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华为布局汽车领域:从战略板块到技术选择

发布日期:2020-06-22   来源:网络   作者:邵华   浏览次数:1249

编辑 邵华
华为“落子”智能汽车领域,不造车,但追求增量。此战略决策,之于华为自身,之于行业,之于上下游和其他市场主体意味如何,评价不一。在本篇分析中,将通过研究华为的布局逻辑,结合行业的变化,梳理出战略布局后的清晰脉络。
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产业终局:出行需求和供给的再平衡
众所周知,汽车产业正发生着剧烈的变化。在这场由需求侧引发的变革中,关于智能汽车究竟是概念还是必然态势的争论,从未停止。作为长期主义者,我们一直以来都十分坚定地站位后者。智能汽车是行业前进的正确方向,通过对传统汽车软硬件的革新,最终达成无人驾驶,乃至实现智慧交通。
但从终局反思,这场变革真的有必要吗?这是一个漫长的演变过程,好在现状已给出一些确定性。
首先,随着城市的发展、人口激增,城市半径也将不断提升,人们生活工作出行的距离也随之增长,换言之,对出行的需求正在增长。而与之平衡的结果,必然是对出行服务规模与服务效率增长的需求。而“效率”的意义,就是指利用更少的资源,提供同规模乃至更多的服务。
据国家统计数据,2017年中国地铁运行的总长度仅为3881.77公里,而美国为5799公里,我们的公共交通覆盖的范围仍然逊于发达国家。同时,2019年我国机动车保有量为3.48亿辆,其中汽车保有量2.6亿辆,千人保有量170辆,增速可观,但受限于道路与配套停车场面积的因素,增长或将很快达到瓶颈。这种供给的缺失,无疑会削弱出行服务的质量——例如拥堵的交通状况和拥挤的地铁,考虑到不能无限制增长,服务的效率提升将变得更为重要。
经过很长时间的探索,智能汽车为我们提供了一条可行的解决之路,而终极目标就是无人驾驶。在无人驾驶的模式下,首先劳动力成本得到节约;另一方面,车联网将可能大大缓解交通阻塞,提升出行效率,最终达到出行服务的供给与需求的再平衡。
造车竞争新格局:旧的、新的和跨界的
无人驾驶被我们看作汽车发展的必然趋势,如此便衍生出产业链上的众多机会。
智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)分别是实现无人驾驶所需的内部和外部条件,短期(3-5年)内,行业关注ADAS渗透率提高带动传感器产业链的发展,中期(5-10年)关注车联网伴生的智慧交通基础设施建设,长期(10年以上)看,当L4级别成熟后,关注共享汽车引发的出行产业颠覆。
如今,看好这项趋势并投身其中的企业大致可分为三类:第一类是传统汽车制造企业(偏硬件),代表企业有丰田、大众等;第二类是新兴汽车制造企业(软硬兼具),代表企业特斯拉、蔚来等;第三类是互联网企业(偏软件),代表企业谷歌、百度、华为等。
如果整理2020年全球车企的市值排名,会发现前十排名车企中,特斯拉作为新兴汽车制造企业以1838.49亿美元的市值位居全球第二,曾经短暂超过当今市值最高的车企丰田(最新市值2102.68亿美元)位列第一,远超大众、宝马等百年传统车企。这家成立不到20年,于2010年上市的公司,10年间就完成了市值从25亿美元到1449亿美元的飞跃,市值十年复合增速57%,而纵观其余传统车企,除丰田、大众和上汽集团市值尚保持稳健增长以外,通用、戴姆勒、福特、日产等市值皆不同程度缩水。
这样行业格局演变的趋势,未来十年很可能会加速。过去十年中,偏硬件的传统车企的市值大多发生了不同幅度的下滑;软件硬件兼具的新兴造车企业,以特斯拉为代表在市场崭露头角;偏软件类的互联网企业大部分定位于软件(操作系统、生态应用等)提供商,在整车制造方面多数选择和传统主机厂合作。我们推断,汽车行业的格局中,新兴造车企业与互联网企业的占比会越来越重,且行业变化将持续很长的一段时间。
