“2023年，90后的购车消费群体已经成为汽车购买的主力，占比达到了46%”，张颖首先便分享了一组数据。

博世智能出行集团中国区董事会执行副总裁张颖早在十年前，90后便被称为第一代“互联网原住民”。对于90后而言，互联网不仅仅是一种高效快捷的工具，更像是其对待生活的方式。互联网上海量的信息内容以及即时的推送，也使得90后更加愿意了解新事物，并且接受它。此外，中国的消费者还表现在年轻化和女性化。根据公安部统计的数据，2022年我国3年内驾龄的人达到1.03亿人，占比达20.6%；25岁以下年龄驾驶人达5448万人，占比达到10.9%；女性驾驶员达到1.62亿人，占比33.68%。上述消费者结构的改变，为整车企业和零部件提出了新的问题，如何去升级产品满足上述消费结构引起的消费需求的变化。这一点上，互联网行业和消费电子的经验是可以借鉴的。这也是为什么近年来汽车行业的产品节奏、技术迭代越来越快的主要原因。节奏的加快为零部件企业提出了新的挑战，以往可能需要2-3年才能完成的产品开发，现在往往在一年内就需要完成量产，并且还需要保证车规产品的要求。张颖直言，“这并不容易”。首先是人员的工作强度需要加大。张颖目前便担任了三个职位，分别是博世智能出行集团中国区董事会执行副总裁、车辆运动智控系统事业部中国区总裁和博世汽车部件（苏州）有限公司总经理。在创新体验日期间，张颖短暂的从德国回到中国，结束后便会重新去往德国。即使在日常工作时，除德国外，还需要在上海、苏州来回奔波，甚至去往客户现场解决项目问题。此外便是开发流程的优化。当前客户的需求除了节奏快速外，最大的挑战在于需求不稳定导致频繁的设计变更，并且及时整车项目SOP，在后续生命周期内依然需要进行软件的升级和维护。原有的V流程开发模式在当前需求下就会变得非常吃力。为此博世优化了V流程，简单的理解便是，通过将原来的一个大的V模型打碎，细化成一个个小的V模型，实时的进行所有的需求分析，功能分解和测试，使得整个开发流程更加的灵活，从而缩短开发周期。更加关键的是不会因开发时间的缩短而影响产品的质量。最后则是本地化。张颖告诉NE时代，这也是博世成立智能出行集团的本意，让中国更过决定自己要做什么，减少决策的时间成本，去贴合中国消费者的需求，去满足中国市场的需求。而更关键则是对未来的技术方向的判断，进行有的放矢。系统性的技术设计提升操控体验汽车是一个复杂的系统，技术也是。因此在应用新技术的方向上，一方面要考虑到技术升级可能带来的短板问题，另一方面也要考虑诸多新技术应用后潜在的用车习惯的改变带来的新需求。汽车动力和智能化提升以后，对车辆的动态控制提出了新的要求，传统的底盘技术也要随之提升。张颖举了一个例子，假设现在从匝道驶出，但前方恰好有一台车停在路口，这时候就需要进行紧急避让。以往紧急避让时，先输入转向控制，车身姿态改变时制动系统才会介入，这样造成了一定的时间浪费。博世通过将转向和制动的控制结合，在紧急转动方向盘的时候，转向和制动系统同时工作，形成良好的“纵横”控制，尽可能保持整车姿态稳定。

当拥有了诸多主动控制的技术后，接下来便是解决市场接受的问题。张颖直言，“随着技术的进步，作为单独的系统而言，一定会出现单个零部件的成本增加了很多，但对于用户而言并不能感受到非常明显的升级变化”。换言之，就是用户并不会为技术升级带来的价格提升而买单。因此就需要从整车系统的层面来思考，与其他诸如电动化、智能化的功能做跨域融合控制，提升整车体验。并且作为电动车，还可以兼顾节能，延长形势里程。上述转向和制动融合控制就是一个很好的案例。博世在该技术组合中采用了线控转向技术，虽然线控转向如果仅与现有转向技术对比的话存在性能提升与成本不符的质疑，但如果与底盘技术融合后则很好的打消了这个顾虑。而转向和制动融合只是博世在诸如车辆动态控制VDC2.0、eDTD分轴扭矩分配、dTCS分布式牵引力控制系统、iTAS智能转弯辅助系统等诸多底盘融合控制技术的一种。

提到控制就离不开算法和算力，而底盘作为功能安全要求最高的系统，一定程度上又制约了算法和芯片应用的灵活性。张颖告诉NE时代，为了解决算法和算力的问题博世早在几年前就开始重构软件架构，在嵌入式控制的基础上实现了软硬件的分离，即车辆运动智控VMM。软硬件分离有个好处，算法可以实现灵活部署。一方面做到算法算力最优，另一方面也可以实现能量的供给更优。在整个系统运行过程中，做到最小的时延，缩短控制时间。算法的灵活部署也非常契合当下成本最优的需求，结合整车企业的EE架构设计，不需要采用单独的控制器设计，在现有控制器中实现部署即可，降低了硬件的成本。正因为软硬分离的技术架构，结合博世积累的大量的车辆运动模型信息和数据，及时在后续的线控技术中，博世也可以轻松应对由此而新增加的多自由度的控制需求。安全是一切的基础对于新技术，消费者大多担心其安全性，甚至因此不愿做首批用户，博世同样也注意到了这一点。但对于新技术而言，如何完整的进行产品测试并且不影响开发进度却是一个非常棘手的难题。为此，博世进行了两方面的优化。一是做领先于市场的需求判断，加强本土化的研发。这样就可以将一些研发的工作提前，做市场领先者的同时为后续产品测试做充分的时间准备。二是基于博世自身的数据以及测试能力来提速测试时间。博世拥有很多过往的数据，同样也拥有很多AI方面的专家，通过数据+算法模型可以一定程度上实现时间的缩短。当开发进度与测试出现一定冲突时，博世依旧会坚持完整的测试流程。以高阶自动驾驶为例，博世坚持要做35万公里的测试才可以落地，虽然会一定程度影响落地的进度，但可以保证整个系统测试的完整性以确保未来使用过程中的安全性要求。

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