1. 從“握手”到“共舞”一次戰(zhàn)略合作的深度解構(gòu)最近豐田和Uber宣布將聯(lián)手規(guī)劃無人駕駛的未來戰(zhàn)略這消息一出圈內(nèi)圈外都挺熱鬧。表面上看這又是一個“傳統(tǒng)巨頭科技新貴”的經(jīng)典組合但如果你只把它看作一次簡單的技術合作或資本聯(lián)姻那就把這事兒想簡單了。我干了十幾年汽車和科技交叉領域的活兒見過太多“雷聲大雨點小”的合作也參與過一些真正能落地的項目。這次豐田和Uber的聯(lián)手在我看來更像是一次對未來出行生態(tài)格局的深度預判和提前卡位其背后的邏輯、面臨的挑戰(zhàn)以及可能引發(fā)的連鎖反應遠比新聞稿上那幾行字要復雜得多。這不僅僅是關于誰家的傳感器更靈敏或者誰的算法更優(yōu)而是關于在自動駕駛這個萬億級賽道上如何重新定義“車”、“服務”和“用戶”之間的關系。今天我就以一個一線從業(yè)者的視角掰開揉碎了聊聊這次合作到底意味著什么我們又能從中看到哪些實實在在的機會和坑。2. 合作的底層邏輯為什么是豐田為什么是Uber要理解這次合作我們得先拋開“強強聯(lián)合”的泛泛之談看看雙方各自最核心的訴求是什么。這決定了合作能走多遠以及最終會呈現(xiàn)出什么樣的形態(tài)。2.1 豐田的“轉(zhuǎn)身”焦慮與生態(tài)野心作為全球頂級的汽車制造商豐田的危機感其實一直很強。它的優(yōu)勢在于無與倫比的規(guī)模化制造能力、全球供應鏈管理、極致的成本控制和令人信賴的車輛可靠性。但在“軟件定義汽車”和“移動即服務MaaS”的時代這些傳統(tǒng)優(yōu)勢正在被重新估值。豐田最怕的是什么是淪為“硬件代工廠”。在未來的自動駕駛出行網(wǎng)絡中如果車輛的核心價值由算法、數(shù)據(jù)和運營服務決定那么整車制造商的利潤空間和話語權(quán)將被大幅壓縮。想象一下未來的“出行服務運營商”比如Uber可能只需要向豐田采購一個符合標準的、高度通用的“滑板底盤”上面的所有智能化和服務化部分都由運營商自己定義。這對豐田來說是不可接受的。因此豐田的訴求非常清晰獲取真實場景數(shù)據(jù)自動駕駛的研發(fā)離不開海量、多樣化的真實道路數(shù)據(jù)。豐田自己有龐大的車隊但這些都是私家車行駛場景、駕駛行為相對單一。而Uber的網(wǎng)約車平臺每天在全球數(shù)百個城市運行覆蓋了極端復雜的“商業(yè)運營”場景——頻繁的上下客、復雜的路口、形形色色的乘客需求。這些數(shù)據(jù)對于訓練更安全、更擬人化的自動駕駛算法是無價之寶。探索新的商業(yè)模式豐田早已不滿足于“賣車”的一次性收入。它投資了出行平臺試驗了訂閱制服務。與Uber合作是它深入理解“出行服務”運營邏輯、驗證自動駕駛車隊商業(yè)模型如每公里成本、利用率、維護周期的最佳試驗場。它想知道的答案是未來我生產(chǎn)一輛專門用于RoboTaxi的車它的生命周期總成本是多少該如何定價該如何與服務商分成保持產(chǎn)業(yè)鏈主導權(quán)通過與Uber這樣的頭部平臺深度綁定豐田希望能在未來出行生態(tài)的標準制定中擁有話語權(quán)。例如車輛與調(diào)度平臺的數(shù)據(jù)接口標準、遠程監(jiān)控協(xié)議、安全冗余標準等。掌握了標準就掌握了生態(tài)的入口。2.2 Uber的“降本”生死線與體驗壁壘Uber的商業(yè)模式看似龐大但其核心痛點一直沒變?nèi)绾谓档兔繂蔚某杀居绕涫钦即箢^的司機成本同時提升服務的可靠性和體驗。自動駕駛是它眼中唯一的終極解決方案。