2019年5月，华为对外宣称，自主研发的操作系统“鸿蒙”就要来了，这给中国人打了一针不小的强心剂。
然而，在三个月后的鸿蒙发布会，华为发布的所谓操作系统，只有一堆虚无缥缈的PPT。直到2020年9月，成熟系统鸿蒙2.0才正式上线。当时，许多人兴奋地认为，在手机端，鸿蒙马上就可以和iOS、安卓三分手机生态的天下了。
但是，现实却无比冰冷，时隔数年，鸿蒙并未达到大家的预期。一句话，鸿蒙，还是没能创造奇迹，它能做的，只有不求速胜，不下牌桌，等待时机。
鸿蒙操作系统的尴尬处境，是一个危险的缩影。产业链生态问题，是悬在所有中国公司头顶上的达摩克利斯之剑。不仅是智能手机，汽车行业也无法幸免。
过去，制造为王；未来，生态为王
过去十年，全球科技领域存在着两条最为成熟的投资主线。一条是智能手机产业链，另一条是新能源汽车产业链。
如今，在智能手机领域，行业和公司盈利增速已触及天花板。而新能源汽车则不同，尽管发展了这么多年，新能源车的历史使命还没有完成，替代传统燃油车的进程还在继续。
2021年，比亚迪的掌门人王传福在红杉资本全球峰会上说：“新能源汽车的上半场是电动化，而下半场则是智能化。”
如今，几乎没有人会反对，如果说上半场电动化，是一场产业革命的话，那么下半场的智能化，则是一场驾驶的革命。车的革命是“表”，而驾驶的革命是“里”——智能化的重要性远大于电动化。
过去，汽车软件服务于硬件。未来，硬件臣服于软件。可见，如果让国外掌握软件生态定价权，哪怕中国汽车做到90分也没用，就好比智能手机产业中，做了个比ios还优秀的操作系统，但是不与ios兼容，最后还是没有用户使用，没有开发人员参与。
可见，当汽车产业进入智能化下半场，专利优势，技术生态，成为关键。如果中国公司在下半场失败，那么将重蹈智能手机产业中的尴尬窘境，最终会被外国专利牢牢地卡住脖子。
换言之，造车的都是打工人，搞软件的才是真正的老板。
智能化战场的三大玩家
如今，智能化下半场的关键——自动驾驶，已经形成了两种模式的重大分野——单车智能和车路协同。
所谓单车智能，顾名思义是让车越来越聪明。
而车路协同，要求更高，不仅车要聪明，路也要聪明。
更具体地说，车路协同，要求在路端部署多种传感器设备，摄像头、毫米波雷达等把信息传输到边缘计算端、云端和附近的车上，概括下，车端、路端、云端一起上。
如今，欧美公司如特斯拉，押注前者，而中国公司如华为，重注后者。我们都知道，驾驶系统是三要素组合：车+路+人。以此推导，要让中国选手赢，智能车+智能路，车路协同，两条腿走路这才是中国这场产业竞赛的真正核心。
而之所以会形成这样的分野，其根源在于，中国5G已是世界前列，华为是无可争议的第一梯队，这是自动驾驶最重要的基础设施。此外，单车智能的成本巨大，而车路协同不仅能弥补单车的智能不足，而还能降低成本，一石二鸟，从而加速产业生态的形成。
要知道，自动驾驶是一个具有网络效应、正向自我增强的行业，只有平台级别的大公司，才真正有机会。
了解了这些基本的产业共识，我们来看智能化的主要玩家：
首先，我们来看华为。
华为智能化的勃勃野心，可以用一句话概括：让你的车“能连网、能连手机、能自动驾驶”。这背后是强大的实力：要求华为同时具备芯片、操作系统、感知硬件、决策融合算法的能力，跳过硬件集成直接和整车企业合作。
也就是说，一辆车，除了底盘、四个轮子、外壳和座椅，剩下的，所有的智能化技术，华为全都要了。这样的智能化策略，必然要求与车企进行广泛合作。这也就来到了华为的“开放性”策略。
2015年，华为与爱立信、英特尔、高通等8名成员，搭建了一个名为“5G汽车通信技术联盟”的小圈子。华为以5G通信为切入点，整合了AI芯片、计算平台、云服务等服务模块，提供汽车数据的一条龙服务，包括传输、计算、存储。
由此，华为将整车巨头、电池零部件巨头、通信运营商、互联网巨头纳入到自己的生态圈中，其中，受外界关注程度最高的整车厂数量超过10家，上汽、比亚迪、长城、江淮等都位列其中。
如此一来，华为就可以依托自动驾驶，与整车厂的合作，迅速释放规模效应，迅速摊薄了成本。
当然，事情也不是一帆风顺，除长安外老福特是什么软件，大家普遍采用的只有华为的5G模块，没有接受华为CC架构级别的系统产品，比如比亚迪，就防着华为一手，不采用车内架构和智能驾驶。
在某次媒体沟通会上，华为副董事长徐直军被记者问及，华为的智能化到哪一步时，他直截了当地说：“特斯拉现在能做到的，我们都能做到。”
你看，华为已经准备好和我们的老朋友特斯拉扳手腕了。
其次，我们再来看特斯拉。
特斯拉是一个控制欲极强的公司，智能化下半场，采用的是单车智能模式，也就是说，啥都得自己来。
比如自动驾驶上最关键的部分——精度地图。
高精度地图是L3及其以上级别自动驾驶车的刚需，如果说一般导航地图是放大镜的话，高精度地图就是显微镜，换言之，导航地图是给人看的，高精度地图可是给系统看的，是自动驾驶行驶上路的“行动指南”。
目前，特斯拉在全球拥有几十万辆车，我们可以把这些车视为特斯拉的“数据采集车”，它们会帮助特斯拉采集交通大数据。形成自己的“高精地图”，这有助于帮助特斯拉提升自己的自动驾驶体验。
