如何看待上汽不选择华为却选 Momenta 作为「灵魂」？对于传统造车势力来说，自动驾驶都有哪些选项？
如何看待上汽不选择华为却选 Momenta 作为「灵魂」？
上汽集团选择 Momenta 作为其自动驾驶领域的合作伙伴，而非备受瞩目的华为，这是一个值得深入探讨的商业决策。这背后既有技术选择、商业模式，也有战略考量。
为什么上汽没有选择华为？
华为在自动驾驶领域确实拥有强大的技术实力，尤其是在智能座舱、芯片（昇腾）、操作系统（鸿蒙）、高精度地图等方面都有深厚积累，并且已经与多家车企建立了合作关系。然而，上汽之所以选择 Momenta，可能基于以下几点考虑：
技术路线和侧重点的差异：
华为： 华为的自动驾驶解决方案更倾向于一套全栈式、软硬一体的整体解决方案，可能包含自主研发的芯片、算力平台、传感器、算法等。这种模式更适合对技术深度和控制度要求极高的车企，但也意味着车企需要深度整合华为的生态，并承担较高的硬件成本。
Momenta： Momenta 在国内自动驾驶领域以其“AI驱动的通用自动驾驶解决方案”而著称，更注重软件算法的研发和平台的开放性。Momenta 的核心优势在于其数据闭环和算法迭代能力，能够通过少量的标注数据，结合其强大的数据处理和模型训练能力，快速迭代和优化自动驾驶算法。他们更倾向于成为一个技术赋能者，提供高质量的软件和算法，而将硬件和部分算力交给车企或第三方。
合作模式的契合度：
华为： 华为的模式更像是Tier 0.5或Tier 1.5，深度参与到车辆的智能化设计中，甚至可能输出自己的车载操作系统和芯片。这对于一些希望保持核心技术自主可控、同时又需要快速实现智能化转型的车企来说，可能存在一定的顾虑。
Momenta： Momenta 的模式更像是一个高阶的算法提供商和技术合作伙伴，可以根据车企的需求提供定制化的解决方案，同时保持平台的开放性，允许车企整合自己的硬件和算力资源。这种“赋能者”的角色可能更符合上汽希望保持自身品牌和技术独立性的需求。
成本和商业模式的考量：
华为的全栈式解决方案可能成本较高，尤其是在初期阶段。而 Momenta 专注于软件算法的研发，可能在成本上更具优势，且其商业模式更易于车企接受，例如通过软件授权、数据服务等方式。
风险分散与战略灵活性：
将自动驾驶的核心算法和软件研发外包给专业的第三方公司，可以帮助上汽将研发风险分散出去，同时也能更专注于整车制造、品牌建设等自身优势领域。选择 Momenta 这样的专业自动驾驶公司，也体现了上汽在战略上的灵活性，可以根据技术发展趋势随时调整合作深度和广度。
Momenta 的技术实力和市场认可：
Momenta 在自动驾驶算法的研发上，特别是在基于视觉的感知和规划方面，拥有业界领先的技术。他们提出的“即插即用”（PlugandPlay）的自动驾驶解决方案，以及其在量产数据获取和处理方面的能力，都受到了市场的广泛认可。与 Momenta 的合作，可以帮助上汽快速落地高阶的自动驾驶功能。
总结来说，上汽选择 Momenta 而非华为，更像是基于对技术路线、合作模式、成本控制以及战略灵活性等多方面因素的综合权衡。上汽可能更倾向于一个能够提供强大且可定制的自动驾驶软件算法的合作伙伴，而不是一个希望深度整合其全栈式解决方案的供应商。
对于传统造车势力来说，自动驾驶都有哪些选项？
传统造车势力（OEM，Original Equipment Manufacturer）在发展自动驾驶技术时，面临着技术积累、人才储备、投入成本以及市场竞争等多重挑战。他们通常会选择以下几种方式来推进自动驾驶的研发和落地：
1. 自建研发团队（Inhouse R&D）：
这是最直接也是最需要长远投入的方式。传统车企拥有成熟的汽车研发、制造、测试体系和品牌影响力，能够将自动驾驶技术与整车深度融合。
