随着小鹏汽车在纽交所正式挂牌，中国三大新造车巨头上市完成。
“智能汽车”、“软件定义汽车”成为这些新兴力量的“护城河”。
可以说，在电动汽车这个新领域，传统车企的处境并不乐观。
当然这还不是最可怕的。
最可怕的是，当你在电动车销量榜前面加上“智能”的标签时，你会发现全球电动车销量榜上真正能称为智能电动车的电动车并不多。
有业内观点称，留给传统车企的时间“不多了”。
“软件定义汽车”是车企的“必答题”，但却常常被车企轻视甚至忽视。
在“智能电动汽车”的标签下，可以看到极其恐怖的市场份额分布。
特斯拉几乎控制了全球智能电动汽车90%以上的市场份额。
国内，在销量排行榜下苦苦成长的新造车厂商，也逐渐在“智能汽车”上获得了更多的市场份额。
当然，这肯定是不严谨的。
因为这取决于我们如何定义“智能汽车”。
作为新科技公司美家科技的CEO，庄莉对于传统汽车行业的转型发展有着自己的看法：“软件不是增加产品价值的手段，当前整个行业面临的关键挑战是汽车软件是：介于底层操作系统和上层应用之间，汽车行业目前还缺乏真正的分布式操作系统，目前的汽车分布式操作系统缺乏完整的软件栈——软件“基础设施”。
这需要全行业的协作来构建。
”在2019年汽车电子与软件技术论坛（SAE-AWC）上，全球汽车行业知名商业技术决策者、前奥迪首席技术官Peter Mertens表示。
与美嘉科技CEO庄莉的远程连线，两人从各自的专业角度对软件定义汽车的产业生态和未来趋势进行了一系列深入的讨论和解读。
谈到智能汽车，大多数人都会想到“智能手机行业的变迁史”，庄莉怀疑智能手机和个人电脑行业发生的历史变迁是否会在汽车领域重演。
“汽车行业已有一百多年的历史，其复杂性远大于两者。
新技术、新业态，在疫情冲击下，反应迟缓的巨头可能会消亡；但传统车企也将抓住机遇，完成转型，进入下一轮竞争。
”庄莉用过去的诺基亚和苹果的例子来比喻：引发变革。
我们的产品不一定要处处完美，但“杀手级”技术或应用才是在竞争中脱颖而出生存的关键。
庄莉强调，“软件定义汽车”是由其他技术驱动的。
它们将是集中控制和计算能力的结果，但它们恰好与电动汽车的出现相结合。
得益于强大的SOC或微处理器，增加了汽车中央计算机、主控制器、区域控制器的功能和特性。
很多功能可以通过软件来实现，而不需要借助MCU等硬件。
未来，人们将更加关注由软件定义的硬件厂商。
对此，Peter Mertens 的观点更为激进。
他认为，传统巨头的“没落”已经开始。
汽车制造等资本密集型行业对外部环境的变化非常敏感。
从上次的全球金融危机到今年的COVID-19疫情，这些浪潮都在不断冲击着全球汽车行业。
未来可能会有更多的整合、消失，或者生存。
只有新技术的快速应用，才能在一定程度上保护陷入困境的车企。
Peter Mertens认为，传统车企转型任重而道远。
“传统车企想要在这次乃至下一次变革中生存下来，就必须不断进行创新研发，同时也要时刻保持警惕，不能坐享其成。
如果没有如果无法跟上市场变化的速度，那么这家公司很可能就无法生存。
”两人的观点直指传统车企目前面临的巨大压力，加大数字化技术的投入，利用仿真机有效缩短整个开发周期，更好地利用软件开发工具颠覆以往的开发模式，包括合作。
拥有掌握新技术的创业团队，形成高效的运营体系，这些对于车企快速跟上市场和技术迭代非常重要。
全球汽车行业对于“软件定义汽车”的理念已经基本形成共识。
