一车难求！疫情催火的无人车市场还有哪些机会？

来源：＠首席数智官（ID：shouxishuzhiguan）

hello 大家好，我们是首席数智官，研究产业数字化已经10年。

在长期的工作中，我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

为此，我们走访了大量知名企业，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习，看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。

我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

关注我，每天给你讲一个商业案例。

今天我们要给你讲的是：严峻的疫情催火的无人车生意。

无论公园里的无人驾驶巴士，还是园区中的无人配送车，自动驾驶技术已经逐渐贯穿人类生活的方方面面。

已经逐渐成熟的自动驾驶技术陆续在机场、干线物流、港口、矿山等商业场景中被广泛应用，帮助企业填补疫情等突发情况下的人力短缺、效率低下等难题。

随着自动驾驶的商业化走向“春天”，自动驾驶的商业化战争号角吹响。

新的军备竞赛下，自动驾驶厂商商业化落地究竟还存在哪些瓶颈？

自动驾驶解决方案还需要多久才能完全成熟？

巨头争相进场，初创团队如何打造差异化？

前不久，驭势科技副总裁关健为我们进一步解析了自动驾驶商业化提速，实体经济迎来的新机遇。

驭势科技成立于2016年，在行业里率先提出“全场景”自动驾驶战略；

拓展了无人物流、无人公交、乘用车自动驾驶以及UiBox无人城市服务四条产品线。

截至今年3月，驭势科技“真无人”自动驾驶商业运营里程已正式突破140万公里。

客户方面，驭势科技已携手巴斯夫、徐福记、长城蚂蚁物流、乌鲁木齐国际机场等合作伙伴，落地无人驾驶技术的商业化应用。

01 自动驾驶爆发三要素：算力、生产力、核心零部件

自动驾驶是人类的科技能力工程能力达到了一定的程度后，自然而然的产物。

自动驾驶的遍地开花，背后包含了算法、算力、汽车产业、传感器产业综合能力的提升。

算法算力上，机器学习算法在逐渐走向成熟，但人工智能之所以没有出现突破，是因为算力不够，彼时的算力无法支撑人工智能的需求。

随着摩尔定律发展至今，芯片算力的提升使得自动驾驶成为可能。

汽车产业上，10年前汽车工业生产力是有限的，去做自动驾驶车辆往往需要付出巨大的代价；

现在你想拿到一款先锋车，有大量的供应商可以满足你的需求，生产力大大提升，产业链也走向成熟。

传感器上，2017年激光雷达一度比一辆车的成本还贵，这种情况下，要实现自动驾驶代价太大了。

发展到今天，激光雷达已经不再是阻碍自动驾驶实现的门槛。

谈到自动驾驶，往往会将中国技术与海外技术放在一起进行比较。那么是否存在差距？

从算法角度看，差距甚小。

目前我们看到的RoboTaxi 还并不是真无人的环境下，大多都需要配置安全员用于随时接管车辆。

截至今年3月，驭势科技“真无人”自动驾驶商业运营里程已正式突破140万公里，成为了全球率先创造该里程碑的自动驾驶企业。

从具体品类的角度，商用车方面，驭势科技目前在物流、巡逻车、小巴、中巴、配送车等品类中，拿下了大量海外订单。

在这些领域中遇到的竞品大多是来自于国内，海外的竞品偏少。

其实在商用领域无人驾驶还有大量的场景没人做。

客户的需求得不到解决，属于是只要做了就能吃到蛋糕，并且竞争压力也不强。

但乘用车方面领域，海外的特斯拉的确走得很靠前。