如何看待网传美团王兴怼宝马 X5 研发技术和特斯拉比差距大？代码行多少能代表研发水平高低吗？
王兴的“怼”：背后可能隐藏的视角
首先，要明确一点，网传信息往往是经过解读和传播的，其原意可能会有所偏差。但即便如此，王兴作为美团的创始人，其对科技、对创新有着极其敏锐的嗅觉和深刻的理解。他之所以会“怼”宝马X5，很可能不是在否定宝马在传统汽车制造领域的卓越成就，而是从一个“软件定义汽车”的视角出发，看到了两者在核心竞争力上的不同。
软件定义汽车的崛起： 这是一个关键点。以特斯拉为代表的新势力，将软件和智能化摆在了前所未有的核心位置。他们的汽车更像是一个“带轮子的智能终端”，OTA（OverTheAir）升级、自动驾驶辅助系统、用户界面交互、车联网服务等等，都是通过软件不断迭代和优化。这种模式带来了极强的灵活性和持续的生命力，用户购买的不仅仅是一辆车，更是持续进化的体验。
传统车企的转型挑战： 宝马作为一家拥有百年历史的传统豪华汽车制造商，其强大的根基在于机械工程、底盘调校、内饰品质、品牌价值等方面。在这些领域，宝马无疑是顶级的。然而，在汽车智能化、软件开发、数据驱动等新兴领域，传统车企面临着巨大的挑战。他们需要颠覆原有的思维模式、组织架构，以及与软件公司合作或自建研发体系的方式。这并非一蹴而就，而是需要一个漫长而痛苦的转型过程。
X5作为标杆的审视： 宝马X5是一款非常成功的豪华SUV，它在动力、操控、舒适性、设计等方面都达到了极高的水准。但如果从“科技公司”的维度去审视，尤其是与特斯拉这样一家从一开始就以科技为核心的公司相比，X5在软件层面的创新和集成度上，或许显得不够激进，不够“原生”。例如，特斯拉的车机系统、自动驾驶辅助的迭代速度和能力，通常被认为领先于许多传统车企。
所以，王兴的“怼”更像是一种对行业趋势的观察和判断，是对“下一代汽车”形态的预言。他看到的，可能是宝马在向软件驱动的汽车形态转型过程中，与那些“生而为此”的科技公司之间的差距。
代码行数：研发水平的“伪指标”
现在我们来谈谈“代码行多少能代表研发水平高低”这个问题。答案是：绝大多数情况下，代码行数并不能直接、准确地代表研发水平的高低。
这就像说“一本书的字数越多，就越有深度、越优秀”一样，显然是站不住脚的。
效率与质量的重要性： 真正的研发水平，更体现在代码的效率、可维护性、可扩展性、健壮性、安全性，以及最终实现的业务价值和用户体验。一段简洁、高效、清晰的代码，可能比冗长、复杂、难以理解的代码完成的功能更多，也更稳定。
“聪明”的代码 vs. “很多”的代码： 优秀的工程师往往追求用最精炼、最优雅的方式解决问题。他们会善于利用成熟的框架、库，避免重复造轮子，并且善于抽象和模块化，让代码更易于管理和升级。而“堆砌”大量代码，可能是因为对问题的理解不够深入，或者缺乏高效的解决方案，导致代码冗余、结构混乱。
架构与设计是关键： 汽车的研发，尤其是智能化部分的研发，涉及到庞大而复杂的系统工程。代码行数只是其中的一个组成部分。更重要的是软件架构的设计、算法的创新、系统集成能力、以及整个开发流程的效率和质量控制。 一个好的软件架构，可以让你在后续的迭代中事半功倍；一个糟糕的架构，即使代码量再大，也很难进行有效的维护和升级。
不同领域的“代码量”差异： 我们可以看到，操作系统的内核、大型数据库、游戏引擎等软件，其代码行数可能非常庞大，因为它们需要处理极其复杂和底层的逻辑。而一些专注于特定功能的应用程序，或者利用现有成熟平台开发的工具，代码量可能相对较少。这取决于软件所处的技术栈、应用场景和抽象层级。
“有效”的代码行数： 即使在软件开发领域，我们有时会讨论“有效”的代码行数，或者更倾向于关注功能点、bug 率、性能指标等。在某些领域，例如AI模型，参数量（可以理解为“可训练的变量”）的多少，在一定程度上能反映模型的复杂度和潜在能力，但这依然不是代码行数。
传统车企与新势力的“代码”性质： 宝马X5的研发，除了软件，还包含了大量的硬件设计、机械制造、材料科学、工艺流程等。这些方面的“研发水平”不是用代码行数来衡量的。而特斯拉，虽然其软件研发部门的规模和代码量可能很大，但其核心的“优势”在于软件与硬件的深度融合、数据驱动的迭代能力、以及其独特的商业模式。
总结一下：
王兴的说法，很可能是从一个“未来汽车”的发展趋势出发，强调了软件和智能化在汽车行业中的核心地位。他观察到的是，像特斯拉这样的公司，在软件开发和用户体验的持续迭代上，可能比传统车企更加“原生”和高效。
而代码行数，绝不是衡量研发水平的可靠标准。它更像是一个“表面现象”，掩盖了背后更深层次的研发能力，包括但不限于：
技术的前瞻性与创新性
软件架构的合理性与可扩展性
算法的效率与准确性
开发流程的敏捷性与质量控制
硬件与软件的协同集成能力
对用户体验的深刻理解与打磨
以及更重要的——持续学习和迭代的能力
