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为什么巨头们纷纷开门造车?

刘远举,上海金融与法律研究院研究员,媒体撰稿人
 
自动驾驶从市场获能,再反过来赋能经济,促进经济增长与技术创新。因此在现在这个已经出现机会与技术可能性,却还需要若干年进行发展的时间当口,如文章先前所述,各大巨头,无论是传统的汽车制造商,抑或是新入场的新能源车企,还是出行服务公司和互联网平台,甚至是无关的公司,纷纷抢滩布局。
 
2021年3月30日晚,在小米新品发布会上,雷军宣布小米将进军智能电动汽车市场,预计10年投入100亿美元,首期为100亿人民币。继小米之后,4月6日,多个消息来源披露,滴滴已开始启动造车项目。此前,蔚来汽车李斌以“易车网”作为跳板,小鹏汽车以“UC浏览器”作为跳板都取得了巨大的成功,恒大造车也进入量产阶段。乐观预计,未来还会有巨头进入新能源智能车的整车制造领域。
 
那么,为什么这个领域有如此大的吸引力?
 
▌新能源降低了制造业皇冠的门槛
 
汽车制造历来是工业里的支柱产业,福特之后,私家乘用车占据了汽车产业的一大部分。近年来,随着共享汽车、网约车的出现,有一种观点认为,未来人们都不需要购买私家车,而是像现在的共享单车一样,扫描一下二维码,就能开走一部汽车。无须拥有,只是使用。对私家车的市场需求会减少,产业发展前景也会渐趋暗淡。
 
私家车的确有很多不便之处,例如堵车,寻找停车位等等。但私家车其实不仅仅是交通工具,它潜在的、但却本质性的需求是:移动的私人空间。你的音乐、相片、纸巾、香水味道、内饰、小饰品、枕头、熟悉的环境、烟、后备箱的酒、衣服、鞋、充电宝、孩子的玩具、奶瓶、推车、滑板车、甚至卫生巾与安全套,才构成了私家车的全部意义。所以,在未来,对私家车的需求仍然会继续存在。它仍然会是制造业的皇冠。
▲ 私家车内的私密空间。 © Pinterest
 
以电力和动力电池替代石油和内燃机的第三次交通能源动力系统变革,极大地降低了汽车制造业的门槛,或者更精准地说,开启了另一道门。特斯拉、小鹏等各种新品牌已经对消费者的固有认知进行了某种程度上的改造,让他们觉得,买车并不一定需要传统的汽车制造品牌。
 
相对于内燃机汽车而言,新能源汽车有着一套完全不同的造车体系。普通汽车的三大件分别是发动机、变速箱与底盘,而电动车的三大件则是电机、电池与电控系统。在发动机、变速箱的技术与制造上,中国厂家与国外品牌还有较大的差距,很难短时间超越。但在电池、电池管理、电池系统技术,电机技术,整车控制技术方面,由于是一套近年发展出来的全新的系统,大家起点近似。基于中国世界工厂的地位和成熟的产业链,中国的新能源汽车并不一定输给国外品牌,而是互有长短,有些领域有整体性优势。这就降低了未来中国汽车行业的门槛,给出了弯道超车的机遇。
 
▌自动驾驶带来完全不一样的商业模式
 
根据麦肯锡发布的《展望2025·决定未来经济的12大颠覆技术》研究报告显示,到2025年,智能汽车预估的潜在经济影响为2000万到1.9万亿美元,位列十二大颠覆技术的第六位。目前在这个领域,谷歌、百度、滴滴等互联网厂商,小鹏、特斯拉等新兴汽车厂商,乃至奥迪、沃尔沃等传统汽车厂商,都在发力深耕。
 
目前,随着底层技术、大数据的积累和深度学习算法等等的突破,人工智能领域正在爆发式发展。作为其中的一个子领域,以语言识别、图像识别为核心的自动驾驶,正在走入生活。目前,百度自动驾驶出租车服务已经在2020年10月在北京正式投入使用。2020年6月,随着上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动,滴滴出行也首次面向公众开放自动驾驶服务。用户可免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘体验。当然,车里还有安全员,负责监控自动驾驶的车辆,在有问题的时候随时接管车辆。
▲ 民众试乘百度自动驾驶车。 © 新华社
 
