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  • 吳甘沙:誰將是智能駕駛時代的王者?

    2017-10-09 09:46 來源:混沌大學
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      吳甘沙:馭勢科技聯合創始人&CEO

      錢穆先生有句話對我影響很大:認知你的時代,帶領你的時代。我想,這也是每一位混沌大學的同學都應有的擔當。

      智能駕駛涉及汽車、出行、能源、物流、商業地產等諸多產業,將在未來數十年中,創造數萬億美金的經濟規模,也將會是給社會帶來最大正面影響的產業。

      在這個新時代到來的時候,沒有一家公司能夠一個人去戰斗。希望通過這堂課,能夠幫助大家看清這個產業,并學會如何與先行者同行,跟開創者共創,笑傲未來的巔峰之戰。

      當然,創業精神的第一特征是善于質疑、懷疑一切,因此,我更希望通過這堂課讓大家學會看待時代變革的框架和方法。

      智能駕駛——15年內最重要的人工智能產業

      時和勢,對創業者是非常重要。

      這里面一個很關鍵的思想,當一個時代變遷來臨的時候、范式轉移來臨的時候,我們考慮的一定是10倍的變化,而不是2、3倍的改良。

      正如古人所說,時來天地皆同力,運去英雄不自由。

      那么,智能駕駛究竟是怎樣一場革命?

      首先,從社會影響角度上講,智能駕駛可能是未來20年對社會產生正面影響最大的一個產業。

      想象一下,10-15年以后,大街小巷都跑的是無人駕駛的車輛,世界會變得怎么樣?

      未來城市將從為車而設計轉化為以人為中心。

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      現在我們城市15%以上的土地是留給停車位的。無人駕駛的川流不息,不用停下來,停車位會大量減少。同時,因為無人車行車效率的提升,單車道容納的車流量可以增加3-4倍,路面占用的面積也會隨著劇烈減少。因此,大量的土地釋放出來,變成公共空間、綠地、人的活動和居住之所。

      未來解決城市交通問題的“第一性原理”,就是基于大數據的“計劃經濟”,就是通過信息流來調度交通流和能源流。而今天人的因素橫亙在這三個流中間,因為人是高度不可控的,因此三個流沒辦法很好地獲得統一。

      智能駕駛時代,為解決這個問題,提供了新的契機。

      2010年以后,我們看到了一些清晰的變化趨勢,電動化、共享化、智能化、網聯化,簡稱“四化”。

      其中,智能化帶來了沒有人的駕駛能力,網聯化帶來了城市內,車與車、車跟路的協同,允許在城市范圍內全局優化和調度車輛。

      這“兩化”加起來,就把“人”的因素拿掉了,就有可能實現用大數據、計劃經濟的方式來調度信息流、交通流和能源流。

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      其次,汽車產業后來者將會獲得機會。

      從汽車產業的角度講,很長一段時間以來,對于后來者并不友好,進入成本非常高。從1950年到現在,美國出現了很多新的車廠,但是生存下來的車廠就一家,叫特斯拉。

      在2010年前,你要去參與汽車行業的變革,作為一個后來者是不可能的。

      智能化和網聯化好比門口的野蠻人。它帶來的沖擊是什么呢?

      估值體系的崩塌和重構

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      通用汽車一年賣1000萬臺車,利潤是100億美金。特斯拉一年賣10萬臺車,還是虧的,但它的市值超過了通用汽車。

      Google拆分出來的無人駕駛公司Waymo,估值達到700億美金,甚至比Uber還高。

      這其中的估值邏輯是這樣的:

      傳統的汽車廠商每賣出一臺車利潤是1400美金,假設這臺車在生命周期當中開14、15萬英里,也就是說每1英里是賺1美分。Uber或者是Waymo這樣的公司,1英里是賺1.25美金,而通過無人駕駛,每英里的成本卻急劇下降。

      根據這么一個非常簡單的估值邏輯,可以享受更大的溢價。

      造車利潤發生巨大轉移,價值鏈重構

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      在傳統汽車生態的利潤分配中,主機廠占最多,其次是一級供應商,也就是提供底盤、動力這樣的系統供應商,緊接著是二級的零部件供應商,最后是材料和一些小部件的供應商。這是一個非常嚴格的層級的關系,你處在哪個地方,賺你該賺的錢。

      但現在,最賺錢的變成了出行服務的提供商,每公里的利潤是最高的。

      還有一類供應商出現了,叫“四化”技術的供應商,一方面提供了智能駕駛系統,占有制造的利潤;另一方面還享有運營和運維的利潤。

      玩家新思維:保持核心競爭力,以合作模式補短板

      從現在的產業格局來說,智能駕駛并不是大勢將至,而是未來已來。于是在這種格局下,幾乎所有玩家都懷著這樣一種心態:

      首先,要合作,因為一個人做不來;

      第二,如何能夠把自己的短板補上,同時核心競爭力不受威脅。

      那他們都是怎么玩的?