庄莉再次强调，软件不是增加产品价值的手段，而是为设计、研发、制造等一系列产业流程提供可能性的基础设施。
汽车行业历史较长，也较为复杂。
手机行业的巨头全部消失了，但汽车行业仍然会有传统车企抓住机遇完成转型。
”Peter Mertens旗帜鲜明，我们强烈反对盲目扩张他认为，巨头的工程团队迅速扩张到数万人，并不能加快研发速度，关键不是“从众战术”。
但希望车企能够从全球的角度共同拥抱开源，共同开发面向汽车的操作系统，并向联盟内部的成员开放。
”回想起来，这是大型科技公司的重要原因。
能够在某些领域快速取代传统巨头的就是他们拥有自己的操作系统。
当市场上只有两三个经过激烈的早期竞争的操作系统时，车企应该在这些操作系统上形成有效的联盟，而不是通过自己的研发体系构建技术壁垒和“护城河”。
庄莉和 Peter Mertens 一致认为，操作系统不仅仅是一个用于用户提交功能的软件界面。
通过分布式操作系统建立完整的软件栈，这种在计算机和互联网行业中普遍存在的软件“基础设施”，正是当前汽车行业所缺乏的。
如何成为像特斯拉一样的“科技公司”“传统汽车制造商的时代已经结束了”。
这句话并非来自新车，而是来自大众集团首席执行官赫伯特·迪斯在董事会的呼吁。
大众汽车正在建立一种新的能力，尽管过程很坎坷。
业界最好的例子就是特斯拉。
“如果孔夫子是一家车企，那么评估价值就看孔夫子的生产能力、销售能力；但如果孔夫子是一家高科技企业，就必须注重研发和创新效率等方面。
”庄莉认为，行业对特斯拉超高估值的支撑，还是取决于行业角色的外部定位：作为一家没有任何过往历史包袱、一切从头开始的新创企业，特斯拉在软件开发、网络拓扑甚至电气化方面都有相当程度的专业知识。
后来者的优势。
另一方面，不同专业背景的人才也是特斯拉的强项。
所以这一切决定了特斯拉的成功模式是难以复制的。
“特斯拉模式不会是整个行业的唯一模式，”庄莉说。
如果说特斯拉是一种转型，那么其他企业的成功模式或许就是进化。
有人说特斯拉是汽车工业的苹果。
这个行业会不会出现像Android这样的新操作系统可以与其他汽车制造商共享？我相信会有，但不知道谁会玩。
特斯拉优秀的软件架构足以支撑更好的软件技术迭代。
通过其软件架构可以支持新功能和新用户体验，从而改善驾驶体验。
这就是特斯拉作为一家高科技公司的独特之处。
“作为一家科技公司，特斯拉不符合传统观念。
”彼得·梅尔滕斯认为，特斯拉的评价很高。
这与资本市场对创始人埃隆·马斯克的追捧密不可分，而埃隆·马斯克本人也以颠覆性思维而闻名。
这是特斯拉的优点，也是他的模式无法复制的根本原因。
人们愿意为特斯拉所承诺的未来付出代价，这也是特斯拉被估值极高的原因。
如果用亚马逊和阿里巴巴在电商领域的地位来类比，未来的汽车行业将不是寡头时代。
更多完成转型并幸存的玩家将会加入。
汽车公司甚至可能成为Uber和滴滴等拼车公司。
服务平台提供商。
汽车“智能”的背后，不仅有众多便捷、智能的功能栈，更是车企“能力”的拓展。
对于特斯拉来说，研发自研AI芯片真的有意义吗？为什么要到一个陌生的领域去展示自己的技能呢？继续坚持拨款原则是否更明智？为此，特斯拉不得不承担昂贵的研发费用。
后续芯片的升级改进也是成本黑洞。
更重要的是，芯片企业的升级进化日新月异。
这其实和特斯拉从头开始搭建自己的车载Linux系统是一样的。
特斯拉不仅是在培养自己的“软件能力”，而且是在给予自己更加集中的控制。
