调解面对面

市面上的速成车 其实比你想象的还要多！_我的网站

一 |     　　作为AI交易的重要风向标，英伟达财报已成为全球投资者关注的关键事件。    人人在骂速成车，人人却也都在做速成车。    最近，关于速成车的舆论可以说是铺天盖地。高管在说，媒体在说，就连相对保守的央媒都没忍住下场说了两句。    这事脖子哥之前其实已经跟大伙聊过一回，但随着舆论发酵，一个比新车发布频率更有意思、也更有深度的话题开始出现，那就是：仿真测试。

二 | 但随着市场预期不断升高，投资者对英伟达再次凭借超预期业绩推动股价大涨的期待似乎正在降温。　　美东时间周三（8月26日）美股盘后，AI芯片巨头英伟达将公布2027财年第二季度财报。    要知道，车企开发一台车并不是和拼乐高一样，一做完决定就开始找零件组装的。        在实际投入生产以前，他们会先在诸如 LS-DYNA、Abaqus 这样的仿真环境里模拟测试零件和整车的性能，很快地知道不同的环境、不同的时间长度对性能的影响。　　媒体近日援引英伟达期权市场最新数据表示，财报公布后的次日（当地时间本周四），英伟达股价预计可能出现约5.4%的双向波动，即上涨或下跌幅度均可能达到5.4%左右。    等效 30 万公里路程的载荷和疲劳测试，在仿真环境里只需要几天，甚至是几个小时。

三 |     也是因此，仿真测试也可以一定程度上加快新车的开发速度。    而当速成车来到风口浪尖，仿真测试和真实测试的关系也被搬到了台前。

四 |         不少车企正面或者侧面表示过，说自家的新车出的虽然快，但已经在仿真环境里跑过无数里程、历经了无数工况，质量可以信赖。    东风岚图的董事长卢放，更是在自己的微博上发了两篇小作文力挺仿真测试。说它对车企来说就像人们出门从走路开车变成了坐高铁。　　该波动预期源于期权价格所反映的隐含波动率，代表市场通过期权交易形成的财报后股价波动预期，但并不判断股价上涨或下跌方向。

五 |     不仅可以大幅度的压缩物理测试周期，该测的项目还一个不落。

六 | 　　据期权数据分析机构Option Research&Technology Services（ORATS）数据，5.4%的预期波动幅度对应英伟达约2800亿美元的市值变化空间，这一规模超过标普500指数中约90%成分股的各自市值。　　值得注意的是，该波动幅度低于其5月财报公布前期权定价反映的6.5%波动预期，同时也显著低于英伟达过去12个季度7.4%的历史平均股价波动幅度。　　ORATS创始人Matt Amberson表示：“这表明市场对英伟达财报后股价大幅波动的担忧有所下降，也意味着该股走势正变得更可预测。”　　衍生品策略机构Susquehanna衍生品策略联合主管Chris Murphy指出，本次期权市场反映出的波动预期相对温和，印证了过去两年的一个常见现象——财报公布后，股价实际波动幅度往往低于期权市场此前定价所反映的预期水平。

七 | 　　Murphy表示：　　“人工智能时代初期，英伟达财报大幅超出预期，股价动辄走出10%、15%、20%的行情，屡屡震惊市场，这个阶段基本已经过去。市场并不认为英伟达会再度爆出超大规模业绩利好，带动股价大幅拉升。

八 |         可大多数用户都会觉得，仿真毕竟只是仿真，理论设计再完美也肯定比不上现实中的靠谱。”　　英伟达股价当地时间本周一收跌2.91%，报208.48美元，录得连续第七个交易日下跌。    就算仿真做得够多，现实世界的测试也不能说少就少。    两边观点完全相反，但听着好像都挺有道理。所以为了搞清楚究竟谁对谁错，脖子哥依旧发动了自己在汽车行业的人脉网，找到了多位汽车行业的资深从业者。

