為什么說共享汽車是自動駕駛的最佳商業場景

在人類歷史上，任何一個行業的崛起都經歷了技術領先、產品跟上、商業閉環三個過程，最終形成了推動社會進步的力量。

今天，沒有人會懷疑自動駕駛技術對社會的顛覆性。然而，當自動駕駛完成“技術試點”環節后，這項技術的商業路徑也出現了分化，其落地場景至少分為三類：私家車、商用車和共享汽車。現階段，“共享”是自動駕駛的最佳應用場景，這似乎已經成為行業共識（原因將在稍后詳細說明）。在APP上預訂，一輛車會自動來，把你帶到指定的地方，你下車，它會自動接下一個訂單。這個想象中的場景，估計你已經記住了。“自動駕駛+共享汽車”可以提高社會效率也是常識：此時此刻，世界上大多數汽車都處于閑置狀態（私家車95%的時間都停著），優步和滴滴的崛起讓公眾看到了共享汽車在緩解交通擁堵和環境污染方面的巨大潛力，而當24小時不間斷的新能源自動駕駛疊加在一起時，這一潛力無疑會翻倍。進一步拓展思維，“自動駕駛+汽車共享”的單點創新可以讓人們重新思考城市空間。滴滴出行總裁柳青曾設想：“晚上不開車的汽車可以停在郊區，市中心的停車場將被綠地、學校和醫院取代。”一些美國學者也認為，共享自動駕駛汽車將像二戰后修建的高速公路一樣加速城市化擴張。“在州際公路出現之前，人們的出行速度是每小時30英里。當時，城市擴張的速度完全不如現在。”-考慮到2025年全球城市人口可能達到46億，這將導致超大城市的出現，共享自動駕駛汽車的普及可能會模糊“郊區”和“市中心”之間的界限。這種想象似乎很遙遠，但事實上，它的落地速度遠遠超過了你的想象：在國外，優步已經被允許在匹茲堡和加利福尼亞州進行無人道路測試；谷歌旗下的自動駕駛汽車公司Waymo也計劃推出自動駕駛汽車服務。未來，可以通過Lyft調用自動駕駛汽車。在中國，百度Apollo平臺也與第一輛關于汽車的汽車合作，并將于2018年在一些城市地區開展關于汽車體驗的自動駕駛網絡。當然，共享汽車的產業邏輯不僅僅是一輛網絡汽車。例如，許多業內人士預計，在新能源汽車不斷涌入市場的背景下，低調的分時租賃市場也將爆發。普華永道預測，未來五年，汽車分時市場將增長50%以上；

羅蘭貝格甚至算了一筆賬：到2025年，分時汽車約有600萬輛，每輛車每天有3-4個訂單，每天的訂單量約為2000萬訂單。客戶的單價以40元人民幣計算，這已經是一個1000億美元的市場。這也意味著，在共享經濟浪潮中，分時租賃也是自動駕駛技術最重要的嫁接場景之一。近日，百度、力帆汽車和新能源共享汽車平臺熊貓汽車宣布，將聯合開發自動駕駛汽車分時服務，探索自動駕駛共享的商業落地空間。自動駕駛和分時共享的結合并不意外。在過去和現在，分時是一種車對人服務，而在線租車是一種人對人服務。然而，如果你承認“共享汽車+自動駕駛”是未來人類出行的大趨勢，那么在線租車和分時租賃將不可避免地導致相同的目標。業內人士早就預測，到2025年左右，專車、出租車、租車、分時等服務將與自動駕駛技術全面融合，提供統一的出行服務模式，實現真正的汽車共享。首先，“自動駕駛+共享汽車”的大趨勢在這一場景到來之前，有必要回答一個問題：現階段，與其他商業模式相比，為什么共享是自動駕駛技術的最佳落地場景？其中一個原因可能是“教育市場”。在這項顛覆性技術誕生之初，與成熟的共享汽車市場合作是普及和擴展自動駕駛的最佳選擇。要知道，越來越多的大眾用戶習慣于害怕未知，然后本能地拒絕它，尤其是自動駕駛，這是一項與安全有關的革命性技術。他們接受它的速度取決于他們對應用場景建立的熟悉程度。例如，谷歌Waymo選擇出租車服務作為自動駕駛商業化的初始路徑。在過去的幾年里，他們與Lyft、Avis和AutoNation等移動旅行服務提供商達成了合作伙伴關系，試圖建立一支大規模的無人車隊。Waymo首席執行官克拉夫西克解釋道：“共享出行服務具有巨大潛力。人們將以這種方式率先體驗Waymo的全自動駕駛技術，讓更多人更早體驗全自動駕駛汽車是很有價值的。”在中國，滴滴還在硅谷設立了人工智能實驗室，并將自動駕駛視為公司最重要的長期戰略。事實上，當更多的人能夠更輕松地體驗自動駕駛時，勢必會大大降低對新技術的接受度，這也是讓整個自動駕駛市場變得更大的基本要素。共享是自動駕駛最好的落地場景，第二個原因是數據。正如你所知，自動駕駛技術需要不斷改進。在這個階段，收集數據的唯一方法是一次跑一公里。在共享平臺的幫助下，更多的汽車可以運行和收集數據，這可以為自動駕駛提供一個完美的路測平臺。事實上，Waymo和Lyft合作的重要原因是數據支持。上汽與百度合作的一個重要部分也是數據合作：上汽的數據支持可以讓百度進一步提高地圖精度，迭代升級自動駕駛技術體系；

