- 特斯拉到底颠覆了什么?
- 来源:机器之能
撰文 | Benedict Evans编辑 | 微胖
「我们在这里学习和奋斗了几年,想要弄出一款像样的手机。PC的人是不会把这事搞清楚的。他们不会就这么走进来的。」——Ed Colligan, Palm的首席执行官,2006年,关于苹果手机的谣言。「他们嘲笑哥伦布,嘲笑莱特兄弟。但他们也嘲笑小丑博佐。」——卡尔·萨根
当诺基亚的人看到第一代iPhone时,他们看到的是一款不太出色的手机,不过有一些很酷的功能,而且产量只是当时诺基亚销量的一小部分。「没有3G,看看摄像头就知道了!」他们耸耸肩。当许多汽车公司的人看到特斯拉时,他们看到的是一辆不怎么出色的车,但也有一些很酷的功能,产量只是传统汽车销量的一小部分。「看看这做工,墙板的缝隙,还有这帐篷!」 诺基亚的人大错特错。汽车人也错了吗?我们听说特斯拉是「新iPhone」——这意味着什么? 一定程度上,这是关于特斯拉的问题,但更有趣的是,它可以让我们思考,当「软件吞噬世界」时,以及当科技进入新行业的时候,会发生什么。我们如何看待事物是否具有破坏性?如果是的话,被颠覆的是谁?这种颠覆是否意味着一家公司在新世界中获胜?获胜的会是哪一个?首先,「颠覆」是指一个新概念改变了一个行业的竞争基础。一开始,无论是新事物本身,还是带来新事物的公司(或,两者兼而有之),往往都不擅长现有企业所看重的东西,并被嘲笑,但他们后来学会了这些东西。相反地,业内人士要么认为新事物毫无意义,要么认为他们很容易就能添加它(或者,两者兼而有之),但他们错了。苹果带来了软件并学会了使用手机,而诺基亚拥有很棒的手机却无法学习软件。然而,并不是每一项新技术或新想法都具有破坏性。有些东西并不足以改变竞争的基础,有些东西的在位者可以学习和吸收新的概念(这并不是完全一样的东西)。克里斯滕森称之为「持续创新」,而不是「破坏性创新」。推而言之,任何一项新技术都可能对价值链某个部分的某个人造成破坏。iPhone颠覆了手机业务,但并未彻底颠覆移动网络运营商,尽管很多人相信它会。(尽管这一切都改变了,但同样的公司仍然拥有和2006年一样的商业模式和同样的客户。)网上订票并没有给航空公司带来多大的影响,但却给旅行社带来了巨大的冲击。在线预订(出于讨论的目的)是航空公司的持续创新和旅行社的颠覆性创新。与此同时,最先为市场带来破坏的人可能并不是最终从中受益的人,实际上,从破坏中胜出的人可能实际上在做一些不同的事情——他们可能位于价值链的另一部分。 苹果开创了个人电脑的先河,但却失去了个人电脑市场,而最大的赢家甚至不是其他个人电脑制造商:相反,大部分利润都流向了微软和英特尔。个人电脑本身成为了一种利润微薄的商品,竞争激烈,但个人电脑的cpu和操作系统(以及生产软件)最终产生了强大的「赢者通吃」效应。「第一」并不等于拥有可持续的竞争优势。 因此,我们在研究特斯拉时有四件事需要考虑:首先,它必须学会「旧」的东西——它必须学会如何以现有汽车行业认为理所当然的效率和质量大规模生产汽车,而且最好在此过程中不会耗尽现金。但是,解决「生产地狱」只是进入的一个条件,而不是胜利。如果它只能做到这一点,那它就只是另一家汽车公司,而这并不是让任何人兴奋的事情。重要的是车是什么。其次,特斯拉还必须做一些现有汽车制造商很难学会的新东西。这与原始设备制造商目前的供应商要努力学习的事情并不完全相同——原始设备制造商购买新产品容易吗?第三,这些颠覆性的东西必须具有根本性的重要性——它们必须足以改变竞争的基础,改变汽车和汽车公司的本质,这样才能在它们无法被复制的情况下发挥作用。第四,除了所有这些之外,还需要有一些根本的竞争优势,不仅要强于现有的汽车行业,还要强于其他新进入者。苹果做了诺基亚做不到的事情,但它也做了谷歌做不到的事情。现在,我们来谈谈汽车上发生了什么。这很复杂,因为同时有几个不同的变化在发生。
电池和电机特斯拉促使人们认识到,锂电池可以让我们制造出和内燃机车一样好的电动汽车,而且,如果我们能让电池体积足够大,这些汽车最终会和内燃机车一样便宜。下面的图表显示,电池成本要达到100块,才能与汽油在成本上竞争——我们已经快到了。
