谈谈我的自动驾驶采购经历

导读：

在自动驾驶走向产业化时，会有愈来愈多的不同领域供应商加入，未来汽车产业链也必将会有更多的变化与挑战。本文作者Neo从事采购工作，他将结合自己的自动驾驶采购经历，谈谈供应链并给大家不同的视角了解自动驾驶。

采购的第一角度永远是成本，而供应链也是采购的一张网。

也算是机缘巧合，2016年有幸参与到ADAS的前期定点工作中。从传统汽车行业，转岗至电动汽车采购行业中。新的平台也算是新的挑战，然而新平台给我带来的新视角，还真的让人“大开眼界”

拿到“ADAS”的RFQ（(request for quotation）文件，我还是比较好奇什么是“ADAS”，于是各种资料查询，向技术询问。经过一番折腾，总算是摸到了ADAS的表面意思。

ADAS:高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System）。

我继续问能实现什么功能？技术言简意赅：“自动泊车、自动开车啊”我心底泛堵“原来是自动驾驶啊”“错！”技术当即纠正，“是辅助驾驶，不是自动驾驶，离自动驾驶还远着呢”

然后开始像演示PPT一般，吧啦吧啦讲了很久。

每当我向技术询问专业知识的时候，技术都会以技术角度，向我灌输“技术执念”，而初入采购的人员通常会像一个小白，任由其发挥。从头至尾，也许学得术语一二，却不得要害。在你仍然一知半解下，继续向技术讨要墨水时，技术开始急不可耐，更加“偷工减料”般给你走马观花。不言而喻，最终结果是：你一知半解，对方耐心耗尽。而恰恰当你最终上会或者走流程时，需要讲解的，仅是简单层面的理解，因为管理层未必能够理解全部。

而作为采购的我要做的是让他们知道：

是什么
多少钱
为什么

就在技术准备口若悬河之际，一把按住他，说“兄弟，就简单问几句！”

问题一：实现方案是什么？

通过视觉系统，收集信号反馈给决策系统，决策系统再做决策，让执行系统进行决策。简单来说，就是收集信号，然后处理信号，最后做出决策。

问题二：

涉及哪些零件？

摄像头
雷达
主机
算法

问题三:

供应商干什么？

提供硬件
提供方案
提供算法
协助验证

大概明白ADAS是一个什么样的东西后，拿着RFQ文件琢磨起来

RFQ（request for quotation）报价请求：

SOR（Statement of Requirements ）技术要求
项目信息（车型、产量、生命周期等等）
......

第一步：寻找供应商资源。

博世Bosch
大陆Continental
德尔福Delphi
电装DENSO
Mobileye

2016年，这些Global的供应链资源赧然于表，而正当我去联合技术去找本土资源时，被技术打住。

我义正言辞告知，你可知这些巨头的成本？

技术耸耸肩膀，给了我几个理由：

ADAS是一个非常复杂的开发工作--技术复杂性

ADAS是一个需要高度集成的工作--供应链整合

ADAS是一个需要稳定可靠的功能--安全可靠性

没办法，为了与时俱进，有些功能和配置，主机厂不得不上；同时也为了保持产品竞争力，有些功能，仍然要上。

当然了，伏笔埋下后，我深知这是一场漫长而又具有挑战的采购工作。

第一次震惊，是开发费的报价。

因为合作等原因，暂时锁定了3家供应商，暂且说ABC。

A供应商报8000万

B供应商报7500万

C供应商报7000万

脑容量瞬间被炸开，一个L2级别的辅助驾驶，竟然有了一个天价开发费。我暂时没有去管单价，因为单价也仍然是一个天价，与立项的预算相去甚远。

想了几个方案：

方案一：部分支付，部分分摊。

对于传统汽车而言，通常会分为几种配置，低中高选配。同时传统汽车的产量，都是年产数万，甚至数十万级别。而对于纯电动汽车而言，我说10万，人立刻拉一张销量排名表婉拒我。其实这个方案，在谈判之初，心里也已经有了答案，但是不管怎么说，给对方传递了一种意思：你的产品贵了。

方案二：成本源于设计，从源头出发。

继续把技术和供应商聚集到一块，想尽办法去把不必要的配置或者功能做减法。然而实际情况却很难，一方面为了让自动辅助驾驶在实际行驶过程中，能够保持一定的稳定性，那么零件必须要用车规级产品，车规级也意味着在恶劣工况下，零件不失效；另一方面，当自动辅助驾驶有失效的可能性下，做冗余设计，使得即使失效，仍然有时间去做出应急反应。

这一方案，甚至是没有开始就被毙掉。

方案三：从产品结构分析

让供应商将开发明细拉出，需要核对他们到底要做哪些工作。一张3年的开发管制表，惊呆了我。诧异地问到技术，我们不是2018年就要SOP了？你这能赶上？技术回复，本身就搭载不上，这些搭载ADAS配置的车型都是量产后才逐渐上的。

算了，不必纠结与本职工作无关的事宜。于是又把开发费用明细拉出，两个数据令人咋舌。

数据一：人均单位工时费用---几乎是正常人员的数倍

数据二：人次工时累计总和---开发人员数量难以想象

寻根问底，多方打听后。

对于数据一，自动驾驶本身是个新兴行业，而人才也是比较难以求得，所以一个程序猿的成本，往往是普通人工的数倍，而且你还不一定能找到可靠的程序猿。

对于数据二，ADAS打包厂家，需要对硬件/软件/算法等多项维度拆分寻求T2供应商，整合工作本身比较困难。而恰恰这一工作，主机厂还真干不了，如果真要干，成本花费甚而更高。除此之外，大量的道路测试，数据收集，以及路试验证等工作，也都需要人员支持。

