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         戈壁创投朱璘:软件定义汽车智能驾驶催生企服

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        戈壁创投朱璘:软件定义汽车智能驾驶催生企服

          当前中国经济进入转型关键期,中国企业固有的发展模式正在发生转变,降本增效正在成为几乎所有企业的共同选择。企业服务也由此成为了中国商业市场上炙手可热的新赛道,国际巨头、科技企业与企服新势力们纷纷瞄准企业市场,力图在这里寻找第二增长曲线。

          而智能汽车作为新一代信息汇总综合系统,是继智能手机后一个非常重要的计算平台,在硬件持续升级过程中不断加入了软件的机会,这也是为什么互联网巨头纷纷入局制造领域的原因。

          戈壁创投管理合伙人朱璘先生在近期举办的“2021企业服务生态峰会”上发表了题为《智能造车催生企业服务新生态》的主题演讲,就企业软件、企业服务在智能造车领域的现状以及未来新机会等问题进行了分享。

          现阶段从消费角度来看,大家对汽车使用和服务的场景产生了更多需求,传感器价格不断往下走,云端算力和终端信息的采集和交互变得更加容易。底层上,车的电子电气架构和软件架构越来越复杂,但是融合的需求越来越高,使得汽车也更像是大家手中的手机,这是很有意思的趋势。

          大家可以看到的是,汽车经过这么长时间的发展,到今时今日在产业里最大价值反而是在往软件和交互的服务方向走。毛利更高和更有价值的环节不是在硬件端,而是向软件端、交互端和应用端发生转移。以前产业链附加值在应用环节是往下的,现在价值链曲线变成了一个微笑曲线,这很有趣。

          在车的发展过程当中,软件的应用不仅停留在和终端消费者如驾驶员和乘客的交互,还包括自动驾驶及ADAS的算法,以及智能驾驶域、智能座舱域和车身控制域等跨域交互。

          这些挑战以前在传统造车行业不太敏感,也并没有很大需求,而现在在大环境里成为一个必须的业务。这不仅是针对消费者,B2B2C,软件面向造车公司会有更多发展机会,面向制造业OEM去产出自己优秀的软件能力,这在现在的造车行业是非常紧缺的。而且整车架构在发生变化,信号芯片不断加入,硬件不断加入,软件的消耗和需求都有不同层面的变化,这会给汽车服务和软件公司带来更多机会。

          汽车端软件开发过程中,无论是底层自下而上进行应用层开发,还是从主机厂及客户的需求侧出发,最终都需要在应用软件层上实现。开发过程中有很多耦合工作,不同层之间会有一个互相交融的一个过程。举最简单的例子,汽车全部电动、自动化以后,大家会担心刹车不灵、自动驾驶安全问题等,这当中就会有很多问题需要解决,显然有一些耦合的工作并没有做的特别好。在这个过程中,在安全环境下实现更多的人车交互,车车交互,甚至是车与环境的交互,人与环境的交互,这当中会需要很多很复杂的软件去做执行。

          开发好的软件,第一步要有中间层提供更好的开发环境,实现每一个环节中的耦合,才能使软件得到更好的开发,像苹果、安卓就给大家提供了非常通畅的开发环境,使优秀的APP开发商提供非常好的产品。在车的环境里面,其实同样存在这样一个机会,无论是to B,还是to C。

          整车软件是多方位、多维度的,不仅是针对C,也可以从B2B2C,卖给汽车OEM,OEM再服务他的客户,作为汽车服务商可以直接向车企做服务,或者是向车企供应商Tier1、Tier2做服务。这里面可以想象的空间非常大,比如智能互联、信息娱乐域的智能座舱。

          智能驾驶的本质还是软件的开发。现在谈的智能驾驶路径有很多种,纯软件芯片是一种,和路面上传感器进行交互,实现智能驾驶是另外一种,这里面有很多云服务。出行服务方面,无人驾驶也会催生新的服务业态。在新能源能源侧也有很多软件的公司的机会——比如软件管理平台、报警平台。尤其EVE概念以后,电动汽车实现无人驾驶,OTA管理可以更加云端化、电子化。

          企业服务软件的机会是贯穿在整个造车、开发、销售以及服务环节里的,它越来越电子化云端化以后,软件云端服务渗透率更高,这也给很多企业服务公司带来的新机会。

          软件一旦渗透达到一定的程度,就会诞生更大机会,就是在数据测。用户资料采集、整车制造、零部件管理、4S店销售、数据加工以及在开车过程当中持续的数据交互会产生新的服务。原来这块数据采集比较割裂,制造端和行驶端需要客户自己上传才能采集到数据。接下来整车架构发生根本变化后,数据的传输和采集会变成一个自动的状态,一旦有了数据,就会有服务,就会有软件更大的机会。

          中国智能汽车保有量达到一定数值,智能汽车OTA渗透达到一定高度,数据的喷薄而出是必然的。

          汽车会成为单一载体消耗芯片最大的一个品类,一辆汽车消耗30几块芯片,这么多芯片会产生更多数据,芯片就是用来处理数据的,在座的如果是做企业服务行业,不妨关注上述一些方向,相信未来都会有很好的发展。返回搜狐,查看更多

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