      主機廠,危機與機遇并存

      它的危機感非常嚴重,因為再這么下去,很有可能就是一個代工造車的人:需求和產品規格是出行服務提供商來提供,運營、運維的利潤可能被“四化”的供應商賺去了。

      不想淪為代工者的主機廠,就拼命地布局車聯網(例如安吉星),至少還能夠維護著跟用戶的聯系,他們也在布局出行、自動駕駛。

      主機廠往往具有強烈的意愿去擁有技術,甚至還希望能夠出售技術。比如,通用汽車花了10億美金買一家創業公司,緊接著福特花了10億美金跟一家剛剛成立三個月的公司成立了合資公司。

      甚至于國外的一些車廠主動開放接口,提供標準的改裝車,因為今天科技公司要去測試自動駕駛,需要有一輛車。這個車哪里來呢?主機廠主動開放接口,給你改裝車,你在我的車上嘗試你的自動駕駛。

      此外,主機廠還紛紛參與聯盟,去平衡巨大的投入和風險。

      供應商,加速布局

      合縱連橫的除了主機廠,還有一級供應商德爾福、法雷奧、采埃孚這樣的供應商或者在投資上游傳感器,或者在投資下游的汽車,通過加速布局占據時長。

      二級供應商的一個重要趨勢是出現了像Intel、英偉達、三星、高通等等這樣一些新晉的勢力,通過并購大舉進來了。他們與傳統汽車廠商的玩家相比,最強的能力就是會玩生態。

      而傳統的二級供應商,像Mobileye此前形成的菱形采購的優勢可能會不存在了。此前一家主機廠設計一款新的車型會找多個一級供應商,不同的一級供應商為實現自動駕駛技術又只能找Mobileye,這樣的優勢可能會被野蠻人打破。

      總的來說,二級供應商有強烈的愿望改變食物鏈當中的地位,希望以它自己為中心建立聯盟,轉變成為“四化”技術的供應商。

      出行服務商,志在必得

      Uber曾經花了6.8億美金并購了一家自動駕駛的公司叫Otto,這家公司是前Google的人員創建的一家公司。Google告那些人偷取了Google的知識產權,把Uber告上了法庭,限制Uber繼續做自動駕駛。它到底是自己在做局還是被做了?現在真是變成了一個疑問。

      Lift是老二,是有戰略意義的,因為大家都不想跟老大玩,老大太強勢了。所以大家看到Lift跟大量其他的廠商展開了合作。

      圖商,重新得到青睞

      HERE原來是諾基亞的一個分部,諾基亞要把這家公司賣掉,結果沒人愿意買,后來ABB(奧迪、奔馳、寶馬)組成了財團把它買下來,結果在自動駕駛起來以后,它一下子又變得非?;?,Intel、騰訊、四維都要投資它。

      在中國,所有地圖廠商后面都有BAT的身影,百度不用說了,高德是屬于阿里巴巴,四維后面又有騰訊的身影。而且像阿里巴巴不僅僅只是布局了地圖,還布局了高精度的定位。

      圖商的走紅源于商業模式的復興和創新。

      其實早兩年圖商的業務是越走越窄的,為什么呢?大家不用車機上面進行導航了,都用手機進行導航了,因為手機始終是最新的,有實時的交通路況。但是未來自動駕駛以后,必須得在車里面裝一個高精地圖,這是逃不掉的。所以每一輛車都要授權付費,所以它的商業模式出現了復興。

      當然,地圖可能會存在地域保護的問題,最近美國政府否決了騰訊跟四維對HERE股權的收購。另一方面國外的投資商也很難進入到中國來。

      科技大廠,捉摸不定

      對于一些科技大廠,我個人感覺他們的戰略還并不是十分清晰。無論是Waymo、Apple、Apollo(百度的自動駕駛開源平臺)都在糾結。

      比如說像Waymo路線是一直在游移,到底是想做一個車廠、造車的,還是做一個出行服務商,抑或是做自動駕駛系統?到底是提供軟件和算法,還是同時做硬件?到底是做封閉系統,還是開放系統?這些問題都沒有明確的結論。

      Apple偷偷摸摸地做了很長時間的自動駕駛,現在已經公開了,但是它到底是造車還是只是做自動駕駛的軟件系統?也沒有一個明確的結論,我相信連庫克自己現在心里面還在想。

      Apollo是不是可持續?任何一家廠商如果說不想著賺錢,去推動一個開源的社區,很難。像汽車這樣一種對于安全可靠性有非常高要求的產品,開源的系統是不是有足夠好的能力?也不知道。

      數據運營商,風頭正盛

      比如,Nauto這家公司,前一段時間非?;?,融了1到2個億美金,為什么它特別厲害?

      做了兩件事:

      1、在車里裝個攝像頭,看駕駛員,能夠檢測你是不是疲勞、分心。以這個作為交換,換得在車外再裝一個攝像頭,能夠不斷地看到車的駕駛場景,用它訓練一個更好地自動駕駛的能力,事實上它的業務是基于數據的交換上。

      2、事實上,包括Nauto、Otonomo等在內的這類公司是希望承擔主機廠和不同服務商之間的數據融合,來幫助數據的擁有者對數據進行變現。英特爾、豐田、愛立信等等都成立了自動駕駛大數據的聯盟。

      創業公司,百花齊放

      硅谷有50家自動駕駛的創業公司,國內有10家,但目前存在的一個很大的問題是,絕大多數創業公司是懂AI但是并不懂汽車產業。

      對汽車產業沒有足夠敬畏的話,做自動駕駛肯定會出現問題。

      未來,你的機會在哪里?