优势：
技术自主可控： 能够完全掌握核心技术，不受第三方限制，为未来产品差异化和技术迭代提供最大空间。
深度融合： 可以将自动驾驶系统与车辆的电子电气架构、机械结构、用户体验等进行深度整合，实现最佳的性能和用户体验。
品牌价值： 将自动驾驶技术作为自身品牌的核心竞争力，提升品牌价值。
劣势：
高投入： 需要巨额的资金投入，包括人才招聘、软硬件研发、测试验证、数据采集等。
人才挑战： 吸引和留住顶尖的自动驾驶算法、AI、软件工程师是巨大的挑战，与科技公司争夺人才。
技术周期长： 自动驾驶技术发展迅速，自研需要较长的周期才能追赶上领先水平。
风险高： 技术路线选择错误或迭代速度慢，可能导致项目失败或市场竞争力下降。
典型代表： 特斯拉（早期自研，后来也与一些供应商合作）、通用汽车（Cruise）、福特（Argo AI，虽已暂停但曾是重要投入）、蔚来（已成立 자체 团队）、小鹏（有自研能力并与第三方合作）。
2. 战略合作与股权投资（Strategic Partnerships & Equity Investment）：
与领先的自动驾驶技术公司建立战略合作关系，通过股权投资、合资公司等方式，获取其先进技术和解决方案。
优势：
快速获取技术： 可以借助外部成熟的技术和解决方案，快速实现自动驾驶功能的落地和量产。
降低研发风险： 将部分研发风险转移给合作伙伴，分摊投入成本。
协同效应： 通过合作，车企可以获得技术支持，而技术公司则能获得量产经验和庞大的用户基础。
劣势：
技术依赖性： 可能对合作伙伴产生技术依赖，自主可控性相对较弱。
合作模式磨合： 不同文化、商业模式的公司合作需要磨合期，可能存在效率问题。
成本控制： 合作成本可能较高，需要谨慎评估。
典型代表：
上汽集团与 Momenta： 如前所述，上汽选择 Momenta 作为技术合作伙伴，并可能进行股权投资。
吉利集团与 Waymo（未成功）、Mobileye： 吉利曾与 Waymo 洽谈合作，后来也与英特尔旗下的 Mobileye 建立了合作关系。
戴姆勒与 Waymo： 戴姆勒（梅赛德斯奔驰）曾与 Waymo 合作，共同开发自动驾驶技术和车型。
PSA 集团与 Voyage Auto（已停止运营）： 标致雪铁龙集团曾与自动驾驶初创公司 Voyage Auto 合作。
3. 采购成熟解决方案或中间件（Procurement of Mature Solutions or Middleware）：
直接采购已成熟的自动驾驶软硬件解决方案，或购买核心的自动驾驶中间件平台，然后在此基础上进行部分定制和集成。
优势：
最快捷的落地方式： 对于希望快速推出具备L2+甚至L3级自动驾驶功能的车型，这是最直接有效的途径。
成本相对可控： 避免了从零开始的巨额研发投入，且有规模效应带来的成本优势。
成熟的验证： 采购成熟的解决方案，可以有效降低技术风险和测试成本。
劣势：
缺乏核心竞争力： 自动驾驶能力成为“配置”而非核心差异化，长期来看不利于品牌发展。
技术更新迭代受限： 依赖于供应商的技术进步和产品升级。
数据和算法的掌握： 可能无法完全掌握用户驾驶数据和核心算法，限制了未来的优化和创新。
典型代表：
大众集团与 Mobileye： 大众集团曾与 Mobileye 在 ADAS（高级驾驶辅助系统）领域深度合作，也可能在自动驾驶领域引入 Mobileye 的方案。
多家传统车企采购博世（Bosch）、大陆（Continental）、采埃孚（ZF）等Tier 1供应商的 ADAS 和部分自动驾驶模块。
一些车企会采购图森未来（TuSimple）、文远知行（WeRide）等L4级自动驾驶技术公司的解决方案，用于特定场景的自动驾驶（如干线物流、限定区域内的Robotaxi）。
