十三年前，Facebook的工程师Calos Bueno写下《The Full Stack》，第一次让“全栈”这一名词为人们所熟知。十三年后，汽车产业向着智能电动化高速飞奔，“全栈自研能力”似乎成了企业技术实力的代名词。

　　尤其是在2021年夏天，上汽集团董事长陈虹说出那番“灵魂说”后，在无人驾驶、智能网联以及智能座舱等核心技术领域构建全栈自研的生态体系“一夜间”成了汽车制造商们向市场宣示话语主导权的核心手段之一。

　　在近期的中国电动汽车百人会上，华为余承东一半调侃，一半无奈地说道：“国内的新势力，今天李想和李斌都在这里，我相信他们都不太可能在智能化中选择华为，国际的巨头们，也不会选择我们，传统车企如果怕失去灵魂的，也不会选我们”。

　　当主机厂们纷纷打出全栈自研的战略牌时，传统垂直线性的供应链体系也随即发生改变，零部件供应商与主机厂之间陷入到旷日持久的供需博弈之中。

　　正因如此，余承东做出判断，在智能化时代，华为不可能做到像博世、大陆集团那样的Tier 1，因为华为更多提供的是软件、算法、云和芯片，没办法像传统零部件一样实现标准化，必须跟车企更多地卷入，深度定制和赋能。

　　视角切换至主机厂，理想CE0李想也在会上重申了全栈自研的必要性，“之前传统的头部一级供应商，可以研发同样一个系统提供给很多厂家使用，但使用供应商的软件方案，迭代速度有跟不上竞争，所以要自研”。

　　是的，整车制造尤其是在无人驾驶层面的设计是相当复杂的，涉及到代码算法、无人驾驶芯片以及各种传感器硬件的融合，如果不采取全栈自研，将项目纳入可控范围，很容易会在后续的迭代中出现需要供应商支持的被动状况。

　　此前，由于MobileEye体系过于封闭，无法与特斯拉保持同步发展，最后导致二者分道扬镳便是一个典型的例子。那时候，大家发现，好像只有全栈自研，才能将主动权握在手里，才能在智能化领域做出差异化的智能驾驶方案。

　　有意思的是，两天前，通用汽车宣布将彻底放弃与苹果的合作，逐步淘汰苹果的 Carplay，转而使用和谷歌合作研发的原生车机系统。之前宝马也曾表示在未来新车型上可能不再配备carplay。

　　这背后的是非曲直一言难尽，但有一个很明显的出发点是，Carplay允许用户将手机数据镜像到车辆的车载屏幕上，这在很大程度上入侵了车机系统的原生空间。一旦主机厂将车机系统拱手相让，那意味着失去了人机交互最重要的媒介与阵地，这或许是通用选择自研的直接原因。

　　事实上，在传统燃油车时代，像丰田、大众这样的顶级的玩家们，在车机系统、动力系统、转向系统等核心零部件领域，也大多采用的是自研形式，毕竟只有通过垂直整合将供应链牢牢地握在手里，才能够保证平台化、规模化，取得成本以及可靠性优势。

　　在智能电动车时代，特斯拉的出现也让车企们看到了“全栈自研”的可能性与诱惑力。零跑便是忠实的“拥趸”之一，“我们的全域自研是软硬件一体化的全域自研，电路板，结构，软件，操作系统，都是我们自己开发的”。

　　但可惜的是，与传统燃油车时代一样，真正意义上的“全栈自研”是极少数玩家才具备的能力。

　　悠跑CEO也在反思：“汽车行业重复闭门造车的商业模式在内燃机时代是必要的，但是在智能汽车时代是否还能持续？就好像在智能手机时代，大家用得都是高通的芯片，影响大家打造品牌的差异化了吗？”

　　是啊，看看如今的比亚迪，拥有如此优秀的垂直整合能力，也很少会以“全栈自研”自居。所以能看到，在智能化布局上，比亚迪还是会选择与Momenta、速腾聚创、百度以及地平线等企业合作，进军无人驾驶领域。

　　为何连比亚迪都如此谨慎？其实，当行业掀起“全栈自研热”的那一刻开始，便有人提醒，企业什么都想要自研，必然会造成行业的巨额浪费、产业高质量发展低效，产品体验滞后等问题。

　　但当时长期资金市场火热的投资氛围裹挟着所谓的颠覆性创新，将全栈自研喊得震天响，产业失去了理性的土壤。现在，当长期资金市场逐渐冷却，对于全栈自研这一课题大有回归商业本质的趋势。

　　必须承认，车企想要实现全栈自研的理想是值得尊重的，但现实是残酷的。这种残酷不仅体现在高强度、长周期的资源投入上，更是在对内部的组织管理机制提出了高要求。

　　李想尽管支持自研，但也坦诚说道，“汽车产业链条如此之上，难度如此之大，这其中最大的挑战，来自于组织能力”。企业内部是不是具备行之有效的创新机制，能否形成适当合理的人才梯队模式，是否构建出有序高效的组织架构，是构建稳定且有战斗力的自研体系的关键所在。

　　看上去似乎简单，麦肯锡却有个非常扎心的调查数据：仅有3%左右的企业真正完完全全地做到既定的数字化转型目标。分析案例后普遍发现，技术问题只占了很小一部分，主要症结集中在组织与业务之上。