尽管分析了很多，但我仍然坚信，贵了！可事实却摆在你面前，贵有贵的理由。

没办法，只能打苦情牌了，也就抛出了方案四：

一方面作为执行层面，我仍然继续不停地骚扰供应商，甚至抛出乙方的态度，悲情牌不停地打，以合作和愿景来激励对方销售人员，至下而上的升级反馈；另一方面寻求双方高层支持，在战略合作的基础上，高层间相互建立信心，至上而下的降维施压。

多轮沟通和交流下，最终B的最低价仍然给了一个比较难以接受的高价：*000万。

定点委员会上，尽管开发费昂贵，各部门高层并没有做过多挑战，相反，面面相觑后通过了这一项目。

主机厂从开始开发，到量产之间，往往会有若干轮的调试，以寻求量产时的最佳状态。而B厂家，给了我们四个样件阶段，即A样、B样、C样和D样。

真正第一次开始与单价成本接触，也就是从A样开始。我与供应商开始签署样件阶段合同，样件的价格让我第二次咋舌。

A样价格：20倍量产价格
B样价格：10倍量产价格
C样价格：5 倍量产价格
D样价格：2 倍量产价格

本身一套ADAS系统的价格，需要数千元，而20倍价格，则一套零件的价格在数万元了。这我哪里容许供应商如此“放肆”？继续找A厂家开始理论

论点1，我方给贵方数千万开发费，你还有多倍量产价格？

论点2，贵方不靠样件挣钱，凭什么要卖这么贵？

B厂家回复：

1、其内部统一价，无论哪家，都是这样的价格，因为在他们研发投入，实际上要比给我们的开发费还要更多。

2、在实际调试过程中，会出现各类异常情况，需要其人员多次出差，或者找外方机构的额外支出。诸如此类。

还是那句话“羊毛出在羊身上”，当以卖方市场为主的时候，你无论怎样省下一笔钱，对方都会通过其他方式来薅回去。

2018年，因为工作调整，从前期调岗到了量产采购，仍然负责汽车零部件。

而当我再次和B公司相遇是在2019年，实属不易，就像是老乡见老乡，两眼泪汪汪的那种。我们从前期开发，熬到了量产。而量产的再次照面，可谓是期间滋味，难以言语，而产生更多感受的，应该属于像是甲方的主机厂采购的我。

量产采购的主要职能之一是年降，相比于其他业务员来说，我的优势之一是前后商务故事了解比较清楚；优势之二是对开发和量产的一套流程比较熟悉。

把B厂家销售约好，坐于桌子两边，我抛砖引玉

“降多少？”“降不了”“为什么”“吧啦吧啦......”

和开发阶段仍然类似，在降价方面，仍然没有实质性进展。不论我抛出给了多少开发费，给了多少样件费，抑或是未来的向往....而我也知道我们存在一个致命点：产量不足。最后虽有降价，但也算是友谊小互动的降价，对于目标来说相差甚远。

而高科技类的制造业产品似乎永远都是“死循环”，一方面是制造成本的居高不下，而另一方面因为成本又导致产量低下，返璞归真后，使得制造研发成本继续无法继续下探。循复往返，ADAS也在面临类似的情况。

回过头来看2016年，当年的自动驾驶厂家，处于蠢蠢欲动的时代，而时至今日，很多进入的供应链，国内除了少部分有庞大资金支持的如百度、华为、阿里等等也越来越清晰，其他一些小众企业也开始石沉大海。尽管各家的方案，优势不一。但因为都投入了巨额的研发费用，短期内，根本无法摊销巨额成本，所以自动驾驶，短时间内也无法成为触手可及的产品。自动驾驶，和其他新技术一样，将会成为资本催生下的产物，也将在资本投入下，要么快速发展，要么成为鸡肋。

所以众多车企，都将自动辅助驾驶或自动驾驶这一配置，列为选配；抑或是最高配置。而消费者，敢于尝新的，花费数万元来加装配置；而大部分人，属于保守派，被频出不穷的事故吓到。

而对于供应链，一种是打包整个自动驾驶业务模块，也即是传统意义上的Tier 1；一种是瞄准自动驾驶更细分二级领域,也即是传统意义上的Tier 2/3/N。对于前者而言，即是你花费一笔巨款，来让某个供应商打包所有的硬件/软件类工作，而你只需释放你的接口。而对于后者而言，假如以主机厂的名义作为OEM，整合各类Tier 123（比如摄像头、雷达、主机、算法、地图、车机、OTA等等厂家）...，难度不言而喻，就像是你再次成立一个Tier 1这样一个自动驾驶厂家，其长期成本较之于前者，有过之而无不及，当然了，有些主机厂愿意这么干，有些主机厂不愿意这么干，出发点不一致，我们无法评价优胜劣汰。

写在最后：

自动驾驶之于传统零件，有点新能源汽车之于传统汽车的味道。而对于供应链，有时我们角色需要转换，有时需要时间等待，有时需要牺牲避让，有时需要大刀阔斧。而更多的挑战是技术升级，成本优化，产量提高，这一切，也让自动驾驶的普及，早日来临。

作者：Neo

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Author: 汽车电子与软件

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