[智能汽車的場景化應(yīng)用之所以蘊藏著無限的空間，是因為通過用戶ID的建立，汽車與人的需求相結(jié)合，并通過地圖等底層架構(gòu)設(shè)置，與外界的生態(tài)形成動態(tài)匹配，能夠引導(dǎo)車主的消費行為，并通過支付的打通完成商業(yè)閉環(huán)。]

[到2025年，AI將為全球汽車廠商（OEM）帶來每年高達(dá)2150億美元的總收益。]

隨著5G時代的開啟，業(yè)內(nèi)一致認(rèn)為5G＋AI（人工智能）將為汽車行業(yè)帶來巨大的商業(yè)機(jī)會。

麥肯錫咨詢公司在此前發(fā)布的一份報告中表示，到2025年，AI將為全球汽車廠商（OEM）帶來每年高達(dá)2150億美元的總收益。這相當(dāng)于汽車行業(yè)息稅前收益總額的9%，或是理論上過去7年里1.3%的年平均生產(chǎn)力提升值。

要吃到這塊大蛋糕并不容易，在無人駕駛商業(yè)化還遙遙無期，包括像自動泊車這樣眼下最容易實現(xiàn)的技術(shù)，商業(yè)化空間尚十分有限的背景下，AI要如何賦能于汽車，才能從行業(yè)中順利掘金？

押注L3還是L4

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）將對汽車自動駕駛的階段分為4個級別：L4是完全自動化階段，汽車無需人為干預(yù)，可以自行做出決定。L2是特定的輔助駕駛技術(shù)，可以幫助駕駛員更好地駕駛，而L3是有條件自動駕駛。

有部分科技公司將眼光著眼于L3級別自動駕駛的后裝市場。比如創(chuàng)始人團(tuán)隊曾為特斯拉Autopilot團(tuán)隊核心成員的紐勵科技，今年6月份就在上海發(fā)布了基于L3級別的自動駕駛系統(tǒng)解決方案——MAX1.0，這個系統(tǒng)不依賴激光雷達(dá)、高精地圖，就可實現(xiàn)高速代駕、擁堵跟車、自主泊車等功能。此外，搭載這套系統(tǒng)的車有望在2020年實現(xiàn)量產(chǎn)定點，在隨后的兩年內(nèi)開始投產(chǎn)（SOP）。

但更多的公司已經(jīng)不看好L3的技術(shù)和商業(yè)空間。在今年的百度AI開發(fā)者大會上，百度明確表示在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)力，從此前聚焦高速場景致力于自動駕駛輔助系統(tǒng)研發(fā)的L3，轉(zhuǎn)向以自動泊車為商業(yè)落地重心的L4，后者是目前主流車企都在爭奪的自動駕駛?cè)肟谥?。百度副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總經(jīng)理李震宇表示，目前自動駕駛汽車主要是依靠整車生產(chǎn)以后，后期加裝感應(yīng)器等零部件的方式，因為這輛車設(shè)計和生產(chǎn)的時候沒有考慮到這些零部件的加入，所以可能會出現(xiàn)兼容性的問題，并影響穩(wěn)定性能。

不只是百度，包括福特和沃爾沃都明確表示將放棄L3級別自動駕駛，直接進(jìn)入L4級別自動駕駛。福特的顧慮在于L2是特定的輔助駕駛技術(shù)，可以幫助駕駛員更好地駕駛，主要的責(zé)任人是駕駛員。L4則是全自動駕駛汽車，汽車接管所有控制權(quán)，駕駛員不用承擔(dān)責(zé)任。而L3的挑戰(zhàn)在于未能給車輛和駕駛員劃分一個清晰的責(zé)任認(rèn)定：到底是人還是機(jī)器在駕駛。這帶來一定的責(zé)任風(fēng)險的同時，從成本投入和商業(yè)收益來看，也沒有太大的回報空間。

但是，L4級別的無人駕駛何時可以到來？

Waymo公司CEO John Krafcik坦言自動駕駛道路漫長，他認(rèn)為現(xiàn)實中出現(xiàn)了自動駕駛汽車，但它們還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有普及。最主要的原因在于，自動駕駛技術(shù)還沒有達(dá)到在任何天氣和任何條件下都能駕駛的最高等級。

