比亞迪沒你們想象的那麼弱，特斯拉也沒你們想象的那麼強
一旦思想被情緒和立場綁架之後，也就沒什麼真相可言了。我每次發關於特斯拉和比亞迪的內容，評論區總會有人帶着教育的口吻告訴我：“特斯拉公開的專利拿到國內是妥妥的先進技術，沒有特斯拉免費開放的專利，中國新能源汽車根本發展不起來。”隨便翻翻我的抖音評論區，持有類似觀點的人不在少數。可當你問道，新勢力蔚小理和比亞迪，用了特斯拉開放的哪項專利的時候，他們卻都鴉雀無聲，一問三不知。
接下來咱就好好掰扯一下，看看誰纔是最有資格說這話的人。專利數量方面：比亞迪新能源專利總數9426件，特斯拉專利總數986件。某些人總是強調專利數量不代表質量，那我這裡就只談發明專利授權量。2019年比亞迪發明專利授權量755件，排名第六。2020年比亞迪發明專利授權量945件，排名第一。2021年比亞迪發明專利授權量1056件，排名第三，僅次於博世和豐田。2022上半年比亞迪發明專利授權量735件，排名第二，僅次於豐田，後面跟着博世和本田，這些公司都是公認的汽車專利王，再拿專利質量說事那就是掩耳盜鈴、自欺欺人了。
特斯拉在中國申請的專利數爲269件，在美國的發明專利數爲550-580件，縱觀特斯拉歷年的專利授權量，無論是在中國還是美國本土，少至幾十件，多至一兩百件，就沒有一年能超過250件，這還是發明+外觀+實用三種專利的總和。
另外，特斯拉專利組合中48%的專利族都是被收購的,最初並非由特斯拉提交。所以特斯拉依賴別人的專利，比別人依賴它的專利更多。
三電水平就不用說了吧，比亞迪外供三電，豐田都用了，何況比亞迪三電供應英國最大的客車製造商ADL都多少年了，ADL在歐洲、新加坡、中國香港、加拿大、美國等地區具有極高的市場佔有率。像這種雙層巴士就是ADL完成設計和組裝，比亞迪提供三電系統。輪邊電機專利比亞迪全球第一，在應用輪轂電機之前，乘用車必須先用輪邊電機過渡，所以比亞迪這方面是毫無疑問走在了特斯拉前面。
可能有人會質疑專利質量，這麼說吧，ADL擅長設計低地板雙層巴士，而做到低地板結構必須採用雙輪邊電機設計。在新能源客車領域，能夠把輪邊驅動橋技術做好並且實現大規模量產應用的客車企業，只有比亞迪一家。比亞迪客車在海外簽訂的多個大單，交付的全都是較爲高端的低地板城市客車，輪邊電機出貨量早已超過10萬臺，所以這個第一是被客戶和市場認可出來的，非浪得虛名。搭載輪邊電機的硬派越野車明年上半年上市。
SIC方面，比亞迪漢EV實測百公里加速3.78秒，特斯拉Model 3P實測百公里加速3.63秒，之所以能跑出如此快的加速成績，最大的功臣非電機控制模塊碳化硅MOSFET莫屬了，從數據來看，特斯拉確實比比亞迪要快那麼0.15秒。但是大家不要忘了，特斯拉用的是意法半導體的碳化硅MOSFET模塊，而比亞迪用的是自主研發製造的碳化硅MOSFET模塊，除了比亞迪，全球沒有任何一家電動車企業可以自己生產碳化硅模塊。當特斯拉因爲供應鏈中斷而導致產能不足的時候，比亞迪自給自足的優勢就彰顯出來了，大家可以自己看下圖1-6月兩家的銷量差距，不知道那些嘲笑諷刺比亞迪自主研發是小農思想的人，現在還能不能笑得出來。
自動控制系統方面，比亞迪獨立自研ABS、BSC（One box線控制動）、還有itac這種行業創新的智能分配電動車前、後軸扭矩的防滑技術，比ESP響應還快，直接把車輪打滑扼殺在搖籃裡，什麼意思呢？比如說Model 3的漂移模式需要你擁有一定的漂移技巧才能駕馭，而比亞迪iTAC是小白來了都能駕馭的漂移模式。
那特斯拉相比比亞迪，有哪些明顯的技術優勢呢？我認爲有2個，一個自動駕駛、一個域控制器架構。自動駕駛是比亞迪的弱勢領域，這誰都知道，不過特斯拉芯片專利數量也太少了，只有33件，而且自動駕駛水平也不是某些人口中的行業第一。在GuidehouseInsights今年最新的排行榜報告，在15家開發自動駕駛系統的公司中，自動駕駛技術公司Waymo處於領先地位，而特斯拉排在最後。該公司提及特斯拉在營銷和技術能力上過度承諾，這導致了實際的安全問題。當然了，相比比亞迪來說，還是具有明顯優勢的。
域控制器架構方面，特斯拉和華爲是全球僅有的兩個能實現全棧自研的公司。特斯拉主要優勢就是軟件和算法、集成度更高一些，這方面比亞迪稍顯弱勢。不過域控制器中的MCU芯片，比亞迪大部分都能做到自研自產，而特斯拉用的是恩智浦的MCU芯片。
所以說關於特斯拉公開的專利拿到國內是妥妥的先進技術，沒有特斯拉免費開放的專利，中國新能源汽車根本發展不起來之類的說法，就是妥妥的智商稅，但凡不帶情緒和立場的人都知道，那些開放的專利根本沒什麼用，有用的都在沒公開的軟件和算法部分，這部分特斯拉可是像防賊一樣防着，就比如說特斯拉自動輔助駕駛系統Autopilot工程師曹光植離職，隨後加入小鵬汽車，擔任自動駕駛感知負責人。特斯拉隨後向曹光植髮起了民事訴訟，稱其拷貝了幾十萬行公司源代碼，涉自動駕駛及神經網絡。