1990年出版的《改變世界的機器》一書，第一次把豐田的獨特生產方式定名為Lean Production，即精益生產方式。此後，汽車產業掀起了一股學習精益生產方式的狂潮。
而在6年後出版的《精益思想》一書中，作者再次強調，「如果你不能迅速地把產品開發時間減半、訂單時間減少75%、生產時間減少90%，那你一定是哪兒做錯了。」
事實上，在過去幾年，隨著汽車電動化、智能化帶來的巨大變革浪潮，再一次將汽車產業的效率提升擺在了最重要的位置。在過去，精益生產的最終目的是實現產品達到最高品質，完成最快交付時間。如今，類似的要求，正在從生產製造擴展到產品開發、協作配套等早期階段。
尤其是軟體開發投入的資源比重，以及功能複雜度的持續提升，精益軟體開發（精益製造原則和實踐在軟體開發領域的變體）也在逐步補充敏捷開發（區別於傳統的V型項目管理，強調快速疊代），成為當下汽車產業鏈的焦點話題。
一、電動化，是智能化的規模基石
「汽車智能化」到底是什麼，以及軟體在汽車智能化裡面扮演什麼樣的角色？「2022年我們的體會是完全不一樣的，」在鎂佳科技創始人兼CEO莊莉博士看來，軟體變成了整個木桶當中的一條板，而不再是大家所認為的，除了軟體以外沒有其他的板。
原因在於，過去幾年，電動化的技術變革速度，要遠落後於智能化。
比如，以理想汽車為例，在今年回答投資者關於純電動市場進入時間點的問題，該公司創始人、董事長李想也坦言，「當時沒有選擇純電動，一個原因是電池成本非常高。其次，電動汽車充電很困難。對於車主來說，不僅很難找到充電站，而且充電速度也很慢。」
我們看到的事實也同樣如此，智能化是過去幾年新能源車企的主攻方向。
比如，在智能化方面，2023年1月中國市場新能源汽車前裝標配搭載L2級輔助駕駛交付16.88萬輛，搭載率進一步升至58.03%；智能數字座艙（大屏+語音+車聯網+OTA）前裝標配交付23.16萬輛，前裝搭載率達到79.61%。這兩個數字都遠高於傳統燃油車。
不過，今年，理想汽車開始布局「雙能戰略」，即智能戰略+電能戰略。其中，電能戰略中的核心純電方案採用了800V高壓超快充來解決補能效率問題，充電10分鐘續航400km。
「自研800V碳化矽技術可實現10分鐘400公里的充電速度，與400V相比可節省15%左右的電量。」李想在2023年春季媒體溝通會透露，未來理想汽車推出的純電800V高壓平台車型，可以做到和增程式同樣價格。
在電池部分，理想汽車從一開始就參與了該電池的聯合開發工作，在包括低溫放電功率等多項技術方面都實現了針對性優化。同時，汽車功率半導體研發及生產基地也成為理想汽車自研核心部件的戰略布局之一。
眾所周知，最近幾年，所有的主機廠都在重新研發下一代的電動化平台，包括布局電動化關鍵核心零部件產品線。畢竟，從目前智能電動車型的整體BOM成本來看，電動化仍然是成本優化的最關鍵一環。
在被問及「理想進入純電的賽道，要勝出依靠的核心競爭力是什麼？」這個問題時，理想汽車總裁兼總工程師馬東輝的回答是：深度的自研，只有自研才能在產品和價格上形成競爭力。
事實上，掀起本輪降價潮的特斯拉，早在去年三季度就已經在公開場合透露，通過動力電池技術的持續創新升級，再結合材料與車輛設計的改進，生產成本最高可再降低50%。
在4月18日開幕的上海車展上，理想汽車公布了到2025年的產品矩陣——「 1款超級旗艦車型+5款增程電動車型+5款高壓純電車型」。「我們要考慮，相同電量能跑更長的里程，把每公里的成本降下來。」
有意思的是，「消除里程焦慮」才是理想ONE的成功關鍵，而非智能化。電池貴和充電慢的問題，也被李想視為早期產品戰略調整的核心要素。事實上，特斯拉也是如此。標配的Autopilot，充其量也只是L2級輔助駕駛，選裝的NOA體驗還不如中國本土的自主品牌，而銷量持續提升的背後，同樣是性價比。