就在近期，一度閃耀硅谷的無人車初創(chuàng)公司Drive.ai宣布被蘋果收購，讓業(yè)界對于無人駕駛的落地效率表示悲觀。而從車企近期發(fā)布的目標(biāo)和愿景來看，越來越多的車企也開始推遲無人駕駛汽車商業(yè)化的實現(xiàn)時間。無人駕駛的量產(chǎn)落地不僅面臨環(huán)境、成本、技術(shù)和法規(guī)問題，還有業(yè)內(nèi)最為關(guān)注的安全和可靠性問題。

地平線創(chuàng)始人余凱在2019斑馬智行探索大會上談到，面向4G、5G的自動駕駛一輛車所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是1000個TB，2000輛的自動駕駛汽車在一天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相當(dāng)于2015年整個人類文明一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。洶涌澎湃的數(shù)據(jù)會通過聯(lián)網(wǎng)的汽車、無數(shù)的智能終端傳到網(wǎng)絡(luò)端，這給邊緣計算的應(yīng)用帶來機(jī)會的同時，也對底層的算力提出了極高的要求，要讓算力支撐上層豐富的人工智能的軟件框架，需要的是整個芯片產(chǎn)業(yè)與時俱進(jìn)的進(jìn)步。雖然人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，但是到今天為止并不是那么盡如人意。

對于自動駕駛來說，下層的計算能力是非常重要的制約因素，整個自動駕駛鏈條也非常的長，目前在算力上還有很多需要解決的問題。在目前自動駕駛的算法模塊里面，定位算法比較成熟，感知也還可以。但在預(yù)測上非常困難，表現(xiàn)于車在自動駕駛的狀態(tài)下對于周圍車的動向和趨勢，很難作出精準(zhǔn)的判斷。

所以從根本上看，目前的自動駕駛在技術(shù)尚未達(dá)到成熟階段，在車路協(xié)同方面也還有很長的路要走，短期內(nèi)主要的商業(yè)應(yīng)用還將會聚焦在輔助駕駛。

AI如何從汽車行業(yè)掘金

在無人駕駛尚未成熟的階段，AI如何從汽車行業(yè)掘金？麥肯錫的報告認(rèn)為，長期來看支持AI功能的汽車和移動出行服務(wù)可以為行業(yè)帶來巨大的價值，但這些功能和服務(wù)在短期內(nèi)行業(yè)層面上創(chuàng)造的價值是有限的。利用現(xiàn)有的技術(shù)，達(dá)成車主和用戶體驗的改善，是眼下AI在汽車行業(yè)最容易實現(xiàn)的商業(yè)化關(guān)鍵點。

余凱在會上表示：“當(dāng)下大規(guī)模的量產(chǎn)可行性，最重要的還是車內(nèi)的人機(jī)交互，另外就是ADAS（高級輔助駕駛系統(tǒng)）?！?

全球范圍內(nèi)，ADAS系統(tǒng)的數(shù)量（例如夜視和盲點檢測）從2014年的9000萬輛增加到2016年的約1.4億輛，僅兩年就上升了50％。到2016年，ADAS總共創(chuàng)造了約150億美元的市場。麥肯錫最近的一項調(diào)查顯示，對于配置不同的ADAS系統(tǒng)，司機(jī)愿意額外花費500～2500美元來購買。機(jī)構(gòu)預(yù)測到2020年ADAS的市場規(guī)?？赡軙_(dá)到千億元，年復(fù)合增長率超出35%。

千億元的空間看起來十分誘人，但基于硬件的市場其實仍然是有天花板和瓶頸的。在斑馬網(wǎng)絡(luò)CEO郝飛看來，面對未來的智能出行市場，事實上車聯(lián)網(wǎng)帶來的智能場景化應(yīng)用隱藏著更為巨大空間的市場。

郝飛談到，這個智能場景化的應(yīng)用空間與此前車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用鼓吹的市場空間有本質(zhì)的區(qū)別，回歸至傳統(tǒng)的車聯(lián)網(wǎng)時代，當(dāng)時更多的口號是要讓車取代手機(jī)，供應(yīng)商們在車機(jī)上鋪設(shè)了大量的功能，比如查股票、訂酒店、聽新聞等?！暗沁@些需求真的那么剛需嗎，不是的，其實用戶最喜歡的高頻應(yīng)用第一是導(dǎo)航、第二是語音、第三是音樂。”郝飛說，“在汽車的出行場景里面其實用戶對這些需求是有限的，原來就能夠用手機(jī)完成得很好的功能為什么一定要在車上完成?！?

