【智驾深谈】从滴滴Uber合并看中国智能出行“三国演义”

简介:

智能出行已俨然取代移动互联网,成为新一波产业浪潮。从互联网格局看,BAT之外,4年内即出现第4极,垄断中国互联网出行市场,并意图独霸未来智能出行市场。


《经济学人》杂志本周发表封面文章称,以往,中国互联网公司被认为只会模仿美国同行,而滴滴和微信过去几年的发展表明,中国互联网公司已经有能力展开自主创新。尤其是在滴滴收购Uber中国之后,这些中国本土的自主创新正成为美国同行的效仿对象。


上一个移动互联网浪潮,中国在十几年的时间内,靠BAT成为互联网的一级,至少在中国市场占据了主导权。滴滴合并后,智能出行这块的市场自主权保证了,有了护城河。合并后,BAT和中国人寿等都持有滴滴股权,滴滴的“中国基因”确立。也有评论说,滴滴出让了国际市场的拓展权。也就是说,滴滴要做一家中国智能出行公司。那么,中国智能出行的未来到底走向如何?


智能出行“三阶段”





我们习惯用系统的方法来对一件事情进行分析,先找主线,再分维度,最后看各家在我框架内的分布。对于智能出行这件事情,我们认为主线发展可以划分为三个阶段,目前处于一二阶段交界,而涉及的角色类型则包括车企、出行服务商和智能服务商,需要注意的是,这三个角色是有重叠,一家企业可能会身兼多个角色。


  • 购买私家车解决个体出行,车企占优

  • 用共享优化解决群体出行,出行服务商占优

  • 用智能彻底改变出行,智能服务商占优


过去的上百年间,从汽车诞生开始,第一种方案一直统治着人们的出行,传统车企业在其中赚足了油水,一大批汽车制造商跻身世界百强企业。至少的目前为止,购买私家车解决出行问题仍然是大多数人的选择,或者说,梦想。


不过,互联网对社会的颠覆注定是全方位的,近年来,基于网络联结的共享式出行方式提供商迅速崛起,来势汹汹,美国的Uber,Lyft以及中国的滴滴。Uber到2015年底完成了10亿次打车订单,滴滴仅2015年就在中国完成了14亿次出行订单。据新智元7月19日报道,滴滴出行CEO程维公布的数据称,2016年7月15日,滴滴日完成订单超过1600万,三个月前的4月10日,这个数字才是1000万。不到100天的时间内,平台订单量涨了60%。难怪程维在“滴滴Di-tech算法大赛”上说,从2012年上线至今,滴滴是中国发展速度最快的互联网公司,甚至没有之一。



不管对于汽车行业还是出行服务,互联网之后的智能+未来是属于自动驾驶的。从经济、环境、社会还是安全的角度来看,交通领域目前都在急切的呼唤“智能”。在Roland Berger+fka的一项调查中,中国对具有自动驾驶功能汽车的期待值据于被调查对象中的首位,远高于美国和德国。有意思的是,中国56岁以上的受访者对具备无人驾驶的汽车的兴趣远高于其他国家的受访者。



智能出行现状




从现状来看,用造车能力、智能化程度和出行服务力来划分维度,不同企业所处的位置可以用上图中的三维坐标表示,图中企业有的致力于某一维度,也有的倾向于三个维度同时发展。对此,我们的看法是(非常主观的看法),只有持续聚焦在一个方向发力的企业,做到极致,做到绕不过去,才有可能成功,因为沿着坐标轴前进的每一步,付出的都是上亿真金白银的代价。垂直发力对应的另一个极端是小而全,全坐标系铺开,问题就是如果三个坐标轴上走得最远的企业合作了(在资本看来,这是太容易不过的事情),小而全就没有议价权。


1. 造车(车企)


坦率来讲,留给车企的时间不多了。车企怎么成功?短期销售私家车还有可能存活,长期来讲私家车缩水。车企两条路,一是富士康化,一是特斯拉化。富士康化就是专注造车,优化生产线,降低成本,为行业提供平台。特斯拉化就是优化驾驶体验,未来私家车成为奢侈品,特斯拉就是vertu手机。