九 |     他们分布在质量控制、材料研发和产品测试等领域。　　尽管近期遭遇回调，英伟达今年以来仍累计上涨11.7%，过去12个月累计涨幅达15.94%。对比同期大盘表现，年内标普500指数累计上涨11.8%，费城半导体指数累计上涨61%。    核心就是回答两个问题：模拟测试能不能代替真实路测？这么搞出来的 “ 速成车 ” ，质量到底行不行？    首先可以确定的是，仿真测试确实是有用的，并且在特殊情况下，用处甚至比实测还大。    老王是一位自动驾驶领域的资深硬件工程师，他表示仿真测试的作用，更多是在项目初期检查自己的设计有没有问题。    “ 设计只要在仿真环境里通过了测试，就说明它大概率是没有问题的，这样就可以生产 A 样做功能开发和基础测试了。”         这其实就和我们学驾照要先上模拟器是一个道理，肯定会比直接上手更安全一些。注：图为英伟达过去一年股价走势　　大盘承压　　英伟达股价回调正值美股大盘承压。　　近日，美国政府债务规模攀升引发普遍担忧，美债收益率持续走高，30年期美债收益率上周创下19年新高。　　当地时间周一，有报道称美国财政部长贝森特或将动用规模近1万亿美元的财政部一般账户资金，为债券回购提供资金。    同时，仿真测试还能帮助得到一些物理世界很难得到的结论。    比如现在的车载芯片都是直接通过 BGA 封装焊在主板上的，现实中在生产出来以后，是没法直接测量芯片底部的信号质量的。

十 | 受此消息影响，30年期美债收益率周一小幅回落，但仍维持在5%上方。　　业内指出，美债收益率飙升对美国成长股与科技股形成冲击，华尔街主要股指走低。

十一 |     但借助仿真软件，老王就可以先测量芯片周边点位的数据，再导到仿真软件里，让它计算芯片底部的信号质量。

十二 | 　　上周，纳斯达克综合指数下跌2.05%，标普500指数和道琼斯工业平均指数分别下跌1.43%、0.85%；科技板块表现更弱，标普500信息技术板块当周下跌3.51%，费城半导体指数当地时间8月18日单日下跌4.98%。

十三 |     只要软件本身可信度够高，这个推导出来的数据就能当做是实测的。

十四 | 　　在此背景下，投资者将重点关注英伟达的营收指引、芯片需求、利润率水平，以及各大云服务商是否会继续扩大AI相关资本开支。（文章来源：财联社）。

十五 |         但就算优点很多，仿真也完全无法代替实际测试。    最主要的原因，是真实世界实在是太复杂了。    仿真软件运行前，往往需要人为输入很多理论参数，比如材料性能、热特性、电性能等等，再做剩下的推导。    但物理世界里的材料往往不会和理论参数完全一致，这差一点那差一点，最终结果往往就会差很多。    台架测试领域的资深工程师阿伟，曾为多家合资车企和头部新势力做过零部件验证开发。    他就遇到过非常多仿真和实测不一样的情况，而里头绝大部分问题是在实测里发现的。        他说，因为类似车门、铰链、车窗座椅滑轨等部件虽然可以在仿真里做到完美的力学模拟，但在现实中，这些需要频繁运动的机械机构还会面对很多非线性的随机因素。    比如磨损、润滑衰减甚至是灰尘进入。    也是因此，如果一个合资公司想去欧洲总部申请零件的认可，绝大多数情况都要附上各种实测报告。

十六 | 包括台架试验，道路试验，以及质保的材料试验报告，而不是根据仿真结果去申请。    甚至即使所有零部件全都通过了实测，组合成车还是可能出问题。         阿泰是一位长期从事底盘材料开发的工程师，他说虽然目前和材料相关的仿真软件和参数模型都已经很成熟，但和整车相关的测试比如底盘耐腐蚀、整车暴晒试验是绝对不能省的。    因为很多材料和零件本身仿真、实测的结果没事，但在拼到同一台车上以后任何一个零部件对系统的影响都很大，就有可能出现问题。    “ 就比如发动机，如果发动机标定改一点，振动特性也可能跟着变。    车上的排气管、支架、底盘结构都有自己最容易共振的频率，如果新的发动机振动刚好撞上这个频率，振动就会被放大，时间长了就可能导致疲劳开裂。