那么,与华为同处一类企业的竞争者们都在这个领域里走到了怎样的位置呢?以谷歌和苹果公司为例。
谷歌在无人驾驶上的切入点,倾向车企结盟、数据领先的模式。公司自09年启动了自动驾驶汽车项目,并于2010年正式上路测试,随后联合一些头部车企组建了一个“开放汽车联盟”,研发自己的无人驾驶车型;2016年,谷歌自动驾驶团队正式分离成Waymo;2018年,华尔街多数机构给予Waymo估值均超1000亿美元(RBC1190亿美元;瑞银1350亿美元;大摩1750亿美元)。截至2019年年中,Waymo公布的实际测试里程超过1000万英里。
苹果则偏向智能汽车软件和电池方向。2013年,苹果宣布进军汽车领域,2014年发布Carplay车载系统并在操作系统方面进行持续研发更新,2019年Carplay实现分屏操作。现有规划来看,苹果基本搁置了自主生产自动驾驶汽车的计划,转向于做智能汽车的供应商,包括研发CarOS软件和构建自动驾驶系统;电池领域方面,苹果已经与CATL合作,可以为Titan项目制造大型锂离子电池。
在苹果2017年专利申请中的20个最重要的短语中,有6个都是与改进电池技术直接相关,公司与自动驾驶初创企业股权投资和合作,其中就包括滴滴出行、Drive.AI等公司。
我之所以会看好这些入局的互联网企业,其中一个原因是,汽车电子与消费电子的核心技术是共通的。过去的十年间,在半导体产业的全球创新驱动下,消费电子实现了跨越式增长;但和消费电子相比,汽车电子由于更长的认证周期、极高的安全要求、更高的客户壁垒、更长的使用寿命等因素,发展速度略慢于消费电子。
可以说当前在汽车上发生的变化,正如十年前在手机上发生的变化。汽车智能化是确定性的发展趋势,需要考虑的只是时间问题。同样的,智能手机发展过程中带来的传统手机格局倾覆,一定程度上也会在汽车行业进行重演。
这些入局者们将面对的竞合状况,是十分值得我们思考的。在谷歌、苹果、华为等偏软件类巨头企业进入智能汽车业务的过程中,主要将是面临两方面势力的竞争。
一方面是与积极转型的传统产业链巨头(如博世、大陆、德尔福等)的竞争,这些传统企业经历了一个多世纪的汽车行业技术和生产模式的变迁,积累了大量的传统零部件技术壁垒,有成熟的供应体系和稳定的客户关系,也在不断加大对智能驾驶技术的研发投入。
目前博世有4000名工程师专注于研发自动驾驶,计划之中将在2020年开始部署L4及L5级自动驾驶技术,并在2022年之前投入40亿欧元(这个比例之可观,可以参照2019年博世ADAS产品销售额为20亿欧元)。
另一方面,在一定程度上还将面临整车企业的竞争。考虑到后续汽车产品的核心功能将由软件定义,整车厂对软件业务的重视度已经提升到无以复加的地步。以大众为主的整车企业已经着手建立自己的软件架构,2019年6月份大众集团宣布成立软件部Car.Software。今年年1月1日起,Car.Software将作为集团内的独立业务部门运作。
根据公司电话会议中透露的规划,大众集团将在2025年前对Car.Software投资70亿欧元(约人民币545.94亿元),届时部门员工将超过5000名,软件自研比例将从此前不到10%提升至60%,Car.Software部门目前有“互联汽车和设备平台”、“智能车身和驾驶舱”、“自动驾驶”、“车辆运动和能源”以及“数字业务和出行服务”五个业务单元,其所有功能都将用于开发VW.OS车机系统。
苹果、谷歌和华为的体量与全球零部件巨头、整车厂基本对等,甚至在某些领域更为强大,未来的话语权走向或许会令合作伙伴心存隐忧。但是传统企业的优势在于精密硬件的研发和供应链管理,在软件方面又不得不借力优秀的互联网企业,比如谷歌开放汽车联盟(OAA)、百度阿波罗计划等,兼具竞争与合作是当前互联网新入局者和传统企业的典型关系。
战略逻辑:“不造车”,造就车
那么从战略上,华为要做的是哪一部分?
