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自动驾驶,出行服务公司实现盈利的“救命稻草”?

放大字体 缩小字体 发布日期:2019-11-09 13:13:36   来源:新能源汽车网  编辑:全球新能源汽车网  浏览次数:818
核心提示:2019年11月09日关于自动驾驶,出行服务公司实现盈利的“救命稻草”?的最新消息:在过去三年中,自动驾驶行业受到资本的青睐,全球自动驾驶领域重要投资接连不断,投融资总额已经接近1000亿美元。那么,照此态势发展的自动驾驶将如何影响产业走向呢?在2019世界智能网


在过去三年中,自动驾驶行业受到资本的青睐,全球自动驾驶领域重要投资接连不断,投融资总额已经接近1000亿美元。那么,照此态势发展的自动驾驶将如何影响产业走向呢?

在2019世界智能网联汽车大会期间,非常多的车企高管和来自供应链上下游的精英人士发表了对这一问题的见解。本篇文章,我们换一个视角出发,如果以一个行业观察者的角色定位如何考量这个问题。

未来发展趋势:三个重构

首先,我们先来看看这次参会的赛迪顾问股份有限公司对于产品、行业,以及城市未来的发展趋势。

1、汽车正从独立的机械产品转向联网的软件平台

随着智能网联时代的发展,汽车的软件化进程逐步加快。目前,主流汽车的软件代码行数已经达到1.5亿行,远远超过了微软Windows 10操作系统0.5亿行的代码数量。而且,未来这一数字还将继续增长。

赛迪进一步预测道,从2018年到2020年,,“车”联“网”的渗透率将从70%增加到98%。这意味着,届时每一辆车都将具备车辆网的功能,没有一辆车再是一个个孤岛,它们彼此之间将互联起来。

更为重要的是,未来我们不能单单只将车内的中控屏看作是智能座舱的核心,其实整个车就是一个互联的平台。

2、产业生态掌控权由整车企业转向运营平台

未来,整车+零部件的传统生产模式将被平台+终端的合作模式所取代。赛迪相信,未来将由运营平台也就是出行公司掌控产业生态。其提到了几个平台端的例子,如苹果、谷歌、百度、阿里巴巴以及滴滴。

3、交通出行从独立个体到有机整体

未来,自动驾驶技术与车联网技术将重构交通系统,打造出智能化、自动化、联网化的有机整体,实现交通环境更安全、交通路网更高效、交通系统成本更低廉。

具体而言,未来自动驾驶汽车可减少90%以上的安全事故。在意外突发时,自动驾驶技术也可大幅缩短应对时间。此外,有序自动驾驶还将避免幽灵堵车现象,使交通拥堵现象得到缓解。

值得一提的是,大规模应用自动驾驶和车联网技术的智慧城市能节省30%的出行时间。进一步来说,这也将降低交通管理的运营成本。

自动驾驶将成为出行服务公司实现盈利的“救命稻草”

基于以上的判断,自动驾驶很有可能在2025年实现大规模商用。

我们知道,最近Waymo的一份内部信被曝出,其面向美国亚利桑那州凤凰城地区的“Early Rider”项目打算取消车内安全员设置,这意味着完全无人驾驶的Waymo自动驾驶汽车即将上路。

基于走在行业头部Waymo的大跃进,2025的判断便更有依据可言。当然,真正上路的底气来自于Waymo十年来测试数据量的累计。据了解,Waymo无人驾驶车辆已经累计行驶超过1000万英里,已经具备不小的数据规模。

从目前的发展来看,核心硬件和控制算法随着产业化发展和快速迭代已经发展的相对完善。限制无人驾驶的主要因素就在于测试数据量、政策法规和相关基础设施三方面。你可以看到,各个玩家彼此之间拉开差距的地方就在于测试数据量。

至于政策法规和相关基础设施上,由于相关标准尚未确定,所以导致进展相对缓慢。但值得一提的好消息是,5G技术即将大规模商用,相信其能够进一步推动基础设施的发展。

与此同时,国家和地方也正在逐步开放自动驾驶的道路测试。以北京为例,截止至今年10月份,北京市自动驾驶开放测试道路已经有64条,安全行驶里程超73万公里,同时已经向12家企业76辆车发放自动驾驶道路测试用临时号牌。

不难看出,整个行业良性的发展使得2025年实现大规模商用这个目标有望成为现实。而到了那个时候,大规模的自动驾驶车队将与出行公司形成合力,一改目前出行公司持续亏损的现状。

我们知道,网约车业务是滴滴的主要收入来源,而司机群体数量和服务的稳定性就是这份来源的根本保障。所以,给司机的奖励性补贴和包括人力、线下运营、技术研发在内的支出使得滴滴的运营成本高居不下。

不过,随着自动驾驶技术的成熟以及自动驾驶车队的全面铺开,可以大幅度降低其高运营成本。而且,即使现阶段自动驾驶汽车成本高达20万美金,未来也可通过出行服务运营收入的增加来进行补偿。

小结

赛迪提出的自动驾驶将成为出行服务公司实现盈利的“救命稻草”的看法颇具前瞻性。目前业界基本认同的看法是,自动驾驶技术的实现方式即从根本改变我们的出行。

当出行公司基于自动驾驶技术从中盈利,其也将带动“终端车企”们的发展。


 
关键词: 自动驾驶 无人驾驶


 
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