但Uber的自動駕駛之路走得頗為坎坷。自己組建團隊研發(fā)ATG部門投入巨大進展緩慢還出過嚴重安全事故最終不得不將其出售給Aurora。這證明完全從零開始自研自動駕駛對于一家運營平臺來說負擔過重且非其核心能力。因此Uber現(xiàn)在的策略非常務實輕資產(chǎn)快落地不再追求全棧自研轉(zhuǎn)而尋求與成熟的汽車制造商合作。由合作伙伴提供符合車規(guī)級安全標準的、量產(chǎn)化的自動駕駛車輛Uber則專注于自己最擅長的部分——運營調(diào)度平臺、用戶端APP、需求預測、動態(tài)定價以及本地化的運營管理。這能極大加速其自動駕駛服務上線的時間表。解決供應鏈和規(guī)?；y題即使有了技術如何以合理的成本生產(chǎn)成千上萬輛自動駕駛汽車并建立相應的維護、充電/加油、清潔網(wǎng)絡這對Uber來說是巨大的挑戰(zhàn)。豐田恰恰是全球最擅長解決這些問題的公司。與豐田合作相當于獲得了全球頂級的“車輛制造與后勤保障”外掛。打造差異化體驗未來的出行服務會高度同質(zhì)化。Uber需要思考當所有平臺都能提供自動駕駛服務時自己的護城河是什么與豐田的合作可以深入車輛設計層面。例如針對網(wǎng)約車場景優(yōu)化車內(nèi)空間更方便的上下車、更靈活的座椅布局、專屬的行李存放區(qū)、定制化的車載娛樂系統(tǒng)、甚至與豐田的智能座艙生態(tài)打通。這些硬件與軟件深度結(jié)合帶來的獨特體驗是純軟件平臺無法輕易復制的。所以這場合作本質(zhì)上是能力互補與風險共擔。豐田出“車”和“制造”Uber出“場景”和“運營”雙方共同攻克“自動駕駛系統(tǒng)”這座堡壘并分享未來的市場收益。這是一個典型的生態(tài)位協(xié)同而非簡單的甲乙方采購關系。3. 戰(zhàn)略規(guī)劃的核心議題他們要一起解決哪些具體問題新聞稿里的“規(guī)劃未來戰(zhàn)略”是個很虛的詞。落到實操層面我認為兩家的聯(lián)合工作組必須啃下以下幾塊硬骨頭。這些也是所有想進入這個賽道的玩家必須面對的共性難題。3.1 車輛平臺的定義從“改裝車”到“原生車”目前絕大多數(shù)RoboTaxi測試車隊都是在量產(chǎn)車如克萊斯勒Pacifica、豐田雷克薩斯RX的基礎上進行“后裝”改裝加裝激光雷達、計算單元等設備。這種方式成本高、一致性差、安全性驗證復雜絕非長久之計。豐田和Uber要規(guī)劃的必然是面向RoboTaxi運營的“原生設計車輛”。這涉及到一系列根本性的設計變革電子電氣架構(gòu)EEA的重構(gòu)傳統(tǒng)汽車的分布式ECU架構(gòu)無法滿足自動駕駛海量數(shù)據(jù)交換和高算力的需求。必須轉(zhuǎn)向以域控制器甚至中央計算單元為核心的架構(gòu)如豐田的“Arene”操作系統(tǒng)所倡導的。這需要車輛底層硬件和軟件接口的徹底重新設計。冗余系統(tǒng)的全面植入對于無人駕駛運營車輛任何單點故障都可能導致嚴重后果。這意味著需要在轉(zhuǎn)向、制動、電源、通信、計算等核心系統(tǒng)上實現(xiàn)全面的硬件冗余。豐田在混合動力系統(tǒng)和車輛可靠性方面的經(jīng)驗至關重要。座艙與乘客體驗的專門化設計上下車便利性考慮取消B柱的對開門設計降低底盤方便老人小孩車內(nèi)交互沒有司機了車內(nèi)需要多大的屏幕如何與乘客進行語音、觸屏甚至手勢交互如何實現(xiàn)乘客的緊急呼叫和車輛的狀態(tài)監(jiān)控清潔與維護內(nèi)飾材料是否易于清潔消毒能否設計自動清潔功能車輛能否在回站時自動報告輪胎磨損、清潔度狀態(tài)以便調(diào)度系統(tǒng)安排維護注意這里有一個巨大的矛盾點。