从当前华为对外披露的公开资料来看,我们认为华为未来将主要集中在芯片、算法、云服务、V2X、操作系统等软件+硬件领域。用华为自己的话说,就是除了底盘、四个轮子、外壳和座椅,剩下的都是华为的技术,像自动驾驶芯片、车身感知算法、自动驾驶云服务、4G/5G车载移动通信模块、车载计算平台等,华为都有对应的解决方案。华为轮值CEO徐直军也曾一再强调,华为“不造车”定位。
2014年,华为在其著名的“2012实验室”内设立车联网实验室,潜心研究和布局车联网板块。2019上海车展亮相后的5月,华为正式成立智能汽车解决方案BU。在成立智能汽车BU半年后、2019年底2020年初,华为先后通过欧洲汽车行业车载终端的TISAX认证及ISO26262功能安全管理认证,这意味着华为已经具备部分车规级产品的生产资质。
随着智能汽车解决方案BU的成立,华为目前形成三大BG——运营商BG、企业BG和消费者BG,三大BU——网络产品与解决方案BU、Cloud&AI BU和智能汽车解决方案BU,三大BU与运管商BG、企业BG均属于ICT业务组织。这三大BG和三大BU除了业务规模上的差异以外,在组织架构上是并列的,均为华为内部的一级部门。对于华为而言,原先的三大支撑业务运营商BG、企业BG和消费者BG已经较为成熟,在提升这三大业务增量的同时,华为也在不断寻找新的业务机会,最终落子汽车领域。
新BU总裁由原运营商BG相关负责人王军担任,首席战略官由原北汽新能源总经理郑刚担任。2019年5月上旬,华为宣布,王军拟任命为智能汽车解决方案BU总裁的行政干部任前公示。王军2000年进入华为,此前历任华为无线网络业务部(2000-2016年)和日本运营商业务部总裁(2016-2019年)。而郑刚也无疑是一员大将,曾担任北汽新能源党委书记、总经理,任职期间,北汽新能源的营业收入增长了64倍,资产规模也较2013年增长了47倍。
华为定义新BU为“做智能网联汽车增量部件供应商”,用徐直军的话来说,就是成为自动驾驶的软件,以及计算和联接技术的供应商。虽然目前这些业务的商业价值还没有走向规模化,但徐直军判断,它们未来有望占据70%的整车价值,远超车身、底盘等传统技术在整车上的价值,形成一个新的增量市场。
凭此,我们能清晰地梳理出华为的思路——以体验为核心,局部包围整体。
在HC2019上,王军详细地介绍了华为的智能驾驶解决方案,分为三个维度:商业路线上,从低往高循序渐进,按照场景,成熟一个,落地一个;技术路线上,以终为始统一架构,加速激光雷达和高算力平台的商用;产业路线上,华为作为一个增量部件供应商,与行业伙伴共同推动产业成熟,与产业共赢。
华为认为,过去汽车领域对自动驾驶从L1、L2到L3、L4、L5按照技术分级的方式不是很严谨,会导致同样的技术在一个场景适用,换一个场景则可能失效。比如,基于欧洲市场研发的自动驾驶系统,如果直接拿到中国市场来用,很可能会“水土不服”。
“我们觉得智能驾驶应该是一步一步通过满足不同场景的需求来实现,从一个场景开始做起,逐步积累、实践,探索更多未知的领域,最终给用户带来更好的体验。简言之就是以体验为核心,识别关键场景,逐步的商用落地。”王军表示。
以中国市场为例,王军认为,推动自动驾驶在中国的商业化落地,可先从城区的自动泊车、拥堵跟随、高速或城际快速公路等点到点的服务做起,这些都是短时间内能够实现智能驾驶商业价值较为关键的场景。然后逐步消除各个场景之间的运营空白,从小场景向大场景发展,让自动驾驶服务在更大的范围内得以持续。
详解智能汽车BU五大板块
在此定位下,华为将智能汽车解决方案BU的业务覆盖范围划分为五个部分:智能驾驶、智能座舱、智能网联、智能电动、智能车云。
智能车云:以“平台+生态”的形式,为车企提供自动驾驶、V2X、车联和电池管理四个方面的云服务;
智能网联:主要提供大带宽、低时延、高可靠的车内、车外网络连接方案,包括5G+C-V2X模组、T-Box、车载网关等;
