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    汽車工程師韓薇的數字化焦慮與求索

    劉曉林2020-12-25 18:28

    經濟觀察報 記者 劉曉林 2020年,很多人對這句話都不陌生:每個人都是時代裹挾下的一粒沙。

    但至少在過去5年間,互聯網軟件人才是汽車業(yè)大時代沙塵中的“金子”——在“軟件定義汽車”的聲浪中,他們被認為將決定誰能在風中飛得更高。畢竟,全球汽車業(yè)的領隊德國大眾汽車都在斥巨資籌建自己的軟件隊伍。而2020年底智能汽車企業(yè)的夢幻估值,更是印證了行業(yè)的光明前景。

    但“金子”本身并不這么認為。當他們義無反顧的投身歷史悠久而又龐大的汽車制造業(yè)王國后,卻發(fā)現門檻和天花板如此高而堅實。在汽車人被逼著成為大數據“專家”的同時,IT精英們也開始重新學習關于汽車的一切。

    韓薇是便是這個領域的一粒“金子”:兩年前,她加入北汽新能源旗下高端智能電動車品牌ARCFOX(極狐)項目,成為汽車業(yè)鮮有的女工程師和項目負責人。在加入ARCFOX之前,她在一家外資互聯網公司工作了將近13年,位至中國區(qū)項目經理。

    跨界進入汽車業(yè)的最大變化,是讓韓薇在畢業(yè)十幾年后重拾本科所學專業(yè)——自動控制。也因為互聯網+自動化的軟硬件雙料專業(yè)背景,韓薇成為IT跨界汽車業(yè)中的佼佼者。但即便如此,巨大的試錯成本,仍讓她深感肩負重擔,每一個決定和選擇都關系重大。

    更重要的是,兩年的快節(jié)奏沉浸式工作,讓她發(fā)現:決定汽車軟件方案是否合適的并非技術本身,而是對汽車在當下乃至未來人類生活中所可能扮演的角色、被希望寄予的功能予以迎合或引領——這種基于軟硬件基礎上的判斷力,才是汽車數字化真正的賽點。

    而就在軟件精英們或主動或被動接過汽車業(yè)決定權的同時,在這個言必稱“智能化”、“電動化”的汽車變革時代,爭議從未停止——從日本豐田汽車CEO再次公開質疑電動車環(huán)保性,到中國新造車企業(yè)“三駕馬車”在華爾街呼風喚雨,再到最近汽車芯片斷供引發(fā)的產能危機。

    如何讓數字化在制造業(yè)皇冠——汽車制造——上落地?如何讓人工智能為人類出行創(chuàng)造更大想象力的同時,改造整個交通乃至經濟發(fā)展方式?這個沉重而宏大的課題,落在千千萬萬和韓薇一樣的軟件工程師手中。

    人才門檻

    “這兩天確實有點累”,12月16日,剛出差回來的韓薇,語帶疲憊。汽車軟硬件的體系化和長周期投入,使她的工作模式和節(jié)奏與之前在IT業(yè)時全然不同。“汽車上有70~80個控制器單元,各控制器之間協(xié)調來完成整車發(fā)送指令、執(zhí)行指令、輸出給用戶,然后接受用戶信息。”韓薇分管軟件,一旦出問題,她需要不停分析問題出在哪里,是一個出了問題,還是幾個都出了問題。而幾十個控制器中除了自研的,對應的是全國各地不同的供應商。此外,由于ARCFOX的生產地在鎮(zhèn)江,韓薇的出差頻次和長度,比在互聯網公司時明顯多了。“節(jié)奏很緊。最忙的時候,在外面一呆就是二三十天,然后才能回北京。”韓薇說。

    進入ARCFOX之前,韓薇在外資互聯網公司工作了將近13年,從普通工程師、測試經理、到最后成為中國區(qū)項目經理,負責帶領國內團隊與國外團隊合作。對于為何舍棄這份IT界讓人艷羨的工作跳槽到一個全新成立的汽車品牌,韓薇稱原因并不復雜——無論是互聯網信息技術,還是AI(人工智能),都到了要在具體產業(yè)上落地的階段,而汽車業(yè)無疑是這一趨勢最為明顯、影響力也將最大的領域。