原生設計意味著高昂的研發(fā)投入和較長的周期而市場和技術在快速變化。一個折中的策略可能是基于豐田某款即將換代的主力車型如純電平臺進行“深度前裝定制”在車型開發(fā)初期就融入運營需求平衡成本與效率。3.2 數(shù)據(jù)閉環(huán)的構(gòu)建與所有權(quán)博弈數(shù)據(jù)是自動駕駛迭代的燃料。豐田和Uber的合作最誘人的前景就是構(gòu)建一個“制造-運營-數(shù)據(jù)-算法優(yōu)化-再制造”的飛輪。但這個飛輪轉(zhuǎn)起來有幾個敏感問題必須厘清數(shù)據(jù)采集什么不僅僅是激光雷達點云和攝像頭圖像。更重要的是運營數(shù)據(jù)不同時段、地點的訂單密度、乘客的等待時間容忍度、常用的上下車地點、甚至車內(nèi)乘客的匿名化行為數(shù)據(jù)如偏好溫度、娛樂選擇。這些數(shù)據(jù)對于優(yōu)化調(diào)度算法、提升用戶體驗價值連城。數(shù)據(jù)如何脫敏與傳輸涉及大量車輛軌跡和街景的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過嚴格的脫敏處理去除人臉、車牌等個人信息。海量數(shù)據(jù)如何高效、低成本地從車輛上傳到云端是利用5G網(wǎng)絡還是在停車場或充電站通過Wi-Fi批量上傳這直接關系到數(shù)據(jù)閉環(huán)的效率和成本。最核心的數(shù)據(jù)歸誰這是所有合作中最容易產(chǎn)生分歧的地方。是共同擁有還是根據(jù)數(shù)據(jù)類型劃分所有權(quán)車輛性能數(shù)據(jù)歸豐田運營訂單數(shù)據(jù)歸Uber處理后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品如高精地圖更新包、場景庫如何共享必須在合作初期就以法律文件的形式明確下來否則后患無窮。從我經(jīng)歷過的類似項目來看比較可行的模式是建立“聯(lián)合數(shù)據(jù)湖”。雙方按照協(xié)議貢獻特定維度的數(shù)據(jù)并共同定義數(shù)據(jù)標簽和標準。基于這個數(shù)據(jù)湖開發(fā)的算法模型其知識產(chǎn)權(quán)歸屬和收益分成也需要提前約定。這個過程極其繁瑣但又是合作能否深化的基石。3.3 商業(yè)模型的測算與驗證自動駕駛出行服務何時能賺錢這是所有投資者最關心的問題。豐田和Uber的合作必須拿出一套令人信服的財務模型。這個模型需要至少算清以下幾筆賬車輛總擁有成本TCO成本項傳統(tǒng)網(wǎng)約車含司機自動駕駛RoboTaxi估算關鍵變量車輛購置/折舊中極高自動駕駛套件激光雷達、算力芯片成本能源消耗中中電動化能降低燃料成本司機成本極高主要成本無-保險高極高自動駕駛專屬保險產(chǎn)品尚不成熟費率不確定維護保養(yǎng)中中高傳感器校準、計算設備維護等新增項目遠程監(jiān)控與接管無中需要7x24小時監(jiān)控中心人力成本利用率是關鍵TCO再高如果車輛一天能跑20個小時分攤到每公里的成本就可能低于人力駕駛。這就需要Uber的調(diào)度算法最大化地匹配供需減少空駛。同時車輛本身需要極高的可靠性以降低因故障導致的運營中斷。定價策略初期為了推廣價格可能低于傳統(tǒng)網(wǎng)約車。但長期看定價必須覆蓋TCO并實現(xiàn)盈利。