自動駕駛汽車動了誰的奶酪？

         未來自動駕駛汽車技術成熟后，不僅在交通領域，在快餐、房地產(chǎn)、酒店、航空等多個領域都將發(fā)生翻天覆地的變化。

　　可以預見的是，未來20年內(nèi)自動駕駛汽車將被廣泛應用于各個領域。目前，已有20幾家重量級公司，包括谷歌、蘋果、奔馳等都在積極地開發(fā)自駕駛汽車，其中特斯拉的Model S甚至已經(jīng)裝載了自動駕駛的軟硬件設備。

　　自動駕駛應用的成熟會給科技公司和汽車公司帶來多少利潤，我們暫時還不得而知，但我們可以想象一下，自動駕駛汽車會給哪些領域帶來劇烈的變革，或者說自動駕駛汽車會沖擊哪些傳統(tǒng)行業(yè)。

　　1. 保險業(yè)

　　自動駕駛汽車將會顯著提高汽車運輸?shù)陌踩裕溈襄a預計，自動駕駛汽車將減少美國90%的汽車事故。雖然這意味著保險賠償費將會減少，但同時也意味著對此類保險的需求會下降。為了應對這一情況，不少保險公司已經(jīng)開始推出按車輛使用里程付費的保險(UBI)，這種保險的收費不僅要看車輛行駛了多少英里，還要看駕駛?cè)说鸟{駛習慣是否安全。

　　國內(nèi)的UBI保險模式已經(jīng)在2015年獲得了保監(jiān)會的批準，此時市場都在期待能夠借助UBI模式化解車輛保險全行業(yè)虧損的現(xiàn)狀。但就目前形勢來看UBI車險的推廣情況并不樂觀，車聯(lián)網(wǎng)技術的應用也尚未鋪開。據(jù)國內(nèi)車險專家推測，如果UBI車險后期推廣順利，承保賠付率有望下降到40%，將會顯著增強車險公司的盈利能力。

　　2. 汽修行業(yè)

　　自動駕駛的推廣將會降低事故的發(fā)生頻率，這也就意味著汽車修理店生意將逐漸蕭條，傳統(tǒng)汽修技師的價值也會隨著汽車的互聯(lián)化和軟件化進一步降低。自動駕駛汽車的先進功能將使駕駛?cè)藢ψ约核璧男蘩砑夹g一清二楚，掌控好定期維護的時間，從而減少潛在的修理費用。例如，Zubie為聯(lián)網(wǎng)汽車主提供了實時診斷服務，這樣車主在把汽車送去檢修之前就能知道自己的車哪里出了問題。

　　3. 職業(yè)司機和貨車運輸

　　自動駕駛汽車的出現(xiàn)將會減少市場對貨車司機、出租車司機及其他職業(yè)司機的需求。相反，利用遠程信息技術，即利用電信通訊來促進溝通及收集車輛數(shù)據(jù)——出租車和貨車公司將得以更好地管理自駕駛汽車，提高服務質(zhì)量和優(yōu)化服務路線。

　　當然，管理這些系統(tǒng)的工作還是需要人來做的。目前我們可以看到，澳大利亞已有使用自動駕駛貨車來運輸鐵礦石的做法，加拿大能源公司Suncor Energy正致力于將旗下卡車全部自動化，該公司CFO估計，此舉將會減少800名人工司機的投入。

　　在更廣闊復雜的應用場景中，美國初創(chuàng)公司Udelv所推出的自動駕駛運輸車輛已經(jīng)開始了上路測試。這款橙色貨車具有L4級別駕駛能力，配有6個Velodyne 16線激光雷達和5個攝像頭傳感器，分別環(huán)繞在車頭車身一周，可以應付大多數(shù)的天氣情況和路況，動力方面采用全電動電力系統(tǒng)，滿電狀態(tài)下貨車能夠以40公里每小時的速度行駛96公里，最多可裝載700磅貨物。

　　4. 酒店

　　酒店業(yè)的未來將與現(xiàn)在迥然不同，隨著越來越多的年輕人選擇AirBnB等短租平臺，已經(jīng)有許多大型連鎖酒店竭力想迎合年輕旅行者的喜好。自動駕駛汽車的普及將進一步切分酒店的用戶群：即那些原計劃在路邊汽車旅館留宿一晚的自駕駛游客。Audi的品牌戰(zhàn)略兼數(shù)字業(yè)務副總裁Sven Schuwirth預測，20年后，許多汽車旅館消費者將選擇在他們的自動駕駛汽車里湊合一晚。

　　5. 航空

　　跨洲際汽車旅行可能暫時還不能實現(xiàn)，但國內(nèi)及短程航空或許將受到自動駕駛汽車的極大威脅。一旦自動駕駛汽車普及，旅行便利度大大提高，許多人在短途旅行中將不會再選擇汽車及火車等工具，正如Audi副總裁Schuwirth解釋：“你的汽車會在凌晨4點叫你起床，自動把你從慕尼黑接送到柏林。在車上你可以睡覺，可以為會議做準備，可以給家人朋友打電話，不管要幾個小時都輕輕松松?！?/p>

　　由于這一情況對目前的公交系統(tǒng)影響巨大，因此就連生產(chǎn)高鐵列車的中車集團目前也已經(jīng)在自動駕駛領域有所布局，去年的7月18日，中車電動自主研發(fā)的全球首款12米智能駕駛客車在湖南株洲公開路試，且自動完成了牽引、轉(zhuǎn)向、變道等動作，最高時速達到40公里/小時。