    誕生在2016年的ARCFOX,是北汽集團旗下高端智能化汽車品牌。雖然憑借多款中低端量產電動車,北汽當時已經在新能源市場位居第一陣營,但如何借助電動化和智能化建立高端形象,已成為北汽及所有自主品牌實現品牌向上的迫切需求和共同路徑。ARCFOX正是在這一背景下誕生,智能化是其最明顯的標簽。

    韓薇2018年加入ARCFOX。在這一年7月舉行的中國超級跑車錦標賽北京站,ARCFOX首款車型——純電動超跑ARCFOX-7領航發(fā)車。在以電動超跑作為具有“儀式感”的面世標簽后,韓薇參與和負責的ARCFOX高端智能電動量產車項目,進入實質開發(fā)階段。

    同樣在這一年,一張布滿了數十個造車新勢力品牌LOGO的圖表,描繪出中國智能電動車的未來盛況。其中,領頭羊蔚來汽車在2018年迎來第一個完整的交付年,并在美國的上市——但很快陷入各種交付后的危機與困境;而“鯊魚”特斯拉以9.73億元摘得上海臨港裝備產業(yè)區(qū)一塊工業(yè)用地,宣布將在2019年年底正式國產。低端電動車被高端智能化電動車取代,已成為不可逆轉的趨勢。

    盡管從幾年前開始,車企就大批招徠互聯網人才,但韓薇的感覺是,當時她身邊跳槽到汽車行業(yè)的人并不多。“兩年之前,大家覺得這(智能汽車)肯定是個趨勢,但對于軟件怎么賦能汽車,大家很迷茫。就是不知道怎么給你整過去?也不知道怎么落地?那種感覺就是——我知道你需要我,但我不知道怎么幫你?”

    軟件人才跳槽到汽車業(yè),也并非馬上就能上手。“汽車的智能,不是純軟件,它有硬件基礎的,至少你得知道這些電路圖,它是復合型人才的需求,比互聯網要求更高一點。”韓薇強調,從互聯網跳槽到汽車業(yè)還是有一定的門檻,“需要一定的學習周期,而且不見得好落地——畢竟搞清楚硬件的基礎設計開發(fā)原理,沒有那么容易。”

    “我的背景是一個徹徹底底的優(yōu)勢,事實證明,也確實用的上,跟別人互作的時候會互補很多。”韓薇說,雖然是計算機出身、而且本科學的是自動控制,但她仍自學了很多東西。

    在特斯拉的引領、以及全球汽車巨頭齊數發(fā)力智能電動車后,汽車智能化逐漸摸索出了方向:智能座艙。兩年前業(yè)界都集中在大的自動駕駛/智能駕駛概念上,但這兩年都開始開發(fā)智能座艙,這一領域的需求已經呈現井噴式的爆發(fā)。

    “汽車發(fā)展了這么多年,當機械性能指標、硬件配置上大家都已拉不開差距的時候,用戶體驗差別最大的,就剩下智能座艙這種智能化的功能了。”韓薇解釋,智能座艙是人車智能交互的中心,集中軟件、硬件、生態(tài)等數字化技術的應用。

    隨著汽車智能化找到方向,智能電動車的競爭也在過去兩年不斷升級。這一點韓薇有著深切感受:所有品牌都在搶節(jié)奏、搶市場進入點,這讓醞釀了4年、2020年才推出第一款量產車的ARCFOX,壓力倍增。