智能电动:目前的核心是构建高效、快充、安全、智能的电动系统,华为在车载充电、电池管理、电机控制系统等方面均已进行了相关的技术储备;
智能座舱:通过“麒麟模组+鸿蒙OS+HiCar”赋能数字座舱,构建人车生活全场景出行体验;
智能驾驶:借助MDC智能驾驶计算平台、工具链和融合传感等,助力自动驾驶从L2+向L5平滑演进,使智能驾驶加速进入快车道;
可以发现,华为是将其过去三十年在ICT领域的积累拆分成了五个部分,即云服务能力,通信联接能力,大计算能力,消费者业务的全场景智能化能力,快充与电驱技术,用以满足车企在不同领域的研发需求。
布的是汽车局,根基还是ICT。从看家的通信领域起步,华为将云服务、计算平台、AI芯片等和汽车相关联的业务都整合到了一起。具体的功能还是围绕着汽车信息的传输、计算、存储。
我们详细去看华为智能汽车解决方案BU的五大板块。
第一块,智能车云,以AI芯片为壁垒。
从2011年喊出云计算到如今,华为云从运营商领域进入更广阔的企业市场、消费者领域以及全社会IT基础设施市场,最大的优势就在于可以提供芯片、硬件、软件全栈协同的云服务产品和解决方案,对于中大型企业是更优选择。
华为在2018年的全联接大会中发布了两颗基于达芬奇架构的云端AI芯片昇腾系列,其中昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力超过谷歌及英伟达,可用于自动驾驶场景,构筑起了华为云服务的核心壁垒。而且华为芯片不直接对外销售,只能以云服务和部件的形式面向客户,也就是说,如果要用到这颗芯片的算力,使用华为云服务几乎成为唯一的选择。
具体到汽车领域,华为云服务包括自动驾驶云服务、V2X云服务、车联云服务、电池管理云服务。其中自动驾驶云服务就利用到了昇腾910的AI芯片能力,提供名为八爪鱼(Octopu)的自动驾驶训练、仿真、测试平台。
OceanConnect车联云服务平台则致力于为车企转型提供联接使能、数据使能、生态使能和演进使能。比如提供连接管理、设备管理和应用使能基础能力、实现统一安全的车辆网络接入、对接车企已有IT/OT系统实现数据统一呈现和管理等,目前已经在标致雪铁龙(PSA)新车型DS7Crossback上进行落地应用。
不可否认的是,华为云2017年才正式入场,发力较晚。要追赶目前排名第一的阿里云有一定难度,但并不是没有机会。首先,前几年主要是公有云和私有云的比拼,未来几年,混合云才是整个行业的大势所趋,车企客户也普遍比较倾向于这种布署形式。Gartner认为,2020年九成左右的企业将利用混合云来对基础设施进行管理,华为也明确提出了混合云的发展战略,就是希望利用换道机会实现超车。
其次,汽车企业对于云服务提供商的选择也并不是唯一的,从稳定性和安全性等角度考虑,一般会选择2-3家云服务提供商。因此,只要华为云能以第二、第三供应商的身份进入采购体系,就有机会争取更大的份额。此外,华为拥有强大的地面营销体系和多年聚焦在大B端市场的服务经验。而且,华为一再强调不碰数据、不碰应用、不做股权投资,在战略安全性上也更能得到客户的信任。
第二块,智联网联。
车联网产品包括V2X模组、TBOX、车载网关。华为车联网业务外界相对熟悉,也是华为在汽车行业故事的起点。早在2013年,华为便宣布推出车载模块ME909T,随后相继推出了不少产品。目前华为智能网联业务主要指“端”(车载智能及联网设备)、“管”(车联网基础设施)、“云”(车联网平台)体系中的“管”,提供车内、车外网络连接,主推5G+C-V2X车载通信模组、T-Box、车载网关几类产品。
第三块,智能电动。
华为智能电动之前提及较少,据华为相关工作人员介绍,mPower智能电动是基于华为网络能源产品线现有成熟产品的技术延伸。汽车电动化的核心是电能的转化及管理,包括整流、储能、逆变等。而华为网络能源在通信电源、数据中心能源、光伏逆变器及相关的备电及储能管理上都有一定积累,再将此方面的技术延伸到新能源汽车上。
