新风口来了:2020年中国汽车产业智能+生态分析

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编辑导读:汽车作为现代都市人最常用的交通工具之一,近几年得到飞速发展,汽车产业智能化成为趋势。本文将从五个方面,对汽车产业智能化和生态进行分析,希望对你有帮助。

分析背景:

汽车作为全民出行的重要工具,以及最重量级的工业产品,在国家经济中扮演着重要地位。

而今天智能化已经成为汽车产业重要的变革动力,围绕汽车生产、销售、服务的智能化变革,无论对于车企、消费者、还是城市管理者都迫在眉睫。

智能化能够让车企更高效与柔性地生产汽车产品,并且通过车联网和智能化技术长期为购车者提供服务;对于消费者而言,智能化技术可以大幅提升驾驶和用车体验;对于城市管理者,智能化可以让汽车的通行效率更高,以及碳排放更少,智能化也是国家与地区汽车产业竞争格局重构的一次重大机遇。

分析发现:

汽车智能+核心目的:短期是通过智能化技术改善单一节点的生产或服务能力,但核心是要通过数字化平台、智能技术、管理软件,实现服务中数据不断归集、互通,从挖掘数据中迭代服务与洞察用户需求,最终让数据智能成为业务的核心引擎,更精准长期的为用户提供服务。

汽车智能+变革方向:智能化与数字化技术协同,精准获取经营用户,构建以用户为中心的全新商业模式,从而拉长用户生命周期,创新盈利模式。随着汽车厂商通过多场景数据收集和互通,以及生产端智能化升级改造,在未来用户需求将反向驱动汽车厂商对研发、制造进行优化,最终实现C2M模式。

汽车智能+落地情况:智能+已经率先在零售层面和服务层面取得较多尝试与落地;而生产端国内厂商和领先者特斯拉差距较大,随着国家智能制造战略和商业模式变革驱动,有望在未来几年快速推进。

分析建议:

汽车产业智能化+依然处于早期阶段,但已开始重构汽车产业链、竞争格局和服务模式。汽车的产业链具有复杂冗长和重资产的特性,导致智能化能够解决各节点上的诸多痛点,同时也决定了汽车智能+需要要打“持久战”,参与的企业必须做好持续投入的准备,而且必须大胆投入。

只有赶上智能化浪潮,才能生存和升维。企业应该快速将业务迁移至线上,并且升级线下服务模式,创造全渠道与用户实时互动、服务的机会,在服务中合理收集用户数据,将自身业务构建在以用户为中心,以数据智能为引擎的模式上来。

分析定义:

智能+指的是一种数据驱动业务发展的模式,以AI为核心,数据为原料,通过精细化运营进行产业变革。在中国产业经历的“四化”(信息化、互联网化、数字化和智能化)中,智能+既包括数字化的数据驱动,也包括智能化的AI驱动。

汽车智能+是指借助人工智能、车联网、大数据及半导体等技术,重塑汽车研发生产、销售、服务环节和产品本身,提升汽车智能网联体验,促进消费者体验升级,提升行业效率和变革商业模式。

行业现状:

中国汽车行业已度过高速增长的时代,进入短期波动长期微增长的时代。中国汽车销量在连续增长28年后,在2018年、2019年连续下滑,2019年下滑速度居汽车消费大国第二名,达到-8.2%。

究其原因除了和宏观经济环境有一定关系,根本性的原因离不开共享出行的发展、用车环境的恶化、以及人口变化等结构性因素变化。驱动汽车增长的核心动能发生变化,导致汽车销量出现拐点。

与此同时,汽车行业正孕育着巨大的变革机遇,互联网、智能化等技术推动汽车从生产到服务环节的全链变革,为汽车产业带来新的生机。国家大力推动汽车产业智能化变革,并将此当做换道超车的重大机会。