虽然自动驾驶还存在诸多问题,甚至很可能永远无法像人一样驾驶汽车,但长远来说,只要自动驾驶带来的好处大于安全代价,自动驾驶必会普及。
 
即便完全拟人的自动驾驶最高等级L5级不能实现,人类还可以退而求其次,在特定的场景下实现L4级别的有条件的高度自动化,通过改造道路、交通规则来适应自动驾驶的需求。毕竟,自动驾驶能节约大量的人力,在某些方面还可以避免人类的不确定性,市场需求强烈,而市场需求,远比其他任何推动因素都更能促进最终的商用。
 
传统行业遭遇“互联网+”之后,往往严格意义上就再也不是原来的行业了。这就像出租车遇上“互联网+”,不仅仅是变为网约车,更发展出了原来难以想象的顺风车、拼车等业务。服务的方式、价值点、投资点都不一样了,其行业逻辑完全改变。同理,以新能源、自动驾驶为特征的“新车”,也不再仅仅是出行的工具。
 
▌“新车”带来新的数据生态
 
自动驾驶不仅仅是交通工具,它还有可能成为未来的流量入口。想象一下,如果你的车能自动驾驶了,你要去哪里吃饭、看电影,即使不是它决定你的选择,起码会影响到你。比如,系统会告诉你哪里不堵车,哪里还有停车位,哪里有美食,这一切都是通过人机对话完成,你不再用手忙脚乱地一边查手机,一边开车。这就是流量的入口。这种消费流量会与大平台的生态作用协同产生更大的效益。这就是互联网平台介入造车的逻辑。与此同时,小米则是另一个逻辑,即围绕小米手机、智能家电打造的硬件生态 。
 
通过机器学习和大数据积累,自动驾驶是一个实践与发展相互促进的过程,也是一个数据成为生产力的典型行业。依赖于中国庞大的汽车出行体量,滴滴这样的出行公司介入造车,有数据方面的优势。出行公司还能在整个产业链撬动更多社会资源投入。比如定制出行服务自动驾驶车型,提升车辆的安全性,降低司机的劳动强度。这都是直接的回报。或者是通过大数据判断堵车的情况和制定绕行的方案,改善服务体验。UBER之所以也在自动驾驶上投下重注,恐怕也是因为这个优势与收益。这是出行公司切入造车的逻辑。
 
车跑在路上,不仅仅是积累导航数据,智能车还会产生视频、声音数据。这些数据如何发掘和使用,有无限的可能。
 
数据能反映很多情况,在私密性上,它始终是敏感的。特斯拉是不是有可能通过其车主的行动频次、轨迹,得到反映中国经济运行的“特斯拉指标”呢?而敏感的数据,意味着自动驾驶最终会导向国产化。这也是国产厂家踊跃进入这个市场的原因。或许,在他们的沙盘推演中,由于数据的敏感性,一切国外品牌最终会被禁止。
 
▌“新车”是巨大的现金流,也是金融的入口
 
目前,自动驾驶技术的商用化普及还有法律上的问题需要解决。自动驾驶涉及到的法律问题很多,但归根到底就一条:出了事故,到底是拥有设备的车主负责,还是整车制造厂负责,还是自动驾驶的技术方负责,还是保险公司负责?
 
确定责任,首要在于找到原因。目前的神经系统网络、深度学习,包含了巨量的数学计算,这意味着,即便在理论上,这些计算并没超越人类的理解力,可以把AI的决策过程一步步还原,看哪里出了问题,但是还原成本巨大,时间花费也会非常久。比如,阿尔法狗下一盘棋,只需要3个小时,但理解它为什么这么下,把内部运行过程中的因果关系一一拆开,可能需要三十年。
▲ 在加州山景城的101号美国国道上,一辆特斯拉电动SUV撞上路障。 © 英国卫报
 
这就使得自动驾驶发生事故后,实际上无法定位原因和责任方——难道要定损员都有AI博士学位?
 