具体而言,mPower智能电动主体系要包括BMS电池管理系统、MCU电机控制系统、车载充电系统及车下充电模块。从长远来看,电动车是汽车行业未来的发展方向,华为有理由也有能力与电机、减速器、电池等尚未涉足的硬件产品商合作,提供更为整体的智能电动方案,在价值链中扮演更为重要的角色。
第四块,智能坐舱。
华为打造CDC智能座舱平台,以实现智能汽车与智能手机在硬件、软件和应用生态等全产业链的无缝共享。基于智能手机麒麟系列芯片构建IVI模组,华为旨在发挥产业链协同的规模效应,降低硬件成本。其次,基于鸿蒙OS,汽车共享华为“1+8”生态,实现跨终端的全无感互联。共享智能手机APP生态提升用车体验,开放API,使能跨终端伙伴发展智能座舱应用。
这里可能对鸿蒙OS要多做一些解释,2019年华为发布鸿蒙OS操作系统,对标AliOS、GoogleAndroidAutomotiveOS。鸿蒙OS的核心竞争力是首次将分布式架构用于终端OS,可以实现跨终端、全场景的无缝协同和生态共享体验。也就是说,华为的应用生态可以通过鸿蒙系统与各种硬件设备打通,无需再专门为车机研发应用程序。华为试图用操作系统级的鸿蒙OS撬动整个智能座舱生态链,将汽车作为打通物联网的一大入口。
在OS之前,华为智能座舱也有另一条路线,就是车机-手机的映射解决方案HUAWEI-HiCar。它的目的是为了具备快速上车能力,以低成本方式引入手机等外设的算力、数据以及移动互联网服务生态,对标的是AndroiAuto、CarPlay和CarLife。但相比之下,HUAWEI-HiCar与汽车的结合更为深入,能够接入华为在AI、语音、计算机视觉等方面的能力,同时能够调用车身数据以及车身控制部件。
华为就曾在沃尔沃的Sensus系统上展示过这些能力,但即便如此,HUAWEI-HiCar仍然只能看作是一个过渡方案。随着边缘计算、云计算的发展,车机计算能力将大幅度超越手机,只有一套独立的OS才能承载起汽车智能化发展和新技术应用的需求,最终的竞争将是车载系统级的,鸿蒙OS操作系统将成为华为在智能座舱的长期发力点。
最后一块,智能驾驶。
华为对智能驾驶解决方案的战略有三个维度,从商业的角度是围绕价值场景逐步落地,提供无缝的体验;从技术的角度以高算力和激光雷达为基础,和以终为始的架构;从产业的角度,华为作为增量部件的供应商,与行业伙伴共同推动产业的成熟。
一方面华为聚焦在中心城区这样的核心场景解决自动泊车、拥堵路段跟随,以及对危险的结构道路、障碍物、多种交通参与者等复杂路况下的危险规避。另一方面要消除各种场景的间断,实现无缝体验。王军说了一组数据,如果是实现城区高速的自动驾驶,仅仅是受限场景下,需要三百T的算力,如果是全天候的,有可能要达到三千T算力的要求,这也是华为昇腾芯片和鸿蒙OS的用武之地。
智能驾驶解决方案具备增减配灵活性。根据汽车之家的报道,华为L4级全栈智能驾驶解决方案(ADS),是一个可弹性收缩的方案,通过增减激光雷达配置,可以实现自动驾驶出租车、中高端车型,普通车型的不同需求,从L4级向L2级,由高向低满足不同的需求。这种硬件配置可裁剪、软件功能可配置、以终为始的统一架构是华为智能驾驶解决方案的一大特色,在方案的灵活性和成本可控性方面会带来一定优势。比如ADS的核心是基于昇腾310芯片、车控OS的智能驾驶计算平台,可满足L4级自动驾驶。2019年的全联接大会,华为又展出了一款MDC300,通过减配算力和激光雷达数量,可实现更低级别、有限场景下的自动驾驶。
在五大板块之中,我们着重花一些篇幅在智能电动领域,在4月23日的线上发布会上,HiCharger直流快充模块的发布,华为剑指充电基础设施行业的痛点问题。