他認(rèn)為所謂車載社交，都是偽命題。在單純的車聯(lián)網(wǎng)時代，期望通過一個地圖導(dǎo)航、發(fā)一個語音命令甚至是下載一首音樂就能形成商業(yè)模式跟商業(yè)閉環(huán)，是不現(xiàn)實的。

智能汽車的場景化應(yīng)用之所以蘊藏著無限的空間，是因為通過用戶ID的建立，汽車與人的獨一無二的需求相結(jié)合，并通過地圖等底層的架構(gòu)設(shè)置，與外界的生態(tài)形成動態(tài)的智能匹配，能夠動態(tài)引導(dǎo)車主的消費行為，并通過支付的打通，完成商業(yè)閉環(huán)。

比如斑馬智行目前在上海與中石化進(jìn)行合作，在所有的中石化店都開通了斑馬智行的支付，用戶到達(dá)加油站可以無需下車，便可實現(xiàn)自主加油和支付；隨后又與餓了么合作，推出“智慧點餐”服務(wù)。

在郝飛看來，這是斑馬“情境智能驅(qū)動服務(wù)找人”產(chǎn)品理念的體現(xiàn)，即基于AliOS汽車專屬操作系統(tǒng)，通過個人超級賬號打通互聯(lián)網(wǎng)世界，實現(xiàn)數(shù)字感知、智能交互、生態(tài)融合到個性服務(wù)。他分析，從單純的場景驅(qū)動，加入情緒識別和數(shù)字生態(tài)融合計算，可以對用戶下一步行為進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)判，進(jìn)而讓人車關(guān)系從“助手”向“朋友和家人”演進(jìn)。其賴以實現(xiàn)的條件，就是人、車、出行數(shù)據(jù)的融合以及背后能連接和整合多少生態(tài)服務(wù)的能力。

BAT之間必有一戰(zhàn)

與斑馬背靠的阿里一樣，包括百度和騰訊，都具備人、出行數(shù)據(jù)和生態(tài)服務(wù)的能力。

因此，百度和騰訊也加緊在與整車廠商抱團(tuán)，打造智能汽車生態(tài)圈。百度在AI開發(fā)者大會上宣布，目前Apollo（自主泊車一體解決方案）生態(tài)合作伙伴規(guī)模已達(dá)156家，并提出60余家整車廠以及300余個行業(yè)合作伙伴將進(jìn)行生態(tài)圈的構(gòu)建及合作，通過多模及開放的兩大模式，為車企及消費者提供定制化的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。

阿里基于阿里AliOS打造的斑馬智行，除了在生態(tài)圈上籠絡(luò)了大批同屬于阿里的消費、數(shù)據(jù)、地圖以及支付伙伴之外，還與包括上汽、福特、觀致、雪鐵龍等多家整車企業(yè)建立了合作關(guān)系。擁有海量騰訊用戶的賬號體系、微信與QQ強(qiáng)大連接能力的騰訊也當(dāng)仁不讓，與包括廣汽和東風(fēng)在內(nèi)的車企結(jié)盟，也讓其擁有了龐大的市場客戶。

上述三家公司都在按照自己的需求劃定“朋友圈”，希望打造自己的壁壘。業(yè)內(nèi)甚至認(rèn)為，在爭奪合作伙伴和打造競爭生態(tài)上，三者之間必有一戰(zhàn)。

但所謂的壁壘是技術(shù)能力上具有的差距，而非簡單的封閉生態(tài)的打造。郝飛認(rèn)為，今天很多構(gòu)建在所謂的以超級APP的方式所呈現(xiàn)的開放都是偽開放，其實它是用底層操作系統(tǒng)的開放來混淆自己垂直生態(tài)的、垂直應(yīng)用的封閉。這種垂直生態(tài)的封閉會在一定程度上影響消費者的體驗，因為消費者在使用某款軟件時，關(guān)注的并非是這款軟件的“站隊”，而是體驗的優(yōu)劣。

目前斑馬智行平臺上的生態(tài)合作伙伴，70%來自非阿里系。智慧加油服務(wù)已支持中國石油、殼牌、佰付美、車主邦近3000多家加油站；智慧停車覆蓋210個城市11000多家無感支付停車場；高速云付也已接入135家收費站?！拔覀儠诎司旁路菪既娴拈_放戰(zhàn)略，包括底層技術(shù)、資本等各方面將深度開放。”郝飛透露。

對于BAT來說，誰能更好地從汽車市場掘金，最終決定的要素在于底層的技術(shù)能力、云端一體的生態(tài)服務(wù)能力，以及成本、可靠性和體驗的流暢程度。