只有全栈自研，才能造好智能车？

闭门造车，在智能汽车时代重出江湖了。

2022年，中国智能驾驶产业已经进入了发展的深水区，在L2智能驾驶赢得更大规模化量产的前提下，实现L2+/L3级高阶向上的突围已经成为了各大企业竞争的重点。但为了标榜自己的技术独占性优势，越来越多的车企自称是“全栈自研”。

全栈自研，最早出自Facebook一位工程师提出的一个概念，指的是一个软件工程师不能只会写客户端的代码，也应该会开发服务器端的应用程序，最好是个有全局视野的多面手。在汽车行业中，通常被指代为由车企自主进行研发，而非与供应商进行合作。

表面上看，“全栈自研”就是一家车企研发实力的体现，有的车企号称软件全栈自研，也有车企号称是硬件全自研。归根结底，那都是为了博取用户对自身研发实力建立信任感的话术。此外，诸多号称自研的车企，实际上还是供应商的方案，只不过是“黑盒”交付变成了“白盒”。回到智能汽车这一品类中，我们常说的是：“药好不好，不能看广告，而要看疗效。”

并不是每一家标榜自研的车企，都能像发布会PPT上所宣传的那样，按质按量按时完成产品和功能的交付。越来越多的车企在“全栈自研”的口号中迷失自我，大量人力和财力的投入到头来却无法完成技术落地，陷入闭门造车的新陷阱之中。

专业的事，应该交给专业的人

曾有汽车行业内人士如是评价道：“选择劳师动众全栈自研，固然可以保住灵魂，但若是苦心孕育出来是个痴傻小儿，那便是满盘皆输，再无翻身之日。”

在经过几年的艰难探索之后，有越来越多的主机厂开始认清了自己的能力边界，因而，不再一味地追求“全栈自研”，而是希望掌握全栈能力，即“全栈可控”，核心目标是确保供应链的完整性和安全性，而非替代供应商。

百度的高管就曾表示，综合软件、软硬一体、数据驱动三个因素来看，真正能够全栈自研智能驾驶的车企少之又少，未来绝大部分车企需要寻求合作伙伴长期合作。

把专业的事，交给专业的人，是岚图与百度的共同选择。在新款岚图FREE上，就搭载了Apollo Highway Driving Pro方案，实现高阶智能驾驶功能。这也是百度Apollo首个智驾方案的量产上车，岚图自然也就成为了Apollo最新一代技术的载体。

与号称自研的造车新势力不同的是，百度走的是技术赋能的打法。

几乎所有全栈自研的车企，都是从基础的ADAS探索到更高阶的L2，尚未得到大规模验证就开始继续往L3的边界疯狂试探。但岚图所搭载的Apollo智能驾驶系统，是行业首个L4级智驾辅助技术赋能L2+级的量产产品。其底层技术 Apollo OS、软件框架、部分感知模型都源于 Apollo 自研的 L4 级智驾辅助技术和算法，这背后蕴藏着百度十年的智驾技术积淀。

这就好比，一位是转行做厨师的新人，通过集训学会了几道拿手的好菜；另一位则是十年资历的老厨师，有着各大菜系的烹饪经验。现在，则让他们同时制作一道家常菜。

从功能层面看，在Apollo Highway Driving Pro的加持下，岚图FREE实现了高速领航辅助、智能泊车、城区辅助三大核心能力——基本已经跻身智能汽车第一梯队中。

从官方给出的数据来看，百度Apollo对系统可靠性颇为自信。在高速领航辅助场景中，新岚图FREE能实现自主变道成功率大于99%、百公里接管次数小于1次、匝道场景（出、进、通行）成功率大于95%的表现。

在智能泊车场景中，新岚图FREE能够做到：泊车高频车位成功率大于99%（包括标准划线车位，无线垂直、平行空间车位），常见车位泊入时间小于45秒。按照官方的说法，新款 FREE 基本可实现常规车位“一把进”。

与新势力加速扩张功能的边界不同，Apollo的方案中走的是逐个场景攻破的路线。在体验上拉开差距，而非单一地追求速度。

比如，高速领航场景中，新岚图 FREE 还能提供“智能休息区提醒”功能，能够根据剩余里程、电/油量以及驾驶员状态进行综合判断，给出服务区进入提醒。在行业卷出新速度的时候，岚图依旧保持自己的节奏，把用户体验优化和需求满足放在第一位。

再比如，更高频的城区辅助场景中，如果面对加塞场景，车辆处理不够柔顺，驾驶员会更加担心发生追尾事故，从而降低安全感和使用频次。而新岚图FREE更注重安全，可实现多级跟车距离调节、加塞应对、障碍物避让等功能。更柔和的纵向控制、更稳健的横向控制能力，让有效缓解用户在城市用户场景中的焦虑。

智能汽车赛道，分工逐渐明确

自研的“研”，在汉字里就是“研磨”的意思。它与你投入的时间、资金和资源有着直接的关系。但由于智能驾驶、智能座舱本身系统复杂、集成度高，只凭企业单打独斗难以在成本、规模和用户体验上取得平衡。最后，自研的成本投入反而成为了用户的“隐形消费”。

因此，不少汽车业内的专家呼吁用大生态取代“闭门造车”的小圈子。在清华大学汽车产业与技术战略研究院院长赵福全看来，汽车智能化产业链公司必须保持开放和同创，未来的创新，闭门是没有竞争力的。

