“NI”放心，让我来！—四维图新NI in Car智能化一体解决方案

昔日，新酒楼肆启，广布告示，言本楼珍馐价昂，不惟重金于自种之蔬、自养庖人，乃炊具皆自家掘土烧制始，此谓“全菜自研”。然途经之农人、器匠笑曰：“此等乃吾之世代手作，掌柜何不省时以精进营生之技，控佳品于股掌之间。”

与导言中自造锅碗瓢盆、全工种事必躬亲的食肆宣传类似，如今车企高喊的“全栈自研”，就是从底层到上层的全部技术和产品自主开发，不依赖外部的技术和解决方案。两者相比唯一不同，可能仅在今非昔比的人力成本及技术含量。

全栈自研不是口号

NI in Car汽车智能化一体解决方案

专业能力除了能增加产出、提高效率，关键在于保证质量。车圈全栈自研的领域，大多为进入智能化汽车时代后相关的功能。动力系统或者线控底盘一类的传统硬件创新则不多，或许是因为百年汽车工业发展，硬件部分早就就是厮杀激烈的红海市场，出现较晚的智能化仍有利可图。不可否认头部车企有能力因应发展持续调整研发与团队，担起全栈自研的挑战。可那些尚未站稳脚跟的新势力们，同样高歌猛进于全栈自研，要么可能钱太多必须花，要么就是钱太少赌一把，再要不只能是因为“全栈自研”当真适合做宣传。唯一可以确定的就是但凡涉及全栈自研，必然挥金如土，成功量产降本前难提性价比一说。

从全栈自研到全栈可控

NI in Car中的“深思”智舱大模型

智能化特别是高阶智驾技术对汽车领域的快速渗透，让座舱应用层出不穷。舱驾一体、AI大模型、 BEV、Transformer、数据闭环、软件OTA无一不在颠覆格局。这也让车企在产品力竞争上，自愿或者被迫地加入了价格战与技术战的“混合双打”比赛。价格战大家不难理解，可技术战则高深莫测，纵观如今车载智能化功能，若真的全栈自研，那么动辄需要从芯片、硬件、软件全面着手准备，不但带来无法预估的成本付出。保质保量产出还具有创新，时间会极其漫长，搞不好就在混合双打之中双双落后于竞争者，倒不如找到自己真正的 “长板”用心做强，而把费时耗力的该类核心技术和应用，交给具备创新能力和品质安全流程的合作伙伴来完成，从全栈自研向全栈可控转变，降低研发成本，提升产品性价比满足用户需求。

“NI”放心，让我来！

如今看来，能提供舱行泊双域合一达成舱驾融合极致体验；以智能化应用升级打造智能、安心驾乘体验，以及通过端到端数据闭环驱动佢促进算法、生态与商业的迭代。才能称为极致性价比、软硬一体的智能化产品服务组合。四维图新正是冲着这个目标，为用户推出了技术可控、成本可控、周期可控、合规可控甚至供应链可控的“NI in Car”汽车智能化一体解决方案。基于四维图新旗下的杰发科技自研的AC8025，四维图新与地平线征程3联手打造出国产自主双域核心SoC芯片，也令这套方案首次实现了舱驾一体的双域融合，成功应用于极具性价比的智能座舱产品中。通过与软件关联更令成本降低了20%以上。针对不同客户提供具有产品差异化的方案，也成为助力客户打造产品竞争力，特别是提高10-20万区间车型智能化进程的得极佳解决办法。

结语：

在笔者看来，“NI”放心，让我来！，这应该是四维图新希望通过NI in Car智能化一体解决方案告诉客户，将专业的事情交给专业的团队去处理，自身不但可以全面掌控，更能省下难以估算的时间精力与成本。如今看来，越来越多车企开始明白这是一个不错的主意。

对话四维图新CEO程鹏

四维图新CEO程鹏

AF：四维图新被广泛认知为图商，NI in Car这类软硬方案能否真正做好？

程鹏：软硬从来不分家，许多造车新势力原本也是软件公司起家。以前的汽车增加功能单纯靠新增购买对应零部件成品，而如今通过软件OTA就能实现功能增删。软件定义汽车的说法很好地阐述了这一观点。四维图新持续在转型，从最初的纯数据公司转变为数据加算法的软件公司，再到现在已经具备硬件和系统能力。如今的客户不仅仅需要软件服务，更需要智能化整体解决方案。软硬一体不单单涉及硬件，实际上还包括云端数据交换以及云服务。回头来看四维图新多年沉淀下来的技术实力，足以让我们有能力去应对软硬结合方案的有效研发以及优质产出。