车企是整个智能出行生态链上比较被动的一环。首先,相比软件技术,车体的成本并不高,另外,全世界车企千千万,互相之间竞争非常激烈,所以相比拥有技术壁垒和平台优势的互联网公司来说,车企的议价能力相对要低一些。


但是,有一点值得注意的是,传统的车企在多年的发展中累积了大量的财富,建立了自己的品牌。其中最为关键的是,他们都很有钱。在这里举一个例子——通用。


2016年1月,据凤凰科技报道,通用汽车宣布向打车应用Lyft投资5亿美元,双方还决定合作开发无人驾驶汽车。通过此次投资,通用汽车将与Lyft合作开发一款无人驾驶汽车系统,该系统可以自动匹配司机和乘客、安排行车路线和支付,使得消费者能够通过智能手机叫车,而车辆在无人驾驶的情况下抵达消费者所在地,最终创建一个能自己运营并按需服务的汽车网络。 


2016年3月,通用以10亿美元收购Cruise Automation。Cruise Automation成立于2013年,其最初目标是为汽车研发自动领航(autopilot)功能,后来将重点转向为汽车加装无人驾驶“套件”。这家公司已经从星火资本(Spark Capital)、Y Combinator和其他一些小投资者获得1880万美元融资。有消息人士称,这家公司在被并购之时银行账户拥有大约1000万美元资金。


SideCar也是一家共享汽车公司。2016年1月9日,通用汽车宣布收购Sidecar的技术和资产。后者团队中的20人将加盟通用,其中包括CTO Jahan Khanna,联合创始人兼CEO Sunil Paul。尽管交易金额未披露,但一名知情人士说金额不会超过3900万美元(Sidecar经过5轮融资,融资总额为3500万美元)


所以,通用在智能出行上的布局基本就是买买买的节奏,可以表示如下:






2. 出行


出行服务商怎么成功?在尽可能缩减成本的情况下铺量,能叫到车比服务优质更重要。


眼下最出名的出行服务商就是滴滴和Uber了,夸张一点地说,占尽智能出行先机的这类企业具有颠覆行业的潜力。在智能出行中,共享汽车公司绝对占有中心地位,下图是彭博社对自动驾驶领域主要玩家关系描述图,可以看到,不管是Uber、滴滴还是Lyft,都是技术公司和汽车厂家追逐合作的对象。




3. 智能


智能的现状是目前最不清晰的,如果说出是垄断,行是刚需,那么智还是春秋战国时代,感兴趣的读者可以参考智驾深谈往期“一张图看懂自动驾驶产业”。在智能技术的各个环节,比如感知、连接、地图、安全等等领域,都汇集了大量的玩家。




而智能化则是做好车和好出行的重要手段。智能服务商要成功,就要聚焦在建立技术的壁垒,什么是先起步企业能够具备的就尽力准备,比如数据,比如规模。值得注意的是,很可能不是技术本身,因为关键技术的核心在于人才,人才相比布局来讲更容易流动。比如从今天爆出来的新闻,Google无人车负责人离职,很可能会成就另外一家迫切需要自动驾驶技术的公司。



在这种情况下,往往致力深耕某种技术,如专门提供自动紧急制动(AEB)的公司、Mobileye、大陆博世等一二级供应商是有市场的,掌握核心技术的企业抱团取暖也是有可能的,而想要完全自己造车、运营出行并研发关键技术,很可能由于战斗面积过大导致资金吃紧等问题而彻底失败。


另外,现在看起来高精尖的核心技术,万一遭到大企业开源的打击,则很可能会直接退出舞台。这并不是不可能,因为就在两天前,黑客GeoHot开源了自己公司基于深度学习的自动驾驶系统,试想一下,如果Google开源了呢?


