廣東
先有雞還是先有蛋屬于生物演化哲學問題。某一只接近雞的原雞，產(chǎn)下一顆發(fā)生基因突變、完全符合雞基因的蛋，孵化出第一只嚴格意義的雞，邏輯上先有雞蛋，但如果定義“雞蛋=雞生的蛋”，那就是先有雞。但這套思辨本身對普通日常消費者幾乎沒有影響，糾結先雞還是先蛋，不會讓雞蛋降價、雞肉變便宜，雞肉的口感也不會變。那先有AI再有車，還是先有車再有AI，對消費者又有什么影響呢？
近日，賽豆科技舉辦品牌發(fā)布會，正式推出全新AI汽車品牌AIVA。該品牌主打先有AI，再有車的AI定義汽車路線。AI前置到產(chǎn)品定義全流程，用大模型分析用戶需求、路況、用車習慣，反向敲定車身尺寸、內飾布局、底盤調校、交互邏輯，定位物理AI時代的出行載體，不只是帶屏幕的電動車。
一邊是AI定義汽車，AI在前，硬件在后。一邊是傳統(tǒng)造車邏輯，硬件在前，AI在后。車企把研發(fā)時序的先后包裝成代際差異，宣講兩種路線會帶來天差地別的用車體驗。
我們先客觀看看兩條造車路線的真實差異。當下絕大多數(shù)新能源車企，走的是經(jīng)典造車流程，先搭建整車硬件平臺，敲定底盤、車身、三電、空間架構等物理硬件，整車骨架定型之后，再搭載智能座艙、高階智駕、車載大模型等AI功能，AI是依附于整車硬件之上的軟件層。通俗來說，先造一臺完整的車，再給車裝上聰明的大腦。
而AIVA主打的先AI后造車，流程完全反轉。前期先用大模型采集用戶用車習慣、全場景路況、人機交互需求，通過AI數(shù)據(jù)輸出整車硬件參數(shù)，再按照AI給出的結果，去打造車身、底盤、座艙、傳感器配置等所有硬件，讓整車硬件從誕生之初就適配AI系統(tǒng)。也就是先設計大腦，再打造適配大腦的身體。
可關鍵問題在于汽車是標準化工業(yè)產(chǎn)品，不是私人定制的產(chǎn)品。如今整個新能源行業(yè)，傳感器、車載芯片、動力電池、底盤架構、智能座艙屏幕、車載大模型，供應鏈高度同質化。哪怕AI前置造車，最終能用的硬件供應鏈、AI算法底座、智駕方案，依舊來自行業(yè)通用供應鏈，無法跳出整個汽車工業(yè)的現(xiàn)有邊界。一來一回，無非是研發(fā)階段誰遷就誰，到了量產(chǎn)交付環(huán)節(jié)，所有軟硬件都會完成最終適配調試，抹平流程帶來的細微偏差。
比如智能駕駛能力，智駕上限取決于硬件雷達攝像頭數(shù)量、芯片算力、算法迭代能力，和誰先研發(fā)沒有關系。同款算力芯片、同款算法，先AI造車和后加AI的車型，城市NOA、高速領航、自動泊車表現(xiàn)不會出現(xiàn)太大差異。
再看座艙空間與駕乘舒適性，AI反向定義座艙布局，本質還是貼合大眾主流用車習慣，傳統(tǒng)車企硬件定型后的座艙設計同樣經(jīng)過海量用戶調研。最終車內空間、座椅布局、儲物設計、底盤濾震，都是貼合大眾用戶的最優(yōu)解。
絕大多數(shù)車主開車不會追溯車輛研發(fā)的先后邏輯，只會看車好不好開、智能好不好用、續(xù)航實不實、價格合不合適。而這些核心購車指標，從來不由AI和車誰先誕生決定。
過去車企卷續(xù)航、卷快充、卷空氣懸架、卷大屏，硬件無路可卷之后，行業(yè)開始卷研發(fā)邏輯、卷底層架構、卷流程概念。人類糾結千年雞和蛋的先后，雞肉和雞蛋的價值從未改變。對于普通購車人而言，完全沒必要看懂復雜的整車研發(fā)流程，更不需要為AI前置這種底層概念支付溢價。只要一臺車開起來安穩(wěn)、續(xù)航扎實、智能功能夠用、價格合理，無論它是先造硬件再裝AI，還是先定AI再造硬件，它都是一臺合格的新能源車。反之，哪怕研發(fā)邏輯再先進，流程再顛覆，最終成品體驗不好、定價虛高，依舊不是一臺好車。
流程可以不同，故事可以不同，但最終駛向馬路的汽車并無不同。畢竟消費者買車，買的是出行工具，不是一套高深的研發(fā)邏輯。
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