裁员、全系车型降价等风波后，特斯拉也被拉入了新能源汽车价格战。

但在不久前，国内新能源汽车深陷火热的降价潮时，特斯拉却宣布Model Y全系涨价5000元。实际上，这也不是特斯拉第一次宣布涨价。

此前，特斯拉就已经通过FSD自动驾驶系统不断涨价赚钱，进一步巩固了智能汽车“硬件普及、软件收费”的玩法。

尽管新能源车市内卷愈演愈烈，但特斯拉背后的涨价底气值得探讨。

一方面，支撑其软件变现/车系涨价的底气，硬件底气或源自高性能SoC产品和中央集中式E/E架构，面向服务的软件架构（SOA）则是软件基础。

另一方面，在特斯拉鲶鱼效应的带动下，软件收费的新商业模式，正逐渐盘活整车软件生态，颠覆了更多传统汽车业务。如特斯拉早在2019年，就可实现Model 3的自我诊断与预定需要更换的零部件。

可见，随着智能化的发展，车辆配置变得越来越复杂，车载软件的数量在迅速增长。基于高性能计算、多操作系统、不同应用程序及其依赖关系的新架构，也给车辆诊断工作带来了重大挑战。

除此之外，车辆诊断的重点也从识别硬件错误逐渐扩展到分析软件问题。且由于车辆的内容是动态变化的，同时当诊断通信被用于控制车辆复杂的更新过程时，诊断任务的范围也急剧增加。

“依托全新的EE电子电气架构，新的诊断方案在车诊断引擎集成在车辆T-BOX或域控或中央计算单元中，不需要依赖相关硬件，从而实现从工程到生产下线检测、车辆在线实时诊断、售后整个生命周期的诊断。”易特驰诊断业务总监罗元琳表示。

与特斯拉自我诊断类似，愈加智能化的新汽车，亟需全新的车辆诊断，即通过互联网连接，自动识别故障原因，并综合考虑多个功能或部件之间的关系，方便用户或OEM随时随地，进行更全面的在车/远程诊断。

在本次2024年北京车展，博世旗下全资子公司易特驰，展示了其车辆诊断与技术信息服务解决方案，包括生产诊断解决方案、工程与售后诊断解决方案、远程诊断与智能诊断、技术信息服务解决方案等。

从公开数据来看，2023年我国新能源汽车产销量双双突破900万辆。未来随着新能源汽车销量占比持续提升，全新的车载诊断应用前景广阔，存量替换和增量空间不断显现。

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市场前景利好，各路玩家涌动

从汽车全生命周期来看，目前国内外已经有不少软件供应商，根据自身技术和业务优势，布局研发、生产、售后等不同环节的车辆诊断市场。

例如，总部位于德国的Vector，则致力于提供AUTOSAR工具链，包含用于软件架构设计、应用软件开发、ECU软件集成、软件验证等系列专用工具，以及为客户提供诊断软件和硬件工具，助力开发人员开发、测试车辆的诊断功能。

而易特驰，在车辆诊断维修专业领域积淀了超过50年的经验，能够提供整个车辆生命周期（从研发、生产、售后服务再到远程诊断）基于云端的诊断服务，帮助OEM优化诊断价值链。

比如，在研发诊断过程，易特驰的诊断测试工具“VSI”，可助力OEM的开发团队，用于各类应用的验证诊断，且无需真实车辆。

该方案用工具取代验证车辆，可帮助OEM降低成本；并能够最大化执行测试用例，对比名义上实车验证发现20个错误，运用“VSI”模拟能够发现80个。

另外，“VSI”工具的兼容性极强。支持导入诊断通讯报文和ODX文件来定义车辆诊断功能，以及多种多样的诊断管理工具，可灵活接入OEM的特定插件。

而在生产环节的车辆诊断，覆盖分装线检测（电池包、车门、座椅等）、下线检测（软件下载、电气、车辆配置等）、检测线三方控制（四轮定位、驾辅系统、胎压等）、工厂管理等，主要目的是确保车辆零部件正确组装，质量符合标准。

“与其他场景不同，生产诊断使用者主要是产线操作员，因此要求尽量减少人工干预，实现自动化操作；另外，生产诊断对硬件的要求也更为严格，需提供工业级设备，具备更高的安全性、防护级别以及稳定的网络连接。”罗元琳介绍称。

基于此，易特驰推出了生产下线诊断解决方案GRADE-X® VCATS，可实现编辑测试脚本、工厂管理、测试执行及返修、数据分析等功能，覆盖仪表分装、车门分装、内饰线检测等工位布置。

再到售后诊断，易特驰打造的售后诊断解决方案GRADE-X® Standard 和GRADE-X® mobile，完全符合ISO诊断相关的国际标准，且具备高可扩展性，可与OEM已有插件集成，也可根据客户需求灵活定制。

“售后端，主机厂希望提高车辆安全性、可靠性及客户体验，需要快速诊断识别故障原因甚至预测性诊断帮助预防潜在的故障或老化；同时也希望利用智能诊断方案，有效地管理售后诊断和维修支持体系，更精准快速地指导维修人员提供高效服务。”

