理想汽车的理想造车方法论是什么?
02比例的涵义
在智能汽车时代,爆款的价值维度并不局限于商业价值,销量大还将意味着拥有更多的行车数据,后者已是企业深入研发的必要生产要素。 智能汽车的研发主要分为电动化和智能化两方面,主要包括汽车平台、三电系统和电子电气架构、智能驾驶、智能座舱等技术,尤其是后两者必须有用户数据参与软件迭代。 车企们纷纷开始把智能驾驶研究作为研发重头戏,一方面是堆硬件,将大量传感器、高算力芯片预埋在车上,另一方面抢人才,智能驾驶人才成为每家车企的香饽饽。为此,车企疯狂烧钱,导致不少人产生“研发投入=研发实力”的错误观感。
实际上,衡量企业研发实力并不能以单一或一段时间内研发投入多寡,而是需要看企业能否长时间保持合理比例投入,因为研发本身是一件高风险、高不确定性的企业活动。而有经济实力去抵抗研发失败风险的企业,必然是能自我造血的企业,依靠现有经营业务产生合理利润,在此基础上保持长时间研发投入。
李想在Q3业绩电话会上同样提及此点,他把研发分为两大维度,一是产品层面的研发,另一大是技术研发,一个企业如果只能维持个位数的毛利率,那只能投入前者,唯有一个健康合理的毛利率,才能保证理想汽车能持续地、长期地投入10个点(10%)以上的研发费用。
图:理想汽车研发投入季度增速。来源:公司财报。
今年以来,理想汽车对研发投入已达到20.55亿,其中2021Q3投入8.85亿元,同比增加165.6%,四季度还将加大投入,公司预计全年研发费用可达30亿。展望未来,随着理想汽车营收节节攀升,在维持10%研发强度下,研发投入规模只会越来越大。
根据理想招股书显示,理想预计未来1-3年内投入约22亿港元(15%募资资金)用以研发智能汽车及智能驾驶技术,研发强度并不逊于小鹏。由理想汽车自研的NOA导航辅助驾驶功能,已完成了超过100万公里的测试,并已于12月初通过OTA,推送所有2021款理想ONE的用户,此举成为中国最大规模的NOA发布活动,而且还是免费。
智能驾驶技术实际上是一个典型的人工智能研发工程体系,主要基于三大要素:算法、算力和数据,其中算法解决从零到一的问题,以及后续整体数据工程体系的组织方式和优化目标,算力则是模型实现的物理基础,通过自研加速芯片可以取得更好的算法效率和能耗指标。
AI区别于传统软件研发体系的核心,是将传统的代码功能实现交给了数据和算法,其中算法差距更容易通过开源和人才并购方式弥补,而数据才是核心的差异化壁垒,数据越大,能覆盖到的极端情况也越多。 虽说理想汽车NOA导航辅助驾驶发布时间晚于蔚来和小鹏,一旦推送成功,理想汽车将很快弥补上数据差异。与同行普遍收取功能订阅费用模式不同,理想汽车直接把NOA导航辅助驾驶功能作为标配直接推送给用户。
这种独一无二的竞争优势,与理想保持合理整车毛利率形成正反馈。合理毛利率既能让理想汽车持续投入做研发,又能让每个用户都享受到同等待遇,实现技术平权。
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