结语


所有人,从各种维度,都想做一家智能出行公司,然而“行”近百年,“出”已垄断,“智能”又是混战,好一出三国大戏。


看了很多各种角度的分析文章,有的写如何发现滴滴这种快速高回报项目的,有的写乘客和司机会受到什么影响,有的写情怀写故事。在我了解的有限范围内,没见到有文章写智能出行这件事情本身的,而从这个角度入手,有可能更系统全面地看到未来的可能性。所以说凡事系统化一点看,能让我们更清楚看到问题的本质。


文章转自新智元公众号,原文链接

相关文章
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Mysql 创建数据库字符集与排序规则
Mysql 创建数据库字符集与排序规则
611 0
|
4月前
|
人工智能 架构师 物联网
2小时打造专业医疗助手:基于CareGPT与Qwen3-8B的微调实战
基于CareGPT和Qwen3-8B模型,采用LoRA方法在专业医疗数据集上进行微调实践,该技术方案在保持模型通用能力的同时,显著提升了医疗问答的专业性和实用性,系统性地构建一个真正“懂症状、能判断”的智能医疗助手。从技术演进角度看,微调后的模型与医疗系统深度融合将释放更大价值。这种"领域微调+系统集成"的技术路径,为AI在医疗等专业场景的落地提供了经过验证的解决方案。
554 3
|
机器学习/深度学习 安全 大数据
揭秘!企业级大模型如何安全高效私有化部署?全面解析最佳实践,助你打造智能业务新引擎!
【10月更文挑战第24天】本文详细探讨了企业级大模型私有化部署的最佳实践,涵盖数据隐私与安全、定制化配置、部署流程、性能优化及安全措施。通过私有化部署,企业能够完全控制数据,确保敏感信息的安全,同时根据自身需求进行优化,提升计算性能和处理效率。示例代码展示了如何利用Python和TensorFlow进行文本分类任务的模型训练。
958 6
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 监控
《用API接口,为你的创业之路铺就黄金赛道!》
在数字化浪潮中,API(应用程序编程接口)为创业者提供了强大的支持。作为连接软件系统的桥梁,API简化开发流程、降低创新门槛,助力项目高效落地。通过集成支付、天气、AI等API,初创企业能快速实现功能拓展,如电商用Shopify API搭建商店、社交App借腾讯API提升分享体验。本文详解API概念、优势及实际应用,并提供操作指南,助你拥抱API,开启创业黄金时代。
148 0
|
人工智能 Python
AI师傅和通义灵码合作助力你学编程
湖北的一位股民通过AI学习了使用通义灵码制作股票浮动止盈点计算器,大幅提升了效率。通过描述需求、编写代码、解释代码和纠错等步骤,实现了从获取股票最高价到计算止盈价的全过程,简化了操作流程,提高了投资决策的准确性。
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
StableDiffusion-01本地服务器部署服务 10分钟上手 底显存 中等显存机器 加载模型测试效果 附带安装指令 多显卡 2070Super 8GB*2
StableDiffusion-01本地服务器部署服务 10分钟上手 底显存 中等显存机器 加载模型测试效果 附带安装指令 多显卡 2070Super 8GB*2
358 0
|
开发者 Python
深入解析Python `requests`库源码,揭开HTTP请求的神秘面纱!
深入解析Python `requests`库源码,揭开HTTP请求的神秘面纱!
655 1
|
人工智能
AI生图美学在淘宝的实践应用(2)
AI生图美学在淘宝的实践应用
740 8
|
开发框架 JavaScript 前端开发
描述JavaScript事件循环机制,并举例说明在游戏循环更新中的应用。
JavaScript的事件循环机制是单线程处理异步操作的关键,由调用栈、事件队列和Web APIs构成。调用栈执行函数,遇到异步操作时交给Web APIs,完成后回调函数进入事件队列。当调用栈空时,事件循环取队列中的任务执行。在游戏开发中,事件循环驱动游戏循环更新,包括输入处理、逻辑更新和渲染。示例代码展示了如何模拟游戏循环,实际开发中常用框架提供更高级别的抽象。
237 1