相比而言，智能化的當下痛點，不再是簡單的BOM成本問題，而是數據閉環所需要的有效數據積累，以及軟硬體的深度優化。「硬體，尤其是算力，仍處於上升周期，但更多是可見的成本。」
但對於車企來說，首要解決的是規模。
二、如何實現降本最優化
目前，汽車行業尤其是智能電動賽道正在進入關鍵的規模化周期。
高工智能汽車研究院監測數據顯示，2022年中國市場（不含進出口）新能源車型交付均價降至17.56萬元（同期，燃油車交付均價為17.59萬元），這是自2018年以來，兩大對立市場的首次價格倒掛。
另一組數據顯示，中國市場新能源汽車年度交付量占整個市場的比重，從2018年的4.35%，快速提升至2022年的26.25%；2024年新能源汽車滲透率將大概率衝上50%大關。
這意味著，無論是保持新能源的高增長態勢，還是在規模化進程中實現盈虧平衡，甚至是盈利，降本已經是擺在所有車企面前最緊要的核心問題。如何平衡研發投入，並選擇更有針對性的減負，並不簡單。
過去幾年，軟體成為車企通過自定義來創造差異化產品、甚至塑造品牌形象的技術手段，比如有的車型以酷炫的智能駕駛體驗為噱頭，有的以體貼周到的座艙體驗為賣點，這些都是取決於車企對車型的定位，而有不同側重。
同時，軟體和傳統的整車機械件、動力系統、外觀內飾等等不同，可以通過不斷升級，不斷更新消費者的智能體驗，從而延長汽車的生命周期、更鞏固消費者的品牌印象。
而隨著智能化的逐漸普及，「軟體定義汽車」成為共識，軟體也成為汽車產品力中相當重要的組成部分之一。同時，相比於傳統的硬體供應鏈，軟體無論是供應商質量品控，還是BOM成本都難以在短時間內實現標準化。
這背後，最近幾年行業最關注的話題，就是主機廠的軟體自研。這也是特斯拉在汽車行業內釋放的「鲶魚效應」，比如，研發團隊中軟體工程師數量遠超傳統主機廠。
不過，細心的人會發現，特斯拉在降本策略上，一直強調的是規模和可持續能源驅動。相反，在圍繞Autopilot以及FSD等智能輔助駕駛功能上，這家公司也一直受困於自研的成本難題，系統選裝率也遠低於預期。
「汽車一定會經歷一個價格快速下降的過程。主機廠會把自己的研發能力放在能夠最大化去優化整車成本的地方。」莊莉透露，一些車企合作夥伴正把大量的時間、精力和研發重新投入到回歸三電系統。
公開信息顯示，汽車智能化電子件在整車成本當中只占到10%，包括數字座艙、自動駕駛控制器、車身和其他域控制器等。而在這10%中，還有大量的成本來自於上游晶片，尤其是過去幾年的缺芯，造成了供應鏈的失衡。
莊莉給我們算了一筆帳，比如在占70%成本的地方，如果你能夠優化出10%，那在整車成本裡面大概是7%，這個幾乎覆蓋了所有的汽車智能零部件的成本。
事實上，按照特斯拉今年初發布的降本50%的目標，核心也主要是聚焦在動力系統、晶片自研、汽車線束以及整車製造等環節。這意味著，開闢「軟體定義汽車」時代的特斯拉，也在回歸現實。
「軟體在這裡面是特別特別重要的事情。但是現在回頭去看，軟體確實就只是一條板而已，整車其他板的長度加上軟體這條板，最終決定這個木桶可以裝多少水。」在莊莉看來，成本可控並且可持續疊代才是關鍵。
三、智能化「回歸」產業鏈分工
那麼，未來如何實現更有效的產業鏈分工，也是最大的挑戰。
幾年前，特斯拉對行業衝擊，倒逼大部分主機廠去自建軟體能力，親自下場做很多智能化的內部研發。同時，在特定的時間，市場上的供應不足（傳統Tier1還在轉型，初創公司入局還未取得市場信任），造成主機廠要自己想辦法，不管是拼湊還是自研。
從開發效率的角度來看，「主機廠並不真的需要每一行代碼都由自己寫、自己交付，」莊莉在2018年成立鎂佳科技，就是基於多年在網際網路和汽車行業的經驗積累，希望尋找到真正幫助車企降本增效的最優路徑。
