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德勤周令坤:如何打造面向未来的智能网联汽车

  • 作者:
  • 来源:电车评论网
  • 时间:2020-08-19
  • 浏览:542
 
    2020年8月13日-15日,“2020中国汽车论坛”在上海隆重召开。该论坛是由中国汽车工业协会(CAAM)主办,世界汽车组织(OICA)、世界经济论坛(WEF)唯一支持的行业顶级论坛。本届论坛以“新变局 新挑战 新思路——引领中国汽车新征程”为主题,紧扣时代脉搏, 求索突破之道,紧密围绕“十四五”规划,把控宏观产业形势,解析全球汽车产业发展动态。其中,在8月15日上午举办的“智能网联汽车创新发展与产业生态的升级”分论坛上,德勤汽车行业领导合伙人周令坤发表了主题演讲,以下为演讲实录:
 
 
德勤汽车行业领导合伙人周令坤
    
    周令坤:各位来宾,上午好!
 
    非常荣幸上半场谈了很多从产业、政策、政府引导方面的分析、专业观点,我是从企业角度来说作为汽车产业,如何打造一款面向未来的智能汽车,希望对在座各位有启发。
 
    分三部分给大家汇报一下:
 
    第一,软件定义汽车时代下的智能网联汽车路径和要素是什么。
 
    第二,思考。
 
    第三,简单总结。
 
    在过去十年左右,行业谈“数字化转型”谈了好几年,但这几年汽车行业发生非常多的明显变化,产品本身在数字化。明显的特征是原来由功能定义的产品,逐渐由软件定义,所以软件定义汽车课题在电子电器架构提升之后,尤其是特斯拉开启了业内先河的前提下,对其他企业有明显的标杆效应。
 
    未来谈整车企业软件开发能力不是谈要不要做的问题,而是如何做的问题,如何构建自己的软件实力、软件生态。从产品定义角度来看,未来的车是可拓展、可升级的由软件驱动的电子产品。从传统模式来看,一款车一般是出厂的时候车OTA之后如何定义?今天量产的车在出厂的时候功能一般锁定了,如果想改善性能一般是换车或者改装。现在数字化模式下通过升级软件解锁新车功能,这是趋势。对于汽车软件化、软件定义汽车的趋势是不容置疑的,行代码越来越多,基本上有智能网联汽车、智能汽车是一行以上的代码行。L4和自动驾驶的车辆行代码会超过5亿行,这么高的行代码到底对产业有什么价值?我们有研究和调查,一个行代码大概相当于10块美金价值,所以未来软件不单是赋能于产品性能,更多是对企业带来商业模式的大机会。
 
    在软件定义汽车的大背景下,智能网联汽车到底有什么路径?如何做?总结下来有三个路径在打造企业的智能网联汽车。
 
    路径一:主攻自动驾驶技术产品研发路线,以特斯拉、宝马、奔驰企业为代表。很多精力投在自动驾驶的技术上。
 
    路径二:以网联服务快速加持产品力,和互联网结合和互联网生态,应用最多的是在国内,比如,在上海荣威RX5开创非常成功的先例。
 
    路径三:用户思维主导的智能座舱路线,未来发展方向来看第三个路径是国内造车新势力以及很多现有主流车企主要采取的方向。
 
    这三个路径一个是靠近网联,一个是靠近自动驾驶的方向,未来的房间逐渐会往第三个路径上靠拢,这是我们想谈的智能网联汽车发展路径。
 
    既然未来方向是以智能座舱为更能接受的方向,对于人和车关系的演变也会发生不一样的变化。比如说谈人机交互HMI,过去更多谈车是执行者,我们给车操控指令,车听懂我们的话达到目标。随着智能网联技术越来越多、应用越来越丰富,会变成“熟悉你的人”,通过数据打通后整合场景服务,主动推送。未来车不单是变得聪明,有科技含量,更多会赋予情感的因素。由于数据的支撑,对本人、ID绑定、对车主了解程度更多的时候,往往会主动提出、主动推送出行的体验,服务会找人,而不是说进车之后再寻找功能和服务。
 
    在车辆智能化发展到一定程度后,进车之后会发现另外一个自我。现在谈到数字化孪生、D2T方式,未来进车之后会映射出以后影子,在数字化时代智能座舱会带来非常大的想象空间。在最近量产的车型里部分功能已经有了。
 
    智能网联汽车三要素,怎么做?以智能交互为抓手,同时在智能驾驶、智能服务方面体现产品的差异性。随着科技发展,比如说语音识别、AR/VR技术发展、人脸识别、面部表情捕捉等交互让车更容易懂人的意思,更懂你的指令和需求。车作为机器、电脑了解你的指令后后续会操控车辆,未来在智能座舱域的指令必须要能贯穿到驾驶层面。
 
    考虑到人车生活,智能服务会对出行体验、用车体验带来很大的丰富性,在国内和别的国家相比,我们做的非常靠前。会把人车生活关联起来,也会基于地图LBS的场景主动推送很多服务。
 
    智能交互体现出方面的变化:
 