十七 | ”    所以很明显，在从业者的眼中，仿真是作为实际测试的前置流程，帮助车企在开发前期验证想法可行性的。    无论是从工程还是流程价值上看，实测也都有着仿真无法替代的作用。        到这大伙是不是觉得，用仿真缩短开发周期的行为肯定是不好的，肯定会带来更多质量上的问题？    但其实开发时间短本身并不是问题，车企们不知道问题可能在哪，才是最大的问题。    张工是国内头部车企的整车品质工程师，他对脖子哥说，开发时间的长短和产品质量的关系其实并不大。

十八 |     一台只开发了一年多的车可能是速成车，但一台开发了五年的车同样也有可能是速成车，这取决于决策者的判断。    某些车型虽然开发了五年，但里头很多时间都被用来修改项目方向和开发内容了。    “ 一年前的产品定义，一年后车还没量产就过时了，换你是决策者你怎么办？”    这个过程里，有的车型项目会变更开发的范围，也就是进行改动，但改动的大小不一定。有些项目则干脆会被直接砍掉，让前期投入的成本打水漂。人们看到的非速成车，其实可能也只经过了一年多的实际开发。    这也是为啥即使在开发周期很长的油车时代，人们依旧能遇见各种问题。

十九 |     
张工制作的欧洲市场车型缺陷统计表（燃油为主）    相比于时间，我们更该担心的其实是车企们对风险的控制标准正在降低。    要知道，做不做实测是一回事，但拿到结果以后改不改则是另一回事。    阿伟跟脖子哥说，曾经的合资车企在台架测试遇到问题的时候，都会拿着问题回去做整改优化，然后重新安排台架试验，直到做出来的结果合格为止。    “ 以前规划试验的时候要做 4 轮，遇到有问题的零件，可能要完全解决问题需要做到 5 轮才行。”    但新势力品牌不是这样，在遇到问题以后，它们做的是先评估问题等级，再讨论要不要解决。有些问题车企觉得在上市以后不容易复现，可能压根就不解决了。        “ 曾经有款车卡在 SOP（ 开始量产 ）前两周的试验都还有问题，可直到车辆上市后也不见他们重新委托。”    就连一向稳重严谨的传统车企，在这样的竞争环境下都开始放松自己的标准。

|     “之前要 4 轮 5 轮才能解决所有问题的设计流程，现在可能只会规划 2 轮，如果有问题才会再加。

| 可原本需要 4-5 轮测试才会出现的设计 bug ，却不会在第 2 轮出现。”    而在车企们削减实测的时长的背后，是一种堪比赌徒的心理。

|     毕竟当一台车被造出来，有可能测了两年也没发现什么大问题，也有可能刚测一天就发现一堆 bug。        而在对手们都在加速出新车、开发压力越来越大的时候，越来越多的车企选择了赌。    赌自己测了两年的结果是好的，赌自己省下的这两年实测，对最终的质量没有影响。

|     这就像考试里的一道很难的选择题，就算是蒙，也有四分之一的概率蒙对。    更要命的是，这种趋势正在从车企传递到供应商身上。    阿泰就跟脖子哥说，过去整车厂释放需求后，通常会给供应商 3～4 个月时间准备技术方案，之后再进行技术交流，然后定点、发包。

|     现在这个流程可能只有一个月左右，评审通过后很快完成定点并进入正式开发。        这也就意味着当车企在赌整车质量的时候，供应商们大概率也在赌着零部件的质量。    而当整个汽车生产链路都在指望那个可能蒙对的答案时，最终需要掏钱的人们，又要怎么对这些产品放心呢？    这本质上是个风险控制的问题，无关车企的造车能力，只取决于车企们造车的态度。    “ 欲速则不达。”     张工在交流的最后跟我说，“ 但如果车企不去适应，那就是上市即落后，根本没得选。”    可是，真的没得选吗？。

|

Current article:http://fj5.ningshunsaotuiqiao.shop/news/20260826_576125.html

Published on:16:41:15