再看用半导体技术的设计匹配：
从上面的对比表我们可以看出来，同样的负载电流，线径可以降一档，如果负载是电机类负载，那就可以降两挡甚至更多。
14.成本降低5%-20%
上面已经谈了轻量化及小型化，还有线束回路节省及线径的降低带来的线束成本降低，也谈到的继电器和HSD芯片成本的对比关系。成本这一块几句话也说不明白，我们大概分几部分来分析：
- 配电盒BOM成本 毫无疑问，目前及未来较长一段时间，电子化的智能配电盒成本都将远高于传统配电盒；
- 线束成本 据笔者了解及核算，整车线束成本可降低20%左右，商用车由于设计裕量更大，线束更多，降幅也更大，这个我们另起文章讨论；
- 车辆生产装配效率提升带来的成本节约 这部分不好评估，但成本的确是有降低的；
- 系统成本 综合BOM成本升高及线束成本降低，系统成本大概有5%～20%的节省，具体依车型和架构而定。
- 后期成本 ，包括兼容性、可迭代性带来的工作量减少，成本降低，及售后维护成本的降低，这些无法有效量化，但是值得考虑。
七．车联网及大数据应用
最后我们也蹭一下热点，谈谈配电架构电子化后还能带来哪些应用和价值，算是抛砖引玉，小伙伴们也来一起开开脑洞。
1. 能量管理的数字化
原来整车的能量管理实际上是很粗放的，因为测不到、测不准、没联网，所以用电这一块儿就是估的，但是数字化和网联化以后，我们就可以提高数据的颗粒度、数据量和实时性了，这时候大数据和AI就派上用场了。就好比智能电表、水表普及以后，警察可以利用大数据分析，发现用电用水异常来抓毒贩；社区服务可以根据用水异常，及时发现独居老人的摔倒风险。
数字化及网联化以后，OEM可以通过后台实时获取车上每一个负载、模块的电流及整车总电流，获得整车Load profile数据。具体可分为以下维度：
（1）以天为单位，分析各个时段车辆Load profile数据，分析白天、夜间数据差异。
（2）以季节为单位，分析各个季节车辆Load profile数据，分析季节差异，获取环境温度对车辆影响的相关数据。
（3）基于雨刮数据、灯光数据，区分季节，分析雨天叠加温度、夜晚对车辆Load profile数据的影响，获取极端情况下，车辆最大Load profile数据信息。
（4）基于车速、ON/ACC信号，分析车辆运行、非运行情况下的数据，指导发电机、DC-DC及蓄电池参数选型，以及整车休眠设计。
（5）以年为单位，对比分析同一台车，在不同年份的Load profile数据，获取季节（？）对车辆影响的相关数据。
（6）以年为单位，分析同类车型Load profile数据，找出差异，形成Load profile数据库，可提前发现车辆异常，降低维修成本，同时指导驾驶员合理用车，降低使用成本。
（7）分析最大Load profile，通过软件策略或用车指导，降低整车最大冲击电流，提高车辆运行安全性，降低车辆设计裕量，降低车辆成本，指导车辆软件策略设计。
2. 维保提醒
根据上面的分析，基于大数据，可以对车上每个负载建立画像，结合历史数据及负载特性，进行零部件寿命分析及风险预估。
比如一般的卤素大灯，灯泡寿命500h～600h，这就可以提前提醒用户更换灯泡，避免灯坏了以后再去更换。就像我们用iwatch监控我们的日常运动、睡眠、卡路里数据一样，发现异常可以及时提醒我们改正生活习惯或者进行体检，注意身体健康。
3. 故障预警
基于用户用车习惯的大数据分析，及时发现异常情况，进行故障预警。比如某些回路电流虽然在正常范围内，但结合大数据分析却存在异常，就可以及时通过仪表或APP提醒用户进行检查，避免车辆运行风险。
4. 商用车运营成本降低
对于商用车，由于其用车特点导致维修较多，每一次故障都意味着运营成本的提高。所以就可以结合维修数据，给每辆车建立一个数字维修车间，为车辆维护提供数据支撑，提前预警，防止车辆运行时出现故障，降低运营成本。
通过以上分析，小伙伴们是不是又发现了一些“软件付费”的商机了呢？对特斯拉的“硬件预埋 软件付费”模式是不是又有了新的理解了呢？
长期以来，我们只盯着硬件BOM成本，不怎么考虑迭代成本、车辆制造成本、用户维护成本，以及“硬件的软件价值”，马斯克在这一点上是不是对我们进行了“降维打击”了呢？马斯克的 “第一性原理”实际上是站在了更高的维度上去思考全局性问题，进而提出解决方案，这一点很值得我们思考。
讲到这里大家有没有发现，这是不是又和自动驾驶产业的“场景——数据——算法”的模型联系起来了呢？传统配电盒升级到智能配电盒后，便带来了数字化，进而产生了数据；但光有数据不行，颗粒度不够也不行，仅仅数据量大没有维度也不行，在数字化且颗粒度足够细化以后，结合使用场景便出现了多维度的数据；再加上快速迭代的算法，然后再回到使用场景，数据 算法 场景就协同起来了，于是，价值便产生了。
回到标题，特斯拉为什么要干掉保险丝和继电器？想必各位小伙伴都已经有了自己的答案。很多时候我们看到的只是结果，而非原因，但这个结果给我们指明了未来的路。
限于篇幅，自动驾驶商用车的电气架构我们将在下篇文章进行深入分析，敬请期待！
参考文献：
1. MINI® Blade Fuse Rated 32V, Littelfuse
2. MEGA® and MEGA® Clear Top Fuse Rated 32V, Littelfuse
3. Improving the automotive power distribution architecture，Philippe Dupuy
4. Automotive relay replacement Reliability meets space savings，NXP
5. Fuse Characteristics, Terms and Consideration Factors, Littelfuse
6. Relay replacement within automotive power distribution, Infineon
7. ISO7637-2, Road vehicles - Electrical disturbances from conduction and coupling, Part 2 Electrical transient conduction along supply lines only
,内容来源：九章智驾 作者：左成钢
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/24WvCMvohuBVJvQZGt6ZMw
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