软件、模块化与集成如果部件是一种商品,那么,集成这些部件可能就不是(商品)——至少,不一定是。首先,集成电气传动系统部件,很重要。做得更好可以让你获得更高的效率。这也是今天的特斯拉在工程方面领先领域之一。不过,目前尚不清楚的是,这种领先优势在(比如说)五年后会有多大,以及它能带来什么样的竞争优势。如果特斯拉在特定价格下的续航里程上有10%或20%的优势,这对一辆旅行车来说很重要,但是,对于一辆每天行驶10英里、每晚停在带充电点车库的小型货车来说,这也很重要吗? 10年后,与人们买车时会考虑的其他因素相比,这将是多大的竞争优势?是边际优势?竞争优势?或者只是一个与其他功能相比较的复选框? 我们将会看到。相比动力传动系统,集成工作要广泛得多。有一个汽车行业的老笑话,你可以在仪表板上看到汽车公司组织结构图,方向盘组讨厌变速杆组。现代汽车有几十个不同的电气和电子系统,这些系统大多是独立的。ABS(制动防抱死系统)与盲点检测无关。所有这些系统都是由OEM不同团队从不同供应商那里购买的,唯一的集成点是仪表板上的开关。这些组件中的每一个都有汽车行业所谓的「软件」(「数百万行代码!」),但这实际上是硅谷所谓的固件,或者最多是设备驱动程序(当然,与硅谷不同的是,这些系统预计也可以使用10年和15万英里)。其中大部分可能会改变。我们将从拥有简单软件的复杂汽车到拥有复杂软件的简单汽车。不再需要许多独立的嵌入式系统来做一件事情,而是要在一个中央控制板上通过软件控制廉价的笨拙的传感器和执行器,它们运行某种操作系统,并具有许多不同的线程(有几种选择)。这部分是由电力驱动的,但对于汽车自主性来说,至关重要。 显然,对那些生产这些单独系统的供应商来说,这些构成了挑战,而且有很多原因可以解释为什么现有的汽车公司很难适应这一点。这也是完全的非技术企业往往认为会容易(「我们会雇佣一些开发商!」),而使陷入可怕的困境,他们可能不得不经历一个周期的学习,他们不做好自己在购买前最好从它的人。 也就是说,这看起来更像是破坏,而不像电力那样。特斯拉当然已经在这里了,这就是为什么它可以空中解决Model3中的制动问题的原因——需要更改的代码不在制动器中。
颠覆性体验?打开汽车时,你就能明显地感觉到问题的答案了。这也引领我们去了解特斯拉其他一些更好的地方。到目前为止,我们一直在谈论电力传动系统本身——「滑板(skateboard)」。这似乎更有可能扰乱OEM的供应链,而不是OEM本身。然而,特斯拉还有另一个完全不同的方面,无论是在车内还是在经销商体验方面。我们怎么看待这些呢?
自主性(autonomy)最终,前面的讨论将我们带向了自主性。 电动汽车很有吸引力,但可能会成为一种商品,而特斯拉在电动汽车之上的改进可能不是商品,但不一定是决定性的。相反地,自主性正以一种深刻的方式改变着世界,它是一种全新技术,看起来一点也不像商品。特斯拉也多少在这么做。如前文所述,作为一家科技公司,特斯拉会或者不会颠覆非科技公司。然而,在自主性方面,特斯拉不仅仅是在与汽车公司竞争,它还在与其他软件公司竞争。它不必在软件方面打败底特律——它必须在软件方面打败硅谷的所有其他公司。在这场竞争中,特斯拉的论点是,从汽车上收集到的数据将给它带来至关重要的优势。今天人们对自主性感兴趣的唯一原因是,过去五年来机器学习(ML)的出现提供了一种让数据发挥作用的办法。反过来,机器学习从大量数据中提取模式,然后将事物与这些模式进行匹配。那么,你有多少数据? 因此,特斯拉对自动驾驶的态度是,在已经在销售的汽车上安装尽可能多的传感器,并从这些传感器中收集尽可能多的数据。它之所以能做到这一点,是因为它的汽车已经建立在一个软件平台上(如上所述)——它可以「添加」传感器,而现有OEM尚无法做到。 随着自动驾驶水平越来越高,它可以在软件更新时,以无线方式将更新推到汽车上。由于已经有很多带有这种传感器的汽车在路上,这将产生一种自我强化的「赢家通吃」效果:特斯拉将拥有更多数据,因此,汽车自主性会更好,它将出售更多汽车,获得更多的自动驾驶里程,并拥有更多数据。 如果这一切都得到了回报,这对特斯拉来说确实是一个深刻而有吸引力的竞争优势,即使不考虑其他所有的可能性,比如把你的车出租为自动驾驶出租车。但是,这只是一个论点,其中隐含两个基本问题:仅凭视觉可以实现驾驶自主性吗?什么样的赢家能发挥所有作用?首先,视觉。