4. 跨界合作与生态构建（Crossindustry Collaboration & Ecosystem Building）：
与科技公司、互联网公司、出行服务商等建立更广泛的合作，共同构建自动驾驶生态系统，实现优势互补。
优势：
资源整合： 整合各方资源，包括技术、数据、用户、场景等，加速自动驾驶的商业化落地。
创新模式： 探索新的商业模式和出行服务，如Robotaxi、自动驾驶配送等。
用户导向： 从用户需求出发，打造更贴合实际需求的自动驾驶体验。
劣势：
合作难度大： 跨行业合作需要克服理念、文化、利益等方面的差异。
生态构建周期长： 构建完整的生态系统需要时间和持续投入。
典型代表：
通用汽车与 Cruise 的深度整合： Cruise 专注于 Robotaxi 服务，而通用汽车提供车辆制造和平台支持。
中国部分造车新势力与互联网巨头（如百度Apollo生态）： 部分新势力会接入百度 Apollo 平台的地图、定位、仿真等能力。
总结来看，传统造车势力在发展自动驾驶时，往往是多种模式并行的策略，并根据自身情况和市场发展动态进行调整。
初级阶段（L2/L2+）： 更多采用采购成熟方案或与Tier 1合作，快速量产，积累用户和数据。
进阶阶段（L3/L4）： 开始考虑战略合作与股权投资，甚至尝试自建研发团队，以掌握核心技术并形成差异化竞争力。
未来发展（L4/L5）： 最终目标是实现技术自主可控，并可能通过生态构建拓展更多商业机会。
在这个过程中，谁能更好地平衡自研、合作与采购，谁就能在激烈的自动驾驶市场竞争中占据有利地位。 同时，数据闭环和算法的持续迭代能力，将成为传统车企能否真正掌握“灵魂”的关键。
上汽集团选择 Momenta 作为其自动驾驶领域的合作伙伴，而非备受瞩目的华为，这是一个值得深入探讨的商业决策。这背后既有技术选择、商业模式，也有战略考量。
为什么上汽没有选择华为？
华为在自动驾驶领域确实拥有强大的技术实力，尤其是在智能座舱、芯片（昇腾）、操作系统（鸿蒙）、高精度地图等方面都有深厚积累，并且已经与多家车企建立了合作关系。然而，上汽之所以选择 Momenta，可能基于以下几点考虑：
技术路线和侧重点的差异：
华为： 华为的自动驾驶解决方案更倾向于一套全栈式、软硬一体的整体解决方案，可能包含自主研发的芯片、算力平台、传感器、算法等。这种模式更适合对技术深度和控制度要求极高的车企，但也意味着车企需要深度整合华为的生态，并承担较高的硬件成本。
Momenta： Momenta 在国内自动驾驶领域以其“AI驱动的通用自动驾驶解决方案”而著称，更注重软件算法的研发和平台的开放性。Momenta 的核心优势在于其数据闭环和算法迭代能力，能够通过少量的标注数据，结合其强大的数据处理和模型训练能力，快速迭代和优化自动驾驶算法。他们更倾向于成为一个技术赋能者，提供高质量的软件和算法，而将硬件和部分算力交给车企或第三方。
合作模式的契合度：
华为： 华为的模式更像是Tier 0.5或Tier 1.5，深度参与到车辆的智能化设计中，甚至可能输出自己的车载操作系统和芯片。这对于一些希望保持核心技术自主可控、同时又需要快速实现智能化转型的车企来说，可能存在一定的顾虑。
Momenta： Momenta 的模式更像是一个高阶的算法提供商和技术合作伙伴，可以根据车企的需求提供定制化的解决方案，同时保持平台的开放性，允许车企整合自己的硬件和算力资源。这种“赋能者”的角色可能更符合上汽希望保持自身品牌和技术独立性的需求。
成本和商业模式的考量：
华为的全栈式解决方案可能成本较高，尤其是在初期阶段。而 Momenta 专注于软件算法的研发，可能在成本上更具优势，且其商业模式更易于车企接受，例如通过软件授权、数据服务等方式。