宝马作为百年车企，在传统汽车领域拥有深厚的技术积累和品牌影响力。它的转型是必然的，但挑战也巨大。而像特斯拉这样的科技公司，则是在一个全新的赛道上，用不同的规则和方法来定义汽车。这两者之间的“差距”，更多的是在发展路径、核心技术栈和商业模式上的差异，而非简单地用代码行数就能简单概括的。王兴的“怼”，或许就是在提醒我们，未来的汽车竞争，软件能力将是决定性的关键。
网友意见
1+4=5
1+1=2
1+2=3
1+3=4
1+4=5
那不一定，要看结果对比
宝马和特斯拉有多少条代码我不知道。
但是我知道全球新能源车圣地挪威的领导人就是坐的宝马。
其实全球所有国家王室成员、领导人，权贵。就没有几个用电车代步。
可能是他们比较笨吧，不懂电车的好。
不是每个软件都是互联网企业的垃圾快速迭代代码，上午改下午发布，崩了就在线热修复。
这答案下面外行人太多。
其实王兴不是说宝马软件技术不好（当然，一个传统车企软件技术一般都不咋样，因为这不是人家的核心），他只是说五亿行代码已经相当不好开发了。
类似的项目我也接触过，经手的人实在太多，能搞明白架构就已经很不容易了，这里随便改几行可能不知道哪里就崩了，就更别提加个feature什么的了。
而特斯拉才一千万行代码，整体处在项目初期，还是比较好折腾的阶段，程序员尚能随心所欲的改代码。
就酱。
这个和汽车EE架构有很大关系，在当前分布式架构下，像宝马这样的豪华车整车ECU数量可以达到100+。而现在基本上CAN的ECU都会运行AUTOSAR协议栈，这么多ECU意味着这些协议栈的代码在每个ECU当中都要复制一份，自然代码行数就多了。
其次，汽车行业由于其对安全性要求很高，需要做很多冗余，这也会增加代码量。举个例子我们在购买AUTOSAR协议栈模块时，Vector公司对于同一个功能模块不同功能安全ASIL等级的报价相差巨大，而多的部分就是为了安全冗余加的代码。
特斯拉的代码为什么少，其原因是特斯拉用的是域集中式架构，把很多ECU的功能全部集中到域控制器中，这样ECU的数量就可以大大减少，根据公开资料Model 3上CAN的ECU一共只有26个，这个数量和宝马差距是巨大的，自然也就少了很多重复的代码。除EE架构区别外，还有一个是特斯拉的功能比宝马少，这也是代码少的重要原因。
最后，我想说通过代码行数来对比技术水平是不合理的，特斯拉强在自动驾驶，智能座舱领域，但真的在整车电子电器基础技术研究方面，宝马是走的非常靠前的，比如车载以太网早年就是宝马和博通搞得，现在比较火热的整车电子电器Zonal+HPC架构，其背后都需要车载以太网作为骨干网来实现数据高速交换。
最最后，汽车是一个高度复杂的系统，单纯用一个指标去评判一家公司是否先进是很不准确的，还是需要具体到细分问题进行讨论，不然就会变成无休止的争论。
作为一个程序员，我觉得如果真是3亿行代码，那么确实是烂。
代码少不代表技术行，但是代码多成这个样子就是烂。
3亿行代码又不是一次性设计出来的，只能说从几千万行以后项目已经失控了。
因为他狗屁不懂，我特别服这些IT行业的，自己赚到钱之后就感觉无所不能了。具体IT来做汽车犯的那些白痴一样的错误，说出来估计就知道是谁了，我就不提了。关键也不想想IT的代码都怎么来的，估计github一夜消失，N多互联网企业就彻底懵逼。首先来讲主机厂只做标定和需求SWC，剩下的都是供应商完成的。宝马核心部分都是博世做的，而且是基于AUTOSAR做的，为什么代码多，核心是工况考虑的多。我看过博世做的汽油机工况，一共700多个大模型，整体模型上万个，很多都不知道具体是什么工况，这就是经验的积累，人家把几十年车全球跑出来的情况汇总在这里，另外缅怀一下那位壮士（该知道的都知道）。这是我们中国做汽车电子最羡慕的经验。当年普锐斯动力设计团队里面一个叫松井的来给我们解决问题，他整体测试完了告诉我们你们把常量k改成多少多少就可以了。我们问为什么，他说我不能告诉你，我做了一辈子电机控制饭碗就在如何定义这个常量上。后来一起吃饭，他喝多了，说我把普锐斯混动所有代码给你们，你们也做不出来。我当时很生气觉得他瞧不起人，但是后来和比亚迪做混动的时候发现，的确是这样。
因为汽车电子如果出问题是会出人命的，所以尽量都是把所有工况冗余都做足，代码量自然小不了，我当年带我的那个德国鬼子教我的第一个事情就是:记住了，汽车是为了那万分之一的情况设计的，只有白痴才把常态当永恒。一套动力的代码从设计到最后量产最顺利也要7年时间，其中就是大量的测试，因为消费者生命只有一次。特斯拉这种拿消费者当小白鼠的他也真好意思提。如果按照汽车电子的开发方式来评价互联网这种级别的代码，最多也就是demo水平，做个OTS样件也就到头了。
三亿行代码说明他们用的是……c++。三亿行c++铁定要完犊子。
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