虽然智能汽车不会演变成像今天的智能手机这样简约甚至单调的硬件架构，但大体方向一定会是如此。
不同品牌，不同操作系统的智能手机，虽然性能、规格各有不同，但大致的结构是高度雷同的。基本上都是前后各有一组摄像头，一个屏幕、一块电池、一个主板、一个CPU、一个WIFI模块、一个SIM卡模块、一个闪光灯……加在一起也就20来个部件。但每个手机都可以实现上百万种功能，或者说智能手机能做多少事取决于用户装了哪些APP。不同APP调用硬件的方式不同，就可以通过算法实现各种功能。可以说这是智能手机所能找到的对硬件资源使用的最优解。当然在这个最优解的基础之上，硬件能力的升级以及硬件基础功能的拓展，也会极大程度丰富智能手机所能提供的功能和服务。比如安装了激光雷达扫描仪的I-phone 12 pro大大加速了苹果向AR世界的跨越。这项能力的增加必然也会给广大开发者们提供更大的舞台。
显然，今天我们的汽车距离这种最优硬件结构还相去甚远，甚至很多当下的做法是与这种方向背道而驰的。就像上一篇文章我讨论过的那样，发展智能车，必须不断提高硬件的使用效率，否则我们将很快迎来一个个天花板。
要完成这种从堆叠硬件实现整车配置和功能提升，向通过智能化的架构不断释放汽车潜能这种方式的巨大转变，首先需要改变的就是我们思考问题的方式。
在新模式下，我们必须改变现有汽车的分解和拼装方式。从分布式的控制结构以及产品架构向中央控制逻辑进行切换。换言之，我们不能再沿着每个总成、每个系统分别进行相对独立的平行迭代了，虽然过去100年来这种迭代模式的效率更高。而是要站在整车角度，重新思考汽车各系统、各模块之间的关系，让整车各部分可以更加自由、顺畅地相互通讯，以及实现资源的跨系统调用。
接下来我们需要将功能和解决方案解耦，将软件和硬件解耦。软硬件解耦不用我多说，早已是这几年全行业都在共同推进的一致行动了。功能和解决方案的解耦其实更加重要，否则我们总会陷在现有解决方案的窠臼当中走不出来。对于智能车而言，实现某种功能和服务的途径并不重要，重要的是能否达成这些服务的结果。就像上一篇文章举例那个可以用摄像头去看车上的人有没有系安全带一样，不一定非要依赖座椅上那些传感器。这种解耦的结果就是形成原子化的各种功能和服务，这些都将成为智能车可以使用的资源。
第三个步骤更为重要，就是要以场景作为连接、组合各种原子级服务的线索和引擎。也就是说，我们需要把原子化的功能和服务围绕场景和每个场景下的用户需求进行组合，形成各种恰当的，符合用户期待的功能组合。由于原子级的服务是重新解构以后车辆的基本单元，用户真正使用到的其实是各种被重新组织起来的功能组合，因此真正影响用户体验的其实是这些功能组合。比如小憩模式下，用户关注的是启动小憩模式可以同时被调用的所有功能共同给用户带来的体验，而不是单独座椅调节感受或者某个氛围灯的感受等等。
第四，由于场景是不可穷举的，因此场景需要不断被发现和积累，基于这些持续增加的场景创造的各种新的功能组合也要持续被推出。这才是智能车持续、快速进化的良性轨道。当然，能在这条轨道上跑多快，走多远，前面那几个步骤至关重要。可以说什么样的架构决定了什么样的未来。
因此今天我们看到很多车企都在推SOA，但仅仅依靠软件工程师的努力是无法从根本上定义出一套最优架构的。真正的高效率应该是软件与硬件一同努力的结果。尤其是今天绝大部分车企硬件团队比软件团队掌握更大话语权这个大背景下。
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