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一车难求!疫情催火的无人车市场还有哪些机会?

首席数智官2022-04-29 11:25发文

来源:@首席数智官(ID:shouxishuzhiguan)

hello 大家好,我们是首席数智官,研究产业数字化已经10年。

在长期的工作中,我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

为此,我们走访了大量知名企业,与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习,看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会,打造新的爆款产品。

我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

关注我,每天给你讲一个商业案例。

今天我们要给你讲的是:严峻的疫情催火的无人车生意。

无论公园里的无人驾驶巴士,还是园区中的无人配送车,自动驾驶技术已经逐渐贯穿人类生活的方方面面。

已经逐渐成熟的自动驾驶技术陆续在机场、干线物流、港口、矿山等商业场景中被广泛应用,帮助企业填补疫情等突发情况下的人力短缺、效率低下等难题。

随着自动驾驶的商业化走向“春天”,自动驾驶的商业化战争号角吹响。

新的军备竞赛下,自动驾驶厂商商业化落地究竟还存在哪些瓶颈?

自动驾驶解决方案还需要多久才能完全成熟?

巨头争相进场,初创团队如何打造差异化?

前不久,驭势科技副总裁关健为我们进一步解析了自动驾驶商业化提速,实体经济迎来的新机遇。

驭势科技成立于2016年,在行业里率先提出“全场景”自动驾驶战略;

拓展了无人物流、无人公交、乘用车自动驾驶以及UiBox无人城市服务四条产品线。

截至今年3月,驭势科技“真无人”自动驾驶商业运营里程已正式突破140万公里。

客户方面,驭势科技已携手巴斯夫、徐福记、长城蚂蚁物流、乌鲁木齐国际机场等合作伙伴,落地无人驾驶技术的商业化应用。

01 自动驾驶爆发三要素:算力、生产力、核心零部件

自动驾驶是人类的科技能力工程能力达到了一定的程度后,自然而然的产物。

自动驾驶的遍地开花,背后包含了算法、算力、汽车产业、传感器产业综合能力的提升。

算法算力上,机器学习算法在逐渐走向成熟,但人工智能之所以没有出现突破,是因为算力不够,彼时的算力无法支撑人工智能的需求。

随着摩尔定律发展至今,芯片算力的提升使得自动驾驶成为可能。

汽车产业上,10年前汽车工业生产力是有限的,去做自动驾驶车辆往往需要付出巨大的代价;

现在你想拿到一款先锋车,有大量的供应商可以满足你的需求,生产力大大提升,产业链也走向成熟。

传感器上,2017年激光雷达一度比一辆车的成本还贵,这种情况下,要实现自动驾驶代价太大了。

发展到今天,激光雷达已经不再是阻碍自动驾驶实现的门槛。

谈到自动驾驶,往往会将中国技术与海外技术放在一起进行比较。那么是否存在差距?

