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分析软件吞噬世界:特斯拉与破坏性创新

时间:2018-09-29 07:14:39  来源:本站  作者:
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  2006 年时,曾有记者询问 Palm 公司 CEO Ed Colligan 有关苹果手机的传闻,这位智能机老江湖自信满满的回应称,为了做好一台手机,我们都曲折探索了很多年,搞 PC 的那帮人想进来就坐收渔利,恐怕没那么容易。

  第一次见到初代 iPhone 时,诺基亚的人也是这样想的,他们不觉得这是一台好手机,自己根本不用凑这个热闹。连 3G 都没有,拍照又这么差。这就是诺基亚对这款划时代产品的评价。

  如果将时空转换到汽车行业,特斯拉站的就是当年苹果的位置。你瞧瞧这装配和钣金,这中控台面板中间的缝隙。传统汽车巨头们也曾发出过这样的感叹。显然,诺基亚当年犯下了大错。

  近些年来,Disruption(破坏性)一词成了科技媒体口中的流行词,它指的是一种能改变某行业竞争基础的新概念。最初,无论是新事物本身,还是手握新事物的公司在现有价值体系下都是不及格的,它们甚至会被同行嘲笑。

  有些技术虽然触动了竞争的根基,但力道却不够,如果这一新事物还容易学习和吸收,恐怕破坏力就微不足道了。Clay Christensen 将其称为持续性创新,它与破坏性创新并非一个概念。

  引申开来,任何新技术可能都会对价值链的某个环节产生破坏。iPhone 虽然颠覆了手机行业,但却没能分走无线网络运营商的蛋糕。运营商们还是用着相同的商业模式,而它们的用户与 2006 年的其实并没有什么区别。网络订票并没有毁掉航空运输业,它只是扼杀了旅行社的生意。因此,对航空运输业来说,网络订票是持续性创新,而对旅行社来说它就是破坏性创新。

  苹果虽然借助 iPhone 赢得了一个时代,但别忘了,苹果也是丢掉了 PC 市场的 PC 先驱。更有趣的是,PC 市场的最大获利者并非 PC 公司,它们反而在低利润竞争中被拖入泥潭,而微软和英特尔这两家在价值链上有自己独特的位置的公司凭借 CPU 和操作系统(外加生产力软件)占尽了赢家通吃的福利。

  首先,不可否认的是,特斯拉必须和行内的老大哥们学经验,比如如何保质保量的生产汽车,怎样不把手里的现金花光,怎样避免在帐篷里生产汽车等。不过,解决生产地狱问题只是个入门标准,它根本称不上是胜利。如果特斯拉就这么点能耐,它就只能成为一家普通的公司,颠覆整个汽车行业完全没戏。

  许多业内人士可能会说,特斯拉在电池和电动机领域有多年的领先优势。不过,锂电池和电动机并非什么天外来客,特斯拉手上也没有大量独占 IP。至于网络效应或赢家通吃效应,特斯拉也沾不到光。

  当然,这并不意味着电动车的技术会进入平台期,但这个行业大概率会像现在的智能手机或 PC 行业一样,只要买零部件拼起来就能造电动车,而真正的技术竞争会转移到电子元器件行业,它们为了争抢客户会卯足了劲研发。

  举例来说,索尼的图像传感器是智能手机行业一霸,但索尼自己的智能手机部门却没沾上什么光。反观苹果,它只是独立研发设计几个关键零部件就成为了世界上最赚钱的智能手机公司,而供应链上 200 多家供应商(包括索尼)都得乖乖给苹果供应产品。因此,业内人士心里很清楚到底谁能生产最棒的功率放大器或 GPU,但普通消费者却对其一无所知。

  苹果是第一个将这种屏幕发扬光大的公司,同时也是将这项技术运用得最棒的公司。多点触控屏彻底改变了手机制造的方式,最终成为各家厂商的标配。虽然市场上的产品有好有坏,但谁都能轻易买到,因此多点触控屏早已不是厂商的卖点。

  毫无疑问,电动机正在冲击内燃机及其附属产品的统治地位。毕竟电动车不是传统车型安装一个电动机,把油箱换成电池组那么简单。厂商需要移除整个动力系统,随后将其换成移动性和易碎性都降低了 5-10 倍的零部件。

  首先,电动车的动力系统零部件并不容易整合,而且技术水平会限制整个系统的能效。在这方面,特斯拉现在确实有很大的领先优势,但这一优势在未来五年内能否继续保持不好说,而且它到底能给特斯拉带来什么竞争优势谁也不敢下定论。