2017年4月,工信部、发改委、科技部等发布《汽车产业中长期发展规划》,表明要“以智能网联汽车为突破口之一,引领整个产业转型升级”。

2019年12月,工信部发布《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》(征求意见稿)预测,到2025年,智能网联汽车新车销量占比达到30%,高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。与此同时,长安、福田入选国家智能制造示范单位,上汽、长城、北汽各大车企也加速汽车智能化战略。

汽车产业智能+产业链及竞争图谱:

本部分将从汽车智能+的层级、智能化场景、市场主体、数据架构及供应商五个部分分析国内汽车产业智能+的落地方向、产业链、竞争格局及未来趋势。

中国汽车智能+生态图谱:

文末附高清版图谱获取方式

一、汽车智能+的三个层级

单点智能:

目前智能+主要致力于实现产业链某环节服务的智能化,形成更高效、精准的服务能力,并尝试让该服务形成闭环。由于数字化进程未完成、产业协同弱等原因,汽车智能化目前主要为单点智能。例如:生产环节的产品智能化组装,零售环节的智能营销,车内的语音交互。

协同智能:

受制于数据未完全互通和智能技术成熟度,智能化技术在汽车领域还未能较好实现多节点协同服务。随着云端与边缘智能的协同,产业链、用户数据打通,以及智能网联车辆与周边环境和商业体的连接。企业将具备跨越时间全生命周期为用户提供服务的能力,以及更丰富的跨场景服务能力。

预测服务:

基于用户和用车大数据,主动发掘车主和车辆需求,并提供服务。比如根据地域需求数据,提前生产和配给各地域车辆库存;为用户提供个性化服务,提供智能座椅调节,智能推荐周边服务、互联网内容;基于车联网和智能技术,提前挖掘生产设备和车辆故障,实现预测式维修。

二、汽车智能+场景

智能制造:

汽车智能化生产指通过智能化技术重塑汽车生产环节的材料检验、物料管理、零件加工、产品组装、产品校验、产品测试、自动物流、生产管理等环节。生产线的智能化水平是保障产品交付销量和产品快速迭代的基石。短期,智能化生产能够较大的优化汽车产品生产效率、成本和品质;中期可以支持更丰富的产品上市,以及轻度的定制;远期将支持柔性化生产,通过C2M模式为用户定制汽车,完成用户需求归集、预测式生产和物流,以此大幅减少车辆库存。

在智能制造的落地方面,如特斯拉在美国和上海的工厂,生产线几乎都由工业机器人完成智能制造。并且因为疫情影响了工厂复工,特斯拉在美国的工厂安装更多的生产机器人。中国的新造车势力威马、小鹏也致力于通过打造新型的自动化生产线,提升生产效率和支撑未来产品定制化基础。再比如在厂区自动物流方面,2019年11月,驭势科技联合上汽通用五菱,建成国内首条厂区无人驾驶物流线路,实际作业过程中无需配置驾驶员和安全员,减少了运输中的人员投入成本。

智能零售:

汽车智能零售是通过智能化技术赋能线上和线下两条销售路径,实现全链路业务和数据的互通,用户从营销、购车、用车全生命周期的精准识别与智能运营,通过与购车者保持数字化连接在长期运营中创造盈利机会。

精准营销:

汽车品牌营销的主战场过往是线下广告,随着用户触媒习惯向线上迁移,以及线下广告的数字化,汽车品牌和经销商能够比过往实现更精准的营销。因为移动互联网和智能技术赋能,每次营销的触达、点击扫码、关注都会被捕获并且收集。营销不仅能直接转化留资,数字化方式还可以定量分析线上线下各种多媒体广告,匹配最优营销组合方案,并且通过消费者分群和用户画像,实现分群推送或千人千面的广告分发。

智能化技术可以实现平台筛选、人群细分、标签优选,定向推广、效果评估,保证筛选渠道与目标用户相关度更高,针对不容人群做定向的推广,并且可以通过线上回收用户留资,查看营销效果,进行营销效果归因,实现动态调整。

渠道升级与融合:

首先,对于线上渠道,借助AI技术可以更好的实现O2O、VR看车、用户资产评估、智能运营。其次,对于线下渠道,机器视觉技术能够捕捉、记录、识别顾客的身份与到访次数等行为,也能够统计店内流量变化和顾客分布,以及通过知识图谱赋能店内多媒体大屏、导购机器人或售车经理,同时可以通过人脸识别对店内人员售车过程进行全程管理。

另外,通过线上线下协同,加速购车转换。通过线上渠道的普世化让消费者认知了解车辆,并借助LBS门店、试乘试驾将顾客引入线下,借助店内更优的智能化体验实现转化,或者回到线上选配订购。过程中基于AI驱动的用户资产评估和灵活售车方式高效为顾客制定定制化购车,降低购车门槛。

如2019年人工智厂商云从科技基于人脸识别打造了一套汽车智能零售解决方案,以人脸为线索,串起线上和线下的数据。

从顾客进店开始,记录顾客逛店全流程和店内人流分析,结合第三方大数据,计算顾客成交意向;整合线下广告投放资源,为4S店提供精准广告或效果广告投放渠道;并且可以对店内人员的服务进行管理。腾讯旗下车讯达,通过汇聚公域流量与车企自有的私域流量,构建了多向引流、提速转化、社交裂变、数据沉淀的新型购车流程。

用户运营:

智能技术还能够通过追踪和实时服务用户,长期运营已购车的车主。在传统的售车模式下,主机厂和经销商售出车辆之后,就无法获知用户的消费习惯和行为。而基于车联网、用车APP和云端数据互通,“车主”成为“用户”渐成现实。如智能客户能够7*24小时实时响应用户需;AI模型结合车辆监测数据和用户数据,为用户主动推荐车辆回收方案,增加用户车辆换购机会,并且为用户推荐用车环节的车后服务。

另外,随着汽车厂商通过车载大屏、手机或者车辆上传数据多场景数据收集和互通,以此更及时迭代产品,在未来实现用户需求反向驱动汽车厂商对研发、制造进行优化调整。

智能服务:

智能服务是结合AI和车联网技术,让车辆实现为用户智能服务的能力。升级包含汽车从硬件(芯片、传感器)、软件(操作系统、软件)、交互等一系列架构,让汽车具备智能驾驶和智能服务的能力,升级为一个可迭代的智能产品,能够实时主动服务用户。

智能驾驶:

借助车身上配备的传感器、车联网技术、高精度地图,以及自动驾驶算法和控制元件,让车辆具备在某些场景自主驾驶能力或者完全自动驾驶能力。目前,特斯拉、小鹏、荣威等量产车型已经开始配备界于L2—L3级别的自动驾驶能力,而Waymo、百度阿波罗、Auto X、滴滴出行等多家无人驾驶公司已于2018年开始尝试无人驾驶载人测试。

智能交互:

语音交互,借助AI技术语音操控导航,检查胎压、油位、电量,获取互联网内容,并且实现空调、车窗等操作。语音隔空操作能够提升操控效率,能够大幅提升驾驶安全性,司机能够专心看路开车,避免因为实际做其他操作动作而出现分心。目前有相当比例的交通事故和用户低头看手机有关,央视的一项调研数据显示开车看手机发生事故概率是普通驾驶的23倍。

2014年,特斯拉就与百度合作,让语音控制使用在汽车之上。而2018年之后, 宝马、蔚来、理想、小鹏越来越多汽车品牌开始采用智能智能语音助理。另外,科大讯飞等推出后装硬件,让汽车获取到语音交互的能力。

注意力辅助系统(疲劳监测系统):

通过前装或后装方式让汽车具备机器视觉能力,通过监测车辆方向盘、车道偏离情况,司机的眼睛、心率等多种方式,判断司机驾驶状态和驾驶行为,进而及时发出驾驶提醒或安全提示,减少司机疲劳驾驶和不安全操作。疲劳监测系统由于成本和成熟度问题目前还未在前装中大量展开,但在在长途货运车辆、公交车等中已经有较为广泛的安装。