上汽集團的TAD智能運營系統還可以通過大數據分析城市交通熱點。當它與自動駕駛相結合時，也可以更好地解決乘客時間和區域集中的出行問題。容易被忽視的是，熊貓等頭部分時租賃平臺還擁有包括用戶駕駛行為、車輛運行軌跡、設備狀態在內的各種海量數據，這也可以幫助自動駕駛技術完成改進。值得一提的是，無論是首款擁有北京B專屬車牌號的汽車，還是像熊貓這樣的分時租賃公司，它們的共同點都是：擁有自己的汽車，對車輛的處理能力更強——這意味著與滴滴和優步相比，它們是自動駕駛技術迭代最完美的實驗場。當然，業界看中“共享汽車+自動駕駛”的第三個原因實際上是老生常談：即使是汽車制造商也不能否認，所謂的“駕駛樂趣”在年輕人中正在下降。普華永道甚至預測，使用自動駕駛后，美國的汽車數量將從目前的2.45億輛減少到240萬輛。工業時代的悖論是，人們需要一個洞，但他們只能買一拳。汽車也是如此。很多時候，人們想要的不是汽車，而是方便快捷的旅行。尤其是在中國，我告別了父母對“擁有一輛車”的自豪感。當共享出行平臺如此發達時，年輕人的出行觀念更傾向于使用而不是擁有一輛車——即使是一輛很酷的自動駕駛汽車，當它每天只使用一兩個小時時，也可以被視為許多人的負擔。綜上所述，五年后，“自動駕駛+共享汽車”必將迎來井噴。其次，從分時租賃看價值網絡的力量。在整個共享汽車市場中，分時租賃是目前最被低估的環節，尤其是在中國，其市場潛力遠未釋放，原因很簡單，中國的汽車出行需求遠未得到滿足。盡管中國是一個汽車大國，但汽車供應嚴重不足。根據楊潤新的分析，先鋒常青的投資者：“中國居民的日均機動車出行量遠低于發達國家……以北京為例，不包括步行、自行車、公共交通和地鐵等出行方式，北京的小客車日出行需求為2420萬輛，其中私家車1500萬輛，出租車和黑車400萬輛，其余5輛由于沒有私家車或出租車，數百萬人被迫乘坐地鐵和公交車。此外，城市擁堵和尾氣污染的嚴重性導致北京等城市采取搖號、限號等非市場經濟行為，也導致私家車供應無法實現大范圍增長。然而，作為替代方案，由于各種原因，出租車和網約車的數量也接近上限。此外更重要的是，正如楊潤新所說：“滴滴只解決了0-10公里的出行問題，占比45%的10-100公里的出行需求根本沒有相應的供給。這是一個出行服務的真空市場……隨著政策的積極推動、車輛成本的降低、行駛里程的延長和充電樁的逐步覆蓋，分時汽車租賃企業已經實現了ak甚至在地區市場上的自行車，而且市場已經接近奇點。然而，在“奇點”到來之前，分時租賃的“痛點”也很明顯。與滴滴和優步的輕資產相比，目前的分時租賃存在調度困難、運營成本高（停車位、充電樁和維護等）等問題。不難理解，為什么分時平臺會向自動駕駛技術敞開懷抱。自動駕駛技術的強大介入可以解決上述所有問題，并大大降低車輛調度難度和運營成本。以百度、力帆和熊貓的合作為例：Apollo開放平臺將在高精度地圖和自動駕駛領域全面賦能帆車；力帆負責車輛制造，協調熊貓汽車的測試車輛和市場運營車輛；

