出行服务更赚钱? 自动驾驶打车服务后年见

来源:网易网站| 2017-12-08 09:44:52|
  网易汽车12月8日报道 近几年,传统汽车制造商与硅谷科技公司间关于自动驾驶及智慧出行的竞赛正在加速,双方都想抢先一步推出由自动驾驶衍生出来的出行服务,特别是传统车企生更是怕在汽车变革时代跟不上科技和用户出行行为的改变,从而砸了自己的招牌。
  通用汽车上周宣布,计划2019年在旧金山推出基于自动驾驶技术的网约车服务。是的,这个时间点比大多数人预计的都要快。与老对手福特相比,通用汽车预期中实现目标的时间节点提前了两年。福特汽车此前曾宣布,计划在2021年推出类似产品。   丰田也曾计划在2020东京奥运会上提供自动驾驶出租车服务,而雷诺-日产则计划在2022年之前实现自动驾驶服务。 出行服务比卖车赚钱? 自动驾驶打车服务后年见   一时间,自动驾驶似乎从一个概念逐渐变成普通人生活中触手可及的服务。谁掌握了自动驾驶,谁就能主宰未来的汽车,这一点似乎已是业内共识。   车企的思维是这样的,自动驾驶时代,用户对汽车所有权的关注会淡化,对它们来说更重要的是使用权,自动驾驶会让汽车的行驶效率提高,同样数量的出租车可以满足更多人的出行需求,共享出行会成为主流。   车企过去那种单纯靠卖车赚钱的模式已经行不通了,出行运营才是更可持续、更可靠的利润来源。这就是为何车企热衷转型出行服务商的重要原因。    一位车企的大佬曾预测,自动驾驶共享出行将是一个价值1.6万亿美元的市场,比今天的打车市场大300倍,自动驾驶接管方向盘后,乘客每英里车费可以降 到1美元。而目前像 Uber 和Lyft 等公司提供打车服务,消费者每英里大概花费2-3 美元,其中四分之三被用来付给司机。   传统车企算过一笔账,每辆自动驾驶汽车在使用寿命期内,能为公司带来数十万美元的收入,而现在卖一辆汽车只有3万美元的收入,如此巨大的蓝海自然将成为未来交通产业大鳄竞争的战场。   科技公司有“流量” 传统车企整合力强    科技公司阵营这边,谷歌旗下自动驾驶汽车业务Waymo也曾公布与之类似的计划,其无人驾驶车辆路测里程已经突破400万英里。近期深陷舆论旋涡的 Uber此前也已组建了一支规模庞大的自动驾驶出租车队,并且表示2021年间推出一支规模达24000辆的无人驾驶出租车队。   理论上讲,雷达、摄像头、传感器以及算法软件的高度融合和海量数据测试后,自动驾驶车辆在应对复杂交通环境方面比人类更出色,事故率也要低的多,目前自动驾驶测试车辆公开测试的事故仅为个位数,而且其中不少是被动事故。    汽车自动驾驶系统包括感知、决策和控制三个层面,一旦商业化其任何一个环节都不能有差错。当前的自动驾驶技术在简单环境、限定条件下已经较为成熟,但由 于现实路面情况比人们想象的要复杂得多,其技术成熟度不足所导致的瓶颈仍是制约发展的一大障碍,自动驾驶成熟商业化尚需时日,特别是在中国这样交通状况更 为复杂的市场,当然印度更糟糕。 出行服务比卖车赚钱? 自动驾驶打车服务后年见   Uber和Lyft等出行公司虽然涉足无人驾驶比谷歌晚,但因为手握流量优势,具备在更短时间内拿到更多真实路况下数据的能力,与传统车企相比在数据和算法层面具备一定优势。    日前,美国一家调研机构通过采访和调研对当今主要的17家发展L4级别及以上无人驾驶技术的公司进行了一次综合评估和排名。谷歌旗下的Waymo获得了 13分位列第一,Uber名列第二,德国戴姆勒和美国汽车零配件供应商德尔福则并列第三名,总体看,在无人驾驶领域,科技公司在软件和数据累计层面已经建 立了显著优势。   除去软件算法传统车企不占优势外,由于制造优势和技术积累,传统汽车厂商在自动驾驶领域的影响力,并不输于互联网巨头和创业公司,此外凭借整车制造和分销优势,传统车企也正在巩固其在自动驾驶领域的一些优势项目。   实际上,传统车企和科技公司在智能驾驶上有各自的优势,如果能优势互补,会起到更好效果。这样的联合已经开始。去年宝马、英特尔与Mobileye达成合作,拟共同开发自动驾驶技术。最近,德尔福和菲亚特克莱斯勒也加入其中。   此外,奔驰、宝马、奥迪依托于HERE地图的数据建立共享联盟,爱立信、英特尔、丰田、日本通讯服务商则组成联盟。    未来,伴随着越来越多的半自动驾驶或高度自动驾驶汽车走向市场,加速推进自动驾驶汽车的立法工作,制定相关配套政策来引导产业健康发展显得尤为必要。就 目前情况来看,全球各国关于自动驾驶法律的制定与完善已稍显滞后,而在自动驾驶立法标准的确定上,如何认定责任方又是争议性较大的焦点问题。    真正实现自动驾驶落地仍然是一个复杂的系统工程,也已经超出了汽车行业本身的范畴,这不仅关系到汽车本身是否具备成熟的技术实力,还要考虑汽车与行人、 路况等其他交通环境因素之间的关系,更需要法律及相关配套政策的不断完善和丰富。在推动自动驾驶商业化和规模化应用的进程中持有保守心态并不是坏事。
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