      智能駕駛,一般來講,可分為0到5級,詳細如下圖:

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      那么,在中國市場,智能駕駛又是如何分布的?

      首先,2020年,3000萬臺新車中,有一半裝配了1-3級的自動駕駛,這是數百億人民幣的市場。

      其次,智能駕駛級別市場中,0級警告和1級緊急狀況下的剎車和自適應巡航,現已變成了紅海。前文說的10家國內創業公司,都是做2級以上的,但是0級和1級在中國,可能有上百家。

      加上法律等因素,這個市場非常復雜,對創業公司來說,應當牢記哪些要點?避免哪些坑?

      以下7個問題值得你好好思考:

      1、  我們到底是選擇一種茍且的活法,還是詩與遠方?也就是說,是先落地商業化,還是想要解決城市區域4級無人駕駛的科學難題?

      無人駕駛為什么那么難?為什么落地還需要那么長的時間。主要涉及兩個方面:

     ?。?)算法。

     ?。?)系統。

      今天的人工智能算法,我們把它叫做弱人工智能或者是窄人工智能,是存在著邊界的。比如深度學習是數據驅動的,有多少數據教他,多少人工訓練他,才有多少智能。而我們說人工智能,是有多少人工,才有多少智能。如果說它從來沒有見過,它是處理不了的。

      系統實在是太復雜了。奔馳S級轎車的代碼行數,是一架波音787夢想客機代碼行數的16倍,它要處理的環境要比天上的復雜很多。所以,有那么多行的代碼,當中沒有bug是不太可能的,只要有bug,就會失效,有失效就會有事故,你是很難去避免這些事的。

      完全解決這兩個問題,可能需要5年以上的時間。近幾年可以通過兩個方法解決落地。

      一,就是找到算法可以工作的邊界,也就是場景化。

      二,當系統出現失效導致事故時,最小化事故的后果,通過中低速切入。20英里的時速撞上一個人,生還概率是95%,而40英里的時速,概率一下子降到20%。

      2、做智能駕駛,要混入主流社會,我覺得至少要做到這三點:

      對汽車產業、對汽車研發的流程和方式要有足夠的敬畏和謙卑之心,不能整天想著我是來顛覆你的,一定要用汽車人的語言體系和做事方式,去參與到這個行業當中去。

      作為一個生態系統的外來物種,要做到人畜無害,不能讓傳統汽車領域的人覺得你是來革他的命的。而且你一定要找到自己的互補優勢在哪里,主動融入進去。

      學會建立農村的根據地,要找主流玩家不屑于玩的,邊緣垂直細分市場,實現顛覆性創新。

      3、從演示,到部署,到量產,整個過程是一條非常漫長、艱苦的道路。而且,往往是,算法決定上限,系統決定下限。

      所以,你要做到老子說的:重為輕根,靜為躁君。

      什么意思?重是輕的根本,而沉靜則是浮躁的控制者。算法其實是輕的東西,很容易在一片喧囂當中,展示出來,迷失了自己,但系統是重的東西,需要靜靜地做。

      4、專注還是多線出擊?是單點還是全棧?

      這是一個無人區,在這個時點選擇一個點,可能失去戰略的多種可能性。

      如果只是把算法一個點做好,落地就會很困難。因為依靠生態系統其他伙伴幫你落地,如果價值鏈是全新的,或者你是傳統價值鏈的新成員,你很難找到別人全心全意幫你,這時候“全?!钡膬瀯菥腕w現出來了。

      5、要深度理解客戶的真正價值主張,要做的是客戶真正需要的東西。

      6、不求更好,只求不同??梢試L試在一些新的品類里面進行發力。

      比如電動車,上汽通用五菱,找到A00級電動車的新品類,并且嘗試了多種互聯網的玩法,鼓勵大家開車,每開一公里給你1毛錢的獎勵,它給你算出來,你少排放了多少二氧化碳,少了多少樹木的砍伐等。甚至通過全城人眾包的方式尋找城市土地的“邊角料”,作為A00級車的停車位。馭勢科技通過“城市移動空間”的角度找到新品類的機會。

      7、未來10年、20年以后,無人駕駛時代真的來臨的時候,誰將是王者?

      以下7個命題值得深度討論:

      討論1:技術有沒有國界?地界?

      討論2:誰有機會建立大車隊?

      討論3:誰是最終產品/服務的整合者?

      討論4:誰能形成多邊平臺效應?

      討論5:誰擁有數據(大,質量高,多樣化)?

      討論6:誰擁有網絡效應?

      討論7:如果必須轉型,誰能改造固執的基因?

      基于這些判斷依據,我們可以推演出一些未來競爭格局的一些可能性。

      以上沒有結論,提出來,希望能夠激發大家的一些思考。

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    責任編輯:何黑炭
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