风险分散与战略灵活性：
将自动驾驶的核心算法和软件研发外包给专业的第三方公司，可以帮助上汽将研发风险分散出去，同时也能更专注于整车制造、品牌建设等自身优势领域。选择 Momenta 这样的专业自动驾驶公司，也体现了上汽在战略上的灵活性，可以根据技术发展趋势随时调整合作深度和广度。
Momenta 的技术实力和市场认可：
Momenta 在自动驾驶算法的研发上，特别是在基于视觉的感知和规划方面，拥有业界领先的技术。他们提出的“即插即用”（PlugandPlay）的自动驾驶解决方案，以及其在量产数据获取和处理方面的能力，都受到了市场的广泛认可。与 Momenta 的合作，可以帮助上汽快速落地高阶的自动驾驶功能。
总结来说，上汽选择 Momenta 而非华为，更像是基于对技术路线、合作模式、成本控制以及战略灵活性等多方面因素的综合权衡。上汽可能更倾向于一个能够提供强大且可定制的自动驾驶软件算法的合作伙伴，而不是一个希望深度整合其全栈式解决方案的供应商。
对于传统造车势力来说，自动驾驶都有哪些选项？
传统造车势力（OEM，Original Equipment Manufacturer）在发展自动驾驶技术时，面临着技术积累、人才储备、投入成本以及市场竞争等多重挑战。他们通常会选择以下几种方式来推进自动驾驶的研发和落地：
1. 自建研发团队（Inhouse R&D）：
这是最直接也是最需要长远投入的方式。传统车企拥有成熟的汽车研发、制造、测试体系和品牌影响力，能够将自动驾驶技术与整车深度融合。
优势：
技术自主可控： 能够完全掌握核心技术，不受第三方限制，为未来产品差异化和技术迭代提供最大空间。
深度融合： 可以将自动驾驶系统与车辆的电子电气架构、机械结构、用户体验等进行深度整合，实现最佳的性能和用户体验。
品牌价值： 将自动驾驶技术作为自身品牌的核心竞争力，提升品牌价值。
劣势：
高投入： 需要巨额的资金投入，包括人才招聘、软硬件研发、测试验证、数据采集等。
人才挑战： 吸引和留住顶尖的自动驾驶算法、AI、软件工程师是巨大的挑战，与科技公司争夺人才。
技术周期长： 自动驾驶技术发展迅速，自研需要较长的周期才能追赶上领先水平。
风险高： 技术路线选择错误或迭代速度慢，可能导致项目失败或市场竞争力下降。
典型代表： 特斯拉（早期自研，后来也与一些供应商合作）、通用汽车（Cruise）、福特（Argo AI，虽已暂停但曾是重要投入）、蔚来（已成立 자체 团队）、小鹏（有自研能力并与第三方合作）。
2. 战略合作与股权投资（Strategic Partnerships & Equity Investment）：
与领先的自动驾驶技术公司建立战略合作关系，通过股权投资、合资公司等方式，获取其先进技术和解决方案。
优势：
快速获取技术： 可以借助外部成熟的技术和解决方案，快速实现自动驾驶功能的落地和量产。
降低研发风险： 将部分研发风险转移给合作伙伴，分摊投入成本。
协同效应： 通过合作，车企可以获得技术支持，而技术公司则能获得量产经验和庞大的用户基础。
劣势：
技术依赖性： 可能对合作伙伴产生技术依赖，自主可控性相对较弱。
合作模式磨合： 不同文化、商业模式的公司合作需要磨合期，可能存在效率问题。
成本控制： 合作成本可能较高，需要谨慎评估。
典型代表：
上汽集团与 Momenta： 如前所述，上汽选择 Momenta 作为技术合作伙伴，并可能进行股权投资。
吉利集团与 Waymo（未成功）、Mobileye： 吉利曾与 Waymo 洽谈合作，后来也与英特尔旗下的 Mobileye 建立了合作关系。
戴姆勒与 Waymo： 戴姆勒（梅赛德斯奔驰）曾与 Waymo 合作，共同开发自动驾驶技术和车型。
