歡迎訪問朝陽昌華電力有限公司！
服務熱線： 0421-3602038 13352368093
自動駕駛從市場獲能，再反過來賦能經濟，促進經濟增長與技術創新。因此在現在這個已經出現機會與技術可能性，卻還需要若干年進行發展的時間當口，如文章先前所述，各大巨頭，無論是傳統的汽車制造商，抑或是新入場的新能源車企，還是出行服務公司和互聯網平臺，甚至是無關的公司，紛紛搶灘布局。
2021年3月30日晚，在小米新品發布會上，雷軍宣布小米將進軍智能電動汽車市場，預計10年投入100億美元，首期為100億人民幣。繼小米之后，4月6日，多個消息來源披露，滴滴已開始啟動造車項目。此前，蔚來汽車李斌以“易車網”作為跳板，小鵬汽車以“UC瀏覽器”作為跳板都取得了巨大的成功，恒大造車也進入量產階段。樂觀預計，未來還會有巨頭進入新能源智能車的整車制造領域。
那么，為什么這個領域有如此大的吸引力？
▌新能源降低了制造業皇冠的門檻
汽車制造歷來是工業里的支柱產業，福特之后，私家乘用車占據了汽車產業的一大部分。近年來，隨著共享汽車、網約車的出現，有一種觀點認為，未來人們都不需要購買私家車，而是像現在的共享單車一樣，掃描一下二維碼，就能開走一部汽車。無須擁有，只是使用。對私家車的市場需求會減少，產業發展前景也會漸趨暗淡。
私家車的確有很多不便之處，例如堵車，尋找停車位等等。但私家車其實不僅僅是交通工具，它潛在的、但卻本質性的需求是：移動的私人空間。你的音樂、相片、紙巾、香水味道、內飾、小飾品、枕頭、熟悉的環境、煙、后備箱的酒、衣服、鞋、充電寶、孩子的玩具、奶瓶、推車、滑板車、甚至衛生巾與安全套，才構成了私家車的全部意義。所以，在未來，對私家車的需求仍然會繼續存在。它仍然會是制造業的皇冠。
以電力和動力電池替代石油和內燃機的第三次交通能源動力系統變革，極大地降低了汽車制造業的門檻，或者更精準地說，開啟了另一道門。特斯拉、小鵬等各種新品牌已經對消費者的固有認知進行了某種程度上的改造，讓他們覺得，買車并不一定需要傳統的汽車制造品牌。
相對于內燃機汽車而言，新能源汽車有著一套完全不同的造車體系。普通汽車的三大件分別是發動機、變速箱與底盤，而電動車的三大件則是電機、電池與電控系統。在發動機、變速箱的技術與制造上，中國廠家與國外品牌還有較大的差距，很難短時間超越。但在電池、電池管理、電池系統技術，電機技術，整車控制技術方面，由于是一套近年發展出來的全新的系統，大家起點近似。基于中國世界工廠的地位和成熟的產業鏈，中國的新能源汽車并不一定輸給國外品牌，而是互有長短，有些領域有整體性優勢。這就降低了未來中國汽車行業的門檻，給出了彎道超車的機遇。
▌自動駕駛帶來完全不一樣的商業模式
根據麥肯錫發布的《展望2025·決定未來經濟的12大顛覆技術》研究報告顯示，到2025年，智能汽車預估的潛在經濟影響為2000萬到1.9萬億美元，位列十二大顛覆技術的第六位。目前在這個領域，谷歌、百度、滴滴等互聯網廠商，小鵬、特斯拉等新興汽車廠商，乃至奧迪、沃爾沃等傳統汽車廠商，都在發力深耕。
目前，隨著底層技術、大數據的積累和深度學習算法等等的突破，人工智能領域正在爆發式發展。作為其中的一個子領域，以語言識別、圖像識別為核心的自動駕駛，正在走入生活。目前，百度自動駕駛出租車服務已經在2020年10月在北京正式投入使用。2020年6月，隨著上海智能網聯汽車規模化載人示范應用啟動，滴滴出行也首次面向公眾開放自動駕駛服務。用戶可免費呼叫自動駕駛車輛進行試乘體驗。當然，車里還有安全員，負責監控自動駕駛的車輛，在有問題的時候隨時接管車輛。
▲ 民眾試乘百度自動駕駛車。 © 新華社
雖然自動駕駛還存在諸多問題，甚至很可能永遠無法像人一樣駕駛汽車，但長遠來說，只要自動駕駛帶來的好處大于安全代價，自動駕駛必會普及。