从算法角度看,差距甚小。

目前我们看到的RoboTaxi 还并不是真无人的环境下,大多都需要配置安全员用于随时接管车辆。

截至今年3月,驭势科技“真无人”自动驾驶商业运营里程已正式突破140万公里,成为了全球率先创造该里程碑的自动驾驶企业。

从具体品类的角度,商用车方面,驭势科技目前在物流、巡逻车、小巴、中巴、配送车等品类中,拿下了大量海外订单。

在这些领域中遇到的竞品大多是来自于国内,海外的竞品偏少。

其实在商用领域无人驾驶还有大量的场景没人做。

客户的需求得不到解决,属于是只要做了就能吃到蛋糕,并且竞争压力也不强。

但乘用车方面领域,海外的特斯拉的确走得很靠前。

02 走过技术验证期,自动驾驶助力实体经济发展

近年来,疫情正在推动着各行各业走向无人化、自动化,但疫情对于自动驾驶企业来说,是危中有机,迎接变化。

尽管驭势科技一部分项目计划不得不延迟,但疫情隔离需求,导致方舱、社区场景对配送车的需求旺盛,间接带来了配送小车市场的爆发。

目前是一车难求,此前驭势科技生产的库存也瞬间被清空。

另外还有一些客户会紧急联系到驭势科技,一度刷新了签单的成交速度记录。

当下,自动驾驶走过了技术验证阶段,走向了商业化落地的阶段。

自动驾驶带来的价值是多方多面的,大量实体经济产业正在因自动驾驶技术获益。

不管是算账角度还是省钱、省管理,又或者是保障安全和提升企业品牌的角度,都在推动着客户需求的觉醒。

算账角度,以驭势科技的车辆为例,目前一台车可以在客户的生产线中跑23.5小时,可以替换一天三班的两组人,也就是至少3~4个司机的费用。

按照每年10万的成本来算,三年大概可以为客户省下120万的成本。

人员管理上,由于作业环境恶劣,年轻的司机越来越少,人口老龄化的压力下,企业招工困难。

AI司机就可以帮助解决这样的问题,也就是帮助客户“省管理”。

安全方面,AI司机最大的好处就是“不知疲惫”。

尤其是在一旦出现安全事故就会面临停产停工问题的矿山场景,AI司机应用后人员安全问题将大大减少。

自动驾驶商业化落地的红海下,各家厂商的企业路线选择也各不相同。

有的企业选择走专项场景从港口、矿山、物流等方向发力。

而驭势科技注重一站式能力,强调快速适配能力。

各行各业都需要无人驾驶,驭势科技希望通过自己的技术快速适配各个行业。

在对具体场景的落地顺序上,驭势科技会考虑出错成本、是否刚需和市场容量三大要素。

驭势科技从小车、特定场景做起,是考虑到该场景的试错成本较低且可控。

考虑“是否刚需”,换句话说,就是去考虑它到底能不能成为一门生意?对于客户来说是否算得过来账?

最后,科技感正在成为企业们的关注重点,科技感正在为企业品牌塑造新的价值,通过无人车来营造科技感也已经逐步成为刚需。

对于我们来讲,这就是一个很好的生意。

这就是为什么驭势科技在物流场景下应用特别的广,但这个选择也不一定是一个很完美的选择。

市场容量也很好理解。

对于厂商来说,每适配一个车型都要花费很多精力、人力和成本。

如果适配一个车型,只卖出去两辆车,肯定是不划算的。这就是我们落地顺序的考量。

03 商业化落地挑战重重,需借工程化能力破局

尽管很多行业的需求已经觉醒,自动驾驶商业化依旧是一件很难的事。

在商业化落地的阶段当中,面临的挑战往往并不来自于自动驾驶技术本身,而是来自客户千行百业的场景,要求厂商能够快速适配各种车型的同时还要快速适配多种场景。

技术上,大家都在致力于将系统做得能够适配任何车型,让其具备如避障、自动驾驶等基础能力。

但这并不是一个真正的产品,真正的产品具备解决各种各样工程化问题的能力。

举个例子,物流AI司机和轿车AI司机所处理的任务复杂度是不同的,物流AI司机不仅要实现无人开车,还要进行货物交接。

因此驭势科技也开发了如自动脱挂钩、自动甩挂等自动化交接手段;

在货物通过AGV、无人叉车送到托板上后,通过无人物流车的甩挂技术找到托板,以自动化技术把托板带到目的地的规定位置,这样才是完成了一个完全无人化的产线。

再比如大雨大雪大雾等极端环境下,我们的产品不能停止运作的机场、厂区物流里边,如何实现远程脱困?如何保障极端情况下的安全运行?

这个时候,考验的就是产品的工程化能力。

只有解决了工程化的问题,才能够真正为客户产生价值。

这也是厂商在将技术商业化落地时需要解决的第一个核心问题。

工程化的问题解决了之后,还有管理的问题。

举个例子,当无人叉车和人工叉车共同运作的时候,如何制定新的规则?

