如今，車企儼然被芯片狠狠地扼住了命運的后脖頸，新舊造車勢力無不受其挾持，“減配”交付成為主流，智能硬件們應聲落馬。

與此同時，智能化又成為汽車品牌競爭的核心壁壘，車企們爭先恐后地將產品配置拉滿，激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、高清攝像頭不斷疊加，電動汽車之間的競爭出現“大型內卷現場之誰的雷達有我多”趨勢。

一邊減配，一邊內卷，汽車智能硬件為啥就這么分裂呢?

減與增

在芯片短缺的壓力下，日前，小鵬汽車為剛開始交付的P5采取了先交付后補裝雷達的方案，并計劃在2022年3月底開始分批啟動雷達補裝。

在小鵬汽車之前，理想汽車于今年10月上旬就決定采用“先交付后補裝雷達”的新交付方案，即針對原定10月-11月交付的用戶可先交付安裝了1個前正向+2個后角毫米波雷達的三雷達車型，并在今年12月到明年春節前為用戶進行免費補裝。

同樣是減配，造車新勢力采用“先交付后補裝”的方案，傳統車企則采用“永久性”減配方案，直接去除了部分對車輛性能和安全不會產生影響的配置。

此前，日產決定部分新車不再配備導航系統，雷諾也停止了在Arkana車型上采用大尺寸數字儀表。今年4月，通用汽車曾宣布在2021新款皮卡車型中不再配置燃油管理模塊。此外，奔馳在10月初對外表示由于芯片匱乏不再保證為全部新車提供全線配置;而現代起亞、標致等也明確表示將生產一些減配車型。

與“減配”忙形成鮮明對比的是，車企們又唯恐智能硬件不夠多。日前全球首發的威馬M7可謂“未來三年里配置拉滿”，全車搭載有32個傳感器，包括3個高清超規激光雷達、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、11個高清攝像頭和1個獨立高精定位模塊。

其強有力的競爭伙伴蔚來ET7，則擁有共33個高性能感知硬件，其中包括了11個高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、1個激光雷達;芯片方面，則搭載了4顆NIVIDIA DRIVE Orin芯片，算力達1016TOPS。

同屬豪華電動轎車陣營，智己L7搭載12 顆高清攝像頭，5顆毫米波雷達，12顆超聲波雷達，軍工級超高精度慣導、高精度地圖以及 V2X車端技術，還兼容激光雷達軟硬件架構冗余方案，支持英偉達Orin X(500~1000+TOPS)和2個激光雷達的升級能力，具備后期升級激光雷達系統能力。

被寄望成為爆款的小鵬P5也搭載了13個高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、2個車規級激光雷達，幾乎是把市面上能給到的智能化配置全都塞入了這款車之中。

智能硬件適度“堆砌”不為過

對于一邊增配一邊減配的現象，同濟大學汽車學院副院長熊璐點評，一個是客觀環境所迫，一個是主觀布局所為。

客觀來看，芯片短缺席卷全球，且短時間內難以明顯改善，國際大車企選擇生產線關停，而造車新勢力由于資金鏈和股價壓力，以及對市場份額的搶占，選擇了一條曲線救國的道路，即“減配”交付，實屬被逼無奈。當然，這種方式能否得到用戶的認可還有待觀察。

而另一個層面，車企紛紛增配智能硬件，則是出于對智能化未來的長遠布局。以芯片堆碼為例，智能汽車具有OTA在線升級功能，智能駕駛算法的迭代速度非?？?，這就需要有同樣強大的算力支撐。而硬件的安裝不容易更換，且沒有硬件支撐，再好的軟件算法也無法發揮出效率，所以硬件必須預留出一定的余量。熊璐介紹，目前不少車企正在推行“計算平臺可更換方案”，即通過芯片模組可插拔等方式升級算力，可見智能汽車技術迭代對硬件的迫切需求。

而從感知層面來看，智能硬件堆碼則和技術路線密切相關，核心在于目前的自動駕駛感知技術還不能滿足高度自動駕駛的要求，只能增加傳感器，盡量增強感知能力、減少不能應對的邊緣場景。目前，在智能駕駛領域，只有銷量最高的特斯拉依舊采用純視覺的解決方案;而更多的聲音則認為，激光雷達才能帶來更加安全可靠的智能駕駛。

對于車企在智能硬件配置上是否用力過猛的質疑，熊璐并不以為然。在他看來，車企在智能硬件的選擇上，必然經過深入研究和科學布局，否則白白增加成本卻不能轉化為銷量，車企定不會貿然為之。

汽車行業資深專家邵元駿也認為，智能化“內卷”是一種必然。汽車不像手機等電子產品，其生命周期更長，車企通常會依據汽車的平均使用壽命6年左右進行規劃，必須具備一定的硬件實力，才能匹配得上未來軟件發展的速度。特別是正在到來的智能電動汽車時代，續航與動力等實力基本相當，品牌之間的差異化競爭就體現在智能化水平上了，所以適度堆砌硬件并不為過。

硬件拉滿之后，該解決用戶的困難

威馬創始人、董事長兼CEO沈暉，就曾在將智能駕駛競爭“內卷”到極致的威馬M7發布儀式上講到，M7將各項配置“武裝到了牙齒”，硬件上希望一步就預置到L5級自動駕駛。“從智能電動車發展速度的角度來講，大家都可以先冗余。”軟件的價值固然前景無限，但決定軟件天花板的還是底層硬件。威馬提出“一步到位”的思路，通過硬件的冗余，承接軟件的迭代。

當然，也有業內人士指出，從技術層面，過度冗余復雜化了硬件之間的耦合問題。理論上而言，傳感器的數量和種類越多，汽車就能收集到越多、越全面的環境信息。但在實際應用中，傳感器并非多多益善，不合理的傳感器組合也會帶來相互之間的干擾，各類傳感器的信號傳輸、功耗散熱等都需要設計考慮，而且元件越多，整個系統出現故障的概率也會隨之提升。

一昧堆砌前沿硬件，有時并不意味著性能的提升，反而會導致風險疊加。這種風險不僅指向技術的穩定性，首次量產的產品是否能及時交付的問題，也將使整車的生產和交付面臨加倍的壓力。即在法規限制之下，這些硬件的智能化功能和價值短期內并不能完全釋放，雖然豪華組合營造出了前衛感，但恐怕也很難借此提高市場的購買意愿。

硬件預埋到底以何為度?沈暉直言：“我們現在更關注的是當我把硬件的程度都預留，或者拉到很高的程度之后，我們以后能提供什么樣的產品。”沈暉認為，真正的智能絕非簡單的硬件和功能堆砌，而應該思考的是怎么把所有的硬件堆起來去解決用戶使用場景的困難。

從車企們的選擇上不難看出，一時的“減配”或延遲交付只是暫時的無奈之舉，在缺芯問題終將緩解的前提下，各企業更多考慮的是在智能化賽道上如何不落人后，“內卷”雖然不可避免，但誰能得到市場和用戶的肯定還是未知數。(記者：郝文麗)

關鍵詞： 智能硬件 智能汽車 硬件 超聲波雷達