1.2 汽车工业的特点——技术隐形化

汽车工业一度是极为封闭的，属于那种赢家通吃、竞争不怎么激烈的行业，而封闭不完全是由于法规、标准的限制，很大一部分原因或者说一个表现是“技术隐形化”，下面用两点来阐释这个概念。

1.2.1 NVH正在淡出理论研究

汽车NVH（Noise，Vibration，Harshness，噪声、振动与声振粗糙度）是一门玄学，一长串的振动学公式很“玄”，复杂的频谱曲线很“玄”（如图1-6所示），数不清的工程变量很“玄”，有人听得到、有人听不到的感觉更“玄”。

“玄学”是工程师半玩笑、半吐槽的说法，但却体现了NVH技术复杂性、非线性、无逻辑、无规律的特点，这使得它并不比软件系统更好把握，无数学者、工程师绞尽脑汁也没能让大家对它的认识更透彻。可是，这个未被透彻认识的NVH实际上并不算多么新兴的技术，尤其在汽车工业积累比较深厚的欧美国家，NVH研究正在逐渐远离工程人员的视线。

这似乎是个悖论，一边是理论认知不透彻，一边又是研究减弱。它的背后反映了什么道理呢？

NVH的本质或许未被探明，但工程化应用其实已经具有相当高的成熟度。背后很大一部分原因是，长期的实践、摸索、调整，已经让整个产业链中原材料选择、成型工艺参数设置、产品设计准则定义等各个环节都被打上减轻NVH的烙印，技术已经隐形，可能没人说得清楚来龙去脉，而行业惯例也已经将这个复杂问题掩盖，即便还会遇到一些问题，直接贴毛毡或涂油大约就能带来立竿见影的效果。

这就是技术隐形化和技术的产业链内化，而谁有这样的内化，谁就有高效的核心竞争力，整个行业的内化则是发展成熟的表现、产业及技术规律的必然和从业者推动的方向。

无论是自动驾驶也好，还是智能座舱也罢，都会沿着这样的轨迹演进。用软件开发的术语来说就是，迭代。

为什么要敏捷与迭代？就是因为发展期与过渡期的一切未定。为什么需要流程规则和大量的驾驶数据积累？因为我们要将“未定”推向“确定”。

1.2.2 Know-How构筑技术壁垒

上一小节侧重于整个行业在时间维度的沉淀，这一小节侧重于行业内不同领域的优势，也就是借用Know-How这个概念聊聊。先说一个小故事。

几年前，公司里一位很资深的专家在种种原因下要离职，聊天过程中，他多少有点意难平：“公司离开谁都照样转……”

早两年，汽车行业的格局基本是几家大型主机厂集团通过各个主力车型在市场中占有一定的份额，而对应的各个细分技术或产品领域，则分别由三五家国际巨头Tier 1（一级汽车零部件供应商）垄断，它们各自拥有自己的优势，相对固定地做某些OEM（Original Equipment Manufacturer，汽车整车厂或主机厂）项目。

我们会发现一个现象，在这样的汽车企业里，即使相当资深的人员离开，或许局部业务会有短期阵痛，但基本不影响大局，很快就会恢复。

这背后有一个原因是，掌握着Know-How（姑且理解为核心竞争力或门槛）的是公司，而非个人。对个人而言，可能他有丰富的项目经验和扎实的业务知识，但并不足以撼动什么。在稳定的、长久的格局下，Know-How远不只是某个人或某些人脑子里的东西，它们会落在文档上，留在系统里，体现在产品迭代设计上，记录在某台实验设备的参数上，表现在平台代码库上……

还有一个小故事，我以前接触过一个底盘某模块的国产化的项目。团队在对图纸进行参数调整时，发现一个“无用”的小卡扣，为了节省成本，就将其切掉了。但在还没正式量产，小批量试运行时，出现了多起脱落问题。分析下来，问题原因就是缺了那个小卡扣。这就是典型的国外车企Know-How的一个例子。

当然，故事不会持续停留在这里，否则，也不会有中国成为智能汽车中心这样的事情发生。成本的倒逼、民营企业的追赶，让传统汽车行业的很多领域的Know-How已经不具备竞争优势了，特别是一些内外饰产品，说论斤卖也不算太夸张，技术附加值被极限摊薄。

传统三大件（发动机、变速箱、底盘）的Know-How本来是值钱的，但电动车出来后，对现有垄断者当头泼了一盆凉水，这是后话。

现在，新能源或智能化整体属于混战阶段，旧时代的Know-How降价了，新时代的Know-How还很脆弱，大家都希望智能汽车的技术探讨不再针锋相对，不再唇枪舌剑，只有所有的技术都隐形化了、惯例化了，市场格局再次由乱到治，我们才会真正成为智能化的受益者，而不是驾驶数据积累的“实验员”。然而，这个过程需要大量的量产车来跑通。