理想汽车的「自研出奇迹」
汽车行业开始出现一支自研派。
通过自研的 AEB 系统，理想的量产车打败了宝马和沃尔沃等以安全著称的老牌车企的明星车型。
今年 1 月，2021 款理想 ONE 在懂车帝年度 AEB 测试中获得冠军，参与最终决赛的其他四款车分别是华晨宝马 5 系、华晨宝马 X3、2022 款沃尔沃亚太 XC60，以及 2021 款斯巴鲁傲虎。
作为这次测试中的冠军车型，理想 ONE 还是决赛组里唯一有能力准确识别横向车辆和两轮车的车辆。
同样是 AEB，理想能识别到其他家识别不到的目标，本身就是一种实力，AEB 测试的成绩必然会让理想 ONE 的爆款地位更加牢固。同时，我们也想深究一层，去看看全栈自研这个路线究竟可以对车企赋能几何。
01
踏上自研路，追求极致安全
做任何事情前，理想的团队喜欢先问一个为什么。
为什么 AEB 要做自研？
公司成立早期，理想选择了和特斯拉等新势力车企一样的方式，与供应商进行合作，由供应商来提供成熟的解决方案。2020 款理想 ONE 的视觉感知模块由 Mobileye 提供。
只不过，由于 Mobileye 提供的是一个「黑盒子」，没有办法根据车企需求进行更新升级。用理想汽车 CTO 王凯的话就是，「比如感知算法等，都是由对方提供，这个系统虽然比较成熟，但不够开放，我们自己能够参与其中的比例比较小。」
2021 年 5 月，2021 款理想 ONE 推出，搭载两颗国产地平线 J3 芯片，理想也是首家采用国产自动驾驶芯片的车企。基于地平线的芯片，理想开启了软件层面的自主研发，其中包括最为核心的感知算法。
同年年底，理想上线了 NOA 导航辅助驾驶功能。
目前，2021 款理想 ONE 已经可以识别高速路交通事故现场和道路施工现场，提前给车主发出提示，减少重大交通事故发生。
回到 AEB 的自研。除导航辅助驾驶外，理想的 AEB 也是自研的重点。
从根本上看，选择自研 AEB 与李想所说的那句「一家人的安全只有标配没有选配」有关。而之所以自研，同样源于不愿受限于某国际大厂的封闭式合作方式。
「如果买供应商的 AEB 方案，他们通常会只提供已有功能。但是，作为车企，我们每天都会看到用户给我们提的各种需求。关于安全性的需求，我们容不得一丝怠慢。如果今天有用户说，它的车没有识别出前面的障碍物，发生了追尾，那我们就要考虑把此类障碍物纳入识别范围内。在安全方面容不得半点妥协。只有完全自研 AEB，我们才能做到灵活高效响应。」一位理想内部人士表示。
最终，理想自研的 AEB 系统在懂车帝的年度测试中拿到高分，并且识别到了其它车型还无法识别的两轮电动车等道路场景。
一些人可能会问，难道现有的 AEB 功能不够成熟吗？理想所做的事情是不是画蛇添足？
02
搞定 AEB 的误触发，
按照「311」原则持续迭代
AEB 又叫自动紧急制动，主要涉及感知、规划控制和执行三个模块，也就是俗话说的看得见、判断准、刹得住。
行业中的主流方案有两种，以博世等代表的前向毫米波雷达感知方案，和以 Mobileye 代表的前向摄像头视觉感知方案。
这两种方案的共同特点是，它们主要按照国外 AEB 的标准去标定产品，而这一标准主要基于国外交通条件，对国内的道路上随时会窜出来的比如电动自行车、外卖车等带有国内特色的交通参与者识别能力较弱。
特斯拉出现后，开创了第三种方案，那就是前向摄像头和毫米波雷达进行融合。理想摘得高分的 AEB 方案，同样采用了视觉融合方案，并由此成为了国内第一家能够自研 AEB 的车企。除特斯拉和理想两家外，尚未听说其它车企完成了 AEB 自研。
论成熟度，前两种方案其实已经足够成熟，并且经过欧洲 Euro-NCAP 机构进行测评作为过关标准。但第三种方案，由于它能够感知到更多的目标，就意味着可以应对更多场景，让车辆的安全性再上一个台阶。
如果你见过道路上的交通事故之惨烈，就会发现对于安全性再怎么打磨都不过分。