　　6. 汽車配件

　　未來會減少的不僅是事故，還有磨損配件。隨著輔助剎車等智能駕駛軟件的誕生，汽車上的磨損配件將會進一步減少，只保留最必要的幾個。并且隨著自動駕駛場景的普及化，共享自動駕駛汽車等場景將會顯著提升車輛的有效使用率，降低車輛損耗。

　　同時據(jù)PwC預計，到2030年，電子設備將占到汽車生產(chǎn)成本的50%，遠遠高出現(xiàn)在的1/3，因此汽車外觀及機械配件的維修更替數(shù)量及金額將雙雙下降，這對原裝及配件廠商都會有著不小的經(jīng)營壓力，同時上述維修業(yè)務也將會受此影響。

　　7. 網(wǎng)約車企業(yè)

　　自動駕駛汽車和Uber等網(wǎng)約車公司之間未來的競爭型態(tài)尚不能確定，目前Uber已經(jīng)在研發(fā)自動駕駛技術，并考慮添加這一項服務到平臺中;另一邊同是網(wǎng)約車公司的Lyft已與通用達成合作關系，開發(fā)自己的自動駕駛汽車。盡管Uber已經(jīng)證明把傳統(tǒng)出租車公司打得潰不成軍，但在制造汽車這個問題上，它是否能超越寶馬等老牌汽車制造商還是個未解之謎。我們甚至都不能保證Uber能超越先前就開始開發(fā)自動駕駛汽車的谷歌。

　　如果無人駕駛時代到來，那么Uber必然可以省下付給司機的錢，但同時它也要承擔起汽車制造的成本——而這一成本現(xiàn)在是第三方承包商支付的。話雖如此，我們相信Uber仍將比對手擁有更大的結(jié)構性優(yōu)勢，因為后者在導航和行駛數(shù)據(jù)方面就已經(jīng)輸了。另外，考慮到汽車將減少對機械零件的依賴，無人駕駛汽車硬件的快速商品化也是完全有可能的。

　　國內(nèi)市場的網(wǎng)約車巨頭滴滴也在積極布局自動駕駛技術的研發(fā)，2017年1月26日，繼滴滴研究院、滴滴美國研究院之后，滴滴出行宣布成立AI Labs以加大人工智能前瞻性基礎研究，吸引頂尖科研人才，加快推進全球智能交通前沿技術發(fā)展。

　　8. 公共運輸

　　我們都有這樣的經(jīng)歷：等公交等到心力交瘁，下車后還要走一大段路才能到目的地。如果有一輛自動駕駛汽車，能立即出現(xiàn)在你家門口，把你帶到指定地點，何樂而不為呢?對于消費者來說，由于不需要駕駛員，按需專車的費用將會比傳統(tǒng)出租車還便宜。如果你是和別人一起拼車的話，那更是便宜到?jīng)]朋友。

　　Zipcar的聯(lián)合創(chuàng)始人Robin Chase表示，因為省去了司機的費用，按需專車的價格將會大幅降低，其取代公共交通也是指日可待的事，更何況公共交通的觸角遠沒有那么寬泛。Robin說：“公交、短途交通、迷你貨車、校車都將退出歷史舞臺?！?/p>

　　目前國內(nèi)比較常見的定制公交、定制大巴未來也將會隨著技術的進步產(chǎn)生出更加便捷的服務型態(tài)，首先車隊運力不再受到司乘人員數(shù)量及工作時間的限制，這樣車輛利用效率將會更高;其次智能化的乘客分配及運行線路規(guī)劃都將會明顯降低運行成本，讓乘客與運營公司雙方獲得優(yōu)惠及效益。

　　9. 停車庫和停車場

　　鑒于無人駕駛汽車往往在需要的地方來回穿梭，人們對于長時間停車的需求也必然會大幅跌落。

　　從麥肯錫的報告中我們可以看到，僅在美國，自動駕駛車隊就可以節(jié)省610億平方英尺的停車空間。在美國的幾個主要城市，停車場空間占據(jù)了1/3的土地面積。未來一旦無人駕駛汽車普及，這些停車庫的所有者可以將這些車庫改造成更具有價值的業(yè)態(tài)，也可以出售給其他人。

　　10. 能源和石油

　　去年，密歇根大學的研究員得出研究結(jié)果：出于出行便利的考慮，我們將會更多地使用自動駕駛汽車，因而自動駕駛汽車將會帶來更多的能源消耗。然而，已具電動汽車和自動駕駛汽車特性的汽車，如Tesla的Model S，它告訴我們一點：人類對汽油的需求可能會降低。

　　服務于電動自駕駛汽車的各項基礎設施尚且處在萌芽階段(如充電站網(wǎng)絡)，這中間的轉(zhuǎn)變階段對石油公司來說也是一次機會，他們可以借此時間考慮一下應如何適應新能源生態(tài)系統(tǒng)。

　　11. 商業(yè)地產(chǎn)

　　受影響的不僅是停車庫，自動駕駛汽車的這串“效應漣漪”還將促使整個房地產(chǎn)業(yè)思考如何大面積重塑空間分配。Bloomberg的Noah Smith表示，從城市中間到郊區(qū)野嶺，快速便捷的通勤方式將會改變住宅物業(yè)的價值。

　　商業(yè)房地產(chǎn)方面，人工司機所需的空間將轉(zhuǎn)為他用。比如，PARTNER的工程CEO Joe Derhake就表示，在繁忙的街角設加油站來吸引人們的目光，在港口附近設工業(yè)區(qū)域來方便貨車司機在將來都是沒有必要的。

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