特斯拉曾被英伟达diss过，也被芯片行业诟病过，但它是汽车厂商唯一具备的新能力，也是汽车领域最懂芯片的公司。
“软件定义的汽车将是集中控制和计算能力的结果。
”庄莉认为，随着近年来计算机硬件性能和集成度的不断提高，利用日益强大的通用计算能力，甚至可以在不借助MCU或微处理器等硬件的情况下实现更多的功能和特性。
随着技术的驱动力越来越强，人们越来越关注软件定义的硬件厂商，这与电动汽车的出现不谋而合。
在谈到计算机软件行业的技术迭代将如何影响汽车行业的未来时，涉足计算机行业20多年的庄莉表示，比较计算机和汽车行业后，我们会发现两者之间在某种程度上存在相似之处。
的。
这种相似性不仅体现在汽车的电气架构和电子架构上，特别是借鉴了IT行业的一些成熟经验后，可以帮助开发者更好地开发软件。
首先，两者在AI技术的大规模应用上也有相似之处。
从工业流程的开发生产到用户端的应用，人脸识别、语音对话、以及最具代表性的自动驾驶等领域的人工智能技术都在从根本上改变汽车。
其次，在测试流程上，从过去的软件辅助、硬件为核心，转变为现在的以软件仿真为核心、硬件辅助。
将开发中的测试等流程自动化，减少除最终质量控制环节以外的整个流程的人工干预，提高整个流程的效率和准确性。
第三，数据中心借鉴数据驱动的产品设计，对比大基数的AB测试数据结果，为决策过程提供依据，做出符合市场需求的选择。
庄莉坦言，将软件行业乃至其他行业的做法延伸到汽车行业，实现可持续改进和优化，将对汽车软件发展有很大帮助。
“不是每个公司都会在水源附近建工厂，因为这不划算，对吧？”庄莉将Megatech的角色形容为“超市”。
庄莉把“让汽车里没有难写的软件”作为美嘉科技的整体愿景和目标。
兆丰科技的SmartMega OS+可覆盖从汽车到云端的核心软件架构，并可根据车型快速定制专属OS+版本。
目前SmartMega OS+支持的组件包括数字座舱、多域控制器、T-Box、网关等。
在实施层面，需要满足主机厂的定制化、碎片化需求，帮助填补主机厂软件开发团队的空缺。
对于在传统汽车行业服务多年的“汽车人”Peter Mertens来说，电动汽车软件架构开发比“硬件拼接”的传统开发模式更加通用。
不仅不用考虑如何将不同尺寸的零部件、总成塞进车身的问题，这种根据自身需求不断演进的研发模式也更符合软件定义的行业趋势。
汽车。
从产品定义的角度来看，Peter Mertens认为，德国车企通常会花费大量时间编写产品规格，然后将数百或数千页的产品规格从德语翻译成不同语言版本。
“但最终没有多少人会相信这种严谨。
传统的开发方法已经不再适合当今时代。
必须在构思和原型阶段引入深度学习框架，才能更好地释放软件在工业中的作用。
”能力——“数字孪生”理念在智能制造领域的体现“汽车的‘智能’背后，其实不仅有很多便捷、智能的功能栈，还有对‘能力’的拓展。
”汽车公司。
马斯克曾在 2010 年夸口称“在设计 Model S 时，它实际上是一台非常复杂的带轮子的计算机”。
一向特立独行的特斯拉领袖，大概并不关心他的预言是否会实现。
五年后的今天，我们可以重新审视汽车企业。
谁真正有能力“制造计算机”？在一条像造汽车一样看不到尽头的漫长道路上，有人狂奔，有人倒下，有人坚持，有人观望；但对于像庄莉和彼得·梅尔滕斯这样的探险家来说，铺设一条不限速的高速公路意味着远方比懂得如何奔跑重要得多。