充电设施的便利性、安全性、可演进性、质量问题等已经成为制约产业发展的瓶颈。根据中国充电联盟的数据,截至2020年3月底,全国已建成充电桩累计126.7万台,其中公共充电桩54.2万台,私人充电桩72.5万台。当量已经达到一定基础,便会引发质变的过程。
从便利性出发,建立充电桩不易导致私家车主购买时会疑虑是否必要;直流充电桩车装率不高,导致高峰时段充电排队现象普遍;现有的充电桩布局也不太合理,导致有些区域排队过长,有些区域发生闲置;充电网络之间也并未互联互通,用户体验差。
从安全角度来看,过往电动车事故中,充电状态事故占比29%,充电安全一直都是用户首要关注的问题。而质量方面,根据多个充电桩供应商的反馈,由于充电模块防护能力与整桩防护性能要求不匹配,导致充电设施的失效率高、维护成本高。而随着电能车的续航加强,电池容量对于充电桩充电速度的要求提高,因此充电桩必须具有较高演进性才能确保未来5-10年的充电需求,避免资源浪费。
华为HiCharger确实在技术上往前迈进了一大步。产品高光的部分,简要总结,直流快充模块采用全灌胶、全隔离的防护技术,通过积尘高湿测试、加速高盐雾测试以及在海南、西双版纳、敦煌、拉萨等外场长期可靠性测试,验证了模块在恶劣场景的长期可靠性,可降低运营商的运维费用,解决了充电模块风冷系统易受环境影响失效的问题。
模块通过内部传感器采集的温度数据再结合人工智能算法,可以识别充电桩的防尘网堵塞以及模块风扇的堵转状态,远程提醒运营商实施精准、可预测性的维护,实现智能运维。此外,支持OTA升级,新的价值特性可以直接通过OTA升级实现,免去人工上站升级,降低整体运维费用。
聚焦当下:计算机视觉是现阶段重心
那么五大板块中,华为当下的重心在哪里?
当前,华为智能汽车事业部的公开资料极少,而且当前披露的技术重点在未来也有可能发生变化,但是在用人方面的延续性能揭示公司一段时间的发展思路。因此,我们根据华为外发的最新招聘信息来进行各业务重点的分析。
基于此得到的信息是,计算机视觉是华为重中之重。
华为在智能驾驶和智能座舱两大板块都将计算机视觉领域的人才招聘放在第一位,可见其重要地位。计算机视觉的典型应用就是特斯拉2019年4月发布的最新一代自动驾驶系统Autopilot 3.0,即特斯拉“全自动驾驶计算机”(fullself-driving computer,简称FSD计算机),每台FSD计算机都包含多个组件:8个视觉摄像头,12个超声波传感器,雷达以及这款定制设计的全自动驾驶双冗余FSD计算机。
和特斯拉上一代自动驾驶系统Autopilot 2.0相比,特斯拉最新方案果断的放弃了激光雷达,选择计算机视觉。视觉方案的核心在于图像识别和分析的AI芯片,特斯拉每个FSD包含两个芯片,每个芯片都有两个专门设计用来运行神经网络的加速器,而神经网络是特斯拉汽车用来读取道路信息的人工智能组件。
按着我们的预期,这也就是华为智能驾驶板块的未来主攻点。而且,计算机视觉方案被是当前智能驾驶汽车更前沿的技术,而现阶段参与自动驾驶技术的企业基本都采用激光雷达方案,如Google Waymo、百度、UBER、Cruise等。特斯拉是唯一一家使用纯计算机视觉方案的企业。
显然,华为在人才招聘上偏向于站队特斯拉方案(可能与华为在手机摄像头及识别领域的传统优势有一定关系)。但与特斯拉不同的是,华为并没有完全放弃激光雷达,同时将多传感融合方案摆在了第二位(针对激光雷达、毫米波雷达等感知算法以及多传感器融合算法)。
总结来看,华为智能汽车五大业务板块虽然布局全面,但并非全盘控制,更多是选择了开放式合作。比如MDC车载计算平台,提供了包括自研AI芯片的硬件平台、自研车控OS的软件平台、工具链与仿真平台配套,但功能软件平台的场景应用、算法,以及传感器、线控底盘等,则需要车企、传统供应商、自动驾驶科技公司等生态伙伴去一起完善,那些与华为定位有重合的公司,则可能受到一定冲击。  

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