究其根本，如今的智能汽车的产业链上，车企与科技公司之间的分工逐渐明确。但需要注意的是，这里所说的分工，并非延续传统的买办模式，更不是代工厂模式。而是车企与科技公司之间各取所长、互相成就。

岚图与百度的合作，就是最好的例子。2022年4月15日，岚图汽车与百度签署战略合作协议。根据战略合作协议，双方将在智能驾驶、智能座舱、智驾仿真云、汽车安全、智能地图等业务领域展开优先合作。这意味着，从签约到落地，双方仅仅用了一年多的时间。

一方是中国“造车新势力”，2018年创建的岚图汽车，充分整合了东风公司超过52年的造车技术和优势资源。另一方是“自动驾驶界的老司机”，百度Apollo自2013年研发自动驾驶以来，现已成为全球最活跃的自动驾驶开放平台。

“战略合作”、“强强合作”的新闻这两年层出不穷，但真正能够量产交付的案例屈指可数。这与双方之间的信任程度，有着直接的关系。

举个简单的例子，很多车企与供应商，会因为数据的归属权问题产生纠纷和争议，也是导致合作进程缓慢的最常见原因。但实际上，就凭大部分主机厂的水平，哪怕把数据都给他们，他们也没能力用起来。而供应商也不需要所有的数据，往往最需要的只是那些系统边界的corner case。最终，合作没办法实现1+1>2，那就是失败的结果。

从岚图的身上，我们已然看到了1+1>2的结果。除了智能驾驶的升级之外，岚图还与百度在人工智能大模型研究上进行合作，成为百度文心一言首批先行体验官，双方的合作也从智能驾驶延伸到智能座舱。

上半场苦练内功，下半场要拼效率

由于当下内外部激烈的市场竞争，留给车企反击和试错的时间越来越少。为了在下半场的淘汰中取得一席之地，车企们必须把研发、产品、组织和运营的效率一并提升到新的高度。

卢放曾多次公开谈及岚图的“效率”执念，他所说的效率在于价值改善，从电池拓展到整个体系。他还表示，过去三年岚图完成了0-1的构建，下一步就是“复制”。新岚图FREE是复制与攀升的过程中，岚图推出的首款产品，恰如两年前新车上市一样，正在冲击浪潮的“排头”。

首先，在补齐智能化的板块之后，岚图的产品阵容全面铺开，并摆出了冲击“排头”的架势。2023年下半年，岚图汽车将在“三年三品类”的基础上，推出“新岚图FREE”、“追光PHEV版”产品。届时，岚图产品谱系将拓展到4款，用包含多种技术路线。

在此前连续4个月3000辆以上的销量中，约60%出自岚图梦想家。下半年，随着岚图追光逐步上量，以及新款岚图FREE加入，预计岚图销量将呈阶梯性增长。岚图希望9月销量达到5000辆左右。

“我们希望是跨越式发展，但是在大环境下，还是趁着这个机会把内功练好，把体系、组织流程、观念思路等练好，实现比去年翻一倍、翻两倍，这是我们所期待的。”卢放说。

其次，在组织架构和用户运营的补齐。岚图汽车当前正在推进组织变化。卢放介绍称，我们就一定要从变化之后的形态去思考，现在需要跟用户的联系更紧密。拥抱用户也是岚图汽车作出的选择。卢放称：“我们需要从组织、结构上去提高拥抱用户的效率。比如我让研发、营销和商企成立一个联合小组，去做用户体验。”

最后，作为国企改革的一个样本，岚图也正在努力推进IPO。去年，岚图宣布完成A轮引战融资协议签署和交割，估值近300亿元。今年6月，岚图获得多家银行授信150亿元，还与武汉经开产投集团战略签约。

岚图CFO沈军表示，公司完成A轮融资后，接下来还会有B轮和IPO规划。只要销量达成1万辆，马上就启动IPO计划，现在已经有约300名核心员工持股。

对于岚图来说，至暗时刻已经过去，太阳终会升起，黎明终会到来。毫不夸张地说，岚图在创业期的这三年里，至少有三分之二的时间，受到多种客观因素影响，阻碍了很多计划推进，包括构建整个公司体系、营销体系、供应链体系的过程，总是被打断。

俗话说，吃过苦的孩子，长大一定有出息。正如卢放所说，“岚图出生在一个比较苦的时期，也有幸运的一点，在年幼的时候该经历的都经历了，我想不会有更苦的了吧。”

写在最后

本质上，当智能驾驶进入到规模化量产阶段时，车企需要从0到1投入研发的部分就越来越少了。反而是那些越贴近用户需求、越贴近差异化的部分，需要车企去完成开发。

对普通消费者来说，车企自研还是与供应商合作，并不重要。如果把造车比如成做饭，那么自研就是自己在家吃饭，而后者就是在餐厅里吃饭。决定这顿饭好吃与否的，是原材料、厨师水平以及上菜速度等条件综合的结果。

像岚图这样相对“年轻”的品牌，与合作伙伴共同进步和成长，靠“自研+合作”两条腿走路，未免不是一个更高效、更保险以及更具性价比的选择。毕竟，汽车是一场持久战，在淘汰赛中活下来才是硬道理。