但从过错角度看,车主会觉得,我都没驾驶,为什么要我负责?保险公司觉得,既然不是人开的,就该由自动驾驶厂家负责。但如果让厂家负责,责任巨大,厂家出售一套固定的自动驾驶系统的利润,显然无法覆盖这套系统运行3年、5年、10年的赔偿风险。
 
然而,自动驾驶系统出厂后,并不是一成不变的。人需要在环境中不断接受新信息,不断学习,发展自己的能力以适应变化的新环境。自动驾驶作为一套系统,它也需要有类似的能力,或者说,更新升级。这样就需要每年收取服务费对其进行更新和维护。自动驾驶是一个需要外部支持的系统,缴纳服务费,符合通常的商业逻辑。这样厂家就有了新的价值点和利润点。同时,系统及时更新,更稳定,性能更优,可以减少事故的可能性,也减少定损时复杂的计算和各方的沟通,这对保险公司也是有利的。服务费+保险费,就可以完全覆盖自动驾驶导致的事故赔偿。保险公司有与厂商合作的动力。
 
所以,自动驾驶,必定是以包含保险费在内的服务费为基础的业务。对制造厂商来说,这是一个巨大的现金流,原本由保险公司收取的保费现金流,有很大一部分变为了交给提供自动驾驶服务商的服务费。造车不再是出售时一次性的利润回收,而是一个长久、稳定的服务费流入。2017年中国汽车的保有量是3.1亿,如果以一辆车5000元的保费加服务费计算,这就是上万亿的营收。远超任何巨头。
 
这个前景足以诱导当下没有生态、没有数据、没有技术的“有钱的外行”,进入到这个行业。这就是造车领域的一个全新逻辑。
 
▌“新车”是新基础设施的入口
 
进一步扩展,自动驾驶不仅仅意味着新车制造的发展。如果把智能的车和智能的路,视为自动驾驶的两个生产要素,当车的技术提升到一定程度后,路的提升、智能化,是一个更高效的投入领域。李彦宏曾预测,自动驾驶以车路协同为基础,将能够提升15% - 30%的通行效率,从而为GDP贡献2.4% - 4.8%的绝对增长。
 
所以,未来自动驾驶的发展,需要对道路进行智能化提升改造,包括动态交通标示牌、智能化红绿灯系统、车辆行驶线以及各类智能感知系统、道路与车辆的互动智能设施。这当然需要大规模的投入,某种程度上,这种兴建基础设施以配合创新,不但符合当下新基建的大方向,也正是中国模式弯道超车的优势所在。而率先进入这个过程,则很大概率上可以成为标准的制定者。
▲ 智能高速公路效果图。 © 阿里巴巴
 
新能源降低了门槛,而自动驾驶则开拓了更大的前景。当一个领域钱景很好,门槛也开始降低,自然有各方投资涌入。
 
▌即将到来的风口
 
不同于传统经济模式中“研发——销售——赚钱——再次投入研发”这种缓慢的技术升级模式,互联网、特别是移动互联网带来了“风投融资-上市”模式。这种模式对市场份额极端依赖。新技术获得风投,迅速把最基本的商业模式变为现实,然后,吸引流量与客户,占据市场,随后再通过几轮融资扩大规模,最后上市。这种模式之下赢家通吃,于是依靠风投迅速扩张,获得市场份额变得至关重要,甚至是超越短时期的盈利。
 
但在汽车行业,这条路行不通。AI技术、新能源技术都不是像其他互联网+那样,用简单的技术组合去改造传统就可以应用,这些底层基础技术从研发到应用,还有很长的路要走,也就是说,仍要依靠以前的,“研发——销售——赚钱——再次投入研发”这样长期的、可持续的模式。
 
如果自动驾驶要达到成熟的商业化运营,那么让车辆上路行驶,在真实的路况中接受检验并积累数据,是重要的一环。研发需要资金,深度学习也需要数据。只有在市场中投入应用并不断循环,才能获得资金与数据,从而实现自身的研发和升级。自动驾驶从市场获能,再反过来赋能经济,促进经济增长与技术创新。因此在现在这个已经出现机会与技术可能性,却还需要若干年进行发展的时间当口,如文章先前所述,各大巨头,无论是传统的汽车制造商,抑或是新入场的新能源车企,还是出行服务公司和互联网平台,甚至是无关的公司,纷纷抢滩布局。
 
当然,进入这个行业,并不等于一定成功。技术发展,某种程度上是一将功成万骨枯。Facebook不是凭空出现,在它之前,有Meetup、Friendster等企业长达10年的逐步试错。新能源智能车,需要试错,需要激烈的竞争。这当中,会有胜者,亦会有败者,这注定是一场长期的遭遇战。



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