Panda提供落地應用場景。三方還將實現技術和場景優勢互補。特別是對于在自動駕駛領域雄心勃勃的百度來說，此次合作標志著Apollo開放平臺迎來了新的落地場景。正如你所知，Apollo現在已經濃縮了自動駕駛整個產業鏈中的70多個參與者。當它們整合在一起時，通過資源重組將出現各種合作的可能性。這種聯盟優勢將充分釋放每個合作伙伴的最強實力，Apollo還可以根據不同合作伙伴的需求，安排和組合各種解決方案，建立完整有序的自動駕駛合作鏈。也正是這種價值網絡的構建，讓百度在自動駕駛的市場競爭中獨樹一幟。正如開頭所說，人類歷史上任何一個行業的崛起都經歷了三個過程：技術領先、產品跟上和商業閉環。目前，百度Apollo已經做好了這三個流程的準備，在技術、量產產品、落地城市和運營場景方面齊頭并進，這可能是這個計劃值得期待的本質原因。從一個普通乘客的角度來看，這可能意味著當你在APP上預訂時，一輛車會自動到來，帶你到指定的地方，你下車，它會自動接下一個訂單——這個科幻場景真的不遠了。在人類歷史上，任何一個行業的崛起都經歷了技術領先、產品跟上、商業閉環三個過程，最終形成了推動社會進步的力量。

今天，沒有人會懷疑自動駕駛技術對社會的顛覆性。然而，當自動駕駛完成“技術試點”環節后，這項技術的商業路徑也出現了分化，其落地場景至少分為三類：私家車、商用車和共享汽車。現階段，“共享”是自動駕駛的最佳應用場景，這似乎已經成為行業共識（原因將在稍后詳細說明）。在APP上預訂，一輛車會自動來，把你帶到指定的地方，你下車，它會自動接下一個訂單。這個想象中的場景，估計你已經記住了。“自動駕駛+共享汽車”可以提高社會效率也是常識：此時此刻，世界上大多數汽車都處于閑置狀態（私家車95%的時間都停著），優步和滴滴的崛起讓公眾看到了共享汽車在緩解交通擁堵和環境污染方面的巨大潛力，而當24小時不間斷的新能源自動駕駛疊加在一起時，這一潛力無疑會翻倍。進一步拓展思維，“自動駕駛+汽車共享”的單點創新可以讓人們重新思考城市空間。滴滴出行總裁柳青曾設想：“晚上不開車的汽車可以停在郊區，市中心的停車場將被綠地、學校和醫院取代。”一些美國學者也認為，共享自動駕駛汽車將像二戰后修建的高速公路一樣加速城市化擴張。“在州際公路出現之前，人們的出行速度是每小時30英里。當時，城市擴張的速度完全不如現在。”-考慮到2025年全球城市人口可能達到46億，這將導致超大城市的出現，共享自動駕駛汽車的普及可能會模糊“郊區”和“市中心”之間的界限。這種想象似乎很遙遠，但事實上，它的落地速度遠遠超過了你的想象：在國外，優步已經被允許在匹茲堡和加利福尼亞州進行無人道路測試；谷歌旗下的自動駕駛汽車公司Waymo也計劃推出自動駕駛汽車服務。未來，可以通過Lyft調用自動駕駛汽車。在中國，百度Apollo平臺也與第一輛關于汽車的汽車合作，并將于2018年在一些城市地區開展關于汽車體驗的自動駕駛網絡。當然，共享汽車的產業邏輯不僅僅是一輛網絡汽車。例如，許多業內人士預計，在新能源汽車不斷涌入市場的背景下，低調的分時租賃市場也將爆發。普華永道預測，未來五年，汽車分時市場將增長50%以上；

