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造车的都是打工人,搞软件的才是真老板

朱愈嘉 汽车通讯社 2023-09-18

2019年5月,华为对外宣称,自主研发的操作系统“鸿蒙”就要来了,这给中国人打了一针不小的强心剂。

然而,在三个月后的鸿蒙发布会,华为发布的所谓操作系统,只有一堆虚无缥缈的PPT。直到2020年9月,成熟统鸿蒙2.0才正式上线。当时,许多人兴奋地认为,在手机端,鸿蒙马上就可以和iOS、安卓三分手机生态的天下了。

但是,现实却无比冰冷,时隔数年,鸿蒙并未达到大家的预期。一句话,鸿蒙,还是没能创造奇迹,它能做的,只有不求速胜,不下牌桌,等待时机。

鸿蒙操作系统的尴尬处境,是一个危险的缩影。产业链生态问题,是悬在所有中国公司头顶上的达摩克利斯之剑。不仅是智能手机,汽车行业也无法幸免。

过去,制造为王;未来,生态为王


过去十年,全球科技领域存在着两条最为成熟的投资主线。一条是智能手机产业链,另一条是新能源汽车产业链。
如今,在智能手机领域,行业和公司盈利增速已触及天花板。而新能源汽车则不同,尽管发展了这么多年,新能源车的历史使命还没有完成,替代传统燃油车的进程还在继续。
2021年,比亚迪的掌门人王传福在红杉资本全球峰会上说:“新能源汽车的上半场是电动化,而下半场则是智能化。”
如今,几乎没有人会反对,如果说上半场电动化,是一场产业革命的话,那么下半场的智能化,则是一场驾驶的革命。车的革命是“表”,而驾驶的革命是“里”——智能化的重要性远大于电动化。
过去,汽车软件服务于硬件。未来,硬件臣服于软件。可见,如果让国外掌握软件生态定价权,哪怕中国汽车做到90分也没用,就好比智能手机产业中,做了个比ios还优秀的操作系统,但是不与ios兼容,最后还是没有用户使用,没有开发人员参与。
可见,当汽车产业进入智能化下半场,专利优势,技术生态,成为关键。如果中国公司在下半场失败,那么将重蹈智能手机产业中的尴尬窘境,最终会被外国专利牢牢地卡住脖子。
换言之,造车的都是打工人,搞软件的才是真正的老板。