在园区内,没有交通指挥规则,但依旧需要有序运作。

这就要建造一套管理流程,和客户约定严格执行才能提升产品的使用效率。

商业化落地很难的原因是:

在这个过程中,不仅仅是单纯解决一个技术问题,还要去解决工程问题,比如管理问题,流程问题,这个东西才能用起来,否则这个产品其实是不具备商业价值的。

04 抢夺市场,读懂客户需求很重要

自动驾驶赛道中友商很多,几乎都有强大的资本背景。

很多人觉得抢夺市场,需要强大的销售能力,实际上我们并不这么认为。

我们认为,要抢夺市场先机,需要一个能成立的商业逻辑。

衡量商业逻辑是否成立的标准包括是否满足客户的需求、是否真的懂客户、是否以客户为中心,是否在为客户带来价值。

我们的经验是,当你的产品足够满足客户需求的时候,产品很容易就能切入某个市场中去,很多合同也并不需要销售人员花很大力气去拓展。

相反的,一些依靠强大的销售能力的厂商,把产品卖给了客户但是并没有为客户带来价值,车停在客户现场吃灰,后续也难以和客户继续合作,无法实现可持续发展。

客户在选择一个无人驾驶方案供应商时,考虑的核心指标是企业是否真的能够为客户解决问题。

我经常在内部讲这样的故事:

以买手机为例,客户期待买的是智能机,想要刷短视频、聊微信。

但很多厂商只能提供功能机,只能实现打电话、发短信功能。

客户期待的是你能把他的活干了,但自动驾驶公司往往做不到这点,而是只能解决驾驶问题,甚至一些企业连驾驶问题也解决不好。

因此无人驾驶厂商在商业化落地时,需要去深度解决客户需求,这样对于客户而言,才能带来好的体验。

驭势科技内部也专门设置了这样的行业研究小组,希望去真正解决客户痛点。

另外我们往往希望通过人工智能去满足客户的需求,但可能很多场景短期内无法实现人工智能化。

这个时候厂商就需要去通过人工,先帮客户把活干了,然后逐步通过产品、技术解决方案等等逐渐进行替换。

驭势科技作为一家超过500人的公司团队,商业化团队实际上不到50人,并且在这50人当中,大部分是解决方案人员,而不是销售人员。

也就是说,我们不费销售,费的是方案、产品和研发。

自动驾驶厂商应该要意识到,要少赚短期的快钱,形成可持续发展的路径,才能在长跑中脱颖而出。

未来5年之内,自动驾驶的能力越来越强,这是毋庸置疑的。

伴随着管理、法规的成熟,未来有望开放更多场景。

企业方面,行业化能力将变得更加成熟、落地,能够满足客户在具体行业、具体场景下的需求。大家也有望体验到无人驾驶带来的体验带来的美好生活。

但是5年之中一定也存在发展瓶颈和阻碍。

自动驾驶一定是场持久战,大家需要考虑的并不是短期去实现爆发性增长,而是要有足多的耐心,踏实去了解、学习场景,扎扎实实地去满足客户的需求,做好长跑准备。

05 互动环节

Q:安全性是不是自动驾驶最大的瓶颈?你们是如何保障安全性的?

A:安全性的问题是工程化落地的具体问题,但没有办法完全规避。

我们尽量去选择那些安全的场景,不触碰高危的场景。

当然这并不是我们不去挑战自己,当试错成本过高的时候,的确是难以承受的。

Q:怎么应对巨头在自动驾驶赛道的围剿?会出现大鱼吞小鱼的状况吗?

A:目前来看互联网巨头可能有投资,但没有真正下水去做。

无人驾驶是场长跑,目前产生的营收效益对于巨头来讲太小了。

坦率来讲我们也是巨头的被投之一,我们倒不太害怕大鱼吃小鱼的现象发生。

要慢慢做好自己的产品,做好长跑打算。

Q:感觉现在各家的技术和落地情况都差不多,未来自动驾驶走到竞赛下半场,企业要靠哪些方面突围?

A:我不认为自动驾驶走入下半场,现在还是上半场。

上半场主要的工作并不是竞争,而是如何去满足客户的需求。

当前阶段做的最主要的工作,还是去理解客户的场景,去学习客户的场景,去解决客户的问题。

-END-

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p.s.我也会回关你噢

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