羅蘭貝格甚至算了一筆賬：到2025年，分時汽車約有600萬輛，每輛車每天有3-4個訂單，每天的訂單量約為2000萬訂單。客戶的單價以40元人民幣計算，這已經是一個1000億美元的市場。這也意味著，在共享經濟浪潮中，分時租賃也是自動駕駛技術最重要的嫁接場景之一。近日，百度、力帆汽車和新能源共享汽車平臺熊貓汽車宣布，將聯合開發自動駕駛汽車分時服務，探索自動駕駛共享的商業落地空間。自動駕駛和分時共享的結合并不意外。在過去和現在，分時是一種車對人服務，而在線租車是一種人對人服務。然而，如果你承認“共享汽車+自動駕駛”是未來人類出行的大趨勢，那么在線租車和分時租賃將不可避免地導致相同的目標。業內人士早就預測，到2025年左右，專車、出租車、租車、分時等服務將與自動駕駛技術全面融合，提供統一的出行服務模式，實現真正的汽車共享。首先，“自動駕駛+共享汽車”的大趨勢在這一場景到來之前，有必要回答一個問題：現階段，與其他商業模式相比，為什么共享是自動駕駛技術的最佳落地場景？其中一個原因可能是“教育市場”。在這項顛覆性技術誕生之初，與成熟的共享汽車市場合作是普及和擴展自動駕駛的最佳選擇。要知道，越來越多的大眾用戶習慣于害怕未知，然后本能地拒絕它，尤其是自動駕駛，這是一項與安全有關的革命性技術。他們接受它的速度取決于他們對應用場景建立的熟悉程度。例如，谷歌Waymo選擇出租車服務作為自動駕駛商業化的初始路徑。在過去的幾年里，他們與Lyft、Avis和AutoNation等移動旅行服務提供商達成了合作伙伴關系，試圖建立一支大規模的無人車隊。Waymo首席執行官克拉夫西克解釋道：“共享出行服務具有巨大潛力。人們將以這種方式率先體驗Waymo的全自動駕駛技術，讓更多人更早體驗全自動駕駛汽車是很有價值的。”在中國，滴滴還在硅谷設立了人工智能實驗室，并將自動駕駛視為公司最重要的長期戰略。事實上，當更多的人能夠更輕松地體驗自動駕駛時，勢必會大大降低對新技術的接受度，這也是讓整個自動駕駛市場變得更大的基本要素。共享是自動駕駛最好的落地場景，第二個原因是數據。正如你所知，自動駕駛技術需要不斷改進。在這個階段，收集數據的唯一方法是一次跑一公里。在共享平臺的幫助下，更多的汽車可以運行和收集數據，這可以為自動駕駛提供一個完美的路測平臺。事實上，Waymo和Lyft合作的重要原因是數據支持。上汽與百度合作的一個重要部分也是數據合作：上汽的數據支持可以讓百度進一步提高地圖精度，迭代升級自動駕駛技術體系；