智能车服:

基于车辆端和服务端的数字化与智能化升级,让车主获得智能加油充电、智能维保、智能洗车、智能停车、UBI车险,让用户在车辆使用过程中更高效、省心。服务方的生产效率更高,服务资源得到最大化利用,智能化能够从用户获取、服务效率、用户运营等多维度赋能汽车后市场服务。目前智能加油充电、智能维保、智能洗车已经局部得到落地,如阿里的斑马智慧加油已覆盖全国3000多家加油站,ETCP智能停车平台已经服务超过3300万车主。随着人工智能与车联网的发展,基于使用量计费的UBI保险开始被越来越多公司尝试,目前车厂、出行公司、创业公司、保险公司几路势力都在加大尝试,UBI保险以使用量和使用习惯等评估保险额度,将创造一种更公平与精准的保险服务模式,有望颠覆当下按年计费的保险模式。目前美国已经出现Root Insurance这样的UBI车险独角兽,2019年上半年营业额达到2018年同期的12倍。

跨场协同:

通过和智能手机、智能家居协同,在车外实现远程控制车辆硬件、无缝进车,在车内控制家中智能硬件,让用户通过智能产品之间的协同,实现生活场景的无缝切换。目前奔驰、蔚来、小鹏等品牌的一些车型,可以通过车载终端或语音助理,与家中的智能家电形成协同,如在车内操控打开家中的扫地机器人,预定家中电饭煲煮饭时间等。

车载服务:

基于车联网和智能技术,以车载系统与语音助理为入口,为用户提供互联网内容、周边服务推荐。

2019年,腾讯推出车载版微信,目前长安、广汽、长城等品牌车辆上上线。2019 年 7 月,快手与斑马合作,在斑马智行 3.0 系统中接入了快手短视频功能,并装进了上汽荣威RX5 MAX的智慧出行娱乐系统中。2020年1季度,特斯拉通过OTA推送给车主本地化游戏和视频网站,还计划增加空气质量显示和天气预报等新功能。特斯拉CEO马斯克称将向第三方应用开放平台,仿效苹果的应用商店模式。

目前,苹果收入超过20%来自于应用商店。据易观分析统计,车载应用数量少于200款,但随着5G的铺设,和越来越多车企和互联网公司的努力,车载应用有望在2023年左右开始爆发。

快递到车:

“快递到车”是让快递员配送快递到车辆后备箱,过程中平台或消费者授予临时权限打开后后备箱。这种配送方式既能够保证快递件第一时间被签收,而且能够最大程度降低快递件丢失的情况,同时还免去了收快递的各种繁琐。

从2012年开始,就有创业公司尝试该服务,随后奔驰、沃尔沃、亚马逊都进入了这一服务。到2018年,该服务开始加速发展,国内汽车品牌也开始落地快递到车服务,蔚来ES8上线京东物流“快递到车”服务功能,中国邮政速递物流与上汽集团合作实现“快递到车”服务项目的落地。

三、汽车智能+主体

汽车智能+的主体可划分为整车厂、渠道方、后市场方。整车厂主要是指生产、经营汽车品牌的企业;渠道方主要是销售汽车的线上线下通路;后市场主要是指服务用户用车过程中的各类需求。

整车厂主要分为传统车企和新造车势力。新造车势力的智能化探索整体优于传统车企,整体对比特斯拉、丰田等国外的领先汽车,中国车企的智能化水平相对比较落后,但中国车厂也正在做出积极的尝试,将智能化生产设备、管理软件、管理理念用于生产之中。如驭势科技和上汽合作,将无人驾驶用于厂区物流之中,是该领域的全球典范。

渠道方分为传统汽车经销商、汽车新零售平台、主机厂直销渠道、二手车渠道。参与汽车销售的主体借助数字化手段从空间和时间上不断拓宽与用户接触的能力,基于用户数据实现更精准的用户挖掘、转化、换购等。线下店面将基于机器视觉、服务机器人正在尝试全面升级,而线上渠道也借助直播、VR看车、预售等方式扮演越来越重要的角色。