在实际应用过程，GRADE-X® Standard集成内置的 web 浏览器，可显示自定义的HTML页面，支持车辆诊断的所有用户案例，支持引导式诊断，以及支持灵活定义ECU刷写。

另外，在汽车售后维修技术信息领域，诊断和维修技术信息的编写向来是繁琐而重要的工作。传统的人工编写维修技术信息方法耗时耗力，且容易受到人为因素的影响，导致信息的准确性和时效性难以保证。

依托人工智能和大数据技术，汽车售后诊断和维修技术信息的创作方式，正从传统的人工编写逐步过渡至内容自动生成。

比如，易特驰诊断业务团队运用先进的人工智能、大数据和自然语言处理等技术，能够实现对海量技术信息的深度挖掘与分析；借助智能算法和模型，能够基于车辆设计源数据和历史售后维修技术信息等数据，自动生成精准、全面的维修技术信息文档。

借助强大的算法，内容自动生成系统能够从海量数据中学习和提炼，使得内容越来越迅速和精确。这也意味着更低的误诊率、更高的维修成功率，将直接提升客户满意度和品牌信任度。

02赛道隐形冠军，探索降本新思路

除了上述需求迭变外，新的汽车软件架构下，车辆诊断这块细分市场还在焕发新商机。

比如，随着高算力域控/中央域电子电气架构的普及，传统的车辆软件开发模式已经难以满足需求。为了应对新的挑战，SOA（面向服务的架构）模式应运而生，SOVD的诊断标准亦相继发布。

早在2022年6月底，ASAM SOVD（面向服务的车辆诊断）1.0版本正式发布，用于应对智能网联汽车时代井喷的软件诊断需求，旨在创建简单的新一代诊断接口，同时访问传统ECU和以软件为基础的新系统，实现远程、近端和车载诊断场景的统一访问。

与此同时，国内部分在汽车软件布局更激进的车企，亦展现出对SOVD的热忱。

为此，易特驰推出了典型架构下的远程诊断解决方案，支持SOVD标准的车端诊断组件，兼容传统诊断协议和数据格式（ODX & OTX）的CDA模块，提供符合SOVD定义的标准HTTP接口；支持实现车载、远程、近端的各种SOVD Client。

目前，易特驰已经与国内OEM成功合作在车诊断项目，并与某头部OEM合作打造了工厂下线电检标杆工程，同时还在开拓MVP细分车型领域的诊断业务。

“诊断业务频频竞标成功，本质上是易特驰自身技术实力过硬，对SOVD标准的理解更深刻；比如有的整车厂要求搭建基于实车ECU的SOVD的测试台架，易特驰是完全达标了。”罗元琳向高工智能汽车表示。

此外，易特驰搭建起的包括硬件、软件、工具链在内的完整诊断平台，也为其快速抢占汽车诊断细分市场奠定了扎实的技术和产品基础。

从业务分布来看，其诊断业务，50-60%为已平台化的解决方案，40-50%是根据客户需求提供定制化服务。

目前，易特驰在中国本土的诊断业务团队已有将近150人。实际合作过程，可依托本地化服务，并通过项目组的形式，调用全球其他地区的团队提供技术支持，可确保任何时候接到客户需求，都能稳定跟进。

“过去诊断的数据大多由车端提供，并且很多都是ECU的bug 静态数据，未来越来越多的将是动态数据，且数据的丰富度也越高，易特驰提供的解决方案也会越来越灵活地利用大数据积累，再借助强大的算力解决整车生命周期的诊断需求。”

而技术沉淀之外，未来随着全新的车辆诊断方案不断完善，直至彻底颠覆传统诊断业务，亦需要易特驰等具备先发优势的供应商，迎接商业模式上的新挑战。

比如，软件定义汽车趋势下，整个汽车诊断市场的最大变化即逐渐去硬件化、纯软件化。

尽管当前业内对于诊断硬件的需求仍在，部分环节还需要手持硬件设备与车辆通信以满足稳定要求，但长远来看也需要各方探索纯软件诊断的商业新思路。

以售后诊断为例，原来整车厂要采购的既有硬件又有软件，而硬件是个标准件，但在实际售卖过程中，硬件价格比软件高。背后的商业逻辑实则整车厂将软件投入成本转移给4S店，要求诊断供应商通过4S店的硬件销售，找补软件开发成本。

“畅想未来在软件定义汽车的新架构里，车厂的商业模式也可以更加灵活， 即造福用户，也为车厂开辟更多可以订制的服务种类。比如不论独立售后门店还是4S店等，只要购买了OEM的数据包、软件包，就有权利维修整车；或者某些诊断软件免费，但技术要求更高的预测性诊断或者智能诊断收费，进而转移整车厂的成本压力。”罗元琳畅谈道。

这也意味着，在软件开发能力较强的OEM带动下，车辆诊断供应商们，有望立足汽车生命周期内的不同节点，继续拓宽汽车诊断的商业化城池。

不过，叠加降本、新商业模式待跑通等压力因素，诸如易特驰等头部玩家，何时、如何颠覆汽车诊断业态，值得拭目以待。