知到整个方案的安全性验证，都是选择了高性能的路线，是「大力出奇迹」一派的代表。

而自研电驱、电池、芯片，除了满足性能和体验的要求，也有望改善蔚来的毛利。

「不是为了先进而先进，提升性能的同时，成本是很重要的考虑。蔚来从长期思考的角度，就是用近期的研发投入换长期的毛利，这是另外一个底层逻辑。」李斌说。

蔚来预估，今年三季度的毛利将回到两位数的水平；并希望在2024年Q4，实现蔚来品牌的盈亏平衡。

下「笨功夫」

这次NIO IN发布会，外界绝大部分的关注点都落在了芯片、自动驾驶，以及尤其是蔚来手机上。

作为一家创办才不到9年的车企，蔚来涉足了太多领域的底层研发。

一些技术实际上并没有那么受到关注，却相当重要，比如NIO IN上提到的整车全域操作系统天枢SkyOS。

天枢SkyOS包含了从用户应用到中间件、操作系统内核、虚拟化Hypervisor在内的多个层级。

按照不同的应用需求，它的内核又分为多个层级：

SkyOS-L是一个轻量化、高可靠、高实时的操作系统；

SkyOS-M是高安全、高可靠的实时操作系统；

SkyOS-R是面向复杂丰富的应用场景的高性能操作系统，比如智能驾驶；

SkyOS-C这个复杂操作系统是根据安卓定制的，用于座舱等场景。

这几年，行业内关于整车操作系统的讨论非常多，甚至对于整车操作系统的定义，各大车企还未有统一的共识。但实际上行业内，能展开叙事的并不多，蔚来这次提供了一个相对完整的框架思考。

李斌说：「我想这张架构，能够给到行业很多的启示。最终的整车操作系统，可能大家没有办法统一语言，我觉得这个基本上能够给大家一个方向的参考。」

目前在前两代技术架构NT1.0和NT2.0上，蔚来量产了天枢SkyOS的部分框架，蔚来正全力以赴开发NT3.0的平台，将实现SkyOS的全功能量产。

蔚来广泛涉足技术自研和重资产的运营，始终有不少争议。

但李斌坚持认为，蔚来之所以是蔚来，它既有短期的压力，但也有长期的希望。

「它底层的原因在于，我们下的是笨功夫。不是每个中国企业都应该下快功夫，应该有一些中国企业愿意下笨功夫，并且能从市场中获得回报。」