  除此之外,这些零部件都有各自的软件(数百万行的代码),但在硅谷眼中,这只能算固件或设备驱动程序(还有一点标准与硅谷不同,这些系统必须稳定工作 10 年或 15 万英里)。

  不过,问题依旧存在,那就是这样的改变对汽车和汽车零部件会产生截然不同的效果吗?PC 和笔记本市场也曾面临这样的状况。就拿苹果来说,它对自己使用的零部件非常严格,并能在有限的空间里塞下各种最优解决方案,这也是 MacBook 多年畅销的原因。

  在前面的部分,我们一直说的是电动车动力系统,而它杀掉的并非汽车厂商,而是老旧的供应链。不过,特斯拉的优势可不止是动力系统,他的车辆内部甚至销售网络都是那么与众不同。

  一方面,Model 3 的新型内饰设计可以省下大量成本(不用装各种细碎的零配件)。同时,这也是特斯拉设计师摆脱传统思维的明证。在他们眼里,汽车就不该是从前那样,传统车辆上的 UI 就像 2006 年的功能机,而他们做的是 iPhone。

  当然,我也不敢肯定特斯拉的这些经验是否具有决定性。有些人将特斯拉的直营店比作 Apple Store 或苹果的激活机制,它们很美好,也是产品卖点,三星始终都学不会。不过,如果没了这些创新,难道 iPhone 就卖不出去了?

  如果这些功能是特斯拉和宝马或奔驰同级别车型仅有的差别,而这些品牌在动力系统和加速等方面都无甚差别的话,你还会坚定的选择特斯拉吗?如果宝马也给旗下车型增加整车 OTA 等功能,特斯拉的股价会崩掉吗?可能会,也可能不会。

  以上这些努力的终极目标都是自动驾驶。电动化确实令人期待,但未来这项技术肯定是大路货,特斯拉电动车多出来的那些优势并不具有决定性,而自动驾驶则会深刻的改变我们的世界,从根本上来看它才是真正的新技术,绝对的奇货可居。

  在这场竞争中,特斯拉认为自己的优势所在是能通过售出的电动车采集数据,从而获得关键的竞争优势。眼下,自动驾驶热潮的兴起必须感谢过去 5 年里机器学习技术的,而它要提取各种典型范式,就必须掌握海量数据。那么,这个海量要如何定义?

  在这样的背景下,特斯拉选择尽可能多的往现售车辆中安装各种传感器,随后通过传感器采集数据。它们能先一步吃螃蟹是因为特斯拉的电动车已经是搭建在软件平台上的新世代车辆,而传统 汽车厂商可没这个能耐。

  随着自动驾驶能力的不断进步,特斯拉可以通过 OTA 让旗下车辆同时飞升。由于特斯拉已经有数十万辆车在路上奔跑,因此它们能获得一种自我强化式的赢者通吃效应:更多的数据带来更强大的自动驾驶能力,推动车型销量大幅攀升,继而积累更多经验和数据,形成超级良性循环。

  先来说说视觉的问题。特斯拉不走寻常路就在于,它虽然用上了大量传感器,但 Musk 一直拒绝激光雷达,因此特斯拉的电动车只能靠摄像头来采集 360 度视角,而雷达则只能提供前视探测。这就意味着特斯拉的 3D 建模只依赖视觉这一个途径。

  其实 Musk 的想法很容易猜透,他一直对激光雷达说不还是因为这种传感器太贵了,动不动就要数千甚至数万美元。如果是测试车队,这点钱确实不算什么,但想卖车,这样的高昂成本谁也负担不起(激光雷达可能比 Model 3 都贵)。

  因此,特斯拉决定押宝视觉技术,它要在其他传感器商品化之前解决视觉技术的问题。能用上新传感器后,再乘顺风车迎头赶上。不过,Musk 的赌注风险可不小,也许十年之内 Waymo 就能拿出全自动驾驶解决方案,并将激光雷达售价拉到一两千美元,可能那时特斯拉还没把视觉技术完全吃透。

  对机器学习项目来说,这已经成了困扰所有人的通病。数据确实可以不断增加,但什么时候会出现收益递减呢?或者说,自动驾驶是否有天花板?在商业化落地前,你又需要多少车来做测试?此外,机器学习也在快速变化,谁也不敢说未来数据需求量不会大幅降低。

  因此,即使特斯拉能解决视觉和其他自动驾驶问题,将数据和车队管理的无人能及,但 Waymo 也有希望解决所有问题并且进入汽车销售市场。也许当自动驾驶开始进入主流时,已经有 5 到 10 家公司做好准备,到时恐怕自动驾驶就像现在的 ABS 那么普及流行。

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