特斯拉的自动驾驶计划有一个真正明显的问题,如今「尽可能多的传感器」意味着特斯拉正在使用围绕汽车放置的摄像头来提供360度视野,还有仅面向前方的雷达(以及一些短程超声波)。这意味着,它必须仅依靠视觉来获得整个汽车世界的完整360度3D模型。 不幸的是,计算机视觉还不能很好地做到这一点。该领域的大多数人都同意,这在某一时刻是可能的,但目前还不行。此外,这并不是一个增加更多数据,再让视觉通过蛮力工作的问题。这就是为什么几乎所有人都将视觉与多个激光雷达传感器以及多个雷达单元相结合。如今,每辆车都要增加数万美元的成本。如果你的工程测试和开发车队最多只有几十辆或几百辆车,这还是可以忍受的,但显然不可能在每一辆特斯拉Model 3上都加这种传感器,因为传感器的成本比汽车还高。(还有一个问题是,你必须在整个车里加上笨重、易碎和不切实际的东西。)这些传感器的成本和尺寸都在迅速下降,但要让它们便宜到可以投入生产汽车,我们还需要几年时间。但与此同时,即使你可以用任何你喜欢的传感器,创建出汽车周围世界的精确3D模型,自动驾驶谜题的其余部分还不能为任何人所用,该领域的任何人都认为,我们距离那一刻尚远。某些部分运行得很好,比如高速公路上的巡航控制系统,但整体情况就不一样了。因此,特斯拉的第一个赌注是在其他传感器变得又小又便宜之前,解决只用视觉来构建环境模型的问题,并在此之前解决所有其他的自动驾驶问题。但,这与共识背道而驰。它希望在别人用更简单的方式解决问题之前先用更困难的方式解决问题。也就是说,Waymo或其他公司完全有可能在2020年通过一套1000美元或2000美元的激光雷达和视觉传感器套件让自主性开始工作,而特斯拉仍然不能单独使用视觉系统。还有一种可能是,每个人都能感觉到仅凭视觉就能完美地工作,而剩下的自主性仍然不适合任何人。第二种押注是,特斯拉将能够以足够的优势发挥自主性,从而受益于「赢家通吃」的强大效应——「更多的汽车意味着更多的数据,更好的自动驾驶意味着更多的汽车」。毕竟,即使特斯拉确实实现了只着眼于视觉的方法,也不一定意味着没有其他人能做到这一点。因此,可以打赌的是,自主能力不会成为一种商品。这又将我们带回到数据上。很明显,特斯拉显然可以从已经售出的20万多辆(截止发文时的数据——译者注)Autopilot 2汽车中收集数据。另一方面,Waymo的汽车已经行驶了800万英里,在去年左右翻了一番。特斯拉的汽车驾驶次数更多(没有激光雷达,但先把它放在一边)。但是,你需要多少呢?这是所有机器学习项目都面临的一个问题:当你添加更多数据时,什么时候会出现收益递减?有多少人可以获得这么多数据?自动驾驶似乎确实应该有个上限——如果一辆汽车可以在那不勒斯驾驶一年而不感到困惑,还有多少需要改进的地方?在某些时候,你实际上已经完成了。那么,在你的自动驾驶汽车达到市场上最好的水平之前,你需要多少辆汽车来收集数据呢?有多少公司能够达到这个目标?是100辆还是1000辆,还是100万辆?与此同时,机器学习本身也在迅速变化——不能排除你需要的数据量可能会大幅减少的可能性。因此,特斯拉有可能在实现纯视觉方案的同时,其余自主性方案也在做发挥作用。特斯拉的数据和车队让其他公司在数年内都难以追赶。但也有可能Waymo成功了,并决定把它卖给所有人。等到这一技术开始成为主流的时候,可能会有5到10家公司开始使用它,而自主性看起来更像ABS,而不像x86或Windows。埃隆·马斯克关于应该只与视觉一起应用的断言可能是正确的,然后,其他10家公司将其实现。所有这些都是可能的,但是,重复一下,这个答案不是一个颠覆性问题,也不是一个软件人是否会打败非软件人的问题——这些人都是软件人。
参考链接:https://www.ben-evans.com/benedictevans/2018/8/29/tesla-software-and-disruption机器之能面向正在进行数字化转型及智能化升级的各领域产业方,为他们提供高质量信息、研究洞见、数据库、技术供应商调研及对接等服务,帮助他们更好的理解并应用技术。产业方对以上服务有任何需求,都可联系我们。zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
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