AF：四维图新为何会想到涉猎芯片领域？

程鹏：芯片设计与地图设计过程十分类似，设计芯片本质上类似于地图将现实世界的路、路网提取出来形成一个数据库，实际上就是芯片里的晶体管，一个晶体管代表一条路线。大家在路口都有规则存在，车辆能否在路口转弯，相当于电流是否能通过电路，导电和导车的道理相似。芯片设计和地图设计都是将其转化为数据库的过程。我们主要做设计，而真正的晶圆蚀刻交由更专业的晶圆厂进行。我认为在科技领域，许多技术的本质相同，基础物理和基础原理也相同，这就是四维图新进入芯片领域的主要原因。

AF：何时开始构思NI in Car产品，此前的无图风波对产品有何影响？

程鹏：NI in Car实际上经过了多年的酝酿与准备。这套涉及算力、硬件、软件、数据和云端的结合产物，从开始就是朝着综合解决方案去正向研发。可以说产品很早就构思并且搭建完成，只是没有到何时的发布时间。而大约一年前，受到华为智选的启发，我们决定不再局限于渠道与品牌的桎梏，积极转向帮助车企制定高性价比、智能化，软硬一体的解决方案服务。这套产品对客户有两大明显优势：一个是选择余地大，另一个则是客户无需重复基础工作，我们已经准备好整套高性价比底层方案，成熟的舱行泊一体直接可用。在此前无图风波出现前，对于转型内部有各种不同的声音，包括开始进入芯片以及硬件领域的时候，而当无图风波真正到来之后，实际上让统一了许多看法，也更加坚定决心朝着新型Tier1方向转型。

AF：NI in Car主力版服务的10~20万车型，是否值得上高阶智能？而极致性价比是否担心被看成为降本减配的廉价品？

程鹏：首先根据判断，随着高阶智能对应功能的成本下降，以及用户对此接受度提高所产生的需求，10-20万的车型将在未来几年逐渐配备中高阶智能。NI in Car的极致性价比希望能以科技平权的方式，让更多消费者能用更平易近人的价钱，用上之前需要昂贵代价才能享受的科技功能。同时我们要明确的是，性价比与降本是两码事，减配降本随之下降的性能难称性价比。NI in Car的极致性价比不是通过减配，而是通过国产化芯片，本土研发软件、对用户体验的快速迭代与循环，以及行业伙伴的生态合作所达成。我们的SoC芯片在算力和质量上都不输于业内同行的高端方案，甚至可能还要好。四维图新进入汽车行业20多年，一直特别看重品质，所以我们对于方案涉及的的软件会做更多测试，让其更稳定。这么一来，若同样价格我软件更丰富更稳定，那么性价比自然就更为极致了。

AF：NI in Car应被视为主营业务转型，还是主营业务的有益拓展，对其有何期待？

程鹏：NI in Car应该属于我们主营业务的有益拓展以及优势细分项目。从市场份额占有规律来看，这类细分项目在产业链中越往下游，其市场份额占比往往越小。这是因为在任意涉及产业链条的领域中，随着产业链的细分，每个细分市场的份额自然会减少。即便是跨国大型车企，车型越为细分，产品差异化的选择也越多，占有率也将更为分散。反之越往上游的企业，比如专注于智驾与座舱芯片的企业，市场份额能超过50%，这类企业的研发投入往往也相对更高。NI in Car可能无法达到地图数据业务般超过50%的市场占比，但它的大体量足够让收入规模增大。从车展发布之后车企的反应来看，热烈程度超出了我们原本的预期，更有不少已经开始接洽定制化方案。

AF：NI in Car如何打开那些坚持全栈自研的客户群体？

程鹏：全栈自研的前提在于市场份额足够高，高得足以能聚拢业内最优秀，也最昂贵的人才为之服务，同时产品的高昂研发投入能通过足够大的销售量得以分摊。这可能是商业模型之中存在的最为理想状态，可现实生活中并不现实。全链条的自研代表了从算力到数据到算法，甚至芯片设计、生产制造通通独立完成。如果无法保证每一个环节都是业内最优秀，那么打造的产品用在自家车型上不但竞争力没怎么增加，反倒对原本产品带来负面效应。全栈自研要想做得好很慢很贵，其实不少曾经高喊全栈自研的车企领导在反思是否应该继续坚持下去。在衡量利弊之后，NI in Car会成为许多客户的选择。