眾所周知，早期智能化，尤其是智能駕駛的第一批上車品牌，大部分都是在內部有巨大的技術研發投入來進行定製開發，包括在計算平台上的選型上，也都是以高端為主，也就是常說的「堆料競賽」。
但，這限制了智能化向下普及的速度。
「不是每家主機廠都堅持全棧自研，會採取部分自研，部分找合作夥伴做共同推進。此外，隨著產業鏈的成熟健全，更多玩家會選擇採用第三方的方案。」這背後，實際上就是功能和成本的平衡。
市場也在給出答案。
比如，2018年8月成立的鎂佳，僅用了4年左右的時間，實現了智能座艙產品在多個量產爆款車型（深藍SL03、理想L系列、嵐圖追光、奇瑞瑞虎8）上的搭載；本屆上海車展上，更多合作車型也相繼亮相，包括深藍S7、理想L系列；東風猛士、嵐圖多車型；奇瑞瑞虎8PRO新能源、瑞虎7PLUS新能源，星途星紀元STERRA系列重磅新車。
這意味著，鎂佳通過實際的量產項目，驗證了智能化產業鏈合理分工模式的趨勢已經明確，也在被越來越多強勢且優秀的頭部車企接納。
一直以來，鎂佳以標準化和平台化的方式去重構汽車行業裡面的軟體編寫，再把軟體質量管控和軟體基礎模塊、軟體功能打磨成相對標準化的工具和流程，可以大大提高汽車智能化電子件的創新效率。在莊莉看來，「這樣的開發方式，本質上是把對於軟體體驗的控制權交回到了主機廠手上。」
更重要的是，這種全新的智能化構建方式，是在汽車裡幾乎所有的智能化零部件（不管是智能座艙、智能駕駛還是車身控制、中央計算）當中通用的。這也符合當下整車電子架構處於多條戰線同步升級的行業現狀和趨勢。
另一個關鍵因素是，汽車軟體和硬體一樣，同樣需要靠規模化效應實現成本平攤，因此能夠最大化地轉化出硬體算力、變成用戶體驗的軟體開發方式和構架方式，才是汽車軟體開發「降本」極其重要的因素。
目前，在硬體部分，車企正在尋找多元化的組合，來匹配不同品牌、不同車型的定位。事實上，以上游最核心的晶片為例，不管是英偉達、高通，還是地平線、黑芝麻智能、芯擎等新進玩家，都有自己的差異化市場定位和客戶群體。
在莊莉看來，降價是對外、對消費者的；降本是對內，對生產製造的。降本能夠有助於車企實現最終的降價，進而在價格方面提升市場競爭力。這其中，軟體也是關鍵一環。
以智能座艙為例，高工智能汽車研究院監測數據顯示，2022年中國市場（不含進出口）乘用車搭載智能數字座艙（大屏+語音+車聯網+OTA）前裝標配交付795.05萬輛，同比增長40.59%，前裝搭載率為39.89%。其中，座艙域控制器搭載量交付172.65萬台，前裝標配搭載率（占智能數字座艙交付量）為21.72%。
而根據高工智能汽車研究院首發《2022-2025年中國智能汽車產業鏈市場數據預測報告》披露的數據，整個座艙域控滲透率，2022年是8.28%，主力的搭載車型仍然是30-35萬區間。
這背後，除了硬體的成本，最大的開發效率難題仍然是在軟體部分，涉及OS、中間件、數據和功能交互以及應用生態融合等方方面面，這已經不是傳統單一車機的安卓系統二次開發這麼簡單。
比如，車企需要根據車型開發的成本目標和功能要求，裁剪硬體設計（甚至未來的可插拔硬體架構設計）、深度優化軟體模塊，降低系統級成本。同時，車雲一體的大趨勢下，私有/公有雲設施（數據存儲、隊列通道、日誌服務等）的維護、監控和定期升級服務也是不小的挑戰。
在高工智能汽車研究院看來，車企應當首先思考怎樣去滿足用戶的核心需求，也就是如何把用戶安全、省心地從A點帶到B點。不管是智能座艙、智能駕駛，都應該圍繞這個核心需求充分地發揮智能化價值。在此基礎上，如果有多的成本空間再去做更豐富、有趣的智能體驗。
「一家主機廠如果要做出市場競爭力特別強的產品，他更需要的是能夠匹配和協同不同的資源。」在莊莉看來，在這個原則下，就實現了所謂的「高性價比」。