智能化战场的三大玩家


如今,智能化下半场的关键——自动驾驶,已经形成了两种模式的重大分野——单车智能和车路协同。
所谓单车智能,顾名思义是让车越来越聪明。
而车路协同,要求更高,不仅车要聪明,路也要聪明。
更具体地说,车路协同,要求在路端部署多种传感器设备,摄像头、毫米波雷达等把信息传输到边缘计算端、云端和附近的车上,概括下,车端、路端、云端一起上。
如今,欧美公司如特斯拉,押注前者,而中国公司如华为,重注后者。我们都知道,驾驶系统是三要素组合:车+路+人。以此推导,要让中国选手赢,智能车+智能路,车路协同,两条腿走路这才是中国这场产业竞赛的真正核心。
而之所以会形成这样的分野,其根源在于,中国5G已是世界前列,华为是无可争议的第一梯队,这是自动驾驶最重要的基础设施。此外,单车智能的成本巨大,而车路协同不仅能弥补单车的智能不足,而还能降低成本,一石二鸟,从而加速产业生态的形成。
要知道,自动驾驶是一个具有网络效应、正向自我增强的行业,只有平台级别的大公司,才真正有机会。
了解了这些基本的产业共识,我们来看智能化的主要玩家:
首先,我们来看华为。
华为智能化的勃勃野心,可以用一句话概括:让你的车“能连网、能连手机、能自动驾驶”。这背后是强大的实力:要求华为同时具备芯片、操作系统、感知硬件、决策融合算法的能力,跳过硬件集成直接和整车企业合作。
也就是说,一辆车,除了底盘、四个轮子、外壳和座椅,剩下的,所有的智能化技术,华为全都要了。这样的智能化策略,必然要求与车企进行广泛合作。这也就来到了华为的“开放性”策略。
2015年,华为与爱立信、英特尔、高通等8名成员,搭建了一个名为“5G汽车通信技术联盟”的小圈子。华为以5G通信为切入点,整合了AI芯片、计算平台、云服务等服务模块,提供汽车数据的一条龙服务,包括传输、计算、存储。
由此,华为将整车巨头、电池零部件巨头、通信运营商、互联网巨头纳入到自己的生态圈中,其中,受外界关注程度最高的整车厂数量超过10家,上汽、比亚迪、长城、江淮等都位列其中。
如此一来,华为就可以依托自动驾驶,与整车厂的合作,迅速释放规模效应,迅速摊薄了成本。
当然,事情也不是一帆风顺,除长安外,大家普遍采用的只有华为的5G模块,没有接受华为CC架构级别的系统产品,比如比亚迪,就防着华为一手,不采用车内架构和智能驾驶。
在某次媒体沟通会上,华为副董事长徐直军被记者问及,华为的智能化到哪一步时,他直截了当地说:“特斯拉现在能做到的,我们都能做到。”
你看,华为已经准备好和我们的老朋友特斯拉扳手腕了。
其次,我们再来看特斯拉。
特斯拉是一个控制欲极强的公司,智能化下半场,采用的是单车智能模式,也就是说,啥都得自己来。
比如自动驾驶上最关键的部分——精度地图。
高精度地图是L3及其以上级别自动驾驶车的刚需,如果说一般导航地图是放大镜的话,高精度地图就是显微镜,换言之,导航地图是给人看的,高精度地图可是给系统看的,是自动驾驶行驶上路的“行动指南”。
目前,特斯拉在全球拥有几十万辆车,我们可以把这些车视为特斯拉的“数据采集车”,它们会帮助特斯拉采集交通大数据。形成自己的“高精地图”,这有助于帮助特斯拉提升自己的自动驾驶体验。
在中国市场,由于高精度地图市场非常敏感,外资几乎没有可能进入,现如今的主要玩家以四维、百度、高德这三个国产高精图商为代表。比如蔚来选的是百度高精度地图,小鹏使用高德高精度地图,而特斯拉的合作商是百度。
不过特斯拉哪会相信百度,不过是利用它做最基础的导航服务,高精度地图肯定还是自己来。
那么目前,特斯拉的高精度地图表现如何?
根据申港证券的一则报道透露,特斯拉在这方面的表现,与本土车企相比,并没有明显优势。而在汽车之家发布的一份测评中认为,蔚来NOP系统在进入/驶出高速匝道、智能并线的表现优于特斯拉的NOA,更贴近中国路况的实际使用场景。
其实,就哲学意义而言,单车智能是局部最优,而车路协同,更像是一种群体性智慧,特斯拉希望利用强大的人工智能算法,和海量的大数据喂养来提升自动驾驶系统。
但是,中国的交通道路不仅复杂,还有强大的本土车企以及有为政府,这对特斯拉而言,将是一个极大的挑战。可见,特斯拉的产业生态还有很长的路要走。
最后,我们来看苹果。
苹果涉足智能汽车,始于2017年。
2017年库克在谈及苹果在汽车领域的计划时说道,“我们专注于自主系统。这是我们认为非常重要的核心技术。我们将其视为所有AI项目之母。它可能是实际上要开展的最困难的AI项目之一。”
苹果也确实为自动驾驶付出了心血。从2017年到现在,苹果已经获得了超过100项的汽车专利技术。从种类上看,包含了硬件创新、人车互动与智能驾驶系统几大类。从数量上看,苹果的智能驾驶系统专利占比从2016年的22%上升至2019年的41%,是相当不错的成绩了。
然而,时隔数年,我们依旧没有看到苹果在这方面有突破性的成就。
其根源在于两点:
第一,战略摇摆不定。
在苹果首席硬件工程师Bob Mansfield领导时期,他将苹果汽车的目标设定为打造自动驾驶系统;
但在Doug Field被从特斯拉挖来加入后,团队的研发方向调整到了整车研发;
如今,机器学习副总裁John Giannandrea领导着苹果汽车团队,自动驾驶似乎又重回到了主线。
不过,苹果似乎也并不急,库克还很乐于看到造车团队的其他小发明,“他们在内部研究了很多产品,虽然许多还都一直未见天日,但是这并不代表它们不会发布出来。”
第二,苹果的手机产业思维,汽车产业不买账。
苹果,作为手机产业的龙头老大,如果愿意跟某手机零部件公司合作,那对后者来说,可谓天大的“恩赐”。它已经完全习惯了强势的品牌效应。纯粹的代工厂富士康,是苹果最满意的合作伙伴。
然而,汽车行业可不买账。
最早传出和苹果合作的现代集团,在接洽后委婉地说:“与苹果合作造车对现代的品牌形象没有帮助。”
同时,苹果与日产的谈判也极不顺利。日产运营长古普塔说:“日产不会改变本身制造车辆的方式,还强调所有设计、开发、生产车辆都会以日产的品牌名称进行。”
外媒分析,大众、福特、通用,特斯拉,本田、日产、Stellantis集团等等,都有不会跟苹果合作理由。
当然,全球市值第一的苹果公司有足够厚实的底子,能够用190亿美元的资金“无条件”地宠溺着造车团队。也因为足够的资源和优秀的人才,苹果对汽车智能化的虎视眈眈,也依旧被同行敬畏。

观察下半场的关键:谁的生态先成型?


要知道,美股万亿市值俱乐部中,苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书都不是纯粹靠卖硬件/软件服务的公司,而是各自具有明确的生态护城河。
苹果是iOS,微软是win和云,亚马逊是电商平台和云,谷歌是搜索+安卓,脸书则是锁定了社交关系。
生态,是最强大的护城河。
所谓生态,用微软举例,windows操作系统是地基,各种基于此的软件是衍生物,windows操作系统的用户越多,基于windows操作系统的软件生态越丰富,用户也就越多,进而让更多的人选择windows操作系统。
当下,汽车软件收费很火,但实际上,软件收费和生态也是两回事。
如今,无论是自动驾驶还是车联网,他们的共性是:这是特斯拉的收费项目,和生态(用户粘性)不是强关联,这就类似于,你买任何东西都会花钱,但不是你付了钱的东西,对它就有粘性,这明显不是生态。
换成特斯拉,我们应该要问,是什么导致一个车主买了特斯拉之后,无法摆脱特斯拉?特斯拉生态的衍生物是什么?
再进一步解释,我们简单回顾下苹果生态的发展历程,iPhone第二代,就有了 app store ,而且还推出了营收模式,鼓励开发者。换句话说,一旦意识到生态,立刻就会大肆推广宣传,所以每次apple的发布会都会宣传自己有多少开发者,多少app。
而现在,无论是特斯拉,还是华为,还是苹果,都尚未建立真正的生态,都没能突破行业大爆发的临界点。
而对所有汽车产业观察者而言,在信息大爆炸的时代,只有建立正确逻辑框架,才能抓住关键信息,才不至于被海量的无效信息淹没。

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