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行業(yè)觀察:傳統(tǒng)車企搶奪“獨角獸” 自動駕駛進入“決勝期”

來源:36氪時間:2021-10-22 03:17:35

本文來自微信公眾號“智能汽車與智慧城市協(xié)同發(fā)展聯(lián)盟”(ID:ICVCity),作者:蘇興宇,36氪經(jīng)授權發(fā)布。

智能電動汽車替代傳統(tǒng)燃油車的趨勢不可逆轉,并將引發(fā)一場史無前例的大變革。

從二十多年前吉利汽車董事長李書福的“汽車相當于四個輪子加兩個沙發(fā)”,到如今地平線創(chuàng)始人余凱的“未來汽車將是四個輪子上的超級計算機”,“四個輪子”沒有變,但汽車的內(nèi)核正在發(fā)生本質(zhì)變化。在此趨勢下,自動駕駛正在逐漸替代“百公里加速”、“制動效能”等傳統(tǒng)性能指標,成為智能電動汽車的核心賣點,并且配置溢價的潛力已經(jīng)顯現(xiàn)。

圖 | 源自網(wǎng)絡

目前,在自動駕駛“賽道”上,傳統(tǒng)車企、造車新勢力、科技企業(yè)“三分天下”。其中,造車新勢力是自動駕駛的“激進”推崇者,新車型幾乎標配輔助駕駛功能,并且在加快高等級自動駕駛量產(chǎn)落地??萍计髽I(yè)由于量產(chǎn)交付壓力不大,在技術創(chuàng)新上可以“輕裝上陣”,多數(shù)選擇了“跨越式”發(fā)展路線,跳過輔助駕駛直接研發(fā)高級自動駕駛功能,在技術上具有領先優(yōu)勢。

相比造車新勢力和科技企業(yè)而言,傳統(tǒng)車企在自動駕駛領域的“聲量”較低,并且受體量大、價格體系、成本利潤等因素制約,傳統(tǒng)車企在自動駕駛推進過程中更加注重安全、穩(wěn)妥,新技術落地周期比較長,因此給人的感覺總是“慢半拍”。其實,面對“玩法變了”的智能電動汽車市場,傳統(tǒng)車企已經(jīng)在加快“跑馬圈地”。

01 自動駕駛付費漸成趨勢,傳統(tǒng)車企加速“擴圈”

當前,軟件盈利在國內(nèi)已具備落地條件。麥肯錫發(fā)布的2021年《中國汽車行業(yè)最新趨勢》表明,中國用戶已經(jīng)越來越在乎智能系統(tǒng),并開始為此付費。據(jù)麥肯錫調(diào)查結果顯示,起碼有40%的車主愿意為喜歡的軟件付費,比如L2級輔助駕駛功能等。有些車主在軟件上的花費甚至已經(jīng)溢價達到了整車的5%。

在此趨勢下,造車新勢力的自動駕駛付費搭載率日漸走高,包括特斯拉、小鵬、蔚來都已推出自動駕駛選裝包,價格在1.5萬-6.4萬元不等,已成為品牌新的收入增長點。以小鵬汽車為例,其NGP功能選裝價格為3.6萬元(隨車全款購買價格為2萬元),超20%的用戶選擇付費選裝,今年一季度其軟件收入已達到8000萬元。

圖 | 源自網(wǎng)絡

相比較而言,傳統(tǒng)車企在自動駕駛技術落地、商業(yè)模式方面已處于落后狀態(tài)。為搶占競爭制高點,傳統(tǒng)車企采取了“兩條腿”走路的策略:一是自研或成立獨立子公司開展自動駕駛業(yè)務,但由于產(chǎn)品更迭相對保守、體制難以突破等問題,短期內(nèi)成效并不明顯。二是通過投資、收購自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)獲取相關技術,加快移植“互聯(lián)網(wǎng)基因”,目前這一途徑正在成為主流趨勢。即便是用戶印象中較為保守的豐田,其在自動駕駛領域的投資金額也在20億美元以上,而大眾的投資金額已超過30億美元,通用汽車則超過了60億美元。

圖 | 源自百人會智能網(wǎng)聯(lián)研究院

進入2021年以來,傳統(tǒng)車企投資、并購自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)的步伐明顯加快,并且重視落地應用的趨勢愈發(fā)明顯。以通用汽車為例,繼6月份以50億美元注資Cruise Automation之后,又在9月份首次投資了中國自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)Momenta。前者主要用于試量產(chǎn)無人駕駛汽車Origin,后者意在與中國“獨角獸”企業(yè)形成技術捆綁,加快自動駕駛技術落地中國市場。

02加快自動駕駛量產(chǎn)是雙方“共同語言”

傳統(tǒng)車企“看上”獨角獸主要有兩方面原因:一是隨著輔助駕駛功能的加速普及,整體功能逐漸趨于同質(zhì)化,傳統(tǒng)車企亟須加快高級自動駕駛功能落地,提高產(chǎn)品溢價空間。目前,我國L2級乘用車市場滲透率已突破20%,十萬元級別的新車均開始配備輔助駕駛功能,該配置已不再具備稀缺價值。而通過與“獨角獸”深度綁定,借助外力加快落地高級自動駕駛,是目前傳統(tǒng)車企提高產(chǎn)品溢價能力、打破市場僵局的最佳捷徑。