上汽集團的TAD智能運營系統還可以通過大數據分析城市交通熱點。當它與自動駕駛相結合時，也可以更好地解決乘客時間和區域集中的出行問題。容易被忽視的是，熊貓等頭部分時租賃平臺還擁有包括用戶駕駛行為、車輛運行軌跡、設備狀態在內的各種海量數據，這也可以幫助自動駕駛技術完成改進。值得一提的是，無論是首款擁有北京B專屬車牌號的汽車，還是像熊貓這樣的分時租賃公司，它們的共同點都是：擁有自己的汽車，對車輛的處理能力更強——這意味著與滴滴和優步相比，它們是自動駕駛技術迭代最完美的實驗場。當然，業界看中“共享汽車+自動駕駛”的第三個原因實際上是老生常談：即使是汽車制造商也不能否認，所謂的“駕駛樂趣”在年輕人中正在下降。普華永道甚至預測，使用自動駕駛后，美國的汽車數量將從目前的2.45億輛減少到240萬輛。工業時代的悖論是，人們需要一個洞，但他們只能買一拳。汽車也是如此。很多時候，人們想要的不是汽車，而是方便快捷的旅行。尤其是在中國，我告別了父母對“擁有一輛車”的自豪感。當共享出行平臺如此發達時，年輕人的出行觀念更傾向于使用而不是擁有一輛車——即使是一輛很酷的自動駕駛汽車，當它每天只使用一兩個小時時，也可以被視為許多人的負擔。綜上所述，五年后，“自動駕駛+共享汽車”必將迎來井噴。其次，從分時租賃看價值網絡的力量。在整個共享汽車市場中，分時租賃是目前最被低估的環節，尤其是在中國，其市場潛力遠未釋放，原因很簡單，中國的汽車出行需求遠未得到滿足。盡管中國是一個汽車大國，但汽車供應嚴重不足。根據楊潤新的分析，先鋒常青的投資者：“中國居民的日均機動車出行量遠低于發達國家……以北京為例，不包括步行、自行車、公共交通和地鐵等出行方式，北京的小客車日出行需求為2420萬輛，其中私家車1500萬輛，出租車和黑車400萬輛，其余5輛由于沒有私家車或出租車，數百萬人被迫乘坐地鐵和公交車。此外，城市擁堵和尾氣污染的嚴重性導致北京等城市采取搖號、限號等非市場經濟行為，也導致私家車供應無法實現大范圍增長。然而，作為替代方案，由于各種原因，出租車和網約車的數量也接近上限。此外更重要的是，正如楊潤新所說：“滴滴只解決了0-10公里的出行問題，占比45%的10-100公里的出行需求根本沒有相應的供給。這是一個出行服務的真空市場……隨著政策的積極推動、車輛成本的降低、行駛里程的延長和充電樁的逐步覆蓋，分時汽車租賃企業已經實現了ak甚至在地區市場上的自行車，而且市場已經接近奇點。然而，在“奇點”到來之前，分時租賃的“痛點”也很明顯。與滴滴和優步的輕資產相比，目前的分時租賃存在調度困難、運營成本高（停車位、充電樁和維護等）等問題。不難理解，為什么分時平臺會向自動駕駛技術敞開懷抱。自動駕駛技術的強大介入可以解決上述所有問題，并大大降低車輛調度難度和運營成本。以百度、力帆和熊貓的合作為例：Apollo開放平臺將在高精度地圖和自動駕駛領域全面賦能帆車；力帆負責車輛制造，協調熊貓汽車的測試車輛和市場運營車輛；

Panda提供落地應用場景。三方還將實現技術和場景優勢互補。特別是對于在自動駕駛領域雄心勃勃的百度來說，此次合作標志著Apollo開放平臺迎來了新的落地場景。正如你所知，Apollo現在已經濃縮了自動駕駛整個產業鏈中的70多個參與者。當它們整合在一起時，通過資源重組將出現各種合作的可能性。這種聯盟優勢將充分釋放每個合作伙伴的最強實力，Apollo還可以根據不同合作伙伴的需求，安排和組合各種解決方案，建立完整有序的自動駕駛合作鏈。也正是這種價值網絡的構建，讓百度在自動駕駛的市場競爭中獨樹一幟。正如開頭所說，人類歷史上任何一個行業的崛起都經歷了三個過程：技術領先、產品跟上和商業閉環。目前，百度Apollo已經做好了這三個流程的準備，在技術、量產產品、落地城市和運營場景方面齊頭并進，這可能是這個計劃值得期待的本質原因。從一個普通乘客的角度來看，這可能意味著當你在APP上預訂時，一輛車會自動到來，帶你到指定的地方，你下車，它會自動接下一個訂單——這個科幻場景真的不遠了。

標簽：北京力帆汽車大眾

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