后市场分为能源补给、停车洗车、维修保养、保险、互联网内容等参与主体。各类参与者都借助数字化、智能化手段升级服务能力和效率,并搭建线上平台,通过围绕用户需求逐步尝试打通后市场的服务链路。

四、汽车智能+数据架构

汽车智能+的数据架构主要分为供给和仓储、产品生产、产品零售、用户和产品运营,基于智能化技术优化或升级传统软硬件能力,让每一个生产与服务环节的数据都可以被采集。

尤其对于用户用车过程中驾驶者和车辆数据的跟踪,将是改写未来汽车产业竞争格局的重要生产资料。不断回流的数据,能够让后市场方提供更敏捷的服务响应;让渠道方更准确的掌握用车者的行为习惯和车辆使用情况,为其制定更精准的换购方案;让生产方可以基于用户建议与数据优化产品,最终实现C2M生产模式;让供应商和仓储物流通过用户需求改进零部件,实现预测生产。

最终车企需要搭建“数据中台”,实现各业务系统、数字触点上的数据的归集打通,通过智能分析更好迭代产品和运营用户。

五、汽车智能+供应商

汽车智能化+供应商,主要由智能+服务方案供应商、智能+支撑技术供应商、智能+基础技术供应商三层构成。

智能+服务方案供应商包含智能生产方案、智能零售方案、智能服务方案,智能化生产有生产机器人、ERP供应商等,智能零售有线上线下营销渠道、新零售解决方案等,智能服务有智能驾驶系统,保障智能服务的智能座舱方案、智能运营、智能分析等的供应商。智能+支撑技术供应商包含摄像头、雷达、高精度地图、车联网等支撑服务方案的技术供应方,以及洞察市场与运营用户的智能分析与运营方;智能+技术基础供应商主要包含AI技术和云服务商。

汽车产业智能化展望:

从目前看,智能+已经率先在零售层面和服务层面取得较多尝试与落地,而在生产端随着国家智能制造战略和商业模式变革的需求也正在稳步推进。因为汽车的产业链非常复杂、冗长和重资产,这就导致智能化能够解决各节点上的诸多痛点,但也决定了汽车智能+将要打“持久战”,参与的汽车必须做好持续投入的准备,而且必须大胆且精准的投入,只有赶上智能化的浪潮的企业,才能在未来生存和升维。

分析认为,随着智能化的推进,汽车产品和汽车产业商业模式也将发生颠覆性变革,主要变现在以下三点。

第一,汽车成为可进化的智能产品,由软件定义。在智能化和车联网的共同推进下,汽车由出行工具升为智能空间,车辆的驾驶能力和服务能力,都可以通过OTA升级。从而让产品保持最新状态,并且让企业与用户产生直接与实时连接,平台化服务将会改写用户用车中的服务模式。

第二,服务渠道被压缩,中间环节被削弱。因为线上线下销售渠道的进化,以及汽车自身的联网,汽车销售和车后服务的环节都将变得更为精简。在销售环节,车企参与直销,将和曾经的下线经销商形成竞争。车后服务,也因为智能网联技术,能够引导用户实现维修保养或者提前发现故障,而掌握车联网的参与者将成为重要的平台化竞争者。

第三,汽车服务的概念和市场规模将被大幅拓宽。汽车升级为智能空间的同时,车内的内容和所连接的周边服务将是一片巨大的蓝海市场。后市场服务将由以“车”位中心,升级为“人”、“车”为双中心提供服务,服务市场的规模必然大幅增长。目前,这一趋势也在特斯拉的营收变化中有所反映,特斯拉的服务业务占比从2018Q3到2019Q3实现了翻倍。

 

作者:易观分析,微信公众号:yiguanguoji

本文由 @易观分析 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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