另一方面,與傳統(tǒng)車企“漸進式”路線不同,自動駕駛“獨角獸”多數(shù)采取“跨越式”發(fā)展路線,在細分領域擁有核心技術,并且在軟件技術、互聯(lián)網(wǎng)思維等方面擁有先天優(yōu)勢,與傳統(tǒng)車企的發(fā)展路線、技術能力形成了良好互補。目前,多家“獨角獸”企業(yè)已在特定區(qū)域、特定場景落地高級自動駕駛功能。比如,專注L4級自動駕駛技術研發(fā)的文遠知行2019年就在廣州推出了Robotaxi服務,截至目前,其自動駕駛里程已超過800萬公里。另一家“獨角獸”小馬智行早在2017年就獲得了美國加州自動駕駛路測牌照,目前在Robotaxi和自動駕駛卡車領域已實現(xiàn)商業(yè)化落地。

圖 | 源自網(wǎng)絡

事實上,與傳統(tǒng)車企亟須加快高等級自動駕駛落地的訴求相同,“獨角獸”由于面臨盈利和數(shù)據(jù)收集難題,也需要大規(guī)模商業(yè)化支撐。對于“獨角獸”而言,借助與主機廠的合作關系,不僅可以快速實現(xiàn)前裝和標準化,降低技術改裝和時間成本,還能緩解資金壓力、加快技術迭代。因此,在雙方都有加快高級自動駕駛量產(chǎn)需求的情況下,聯(lián)手合作不僅能互補“短板”,還可以分擔來自政策限制、創(chuàng)新失敗等方面的風險,提高在未來“長跑”中獲勝的概率。

03“獨角獸”能否打贏自動駕駛持久戰(zhàn)?

如果說加快自動駕駛量產(chǎn)是合作基礎,那么“靈魂之爭”無疑是傳統(tǒng)車企與科技企業(yè)的合作矛盾點。今年6月,上汽集團董事長陳虹的“靈魂與軀體”論在業(yè)界引發(fā)了不小的爭議,但也一語道破了傳統(tǒng)車企對自動駕駛主導權之爭的擔憂。

事實上,智能電動汽車時代的到來,不僅顛覆了產(chǎn)品功能、研發(fā)理念和商業(yè)模式,還將打破行業(yè)邊界、重塑汽車產(chǎn)業(yè)鏈,進一步降低造車門檻。傳統(tǒng)車企若無核心技術,淪為“代工廠”或將不可避免。因此,為了把“靈魂”掌握在自己手中,傳統(tǒng)車企大多采取分散化投資的方式,押注多家自動駕駛初創(chuàng)企業(yè),避免失去“話語權”。以上汽集團為例,其投資版圖已涵蓋智加科技、創(chuàng)昂智能、黑芝麻智能、天瞳威視、華礪智行、Momenta等多家自動駕駛相關企業(yè)。

圖 | 源自網(wǎng)絡

傳統(tǒng)車企的“多點布局”,為自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展提供了機遇,但也帶來了挑戰(zhàn)。面對傳統(tǒng)車企伸出的“橄欖枝”,自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)該如何選擇?一是被收購,但有可能成為傳統(tǒng)車企的“附庸”,僅對于技術實力相對薄弱、融資困難的弱勢企業(yè)具有吸引力。第二個選擇是獨立發(fā)展,成長為新的巨頭,但需要“天時、地利、人和”,包括踏準市場時機、政策利好推動、構建核心技術競爭力、打造完美運營團隊等多維發(fā)力,難度極大且成功率極低。近年來,因為市場政策、資金鏈或者團隊運營管理問題而中途“退賽”的自動駕駛企業(yè)屢見不鮮,其中也不乏一些頭部企業(yè),包括自動駕駛卡車初創(chuàng)企業(yè)Starsky Robotics、國內(nèi)自動駕駛初創(chuàng)公司RoadStar.ai等。

其實,無論是被收購還是獨立發(fā)展,對于現(xiàn)階段的“獨角獸”而言,最重要的還是集中優(yōu)勢資源提高自我“造血能力”。目前,資本向頭部企業(yè)集中的趨勢已經(jīng)非常明顯,市場留給自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)發(fā)展空間或將更加苛刻,在資本熱度減退前如何快速融資并實現(xiàn)技術“變現(xiàn)”,也許是打贏這場“持久戰(zhàn)”的關鍵。

當前,部分自動駕駛“獨角獸”企業(yè)開始采用“多條腿”走路的方式,加快產(chǎn)品落地,提高自我“造血能力”。比如,小馬智行在擴大自動駕駛乘用車(Robotaxi)落地城市的同時,也在加快自動駕駛卡車的規(guī)?;慨a(chǎn);脫胎于長城汽車的毫末智行,瞄準了乘用車輔助駕駛、低速無人車生態(tài)平臺和智能硬件三大領域,目前已研發(fā)10款自動駕駛產(chǎn)品,其輔助駕駛系統(tǒng)預計到2022年底將落地長城汽車34款車型。

隨著大眾、豐田等傳統(tǒng)企業(yè)開始“重金”猛攻自動駕駛領域,現(xiàn)有的行業(yè)格局將發(fā)生新的變化。從短期來看,其影響仍局限在小范圍內(nèi),但隨著時間拉長,傳統(tǒng)車企的高級自動駕駛產(chǎn)品實現(xiàn)規(guī)?;涞?,市場格局必將出現(xiàn)新一輪調(diào)整。而這個窗口期,或是“獨角獸”蛻變?yōu)樾戮揞^的最后機會。

責任編輯:FD31
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