在中国市场，由于高精度地图市场非常敏感，外资几乎没有可能进入，现如今的主要玩家以四维、百度、高德这三个国产高精图商为代表。比如蔚来选的是百度高精度地图，小鹏使用高德高精度地图，而特斯拉的合作商是百度。
不过特斯拉哪会相信百度，不过是利用它做最基础的导航服务，高精度地图肯定还是自己来。
那么目前，特斯拉的高精度地图表现如何？
根据申港证券的一则报道透露，特斯拉在这方面的表现，与本土车企相比，并没有明显优势。而在汽车之家发布的一份测评中认为，蔚来NOP系统在进入/驶出高速匝道、智能并线的表现优于特斯拉的NOA，更贴近中国路况的实际使用场景。
其实，就哲学意义而言，单车智能是局部最优，而车路协同，更像是一种群体性智慧，特斯拉希望利用强大的人工智能算法，和海量的大数据喂养来提升自动驾驶系统。
但是，中国的交通道路不仅复杂，还有强大的本土车企以及有为政府，这对特斯拉而言，将是一个极大的挑战。可见，特斯拉的产业生态还有很长的路要走。
最后，我们来看苹果。
苹果涉足智能汽车，始于2017年。
2017年库克在谈及苹果在汽车领域的计划时说道，“我们专注于自主系统。这是我们认为非常重要的核心技术。我们将其视为所有AI项目之母。它可能是实际上要开展的最困难的AI项目之一。”
苹果也确实为自动驾驶付出了心血。从2017年到现在，苹果已经获得了超过100项的汽车专利技术。从种类上看，包含了硬件创新、人车互动与智能驾驶系统几大类。从数量上看，苹果的智能驾驶系统专利占比从2016年的22%上升至2019年的41%，是相当不错的成绩了。
然而，时隔数年，我们依旧没有看到苹果在这方面有突破性的成就。
其根源在于两点：
第一，战略摇摆不定。
在苹果首席硬件工程师Bob Mansfield领导时期，他将苹果汽车的目标设定为打造自动驾驶系统；
但在Doug Field被从特斯拉挖来加入后，团队的研发方向调整到了整车研发；
如今，机器学习副总裁John Giannandrea领导着苹果汽车团队，自动驾驶似乎又重回到了主线。
不过，苹果似乎也并不急，库克还很乐于看到造车团队的其他小发明，“他们在内部研究了很多产品，虽然许多还都一直未见天日，但是这并不代表它们不会发布出来。”
第二，苹果的手机产业思维，汽车产业不买账。
苹果，作为手机产业的龙头老大，如果愿意跟某手机零部件公司合作，那对后者来说，可谓天大的“恩赐”。它已经完全习惯了强势的品牌效应。纯粹的代工厂富士康，是苹果最满意的合作伙伴。
然而，汽车行业可不买账。
最早传出和苹果合作的现代集团，在接洽后委婉地说：“与苹果合作造车对现代的品牌形象没有帮助。”
同时，苹果与日产的谈判也极不顺利。日产运营长古普塔说：“日产不会改变本身制造车辆的方式，还强调所有设计、开发、生产车辆都会以日产的品牌名称进行。”
外媒分析，大众、福特、通用，特斯拉，本田、日产、Stellantis集团等等，都有不会跟苹果合作理由。
当然，全球市值第一的苹果公司有足够厚实的底子，能够用190亿美元的资金“无条件”地宠溺着造车团队。也因为足够的资源和优秀的人才，苹果对汽车智能化的虎视眈眈，也依旧被同行敬畏。
观察下半场的关键：谁的生态先成型？
要知道老福特是什么软件，美股万亿市值俱乐部中，苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书都不是纯粹靠卖硬件／软件服务的公司，而是各自具有明确的生态护城河。
苹果是iOS，微软是win和云，亚马逊是电商平台和云，谷歌是搜索+安卓，脸书则是锁定了社交关系。
生态，是最强大的护城河。
所谓生态，用微软举例，windows操作系统是地基，各种基于此的软件是衍生物，windows操作系统的用户越多，基于windows操作系统的软件生态越丰富，用户也就越多，进而让更多的人选择windows操作系统。
当下，汽车软件收费很火，但实际上，软件收费和生态也是两回事。
如今，无论是自动驾驶还是车联网，他们的共性是：这是特斯拉的收费项目，和生态（用户粘性）不是强关联，这就类似于，你买任何东西都会花钱，但不是你付了钱的东西，对它就有粘性，这明显不是生态。
换成特斯拉，我们应该要问，是什么导致一个车主买了特斯拉之后，无法摆脱特斯拉？特斯拉生态的衍生物是什么？
再进一步解释，我们简单回顾下苹果生态的发展历程，iPhone第二代，就有了 app store ，而且还推出了营收模式，鼓励开发者。换句话说，一旦意识到生态，立刻就会大肆推广宣传，所以每次apple的发布会都会宣传自己有多少开发者，多少app。
而现在，无论是特斯拉，还是华为，还是苹果，都尚未建立真正的生态，都没能突破行业大爆发的临界点。
而对所有汽车产业观察者而言，在信息大爆炸的时代，只有建立正确逻辑框架，才能抓住关键信息，才不至于被海量的无效信息淹没。
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