即便完全擬人的自動駕駛最高等級L5級不能實現，人類還可以退而求其次，在特定的場景下實現L4級別的有條件的高度自動化，通過改造道路、交通規則來適應自動駕駛的需求。畢竟，自動駕駛能節約大量的人力，在某些方面還可以避免人類的不確定性，市場需求強烈，而市場需求，遠比其他任何推動因素都更能促進最終的商用。
傳統行業遭遇“互聯網+”之后，往往嚴格意義上就再也不是原來的行業了。這就像出租車遇上“互聯網+”，不僅僅是變為網約車，更發展出了原來難以想象的順風車、拼車等業務。服務的方式、價值點、投資點都不一樣了，其行業邏輯完全改變。同理，以新能源、自動駕駛為特征的“新車”，也不再僅僅是出行的工具。
▌“新車”帶來新的數據生態
自動駕駛不僅僅是交通工具，它還有可能成為未來的流量入口。想象一下，如果你的車能自動駕駛了，你要去哪里吃飯、看電影，即使不是它決定你的選擇，起碼會影響到你。比如，系統會告訴你哪里不堵車，哪里還有停車位，哪里有美食，這一切都是通過人機對話完成，你不再用手忙腳亂地一邊查手機，一邊開車。這就是流量的入口。這種消費流量會與大平臺的生態作用協同產生更大的效益。這就是互聯網平臺介入造車的邏輯。與此同時，小米則是另一個邏輯，即圍繞小米手機、智能家電打造的硬件生態 。
通過機器學習和大數據積累，自動駕駛是一個實踐與發展相互促進的過程，也是一個數據成為生產力的典型行業。依賴于中國龐大的汽車出行體量，滴滴這樣的出行公司介入造車，有數據方面的優勢。出行公司還能在整個產業鏈撬動更多社會資源投入。比如定制出行服務自動駕駛車型，提升車輛的安全性，降低司機的勞動強度。這都是直接的回報。或者是通過大數據判斷堵車的情況和制定繞行的方案，改善服務體驗。UBER之所以也在自動駕駛上投下重注，恐怕也是因為這個優勢與收益。這是出行公司切入造車的邏輯。
車跑在路上，不僅僅是積累導航數據，智能車還會產生視頻、聲音數據。這些數據如何發掘和使用，有無限的可能。
數據能反映很多情況，在私密性上，它始終是敏感的。特斯拉是不是有可能通過其車主的行動頻次、軌跡，得到反映中國經濟運行的“特斯拉指標”呢？而敏感的數據，意味著自動駕駛最終會導向國產化。這也是國產廠家踴躍進入這個市場的原因。或許，在他們的沙盤推演中，由于數據的敏感性，一切國外品牌最終會被禁止。
▌“新車”是巨大的現金流，也是金融的入口
目前，自動駕駛技術的商用化普及還有法律上的問題需要解決。自動駕駛涉及到的法律問題很多，但歸根到底就一條：出了事故，到底是擁有設備的車主負責，還是整車制造廠負責，還是自動駕駛的技術方負責，還是保險公司負責？
確定責任，首要在于找到原因。目前的神經系統網絡、深度學習，包含了巨量的數學計算，這意味著，即便在理論上，這些計算并沒超越人類的理解力，可以把AI的決策過程一步步還原，看哪里出了問題，但是還原成本巨大，時間花費也會非常久。比如，阿爾法狗下一盤棋，只需要3個小時，但理解它為什么這么下，把內部運行過程中的因果關系一一拆開，可能需要三十年。
▲ 在加州山景城的101號美國國道上，一輛特斯拉電動SUV撞上路障。 © 英國衛報
這就使得自動駕駛發生事故后，實際上無法定位原因和責任方——難道要定損員都有AI博士學位？
但從過錯角度看，車主會覺得，我都沒駕駛，為什么要我負責？保險公司覺得，既然不是人開的，就該由自動駕駛廠家負責。但如果讓廠家負責，責任巨大，廠家出售一套固定的自動駕駛系統的利潤，顯然無法覆蓋這套系統運行3年、5年、10年的賠償風險。
