发布于 2021-9-22 11:25:25   阅读次数：

2021年中国汽车产业最大的变化，莫过于智能化汽车开始真正走出实验室、在全国各地的马路上跑了起来，汽车智能化已经进入商业化分水岭之年。

 

也由此，量产问题开始成为智能汽车领域的核心关切——无论之前的积累和展示出的能力如何，现在，只有实现有效的量产落地才能真正跻身头部玩家阵营，量产的角逐已经取代技术角逐成为更高维度的智能化汽车发展主题。

 

只不过，越来越多的事实证明，智能化汽车的量产面临着重重挑战，它的背后是对多方面必要条件的苛求，走向量产的行业玩家必须完成缺一不可的能力“拼图”过程，即便是巨头也存在着各种痛点无法补齐所有版图，头部玩家的出现变得扑朔迷离。

 

这也意味着，只要走对了模式、契合了量产所需要的各项条件，这片红海仍然对新加入玩家十分友好。

 

不是春秋也不是战国，

汽车智能化的实现路径迈入“三国杀”

随着参与者逐步变多，智能化汽车赛道也被认为是由春秋进入战国时代，大大小小诸侯拼杀到了最惨烈的时候。

 

而事实上，如果仅仅从智能汽车参与者内在属性来看，其实这个赛道真正呈现的状态，应该是“三国杀”——三种不同模式的汽车智能化实现路径并行，各有特点、各有自己的预期目标，这种属性的不同，也最终导致在量产这件事上面临境况的不同。

 

1、科技企业圈地的Waymo模式

Waymo是Google旗下著名的智能驾驶公司，技术见长，致力于直接落地 RoboTaxi 和 RoboTruck。

 

华为、百度等科技公司在智能化汽车这件事上，与Waymo是颇为类似的，这不是说它们都一定要做RoboTaxi，而是这些参与者都不以卖车为根本目标，而以人工智能和云端技术做细分领域专项集中，将自身的解决方案输出给车企，帮助车企在自己所提供的能力内核上出产智能化汽车，这些车要么流入市场，要么进入到统一的交通运营平台上。

 

在这种模式下，由于核心价值在整体化解决方案，企业更倾向于“圈地”，让自己的方案渗透到更多车企，成为智能化汽车的幕后能力提供商。

 

2、车企增加产品卖点的Tesla模式

Tesla光环加身，也引导了一大批造车新势力的出现，典型如蔚来、小鹏、理想等明星企业，它们往往具备较强的技术能力，但最终目标与科技企业存在明显不同——作为一个车企更好地卖车，将智能化作为核心卖点。

 

只不过，Tesla与新势力的共同点都是从科技角度切入，而同样以增加产品卖点为主要目标的，还有从生产角度切入的大量传统车企，它们在智能化汽车的冲击下“应激”进入赛道，一边阻挡被市场淘汰的可能性，一边谋求新的发展、突破传统汽车早已面临的发展瓶颈。

 

不可忽视的是，Tesla模式下的企业与Waymo模式下的企业还存在着一些连接的可能性，当然，也仅仅是可能性。

 

3、跨越车企+智能科技公司的GM Cruise 模式

如果说Waymo模式以科技企业为主，Tesla模式以车企（不管是传统的还是新势力）为主，那么GM Cruise 模式则跨越了这两大属性。

 

GM Cruise前身是一家智能汽车领域专注研发的公司Cruise Automation，后在2016年被通用（GM）收购，成为独立的子公司，又先后被软银等机构巨资投入，目前其估值已经超过300 亿美元，“直线登顶”智能化汽车和技术开发公司的头部。

 

以GM Cruise为代表，以现有车企为主成立独立的智能科技公司，来为车企甚至外部合作方的智能化出行产品创新提供服务，这种GM Cruise 模式已经被证明是具有竞争力的方式。

 

在国内，车企的智能化创新研发大都在内部进行，目前GM Cruise模式还比较少，较为典型的是成立于2019年的毫末智行，其前身是长城汽车智能驾驶前瞻部，后融合来自智能科技企业的人才独立孵化出去。2021年该企业完成了首钢基金领头，美团、高瓴创投等资本跟投的数亿元融资——与GM Cruise的路径十分相似。

 

将传统汽车工业与智能化相关算法和软件能力紧密结合，GM Cruise 模式下未来应当会有更多案例出现。

 

量产角逐决定谁才是头部玩家，

但“拼图”完美体难

智能化汽车的量产需要的条件很多，但至少四个基础方面的能力缺一不可，它们共同拼齐一张量产能力全景图，然而，在三种不同模式下，“拼图”的实现程度、难度却不尽相同。

 

1、汽车智能化技术研发能力

按道理，通常能够进入汽车智能化赛道的企业，都必须过了技术研发能力这道坎，然而，还是有一种类型的企业相对弱势，那就是Tesla模式下的传统车企，试图通过自研模式进行智能化，但成效普遍不佳。

 

某国产知名汽车企业这些年大力投入智能化汽车研发，推出了众多新款产品，但是，在其公布的科创板招股书中，截至2020年年底的2000多件发明专利，大多数来自动力总成、底盘等传统造车技术，很少涉及汽车智能座舱、智能驾驶等汽车智能化创新相关内容，因而招致广泛质疑。