此外是否可以推出包月套餐、企業(yè)合作等靈活模式混合車隊過渡期在完全無人駕駛實現(xiàn)之前必然會有一個漫長的“人機混駕”階段。平臺如何同時調(diào)度有人車和無人車如何向乘客透明地展示車輛類型并定價發(fā)生事故時責任如何界定這些都是運營上需要規(guī)劃的細節(jié)。豐田和Uber需要在小范圍試點中不斷收集真實數(shù)據(jù)來修正這個模型。豐田的制造經(jīng)驗可以幫助壓低硬件成本Uber的運營經(jīng)驗可以優(yōu)化利用率兩者的結(jié)合才有可能跑通這個經(jīng)濟模型。4. 面臨的挑戰(zhàn)與潛在風險合作路上的“暗礁”理想很豐滿但現(xiàn)實往往骨感。這樣跨行業(yè)、跨文化的巨頭合作面臨的挑戰(zhàn)是多維度的。4.1 技術整合的“黑盒”困境豐田和Uber很可能采用“豐田底盤第三方自動駕駛方案”的模式。這個“第三方”可能是豐田投資的公司如小馬智行也可能是行業(yè)內(nèi)的其他玩家。這就帶來了技術整合的挑戰(zhàn)。自動駕駛系統(tǒng)是一個復雜的“黑盒”它接收傳感器的數(shù)據(jù)輸出車輛的控制指令。作為車輛制造方豐田必須對這個“黑盒”的輸出有足夠的信心因為它關系到車輛最基本的安全責任。豐田需要深度介入確保自動駕駛系統(tǒng)與車輛底盤轉(zhuǎn)向、制動、動力的接口穩(wěn)定、響應及時、符合功能安全標準如ISO 26262。這需要雙方工程師團隊進行大量的聯(lián)合測試和驗證耗時耗力。更棘手的是當車輛發(fā)生事故時責任如何劃分是傳感器誤判算法決策錯誤還是車輛底盤執(zhí)行器響應延遲鑒定過程將異常復雜涉及三方甚至多方。必須在合作初期就明確責任邊界和鑒定流程并購買相應的保險產(chǎn)品。4.2 企業(yè)文化與決策節(jié)奏的沖突豐田是典型的日本制造業(yè)企業(yè)風格嚴謹、決策流程長、注重細節(jié)和長期可靠性。Uber是硅谷出身的互聯(lián)網(wǎng)公司追求快速迭代、小步快跑、容忍一定風險。這兩種文化在合作中必然會產(chǎn)生摩擦。例如豐田的工程師可能要求對某個軟件版本進行長達數(shù)月的耐久性測試而Uber的運營團隊可能希望盡快上線新功能以測試市場反應。再比如對于數(shù)據(jù)安全的標準制造企業(yè)往往更為保守。如何建立高效的聯(lián)合決策機制平衡“安全”與“速度”是管理層面臨的巨大考驗。歷史上很多傳統(tǒng)車企與科技公司的合作都敗在了這一點上。4.3 法規(guī)與公眾接受度的不確定性自動駕駛的法規(guī)在全球范圍內(nèi)都處于快速演變中。不同國家、甚至不同城市對測試許可、運營范圍、安全員要求、數(shù)據(jù)監(jiān)管的規(guī)定都不同。豐田和Uber的戰(zhàn)略必須足夠靈活以適應各地迥異的監(jiān)管環(huán)境。此外公眾接受度是一個緩慢培養(yǎng)的過程。一次嚴重的事故就可能導致整個項目停滯甚至引發(fā)全面的監(jiān)管收緊。因此在推廣策略上初期可能會選擇在氣候良好、道路規(guī)整的特定區(qū)域如某個新城的商務區(qū)進行有限運營并配備大量的公眾教育和溝通工作。4.4 來自其他生態(tài)聯(lián)盟的競爭豐田和Uber并非唯一的組合。我們看到通用汽車控股了Cruise并與其深度整合Waymo與吉利、極氪合作打造專屬車輛亞馬遜收購了Zoox……市場正在形成一個個“車企技術公司運營場景”的垂直閉環(huán)生態(tài)。豐田-Uber聯(lián)盟面臨的競爭不是單一的技術競爭而是整個生態(tài)體系的競爭。