    迭代的焦慮

    談及兩年來的工作,韓薇更多的在談問題和解決方式。“何工(工程師)有很多思考、很多想法,每次跟她一起出差或者一起坐車時,她總有很多觀點輸出。”韓薇的同事楊宇稱,關于汽車數字化,出身于IT行業(yè)的韓薇有著與一直待在車企體系里的同事不一樣的觀察角度和思索。“汽車軟件跟互聯網軟件很不同的一點,是不同階段的投入占比不同:互聯網軟件前期方案設計、評審占據至少60%,后期實現階段基本不涉及大的設計變動;而在汽車上,軟件集中在控制功能實現上,所以設計方案比較成熟,主要工作量集中在開發(fā)驗證環(huán)節(jié)。”韓薇介紹,這樣的好處是,開發(fā)、驗證周期都比較充裕;弊端則是:一旦涉及方案變更,代價很大。

    智能座艙的核心板塊中控大屏,最直接的體現了這一特點。“一般,專業(yè)的工程師在前期設計方案時,更多考慮的是功能實現,但如果對于用戶體驗的需求分析不夠全面、方案沒有做完整,就會導致項目后期可能需要花費很大精力進行整改。這應該是當前項目的最大問題。”韓薇說。

    因此,韓薇強調,要認識到方案設計環(huán)節(jié)的重要性,要充分、全面的評審方案。但在用戶樣本嚴重不足的情況下,方案設置環(huán)節(jié)過“輕”和開發(fā)驗證期過“重”的弊端,并不容易解決。這涉及到另一個痛點:與IT行業(yè)可以完全從互聯網端收集用戶需求不同,汽車用戶更為豐富,要想在做方案決策時找準用戶體驗的需求,很難。

    因此,從汽車設計上來說,智能大屏是特別體現用戶體驗的地方,但每個用戶對它都有不同的感知和不同的要求,實際上屬于定制化的東西。而這種應用很難一步到位。加上造車周期可能要兩三年,需要盡量掌握用戶現在的需求以此精確預知兩三年后可能的需要。韓薇認為,這是目前汽車智能化進程中最難的一點,而且并不是靠軟件技術所能解決的。“比如,(在汽車中控大屏上)大家看騰訊視頻的時候,最喜歡用哪種操作?是副駕用還是主駕用?習慣從上往下劃,還是從下往上劃……”有多少車主,就有多少使用場景、多少個使用習慣。而智能化吸引用戶的地方,往往就是在這些細節(jié)上的“讀懂人心”。

    韓薇意識到,對于智能汽車,純用傳統(tǒng)汽車的那套模式行不通——因為現在汽車的軟件已經是在數字化轉型了;但純用互聯網的節(jié)奏也迎合不了這個項目,“它本身就是一個復合的產物。”

    作為站在行業(yè)革新前沿的解題者,韓薇清晰地感知到,汽車智能化必然是一個迭代的過程,必然是需求不斷體驗、不斷提升的一個過程。“每一家都是”,韓薇篤定的說,這也是為什么每家車企的新車發(fā)布會,經常會給媒體雷同的感覺。

    她感慨,有些進程是繞不過去的,可能發(fā)布會上兩三分鐘的一個看似很小的功能介紹,背后卻是軟件工程師分析了無數遍的數據、經過多輪驗證后最終拿出的一個方案。

    與智能化技術一體同步迭代的,是電動車的迭代升級。無論是傳統(tǒng)車企,還是以蔚來、小鵬、理想為代表的新造車企業(yè),產品的迭代升級速度已然成為競爭的關鍵。

    對用戶思維與大數據的渴求

    “數字化,簡單來說,是把一切需要決策的依據交給大數據,以此來推動每一個設計方案落地。汽車行業(yè)的數字化,最難的是目前并沒有足夠的大數據以及相應的分析模型,來支撐數據分析及做決策。第二難的,是需要改變意識,尊重并迎合市場需求和技術。”韓薇認為,從這兩點來看,汽車智能化的高成本試錯,似乎無法越過——這也是為何過去幾年無論傳統(tǒng)車企,還是新造車企業(yè),都處在不斷融資狀態(tài)的原因。

