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无人驾驶汽车的商业模式

时间:2017-08-28来源:本站原创
       在过去的一年里,我们看到了很多关于自动驾驶汽车的新闻,福特将无人驾驶汽车作为研发重点、特斯拉的NHSTA报告称半自动驾驶技术将事故发生率降低了40%、奥迪开始面向普通消费市场出售“三级自动驾驶”汽车等。

尽管如此,无人驾驶汽车领域,依然还有许多问题没有得到解决。自动驾驶汽车如何做出道德决策、城市街道和停车场如何变化、司机或长途卡车驾驶员的就业问题等等。

我们相信,关于自动驾驶汽车的许多问题,都会随着技术的不断创新而一一解决,同时关于自动驾驶技术出现后的商业模式,也将成为外界关注的焦点。比如如果监管机构决定对某个城市的汽车按照行驶里程征税,那么就会有不同的激励措施,让车辆尽可能的提高使用率,最大限度降低出行成本。如果汽车公司决定将无人驾驶汽车只出售给商业机构而不面向普通用户,那么也将导致厂商以不同的方式来分配市场营销和研发经费。

企业如何在技术和社会问题上作出决策,主要的影响依据就是基本的商业模式和利润动机。因此对于自动驾驶汽车来说,我们已经看到了几个关键的问题。

自动驾驶汽车的操作系统


苹果谷歌(微博)和微软,分别拥有iOS、Android和Windows,三家科技巨头分别拥有自己的操作系统。操作系统的价值在整个生态链中起到了非常关键的作用,厂商能够提供一个抽象的非硬件产品,并且能够通过直接的渠道来对用户的操作行为进行控制。

在服务器、台式机、笔记本、智能手机和平板电脑等领域,三家科技巨头都有着自己的战略,并且从操作系统中获益。苹果利用操作系统与硬件的配合能够获得更高的利润、谷歌利用操作系统在广告业务中得到更多的收入、而微软则直接通过操作系统和关键的功能进行收费。

现在,汽车厂商和科技公司都在竞相开发能驱动自动驾驶汽车的软件,但是大部分还不知道如何通过软件来赚钱。特斯拉目前走的是与苹果类似的路线,通过在硬件中集成软件,促进硬件的销售;百度和Udacity等公司则正在打造一个开源的自动驾驶技术,来与自己的产品进行互补;而Mobileye和Uber等这样的公司,则希望能够成为汽车厂商的软件供应商,建立合作伙伴关系。

而在汽车操作系统层面获得资金支持上,很有可能出现多种不同的模式,这些模式对不同的公司在研发、营销、游说和运营方面的投资会产生深远的影响。如果特斯拉的垂直整合模式成功,那么市场上就会继续出现更多漂亮的车型和铺天盖地的营销,因为高价、高利润的硬件销售方式,将成为这种业务模式的主要利润来源。如果百度的“开源”模式成功,那么我们就会看到许多来自不同厂商的廉价汽车,而百度则通过销售自己的其它服务来盈利。

而不同模式的缺点,也显而易见。例如,打造一个封闭的软件+硬件生态系统,那么就无法与他人共享数据,就会导致公众对安全性和公平性的担忧,同时针对自动驾驶汽车的立法也会面临困难。此外,如果一家公司处于领先的地位,但是却不愿意共享自己的数据和算法,那么最终这家公司就会成为监管方之一,从而限制其它公司形成竞争的局面。

用户如何付费:买服务还是买产品?

宝马现在已经开始对未来交通消费的模式进行了探索,除了继续销售汽车之外,还开始向用户销售“交通运输服务”。消费者可以租车、或者使用驾驶员+汽车的双重服务,还可以直接选择买车。宝马的想法是,人们在不同的情况下,想要不同模式的交通工具,因此需要提供一个多选择的场景。

另一方面,像马自达这样的厂商却坚持认为,用户喜欢自己开车,因此想要把车卖给“喜欢开车的核心用户”。这两种观点并非矛盾,不同的市场就需要不同的产品。当然,运输服务和“私家车”市场的相对规模未来也会发生改变,而且很有可能会有更多人选择按需支付交通费用,而不是购买一辆汽车,因为目前汽车算是一种利用率并不充分的产品。

我们越关注这个领域,汽车公司未来的运营模式就会越多样化。如今汽车是整个广告行业最大的客户,如果消费者不再购买汽车,只是选择Uber或Zipcar的租赁服务,那么对整个汽车行业每年数十亿美元的广告市场规模也会产生影响,还将改变整个汽车行业的利润模式。

如果汽车本身不再“商品化”,消费者关心的就不是购买一辆什么样的汽车,而是通过怎样的方式到达目的地,交通运输行业的技术平台和市场,将成为获取利润的最大领域。

汽车厂商能够在这个平台上获得越来越多的收入和利润,意味着汽车共享公司将削减成本,在自动驾驶研发上投入更多资金,而不再专注于招募驾驶员或谁会购买汽车,而这也将加速驾驶员行业的失业率。而另一个影响就是汽车经销商的重要性也会被削减,因为汽车租赁公司将更倾向于直接从汽车厂商那里购买产品降低采购成本。

数据如何处理

自动驾驶汽车在运行的过程中会生成大量的数据,而汽车需要这些数据来训练自己的智能神经系统,用来绘制地图、导航线路、躲避障碍物、识别交通标识以及了解乘客的喜好,从而根据不同的乘客打造出个性化的出行体验。与此同时,自动驾驶汽车还将通过摄像头、雷达、激光雷达、声纳、GPS和其它传感器中生成海量的数据,这些传感器将被进一步用于改善汽车的驾驶模式、城市交通规划或者是汽车共享公司的路线优化。

这种数据的生成和处理,不仅需要新的基础设施和系统,而且还需要新的业务模式来处理数据的共享和使用问题。我们看到已经有很多公司建立了合作伙伴关系。

谁拥有数据、谁能使用数据、谁来处理这些数据,这是未来几年企业和监管机构要面对的问题。随着技术在发展过程中要使用更多的数据,如何分配以及是否将这些数据货币化,都显得至关重要。目前已经有很多大公司开始围绕数据处理问题开始与汽车领域的公司合作,商业模式也在探索之中。

哪个环节最重要

在传统桌面或移动操作系统中,将硬件商品化、集中消费者的需求成为了获取价值的关键,开发者可以通过这个平台来展示和销售自己的开发成果,这是操作系统的核心价值。

在汽车行业里,像Uber和Lyft这样的公司,最有可能成为连接需求和供应方之间的桥梁。共享出行的用户,其实并不太在意自己乘坐什么样的汽车,而Uber和Lyft就为那些想要出行的人提供了需求的展示平台。Lyft最近就宣布,将成立自动驾驶部门,为汽车厂商打造自动驾驶系统,就证明Lyft已经看到了这个机会。

当然,整个行业还很年轻,从Delphi这样的供应商到Alphabet这样的纯科技公司,都希望能成为整个供应链中的一部分,这个供应链,从零部件生产到提供最佳用户体验的系统,为许多汽车厂商带来了完整的商业模式。

监管机构的作用

科技公司和汽车厂商都明白,想要发展自动驾驶汽车,就离不开与政府的支持与合作。


监管机构应该成为自动驾驶行业的关键所在,在行业指导监督和规定的制定上,其实很难找到平衡点,但是如果监管机构能够做到这一点,那么就可以帮助整个交通行业减少事故死亡率、降低排放以及改善运行效率。

从人类驾驶汽车到自动驾驶汽车,这并非是个一蹴而就的过程。在未来很长的一段时间里,两种形式将会共存,这是监管机构要明白的道理。

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