    (1)多元化。多种交互技术,比如说未来每个人情况不一样,有些人喜欢语音识别,有些人喜欢操控,未来人车交互会是多元化的,多元化会使用大量的科技。
 
    (2)人格。比如说在上海最早投放的蔚来汽车NOMI是拟人化的,中国人更喜欢具像化的互动方式,所以人格化也是交互的方式。
 
    (3)终端可迭代。当然本身要进化,交互方式可进化,通过大数据技术更懂你,要能够终端可迭代。
 
    所谓智能驾驶是在自动驾驶路径里分初级的智能控制,比如说座舱内的控制,像座椅等技术非常普及,基本上是智能车辆具备的功能。还有辅助驾驶,通过L1-L5级别的技术辅助驾驶。智能驾驶要和智能交互贯穿,未来像特斯拉这样的车云架构是大方向,国内还是一步一步往前走,一步到特斯拉CCM结构还是非常难的,涉及到很多技术突破、供应商协同等。当前的量产车绝大部分还是通过ECU的方式来控制不同的车辆控制内容。
 
    大家拥有非常丰富的手机生活非常理解智能服务,未来人找服务的体验会切换到服务找人,后台的云数据更懂车主本人,比如会在实时场景根据车所处的位置、出行的场景主动推送相关的服务。通过Super ID(超级帐号),车和人绑定之后,车更懂用户的偏好(驾驶偏好、生活偏好、用车习惯),这都是数据支撑下主动服务的体现,包括服务体系的搭建、打通互联网生态等。
 
    车企推这么多服务,投资这么多的内容,未来还是要盈利的,如何做好用户运营是未来车企最重要的课题。用户运营要跟客户有很深的互动关系,未来客户愿意付费使用场景。
 
    第二,创新思考。
 
    借助智能手机发展路径,到底每家企业如何往路径上走?参照智能手机发展大概会分三类路径:
 
    途径一:通过功能整合重塑产品形态,特斯拉开创了比较大的领先者角色,不排除像苹果这样的企业也会造出令人耳目一新的产品,类似这样的企业会通过功能整合重新定义。
 
    途径二:深挖核心需求,像华为是把照相做到极致,三星把屏幕做到极致,同样打造自己的核心产品。
 
    途径三:围绕核心产品拓展行业生态,像小米在这方面做的非常好。
 
    未来车企会走三个途径中的其中一个或者略有结合。
 
    大家谈到很多车联网的功能,是不是车联网功能越来越多,叠加功能对消费者是最好的体验?不一定,根据产品大致分四类功能,涉及到用户数据、场景数据、车辆数据,数据贯通后可以总结分四个服务给车主:(1)车辆控制服务;(2)出行服务;(3)人车生活生态服务;(4)车辆售后服务。深挖这些服务内容,会对车企的业务模式创新带来新的收入来源,车企投入这么大一定是希望盈利的,盈利模式在原有的汽车金融、卖车、汽车服务的收入来源吗?不一定,如何创造新的收入来源?在服务方面大有文章可做,也是非常大的潜力。
 
    如何设计功能?一般会遵循一定的规则,从用户视角、企业视角、竞争视角里设计自己的功能组合。要能够深挖用户需求,理解用户的品牌定位、目标客户群体等是不是有粘性的需求被满足。企业视角要能够带来模式创新,带来新的收益机会。对企业来讲一定要考虑到营收和盈利,竞争是看差异化,比如说今天在大马路上谈的车联网功能80%是一样的,另外20%是有点差异性的,如何打造车联网生态或智能网联汽车的差异性也是未来的重要课题。
 
    德勤作为咨询公司,结合行业经验,会帮助车企构建“三维场景树”,比如说三个维度是车辆属性,什么样的车,什么级别的车;出行目的,这款车大致是帮助用户解决什么样的出行不低;人际关系,什么人会坐这样的车。经过三个维度可以定义出来未来车大概会帮助用户解决哪些出行场景,场景不同,所带来的智能网联定义会有所不同,而不是简单地进行叠加及如果简单进行叠加的话,成本很高,另外也不一定会用。像买车的很多功能基本上很少使用,造成很大的浪费。通过“三维场景树”打造出来这款车真正卖给的对象是高频使用的,而非低频使用,性价比更高。
 
    第三,总结。
 
    从需求场景,到功能定义,到用户运营。在三个维度里要有自己的创新布局,智能交互、智能驾驶和智能服务如何打造自己的核心能力,如何构建产品的差异性,这一点对车企来讲是非常重要的。
 
    产品创新,创新不仅是功能叠加和罗列,更多是解决用户的问题,决定用户的出行场景。为了支撑这一点,软件能力和软硬件集成能力对车企来讲是非常非常重要的。企业如何做好运营在用户身上可以持续赚更多的钱,这也是企业要考虑的问题。
 
    刚才我讲的观点在过去两个月发布了两个白皮书,如果大家有兴趣的话可以关注一下。第一个白皮书是《智能网联时代车企如何打赢数字化之役》,主要是从产品发展路线里谈智能网联汽车发展。第二个白皮书是《如何打造面向未来的智能网联汽车》。
 
    大家尽情关注我们在8月下旬发的白皮书,现在还在review当中,《新基建下的自动驾驶单车智能和车路协同之争》。非常感谢各位的时间,谢谢各位的聆听,希望今后有更多的交流机会,谢谢各位!
    
(注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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