PSA 集团与 Voyage Auto（已停止运营）： 标致雪铁龙集团曾与自动驾驶初创公司 Voyage Auto 合作。
3. 采购成熟解决方案或中间件（Procurement of Mature Solutions or Middleware）：
直接采购已成熟的自动驾驶软硬件解决方案，或购买核心的自动驾驶中间件平台，然后在此基础上进行部分定制和集成。
优势：
最快捷的落地方式： 对于希望快速推出具备L2+甚至L3级自动驾驶功能的车型，这是最直接有效的途径。
成本相对可控： 避免了从零开始的巨额研发投入，且有规模效应带来的成本优势。
成熟的验证： 采购成熟的解决方案，可以有效降低技术风险和测试成本。
劣势：
缺乏核心竞争力： 自动驾驶能力成为“配置”而非核心差异化，长期来看不利于品牌发展。
技术更新迭代受限： 依赖于供应商的技术进步和产品升级。
数据和算法的掌握： 可能无法完全掌握用户驾驶数据和核心算法，限制了未来的优化和创新。
典型代表：
大众集团与 Mobileye： 大众集团曾与 Mobileye 在 ADAS（高级驾驶辅助系统）领域深度合作，也可能在自动驾驶领域引入 Mobileye 的方案。
多家传统车企采购博世（Bosch）、大陆（Continental）、采埃孚（ZF）等Tier 1供应商的 ADAS 和部分自动驾驶模块。
一些车企会采购图森未来（TuSimple）、文远知行（WeRide）等L4级自动驾驶技术公司的解决方案，用于特定场景的自动驾驶（如干线物流、限定区域内的Robotaxi）。
4. 跨界合作与生态构建（Crossindustry Collaboration & Ecosystem Building）：
与科技公司、互联网公司、出行服务商等建立更广泛的合作，共同构建自动驾驶生态系统，实现优势互补。
优势：
资源整合： 整合各方资源，包括技术、数据、用户、场景等，加速自动驾驶的商业化落地。
创新模式： 探索新的商业模式和出行服务，如Robotaxi、自动驾驶配送等。
用户导向： 从用户需求出发，打造更贴合实际需求的自动驾驶体验。
劣势：
合作难度大： 跨行业合作需要克服理念、文化、利益等方面的差异。
生态构建周期长： 构建完整的生态系统需要时间和持续投入。
典型代表：
通用汽车与 Cruise 的深度整合： Cruise 专注于 Robotaxi 服务，而通用汽车提供车辆制造和平台支持。
中国部分造车新势力与互联网巨头（如百度Apollo生态）： 部分新势力会接入百度 Apollo 平台的地图、定位、仿真等能力。
总结来看，传统造车势力在发展自动驾驶时，往往是多种模式并行的策略，并根据自身情况和市场发展动态进行调整。
初级阶段（L2/L2+）： 更多采用采购成熟方案或与Tier 1合作，快速量产，积累用户和数据。
进阶阶段（L3/L4）： 开始考虑战略合作与股权投资，甚至尝试自建研发团队，以掌握核心技术并形成差异化竞争力。
未来发展（L4/L5）： 最终目标是实现技术自主可控，并可能通过生态构建拓展更多商业机会。
在这个过程中，谁能更好地平衡自研、合作与采购，谁就能在激烈的自动驾驶市场竞争中占据有利地位。 同时，数据闭环和算法的持续迭代能力，将成为传统车企能否真正掌握“灵魂”的关键。
网友意见
你把汽车当作硬件系统，自动驾驶当作软件系统，这就是个硬件制造和软件开发的关系问题。
而汽车的消费者是两者同时买的，而且是配套买的，不会有人汽车买A厂商的偏要买B厂商的自动驾驶系统，也没有这么卖的。
软硬件之间的关系可以参考手机行业，基本就三种模式。
- 软硬件一体，都是同一家公司做，比如 苹果的iPhone，如果硬件设计和软件开发产生冲突就软硬件开发组一起解决，两拨人如果产生矛盾分歧，乔帮主换掉其中一个负责人就好了。