作为对比，2020 款理想 ONE 由于搭载了供应商提供的成熟解决方案，因此成绩能达到行业的平均值。但 2021 款理想 ONE 采用自研 AEB 方案后，目前已经能够实现准确识别横向车辆和外卖两轮车，其中外卖两轮车正是典型的中国式道路场景。
从决定自研，到功能上车，中间的过程要翻山越岭。
事实上，自研 AEB 的难度并不低。
由于不起眼，很多人认为 AEB 属于 L1，是最入门的功能，但从应用层面，AEB 可以归为 L4，因为它是唯一一个实现了全天候全场景都在工作的功能。即便 10 万公里才会触发一次，但实际上它每时每刻都在运行。
AEB 系统的开发目标是能够识别出所有的风险。不过，识别能力越强，误触发的几率就越高。因此，这涉及到需要在提高识别目标能力的同时，不断降低误触发的概率。
举个例子，2021 年国庆期间，有用户把理想 ONE 当做婚车，车头前面摆放了两个假人做的「娃娃」，导致车辆的前向摄像头检测时出现了误判。理想的人在后台看到了这一情况，大家都笑了。这样的场景，是坐在办公室里想破脑袋也想不出来的，这也说明了真实数据的重要性。
除了掌握真实数据，理想内部还有一个「311 原则」，就是当客户提交误触发的工单后，理想会要求团队在三小时必须做出响应，一天之内要有一个短期方案，一周要有一个长期方案。
作为对比，传统主机厂的通常做法是，在拿到误触发的工单后，需要前往 4S 店，再由 4S 店的工作人员去车辆上读取数据，这样一顿操作，至少三天就过去了。
综合以上因素，理想自研的 AEB 得以迅速上分，将一众对手甩在身后。
03
车企需要全栈自研吗？
理想在自研 AEB 上的成功，让我们不禁好奇，车企是否需要全栈自研？
这要看全栈自研能带来哪些好处。
长期以来，汽车工业已经形成了成熟的上下游产业链分工方式，有助于更高效地整合资源，降低成本。
但到了智能汽车时代，一些传统的玩法正在制约车企的迅速迭代，也就是行业内所说的「卡脖子」。
一般来说，汽车功能的研发，包括提出需求，需求响应和持续迭代三个环节。
传统的研发流程是，由主机厂通过 4S 店汇集用户需求，再向供应商提出需求，经过反复沟通后开始进行项目立项，整个立项讨论可能就需要一两个月的时间。
将方案提供给主机厂后，通常又会产生大量全新的功能需求，而如果出现需要迭代或者改动的地方，国际 Tier 1 的软硬件方案的调整动辄会涉及全球市场，改动即意味着大笔投入，从而导致需求响应效率缓慢，这就与智能化技术敏捷迭代的需求相悖。
理想采取全栈自研后的流程，可以解决上述流程中的诸多问题。
比如，理想会通过数据后台分析用户需求，对需求很快做出响应。然后通过算法层面的自研，对功能设计进行迅速优化，这就从根本上解决了供应商在功能需求设计上的卡脖子问题。
此外，由于形成了数据闭环，理想的功能迭代也会更加迅速，从而让自家的车辆功能不断与产生差异化，最终提升了产品力。
启动全栈自研后，理想以最快速度推出了领航辅助功能，从最晚启动导航辅助驾驶到跻身第一梯队，并业内关于 AEB 的测试中摘得不错的分值。以至于理想汽车创始人李想在做年终总结时表示，「在过去的 2021 年，理想汽车在技术产品交付层面一个重要变化是智能驾驶。」
当传统意义上的宝马、沃尔沃等豪华车，在 AEB 评分等细节上被理想等主打智能化的造车新势力赶超，其实会发现汽车行业的竞争已经愈加激烈。
因为，零百加速、车灯、车身刚度等传统指标的竞争已经难有新意新花样，大家的对决开始从硬件悄然转为软件层面的比拼，真正有竞争力的车企拼的就是自研能力，这是考验功能差异化和持续迭代的核心基础。
而自研之后，往往就能出现打破常规的「奇迹」。
根据理想官方披露，目前激活 NOA 导航辅助驾驶的理想车辆超过 6 万台，超过中国市场上其他品牌导航辅助驾驶激活车辆数之和。
再加上自研 AEB 在车企中取得的成绩，这大概是对理想团队自研的最好回报。