如何从物理、过程及逻辑视角分析新能源车的智能化水平？

这篇文章我就不提具体品牌了，举几个例子，业内人士基本都能猜到是哪个品牌出了问题。同时，我给大家提供一个分析新能源车型智能化水平的好方法：从物理、过程和逻辑三个维度去评估。这个问题其实老王之前就讨论过，他认为应该用不同视角来审视智能汽车。
从物理架构的角度来看，需要具体分析各个子系统的智能化程度，例如动力系统、驾驶系统、车机系统以及通信系统等。这些实际上是针对特定的物理组件，评估其成熟度。以驾驶系统为例，其中的传感器（如ADAS）、执行器是否先进，制动系统的可靠性以及线束系统的稳定性都至关重要。即便车辆再智能，一旦线束受损，所有功能都将失效。汽车内部的线束相当于神经网络，若选用不当的线束胶带，可能会埋下隐患。因此，许多所谓的智能汽车或品牌，经不起从物理层面的严格审视，其系统的稳定性和工艺水平并不达标。工艺是长期积累的结果，而非单纯依赖资金投入和市场宣传。比如，在什么场景下选择聚酯布线束胶带，何时使用绒布胶带，或者采用波纹管，这些都有明确的标准，并且与车辆智能化的物理实现密切相关。

此外，物理环境是影响车辆智能化的重要因素之一。例如，电器部件的布局、无线电环境等都会对汽车的智能性能产生一定影响。以安装在车顶鲨鱼鳍位置的整合型4G天线为例，其涉及射频高频技术。而在实现5G通信时，更需要解决干扰与抗干扰的技术问题，如4/5G单Pin 4天线、2Pin合路或4Pin合路天线的设计。如果不清楚5GAA相关规范以及3GPPTS 36.521-1 V16.4.0 (2020-03)中的测试方法，将难以应对这些复杂的技术挑战。

整车天线的辐射特性，如天线增益和覆盖率，是很多车企难以达标的环节，甚至某些新势力品牌未经充分测试便投入市场。根据5GAA发布的车载天线测试方法技术报告，其中明确规定了信号发射性能指标，包括总辐射功率（TRP）、等效全向辐射功率（EIRP、UHRP、NHPRPA），以及信号接收性能指标，如总 isotropic 灵敏度（TIS）、等效全向灵敏度（EIS、UHIS）。这些标准为行业提供了权威参考。

老王所说的过程，非开发流程本身，而是开发中的具体活动与内容。各OEM流程形式相近，但实质内容差异巨大。V字开发流程广为人知，却鲜有人深究其中细节。

每个环节其实由多个细致的过程组成，这些过程的复杂程度反映了不同企业在智能化方面的水平差异。比如，我曾参观一家激光雷达公司，发现其工程师在处理隧道出口强光导致的短暂白屏问题时，选择立即将权重转移到毫米波雷达，并开放多数接口让其他传感器接管责任。在此1-2秒内，激光雷达完全不输出任何警告信号，而是将任务转交给其他传感器。而另一些公司则专注于深入研究激光雷达在出隧道时面对强光的点云数据，试图从中找到新的整合方法。这表明，即便面对相同的流程，各公司在具体过程上的处理方式可能截然不同，这就是从过程视角看待问题的意义所在。

理想汽车研发数据分析总监王巍，曾是老王的同事，他提到一个观点我很认同：从数据角度看，优秀的车内空调系统应减少用户频繁操作的需要，真正实现智能化与舒适性，这才是好系统的核心所在。

真正的逻辑智能化应以用户需求为核心，而非表面化的伪智能。逻辑系统与汽车电子电气系统的结构关系，需基于用户实际需要构建。当前，很多车辆虽在用户需求上有所投入，但往往偏离重点，未能精准满足用户期待。同时，过高的成本转嫁到消费者身上，导致用户花费更多却未获得理想体验。因此，未来研发方向应聚焦于深入理解并准确回应用户的真实需求。
比如，老王多次了解到，以前自己也参与过相关测试项目，仅通过方向盘转角传感器，就能有效检测驾驶员是否疲劳。本质上，根本无需使用溢价较高的摄像头等智能化设备，但目前很多车企仍在投入成本搭载这些配置。实际上，结合方向盘转角监测与车身惯性单元（IMU），已经可以出色地实现这一功能。

当前智能化水平的提升，无疑是为了抢占未来更大的数据市场。试想，如果能够持续通过神经网络学习用户的面部表情，并结合车内声音的机器学习，未来是否能更精准地掌握用户偏好？车企手中的数据是否会更加值钱？用户在驾驶时无意间流露出的个人喜好，是否都能成为精准营销的切入点？想想这其中的价值有多大？
当然，要实现这一切并不复杂，只需在车机系统中加入一个看似无关紧要的授权选项——人脸识别+声音采集，再搭配一个小福利诱因，多数用户都会欣然同意。这就是数据时代的微妙之处。
你们怎么看？大家都知道是哪家企业，评论区见分晓！