文|财经大V
想想你的车能够自动接送你上下班，你可以在赶路途中学习、休息，你在上飞机时给你的车下达到机场接机的时间指令就能准时接机，等等诸如此类的科幻场景，未来或将能够成真，这就是智能汽车的无人驾驶技术！
周末特斯拉上海建厂消息刺激下，整个新能车产业链今天的表现都不错，作为全球领先的新能源车企，特斯拉被认为有可能颠覆传统的汽车产业，其提出的智能驾驶概念，也被认为是未来汽车的发展方向。
盘面上无人驾驶概念自8月份以来持续走强，板块内个股也同样轮流上涨，你方唱罢我登场。但回到现实中看，不论无人驾驶的未来前景如何诱人，但不得不承认在目前的阶段仍是停留在概念上，真正实际应用并实现量产还有很远的路要走！
其中最关键的载体—汽车—如何能够承载这样的概念，是无人驾驶能否真正实现的决定性因素！
按照对未来无人驾驶的设想，未来的汽车可能会颠覆传统意义上的机械产品，而是成为一款巨大的电子产品，或者可以说是个大手机！
就目前汽车产业的发展动向来看，全线意义的汽车也正在往电子产品不断的变异，特斯拉Model 3，成本约为3万美金，其中”三电”约为9000美金，Autopilot硬件成本为9000美金，剩余部分成本不到1.2万美金，钢/铝板厕身其间，日渐尴尬。因为，电动化、智能化和网联化的基础是电气化，所以，若要真正实现无人驾驶，实现汽车的万物万联，必须要从机械产品高速向电子产品演进！
无人驾驶载体必须是新能源智能汽车
2013年，一辆普通汽车上面，有550颗芯片，2016年这个数量到达了616颗。
然而，对于特斯拉而言，仅仅是一个电机控制器模块，就拥有84颗IGBT芯片。
2017年，一辆普通的燃油车，电子零部件的成本已占到整车的35%；到2020年，这个比例将会超过50%。
对于一辆普通的汽车，芯片的采购成本约为350美元，插电式混合动力汽车，单车芯片成本则为600美元，纯电动汽车，单车芯片成本要达到1000美元！
以特斯拉为例，其车载AI处理器Drive PX 2的价格为2500美金，还不包括用于通讯的基带芯片，用于处理大量数据的memory芯片。
而要实现真正的无人驾驶，强大的数据运算能力是必须要具备的！
而能够支撑这样天量的运算并瞬间做出处理方案，所需的动力无疑同样非常惊人，对比下比特币的矿机吧，需要专门的高配置电脑24小时不间断运算，而这样的矿井需要的电力是多么的惊人！
另外从输入功率角度看，特斯拉电机的峰值功率高达310kw，假设车内的电压为220V的话，产生的电流将达到1409A，这需要多么粗壮的铜线，以及需要多么恐怖的散热，毫无疑问也是极度危险的。
而且，通常情况下，车内电压只有12V。毫无疑问，这是通往电动化世界最基本的挑战。
于是，强大的功率半导体开始大规模地进入汽车世界：把直流电变成交流电，交流电变成直流电，以及提高或降低电压，包括通过并联的方式减小电流。
所以，能够承载无人驾驶的智能汽车，天然的排除了传统燃油车，必须由新能源车代替！
如何翻越汽车智能化进程中的三座大山
如上所述，无人驾驶的载体必须是新能源的智能汽车，而对于整个汽车产业而言，通往智能化的进程，必须要翻越三座大山。
1、重构汽车电气化架构。尽可能地降低电流传输路径，减少线束使用量；尽可能地减少数据传输数量，降低芯片的运算负荷。电气化革命是电驱动的基础。以博世发明的CAN总线系统，作为旧有的和曾经发挥过重要作用的电气化架构，亟需有新的突破：以原有的线束为主的，变革为强弱电混合，结合传感器、处理器和线控执行机构，能够传递电流和数据流，又不会轻易被黑客攻破的新一代电气化架构。
2、电动化。替换传统动力系统，搞定“三电”系统，搞定底盘、车身、转向、制动等领域的线控。在性能和价格上，要能够PK掉内燃机、变速箱和邮箱的组合。
3、智能化。在全新电气化架构，和驱动、底盘、车身、转向、制动控制的电子化的支撑下，在三个方面展开智能化工作。A、在操控上从ADAS向自动驾驶演进。B、在娱乐和服务上开发车载OS。C、在更新和迭代中具备整车OTA功能。
如何翻越这三座大山，研发人员构成毫无疑问要发生根本性变化！
必须要在原有的以硬件工程师为主的团队中，增加3个强有力的工种，这些工种，将决定未来汽车产品90%上的创新。
1、强有力的电气化团队。这个团队必须同时拥有强弱电工程师，有懂强电的人，也有懂半导体和微电子的人，搭建优秀的电气化机构。
目前在汽车制造领域，整车企业能胜任AutoSAR、VCU工作的人才异常稀缺。更多的是沿袭供应商提供旧有电气架构，难以更新，难以提升，极大制约了在此基础上电动化、智能化和网联化的效率。
2、强有力的“三电”团队。
3、强有力的智能化团队。包括自动驾驶人才，优秀的软件工程师。主要来自于科技公司。
对此，汽车行业准备好了吗？
非常遗憾的告诉大家，并没有！！
至少就目前为止，1和3的痛点并未能够解决，主要还是因为过去的20年汽车产业并未储备足够多的尖端电气电子工程师，而机械工程师则在机电一体化方面缺乏足够的危机感。
综上所述，真正的无人驾驶囿于当前技术及知识储备因素，在最关键的载体—智能汽车—领域尚未形成真正的准备，而未来汽车成为真正的电子产品也就是个大手机，仍有非常远的路程要走。
