小米华为顶峰相见造车底层逻辑变

软硬件生态联动

小米才能做到极致的事

一个普通读者感知不深的科技常识是，硬件性能的释放，基本都是建立在软件算法配套基础之上的。

举个例子，在智能驾驶发展的初期，许多新势力厂商，包括当初的特斯拉，都采用过Mobileye的“黑盒方案”。这种智驾方案是当时市面上的常规做法，Mobileye基于EyeQ芯片提供自研算法，把芯片和感知软件封装在一起，客户只管买，但不能改。

这种方案之下，车辆在行驶中将只能得到一个“前方30米有障碍物”的判断，但这个判断怎么得出来的，摄像头到底看到了什么，传感器之间是如何配合的，数据链路又是如何构建的，车企自己一无所知，Mobileye也不可能让你知道。

拿做菜比喻，这玩意就像去餐馆吃了一顿预制菜，简单快捷拿钱就能吃上，但原料、配料、烹调过程你全都不知道，调味还不能定制。这个情况下你很难对口味和品质做把控，哪怕今天突然感冒了嗓子疼，也不能跟餐馆说你别加辣椒。

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所以后来车企大多开始慢慢转向了自研算法，自采原料、调料，自己开火炒菜，可以根据自身需求做最适合自己的方案，而且便于探索创新更优的解决方案。

但随之而来的一个问题是：不是所有人都会做菜。有的车企活了一百多年都没干过这个活，学起来慢就算了，指不定还得把厨房炸上几炸。比如当年的德国大众，就曾经因为软件问题在ID.3发售期出过史诗级的大翻车，最后在下萨克森州雷登镇搭了座占地5000平米的临时“帐篷工厂”，拉来上百名工程师和工人，分三班倒昼夜不停地手动给一万多辆ID.3升级车机软件……

甚至这些海外车企，想在他们本土找自研算法的人才都找不到，只能跑来国内建研发中心，找国内厂商搞合作。

而小米这样的科技大厂，自带对前沿科技的深刻理解，一旦切入这个领域，简直就像是天才厨子，哪怕一开始炒的不是最擅长的菜系，但一通百通，人才储备和技术积累，无论是和传统车企对比，还是和当初新势力厂商入局时相比，都不可同日而语。

而且小米调教硬件与软件配合的经验又极其丰富，非常清楚地知道如何最佳利用数据进行迭代，又怎么通过算法把硬件的性能释放到极致。这也是为什么，小米技术发布会上，第一款车的实测视频，就已经有了跻身第一梯队的智驾表现。

但小米能做的显然还不止于此。智能驾驶只是软硬件生态优势的其中一个体现，更重要的是，小米没有把汽车局限地定义为一个会移动的智能终端。而是更想把汽车定义为一个移动的智能空间。