然而，自動駕駛系統出廠后，并不是一成不變的。人需要在環境中不斷接受新信息，不斷學習，發展自己的能力以適應變化的新環境。自動駕駛作為一套系統，它也需要有類似的能力，或者說，更新升級。這樣就需要每年收取服務費對其進行更新和維護。自動駕駛是一個需要外部支持的系統，繳納服務費，符合通常的商業邏輯。這樣廠家就有了新的價值點和利潤點。同時，系統及時更新，更穩定，性能更優，可以減少事故的可能性，也減少定損時復雜的計算和各方的溝通，這對保險公司也是有利的。服務費+保險費，就可以完全覆蓋自動駕駛導致的事故賠償。保險公司有與廠商合作的動力。
所以，自動駕駛，必定是以包含保險費在內的服務費為基礎的業務。對制造廠商來說，這是一個巨大的現金流，原本由保險公司收取的保費現金流，有很大一部分變為了交給提供自動駕駛服務商的服務費。造車不再是出售時一次性的利潤回收，而是一個長久、穩定的服務費流入。2017年中國汽車的保有量是3.1億，如果以一輛車5000元的保費加服務費計算，這就是上萬億的營收。遠超任何巨頭。
這個前景足以誘導當下沒有生態、沒有數據、沒有技術的“有錢的外行”，進入到這個行業。這就是造車領域的一個全新邏輯。
▌“新車”是新基礎設施的入口
進一步擴展，自動駕駛不僅僅意味著新車制造的發展。如果把智能的車和智能的路，視為自動駕駛的兩個生產要素，當車的技術提升到一定程度后，路的提升、智能化，是一個更高效的投入領域。李彥宏曾預測，自動駕駛以車路協同為基礎，將能夠提升15% - 30%的通行效率，從而為GDP貢獻2.4% - 4.8%的絕對增長。
所以，未來自動駕駛的發展，需要對道路進行智能化提升改造，包括動態交通標示牌、智能化紅綠燈系統、車輛行駛線以及各類智能感知系統、道路與車輛的互動智能設施。這當然需要大規模的投入，某種程度上，這種興建基礎設施以配合創新，不但符合當下新基建的大方向，也正是中國模式彎道超車的優勢所在。而率先進入這個過程，則很大概率上可以成為標準的制定者。
▲ 智能高速公路效果圖。 © 阿里巴巴
新能源降低了門檻，而自動駕駛則開拓了更大的前景。當一個領域錢景很好，門檻也開始降低，自然有各方投資涌入。
▌即將到來的風口
不同于傳統經濟模式中“研發——銷售——賺錢——再次投入研發”這種緩慢的技術升級模式，互聯網、特別是移動互聯網帶來了“風投融資-上市”模式。這種模式對市場份額極端依賴。新技術獲得風投，迅速把最基本的商業模式變為現實，然后，吸引流量與客戶，占據市場，隨后再通過幾輪融資擴大規模，最后上市。這種模式之下贏家通吃，于是依靠風投迅速擴張，獲得市場份額變得至關重要，甚至是超越短時期的盈利。
但在汽車行業，這條路行不通。AI技術、新能源技術都不是像其他互聯網+那樣，用簡單的技術組合去改造傳統就可以應用，這些底層基礎技術從研發到應用，還有很長的路要走，也就是說，仍要依靠以前的，“研發——銷售——賺錢——再次投入研發”這樣長期的、可持續的模式。
如果自動駕駛要達到成熟的商業化運營，那么讓車輛上路行駛，在真實的路況中接受檢驗并積累數據，是重要的一環。研發需要資金，深度學習也需要數據。只有在市場中投入應用并不斷循環，才能獲得資金與數據，從而實現自身的研發和升級。自動駕駛從市場獲能，再反過來賦能經濟，促進經濟增長與技術創新。因此在現在這個已經出現機會與技術可能性，卻還需要若干年進行發展的時間當口，如文章先前所述，各大巨頭，無論是傳統的汽車制造商，抑或是新入場的新能源車企，還是出行服務公司和互聯網平臺，甚至是無關的公司，紛紛搶灘布局。
當然，進入這個行業，并不等于一定成功。技術發展，某種程度上是一將功成萬骨枯。Facebook不是憑空出現，在它之前，有Meetup、Friendster等企業長達10年的逐步試錯。新能源智能車，需要試錯，需要激烈的競爭。這當中，會有勝者，亦會有敗者，這注定是一場長期的遭遇戰。
上一篇：石油鉆采電控設備
下一篇：塘廈本地電控設備-裝置