- 软件开源，硬件厂商自己实现定制化，按照法律协议给软件厂商保留一定控制权，比如Android，谷歌开源所有代码，各个手机厂商自己去随意修改定制，有啥特别需求硬件厂商自己搞，搞出了事情也自己承担后果，谷歌只保留对GMS的控制权，如果是中国手机厂商GMS都不给了，就留个商标版权给谷歌。
- 软件不开源，硬件厂商只做硬件，有啥需求提给软件厂商，出了问题两方协商解决，比如 Windows Phone，后果大家都知道，这个凉了。即使是nokia的硬件能力也无法拯救WindowPhone系统，后来微软收购nokia想走第一种模式，已经来不及了。软硬件在两家手里，双方是没办法愉快合作的，各方诉求很可能冲突，而没有一个足够强大的力量来协调，这种合作注定是低效的，甚至根本无法合作。
PC时代，第三种模式似乎行得通，但是那是有历史原因的，是因为当年IBM太强大了，intel和微软都是IBM的供应商，完全被IBM操控，dell惠普也是拿着IBM给的图纸去造PC的，IBM实际上是第一种模式，只是后来这些技术供应商制造商翅膀硬了单飞了，但是合作的模式确立下来了就很难再改变。另外还有个历史原因就是当年做苹果的乔布斯还太年轻，不太会经营管理，胡搞瞎搞把苹果玩坏了，否则软硬件一体的mac当年就会赢了IBM。最近这十几年mac的占有率一直是在上升的。
所以上汽不选择华为原因很简单，就是不想采用第三种模式，上汽华为都太大了，他们出现矛盾没法协调。而上汽选择一家小的供应商就好控制多了，软件硬件都能控制就是第一种模式了。事实上汽车业只有第一种模式行得通。
很多答案提到了话语权，然而我认为这事儿和话语权关系不大。华为如果现在真当了上汽的供应商，就不存在和上汽抢夺话语权的问题，除非它想被换掉。乙方强势的前提是全世界你产品性价比是最好的，而且很难找到别的供应商代替你，然而华为在ADAS领域目前显然还没有这个地位，如果还要和主机厂抢夺话语权那就是自寻死路。很多人可能潜意识就认为华为在什么领域都会很强势，然而在ADAS领域现在他们还没这个底气。
主机厂之所以对华为有顾虑主要还是因为华为将来很可能自己造车，是一个潜在竞争对手。虽然华为在各种场合声称自己不造车，然而有人信吗？
而momenta就显得比较人畜无害了，毕竟他们不碰硬件，是个纯软件解决方案的供应商，和主机厂不存在任何竞争关系。而且就momenta目前的体量大一点的主机厂完全可以直接买下来（当然曹旭东现在肯定不会卖），所以上汽和momenta合作是没有任何心理负担的。
这个问题之前上汽灵魂说时我回答过，除去掌控权之争，最重要的一点是
华为还没有在ADAS领域证明自己。
不必跟我提上海车展期间的demo视频，也不必说看上去有多强。
看上去强 不等于 能量产落地。
同一条道路，上千次的测验和过拟合。
华为的效果并不是难以企及。
到目前为止，HUAWEI inside 还没有正式上市。
自动驾驶有哪些选项？
题目应该改成辅助驾驶，我理解自动驾驶最后会成为一个实际的性价比问题。
我花了钱买这个功能，那么这个功能能为我开多长时间的车。能减轻我多少压力。
现在L4公司都开始向下寻求车企的订单。所谓降维打击。
国外传统巨头的博世和mobileye,
国内的自动驾驶公司（Momenta，autox等等） 百度 华为。
现在他们都在放在身段与车企合作，以求讲出更性感的故事。
甚至这两天在风口浪尖上的商汤，都开辟了自动驾驶业务来吹高估值。
至于量产后被市场验证。
很遗憾，以上提到的还没有一家完成了。
所以，既然每家都不确定，不如选一家话语权不那么大的试试。
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