最近汽车圈内刮起一阵不稳定的风。你看，刚过完春节，很多曾经的燃油狂潮车企突然变得沉默，反倒是一批新势力开始搞智能生态了。比如那个无人车项目，动作越来越快，团队的变化也频繁。说实话，我身边的同行也在问：这是套路升级，还是新风口的前兆？我倒觉得，某种程度上，这 represent 了行业潜在的底层逻辑在变。
举个真实点的例子。有次我跟一位修理厂的老板聊天，他的口气很权威：去年这个时候，我还跟客户谈燃油车养护，现在都变成电动车电池问题了。你知道，他其实更关心的是：新车的传感器、电子元件怎么更耐用、更便宜？这就引出了一个浪漫却残酷的现实——供应链的博弈，已经开始深刻影响着产品的走向。这话听着不大音调，但我觉得挺有意思，为什么？因为他的话点出了产业链革命的节奏变化。
我曾经翻了下自己关于电池供应链的笔记——大概说到，现在全球电池原材料的重点区域集中在两三片地盘。这意味着，车企为了降低成本，大量订购三星、LG的芯片和材料，价格总算有点被压出来的空间。供需关系一变，这成本可能一两年就飙升30%。（这段先按下不表）你说，供应链的价格战会不会演变成品质战或是供应控制战？这就像拼多多打折一样，谁出价高，谁就捧到货。
我发现，很多车企的研发计划，其实也在悄悄调整。一边是技术坚持——比如最新的同行在用蜂巢式神经网络，另一边是省钱省人的逻辑。你想，研发人员都不笨，明白创新不能一直烧钱，得搞点稳定派。这就会导致一个奇怪的现象，就是创新变得不再是炫酷的算法，而是试错中的逐步逼近。
说到这，我突然想到，去年我在工厂里碰到一位工程师，他带我看新出炉的自动焊接机器人。他笑着说：你看，这货算不算‘纯AI’？它只是个‘学徒’在背后努力，主要是改改参数和路径规划。我当时还问：这个机器学得快不快？他转头笑着说：估计还得两三年，才能换句话说——‘它还在学’。可背后用的就是规则+经验，跟我们手工调参数还差不多。
我没细想过的，是不是系统的优化，实际上跟我们生活中越来越多的事情变成算法处理一样，变得无感。比如我邻居大妈，开了十年的车，她现在觉得自动泊车有点像魔法。她曾经说：只要点个按钮，车自己找车位，省劲。这个场景，背后折射出啥？就是算法的普及和 user experience 的大转变。你不懂其实也无所谓，就像手机支付，小孙子教我扫一扫，我都懒得看。
你会不会觉得，自动驾驶的未来也在渐渐变成你一抬手，世界就靠它转？我估算过，百公里成本，按照现在的电池用量，可能比传统燃油车贵个10-15%。但，谁在意呢？只要出行便捷、安全，钱都变成心理成本。这不禁让我猜测，汽车价值观正在悄然变动，从拥有到即用。
（这段先按下不表）问题也挺多的。从安全角度来说，像是新技术总会潜伏一些漏洞。有一次我跟一个车厂的测试工程师聊天，他说：你知道，目前主流的自动驾驶还是在‘测试’阶段，真出了个差错，赔的可能不仅是个案。这让我想到，很多厂的安全保障还停留在受控测试上，能不能做到全场无误，还得看时间。毕竟，技术再牛，万一系统崩了，后果不堪设想。
还有个问题是人才+组织的潜规则。一些核心高管离开，背后都藏着组织变革的信号。去年我看到，有个赴美的自动驾驶负责人辞职，听说和公司调整战略有关。很多人都在问：是不是未来所有技术都要集中掌控？我认为，这倒不是垄断，而是一种集中资源突破的策略。就像我一开始说的，供应链、技术架构，都在朝统一方向努力。
（这段后续也许可以跳到未来）其实我在想，特斯拉的这种技术整合，是人＋车＋机器融合的缩影。你看，每一辆车、每一台机器人，背后都离不开数据驱动、离不开架构统一。是不是像个特大号的拼图游戏？每个人都在拼个未来。
有没有人注意到？数据飞轮这件事，才刚刚开始发力。一个小细节，我刚才翻了下笔记，特斯拉每年收集的路测数据，可能达上亿公里。你说，这么巨量的数据，怎么能不成为神话级的财富？而且，这些数据还能反馈到模型优化里去，就像得的经验，让每次升级都带来质的飞跃。问题是，这个飞轮有多快？不同车企，各自程度不一样。有些只能堆料，有些能利用得天衣无缝。
我在想，技术壁垒会不会变得像隐形的墙一样？懂得架构和数据的人，才是真正的boss。这也让我好奇：你觉得，未来还有哪些细节会成为行业中的关卡？是否我们每个人都能成为数字司机？或者，这一切都还是遥远的幻想？
—— 啊，不知道你有没有想过：如果明天汽车可以自己讲故事，它会告诉你啥？
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