粗鄙的以为：
算法再厉害，机械素质永远是它的载体。
它是汽车所有“零”前面的那个
“一”即使舞台中央的聚光灯下不再是它，私以为
仍要有人研究一辆车怎样运动
连续下坡时，制动力是否稳定；
烂路跑快一些，车身会不会多晃两下；
高速遇到横风，修正方向是否自然；
紧急变线时，车的动作能不能让驾驶员提前猜到；
辅助驾驶控制转向和制动时，乘客会不会被一次次细碎动作晃得难受。
这些，天天发生在车轮与地面之间
车可以越来越聪明，但聪明必须落在一个可靠的身体上。
最终都要靠车轮、车身、底盘和执行器向物理规律交作业。
机械素质，早已不只属于机械过去谈机械素质，发动机、变速箱、转向、悬架和制动。
到了电动智能汽车上，这张清单需要再加上电机响应、线控执行器、传感器、控制算法、热管理和整车标定。
那，泛化的机械素质的一个断面之一，也许、可能、大概是：
当驾驶员给出转向、加速和制动指令，或者道路突然给车辆一个扰动，它能否持续给出准确、稳定、可预测的响应。
这里的“持续”很重要。
一次零百加速很快，电池和电机热起来以后还能不能快；
第一次重刹很有力，连续制动后踏板和减速度是否仍然稳定；
主动悬架演示很惊艳，传感器受限或功能降级时，基础悬架还能不能把车身管住。
软件当然也属于新时代的机械素质。
因为它已经直接参与分配驱动力、制动力、转向角和悬架作动力，决定一辆车怎样使用自己的物理能力。
但软件也有边界
。
轮胎能提供多少抓地力，制动系统能吸收多少热量，车身有多大刚度，执行器有没有足够的速度、行程和冗余，都要靠硬件兑现。
控制算法可以协调这些能力、扩大可用范围，
却无法凭空制造抓地力、热容量和结构强度。
关于集成底盘控制的研究，也一直在讨论能耗、稳定、舒适与执行器能力之间的协同和取舍。
极限性能的价值，不只发生在赛道赛道离多数人的生活很远，极限项目若只留下一个圈速，价值很有限。
可赛道和其他极端工况有一个工程价值：
它们能在很短时间里，把普通道路上很久才暴露的问题集中逼出来。
持续大功率输出考验电池、电机和冷却；
连续重刹考验热容量与制动力一致性；
高速弯和快速变线考验轮胎、悬架几何、车身刚度与控制系统的配合；
某个执行器过热、降级或退出以后，整车还能否保持可预测，则会继续追问系统的安全边界。
测试方法、故障经验、热管理策略、制动一致性和控制边界能进入后续量产开发，它就开始成为一家车企的能力沉淀。
极限性能研发最重要的产物，未必是那辆最快的车，也可能是下一辆普通车在紧急时刻依然准确的动作。
为什么车企还会继续花这笔钱机械研发很慢，回报也分成三条不同的路。
第一条，是大众基础性能。
普通消费者很少点名购买“横摆响应”或“制动热稳定”。
在意的是一辆车坐着晕不晕、刹车好不好控制、高速稳不稳、烂路是否从容。
辅助驾驶越深入，车辆对转向和制动指令的执行越需要准确、平顺、可重复。
机械素质在这里换了名字，变成舒适、安全和信任。
第二条，是品牌旗舰性能。高性能车型可以把高负荷工况变成技术试验场，也能训练研发团队、提高品牌上限。
第三条，是爱好者驾驶性能。
它的市场可能一直不大，甚至会随着辅助驾驶普及而继续收缩。
可声音、响应、转向交流和极限平衡，仍然能让一部分人愿意为“好开”付钱。
一个汽车工业若只会满足最大公约数，很难长出自己的性能文化。
可以买方案，整车判断仍要自己留下今天的底盘越来越复杂，采购供应商的转向、制动、悬架和控制模块很正常。
同一套硬件装在不同车型上，仍可能形成完全不同的动作。
一台车开起来该是什么味道，得要主机厂自己定。
舒适优先到什么程度，转向响应要多快，极限状态允许怎样介入。
随后还要在操控、舒适、能耗、耐久、成本和安全之间取舍，再把供应商提供的部件放进整车反复验证。
差异往往来自试验标准、问题经验和标定判断。
工程师遇到某种摆振，知道先改哪里；
发现一处路面输入引起两次车身动作，知道是结构、阻尼还是控制时序的问题；
下一代车型开发时，这些经验还能不能被团队找回来。
如果这一层能力变薄的话。
试验标准、故障经验和组织记忆又没有传下去。
一家车企可能拥有越来越漂亮的硬件清单，却越来越难定义一辆车该怎样运动。
需要承认的。
绝大多数人确实不会为了转向回馈、多圈热衰减或极限平衡买车。
供应商方案会越来越成熟，辅助驾驶也会削弱一部分人亲自驾驭的需求。
机械性能大概率不会重新占据行业舞台中央。
不过，该坚守的还是得坚守吧
汽车不会停止研究机械素质，但行业会淘汰那些无法建立回报的研究。
基础性能会继续进入舒适、安全和智能驾驶执行；
旗舰性能会服务技术验证与品牌上限；
纯粹的驾驶乐趣，则由少数愿意付钱、也愿意谈论它的人继续守着。
车可以越来越聪明。
但每一次加速、转弯和刹车，最终都要向物理规律交作业。
你愿意为一辆车的哪种“机械素质”多付钱？
也欢迎带上具体车型、使用年限和道路场景，聊聊那些试驾时没发现，后来越来越在意的感受。
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