 

巨头企业尚且如此，可见传统车企坚持走自研路线来实现更好地“卖车”并不容易，技术研发会是它们缺失的量产版图。

 

2、将技术与产品有效结合落地的能力

车企在研发能力上欠缺，Waymo模式下的科技企业长于研发却也有自己的麻烦，它们面临的是另一块版图的缺失——技术落地能力。

 

不久前的上汽集团2020年年度股东大会上，董事长陈虹在回答股民关于上汽是否考虑与华为这样的第三方公司合作时，直截了当地说，“上汽是不能接受的”，其理由是，一旦外部企业提供了整体的解决方案后，它就成了“灵魂”，而上汽自己就变成了“躯体”。

 

任何一家已经在市场上成了气候、有不错积累的车企，都会要求把灵魂攥在自己手里，而不是沦为别人解决方案的躯壳。忌惮与科技公司的合作，最终可能导致Waymo模式下致力于输出解决方案的科技企业面临尴尬的境况，其结果是双输，无论是智能化方案本身还是智能化汽车产品的迭代都变得更加缓慢。

 

当然，这并非就一定是车企“心胸狭窄”导致的后果，某种程度上，上汽董事长的话并非没有道理。

 

3、获取足够资源支撑的能力

作为传统汽车产业的升级，智能化汽车量产这件事天然需要天量的资源支持，这些支持，要么来自既有的基本盘，这方面巨头科技企业、传统车企条件优渥；要么来自资本市场的强力供给，这方面Tesla或少数几个明星新势力有优势。

 

而对于大多数跟随潮流进入智能化汽车赛道的新势力玩家而言，资源将成为量产最主要、最现实的障碍。

 

虽然造车新势力面临的融资环境还算不错，有数据显示截至2021年3月就已经累计融资超500亿元人民币，但实际上，这个数字在量产所需要的资金量面前可能并不算什么，拜腾单一家企业烧光84个亿仍然造不出量产车的典型案例仍然历历在目，况且这500亿还要被众多企业瓜分。

 

当然，在资源支撑这块版图上，造车新势力也不是全无出路，如果企业底子够硬，被传统互联网企业关注成为它们造车梦的实现者，会是不错的选择，只是有准备的幸运儿恐怕不多。

 

4、规避“黑天鹅”的能力

蔚来车友会两派的厮杀，已经被上升到了宗教的高度，一起交通事故对在资本市场上死里逃生的蔚来而言成了重大的黑天鹅事件，始料未及。

 

事实上，普通汽车每天大量交通事故，而智能化汽车一个剐蹭就会引来大量镜头，更不用说那些致人伤亡的事故了，极度敏感的舆论环境本身就是量产上路的重要挑战。毫无疑问的是，智能化汽车的量产必须要在技术和运营上解决自己的问题，不能让事故原因出在技术和产品上，一个大失误可能终止企业发展。

 

由于本身掌握车辆生产全生态链，同时对智能化更加激进，Tesla模式下的Tesla及几个头部新势力企业因为技术的激进已经导致不少负面发生，品牌受到了重大伤害，这是这些有技术、有落地能力、有资源的企业面临的能力版图缺失，在引领行业的同时也因为失误或错误而深陷敏感的舆论困境，而自身的调性又导致这些失误或错误往往不可避免。

 

从“拼图”的四大部分可以看出，不同类型的企业几乎都有自己的版图缺失，只是缺失的位置不同，而回过头来看，GM Cruise能获得300亿美元估值也就更可以理解了——它几乎实现了各项量产能力的收集。从国内而言，以GM Cruise模式下的毫末智行为例：

 

在技术研发方面，GM Cruise模式下的企业都是以独立智能科技公司身份存在的，所以在技术方面可以走得十分深入。例如，毫末智行的团队构成就以有数十年工作经验的汽车产业人才及中国最早一批的自动驾驶AI人才组成，技术研发人员多是以高学历人才为主。不久前其宣布将更适合大规模数据训练的Transformer技术引入自动驾驶系统中，更是成为行业层面的一次前沿技术创新探索。

 

而到了技术与产品结合落地方面，GM Cruise模式与车企高度关联的属性，又使得技术很容易走向产品，没有“躯壳”与“灵魂”的戒备，从公开数据看，毫末智行的辅助驾驶产品已经批量装配在长城汽车摩卡车型5000辆，预计3年内搭载100万辆长城汽车。

 

附带地，车企的资源输入和资本市场融资“两头沾”，也让GM Cruise模式有着更好的量产资源条件，毫末智行背后就既有长城汽车的资金输入，也在资本市场表现活跃。

 

一个必须注意到的事实是，在车企与科技企业两大属性同时关联下，企业本身的发展会更有弹性和更灵活。举例来看，毫末智行当前落地的一个重要产品是与其投资方美团合作推出的低速无人配送车，该产品经历整车性能、综合耐久、低温寒区环境等31个项目测试，这些测试的价值不仅在于配送车产品发展本身，对乘用车、货车同样有重要的技术积累意义。不断收集场景数据、促进数据能力迭代，更能实现智能化汽车安全的“自动驾驶三定律”——从低速到高速，从载物到载人，从商用到民用，GM Cruise模式在这里更有适合落地的土壤。

 

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