    作為軟件工程師,某種程度上,韓薇的任務是減少這種試錯成本。但一切的關鍵在于數據的取得——軟件方案的設置和體驗效果的預測,需要更多的數據支持。“完全來自終端用戶的足夠多的大數據是沒有的,它的模型沒有建起來。電車我是知道的,一開始收集的是三電的數據(電池、電機、電控系統(tǒng))。我們現在要的是針對客戶需求的數據,整個中國或整個世界都在慢慢的收集,都不能一步到位。”韓薇說。

    對于韓薇的團隊來說,在沒有真正的大數據以及針對大數據做出來的決策之前,他們要做的是從各個角度來模擬這一部分數據,包括從4s店獲得用戶體驗信息、成立專門負責用戶體驗的專業(yè)團隊,或者其他各方面搜集的用戶需求,然后根據這些用戶的需求,把數據細化、剝離出來,再借助專門的分析程序,最終形成一個方案。

    對于在方案設計上的用戶思維,韓薇認為,永遠要從場景出發(fā)。而且跟i-Pad等設備不同,汽車的數字化功能要考慮的因素更為復雜。“比如中控大屏,你要考慮它的安全性——字體的大小會影響到駕駛員分心不分心。操作的精細度不能太高,我一邊開著車,你讓我太精細的控制一個功能也不行,對吧?不能讓它交互太復雜。所以,汽車的用戶體驗要考慮的角度,跟互聯網不一樣。”“數字化只是技術手段,人工智能在汽車功能上的落地,才是真正的目的。”韓薇強調,如果將汽車智能化作為整個社會智能交通體系的一部分來考慮,這將是一整套的數字化產業(yè)鏈過程——汽車要在智能網聯的基礎上把數據收集出來,然后發(fā)送出去,包括跟其他車輛之間交互的數字化信號,而這輸入輸出以及中間做決策的過程,實際上整個就是一個數字化的過程。

    某種程度上,這一數字化進程取決于電動車的普及程度,也必將是隨著電動化、汽車互聯化技術的應用不斷成熟的漫長過程。

    2020年9月北京車展,ARCFOX發(fā)布中文品牌名稱“極狐”。一個月后,極狐首款車型αT上市。智能化是這款車最大的競爭力所在。

    也是在2020年,上汽、東風、廣汽等傳統(tǒng)車企巨頭,吉利等民企自主品牌,紛紛推出高端智能電動車品牌。新造車品牌三強——蔚來、小鵬、理想相繼在美國上市,市值一路上漲。而隨著產品銷量的積累,智能化電動車第一代用戶和市場教育也開始普及,做為必然結果,智能軟件也進入迭代競速階段。

    對于大環(huán)境下的競爭,韓薇并不避諱提到對手,她認為大家都處在默默學習的階段。“某種程度上,ARCFOX也是造車新勢力,大家都會去研究對手的思路,比如為什么這么多用戶喜歡特斯拉的屏?它抓住了用戶的什么?其實說白了就是研究用戶。”

    兩年過去了,在汽車數字化這個領域,韓薇清楚地感受到了自身“高強度充電”的過程,也感受到了傳統(tǒng)車企全力擁抱數字化的努力——企業(yè)已經越來越認識到軟件實現之前方案設計的重要性,認識到除了功能之外,還需要從用戶角度出發(fā):各種場景下用戶的使用需求、使用頻次、痛點等,而這些也正是整個汽車業(yè)面對技術與市場變革所做出的重要改變。“ARCFOX誕生在傳統(tǒng)車企,站在迎接數字化的前沿,正慢慢蛻變。”韓薇說。

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    行業(yè)產業(yè)報道部主任
    關注汽車產業(yè)發(fā)展趨勢、行業(yè)性事件、企業(yè)動態(tài);全程記錄國內新能源汽車的發(fā)端、升溫、爆發(fā),以及每一次新技術浪潮;對自動駕駛、造車新勢力、汽車行業(yè)投資、上市公司資本運作以及汽車產業(yè)政策變動進行持續(xù)性報道。
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