競爭維度包括技術的成熟度與安全性、車輛的成本與可靠性、運營區(qū)域的擴張速度、用戶生態(tài)的豐富程度如與餐飲、娛樂服務的聯(lián)動。這意味著他們的合作不能是松散的而必須是深度耦合、快速響應的。5. 給從業(yè)者與行業(yè)的啟示我們該關注什么這場合作不僅關乎兩家公司也為整個行業(yè)和相關的從業(yè)者指明了幾個值得深入思考的方向。5.1 職業(yè)發(fā)展的新風口對于個人而言一些交叉領域的能力將變得極其寶貴汽車電子架構(gòu)與軟件集成懂傳統(tǒng)汽車總線CAN, LIN又懂以太網(wǎng)、SOA面向服務架構(gòu)的人才。功能安全與預期功能安全SOTIF如何為自動駕駛系統(tǒng)進行安全分析和測試是法規(guī)強要求領域。數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)合規(guī)專家能夠處理海量自動駕駛數(shù)據(jù)并確保其處理流程符合各地數(shù)據(jù)安全法如GDPR、中國數(shù)據(jù)安全法。運營與商業(yè)分析師能夠基于運營數(shù)據(jù)建立財務模型分析車隊效率設計定價策略。用戶體驗設計師為沒有司機的車內(nèi)空間設計交互流程這是一個全新的設計課題。5.2 產(chǎn)業(yè)鏈的重塑機會傳統(tǒng)的汽車產(chǎn)業(yè)鏈是“ Tier-N - Tier-1 - 主機廠”的線性模式。在自動駕駛出行生態(tài)下產(chǎn)業(yè)鏈將變得更加網(wǎng)狀化硬件層面激光雷達、毫米波雷達、計算芯片等傳感器和計算硬件供應商將直接與主機廠和出行平臺對接定制符合運營需求的產(chǎn)品。軟件層面除了全棧自動駕駛方案商還會涌現(xiàn)出專注于仿真測試、高精地圖、遠程監(jiān)控、車隊管理軟件等細分領域的公司。服務層面自動駕駛車輛的保險、清潔、維修、充電/換電服務將催生一批新的服務商。對于中小型企業(yè)來說與其在整車賽道上與巨頭競爭不如在某個細分環(huán)節(jié)做到極致成為這個新生態(tài)網(wǎng)絡中不可或缺的一個節(jié)點。5.3 城市與交通規(guī)劃的深遠影響如果RoboTaxi大規(guī)模普及將對城市產(chǎn)生深遠影響停車需求下降車輛持續(xù)運營無需長時間停放。大量的停車場空間可能被釋放用于綠化或商業(yè)開發(fā)。道路利用率理論上升通過高效的調(diào)度和協(xié)同可以減少空駛和擁堵。但這需要車輛與城市交通管理系統(tǒng)V2I的高度互聯(lián)。新的城市規(guī)劃需求可能需要設立專門的“自動駕駛車輛上下客區(qū)”、“遠程監(jiān)控中心”、“車隊維護站”等基礎設施。因此城市交通管理部門需要提前介入與豐田、Uber這樣的企業(yè)共同探討和制定規(guī)則而不是等到技術成熟后再被動應對。豐田與Uber的這次攜手標志著一個新時代的序幕已經(jīng)拉開。它不再是單個公司對某項技術的攻關而是整個出行生態(tài)價值鏈的重新組合與戰(zhàn)略卡位。這個過程注定漫長且充滿挑戰(zhàn)中間必然會有反復、調(diào)整甚至挫折。但可以確定的是自動駕駛的未來不再是“車”的未來而是“車服務數(shù)據(jù)生態(tài)”的系統(tǒng)性競爭。對于我們每一個身處其中或關注這個行業(yè)的人來說理解這場合作背后的復雜邏輯比單純追逐技術的炫酷更有價值。它讓我們看清潮水的方向并思考自己該如何成為那個造浪的人而不僅僅是被浪推著走。