解构车联网产品

2019-06-11

00.前言

理解车联网需要产品视角

近十年来,中国的汽车保有量增长迅速,无论是市场环境、技术环境还是政策环境,都不断在发生变化。巨大的不确定性总是带来巨大的机遇和风险,车联网产品随着各类不同背景的厂商进入,变得热闹非凡。良莠不齐的玩家,夹杂着炒作和欺骗的各类新概念,让公众对车联网的理解变得非常模糊,即使是擅长抽象和完善概念的产品经理人群,面对快速发展的车联网市场,也很难就“车联网产品”的内涵和外延达成一致。不过对一个新事物来说,对基本定义的明确过程,也是创新产生和发展的过程。

附图:百度指数中的需求图谱

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研究方法

本文尝试用一个定性的分析框架,从产品视角来理解车联网产品,大致分成以下几步:

1、列举正在发生的可能影响车联网的事件

2、建立围绕“车”的基本模型,推导出“车联网产品”的场景

3、结合 1 和 2 的结论,得到“车联网产品”的基本架构

4、通过“车联网产品”的基本架构,分析BAT的实际产品布局

5、预测市场,给出一般性建议(可能滞后且无用)

01.推动变化的事件列举不完全

建立一个四象限图,横轴是对产品影响的不确定性,纵轴是影响的高低,将事件分类为“技术”、“市场”、“环境”、“渠道”、“产品”几类,并放置在象限图中。右上角“影响”高且“不确定性”高的事件,需要重点关注,产品创新通常来自这个区域的事件刺激。

附图:影响“车联网产品”的事件,受限于精力和能力,列举和分类都会有疏漏

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附图:近10年来,中国私人汽车拥有量的变化,数据来自国家统计局

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02.车联网产品的一般场景

在经济学家薛兆丰的眼中,“产权”是通过“使用权”、“收益权”和“转让权”三个权利来实现的,借用这个概念,我们可以将“车”这个产品的内在,分为两个部分:“工具属性”和“资产属性”。

从工具属性上看,“车”是“人/货”的搬运工

对于“人”而言,可以有两种角度来看待“车”,但本质上都是“出行场景”,遵守“连接/分发”的商业模型。“出行场景”中的车联网产品是市场热点,BAT等科技巨头的主力产品,也大都是这个领域的。

1、“车”是“人”的一类空间,是独立于“工作”、“生活”、“娱乐”之外的空间,随着汽车保有量上升,人群在这个空间上花费的时间同样在急速增加,会产生大量的消费机会。

2、“车”是空间与空间相联系的管道,出行增加了“空间”和“空间”之间的连接,使得人们可以进入更丰富的消费场景中。而且这种空间之间联系的增强并不是消费机会的线形增加,而是可能创造新的消费机会。

附图:“人”相关的车联网产品场景,图中的“产权”是指狭义的车辆登记产权

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对于“货”而言,是“产业场景”,之所以不称为“运输场景”,是因为这类场景中,还有丰富的采集或分发行为。常见的产品应用领域有物流、仓储、农业、环卫、工程、矿业等方面,除物流和环卫领域外,其他应用领域还有一个显著特点,就是车通常在封闭空间中运动,人的活动很少,非常适宜 Level 4 的无人驾驶技术应用。

“产业场景”在互联网环境中被讨论较少,但市场规模总量巨大,车联网产品与面向个人消费者的产品形态差异明显。

从资产属性上看,“车”是实体资产和数据资产的总和

实体资产是指车这个实体的价值。无论是乘用车和商用车,在通常情况下,实体资产的价值都是一条不断下降的曲线,我们已经可以通过二手车交易的大数据,通过算法基本确定这条残值曲线(新能源车的残值曲线与汽油车有明显不同,受到电池残值的影响)。

数据资产是指车在各类场景中被“使用”,使车成为数据产生和处理的基本节点(一种边缘计算),这些数据的价值可以被挖掘(也可以在云端)出来,数据资产曲线与实体资产曲线相反,不断增值,还可以被物联网放大。

我们可以做这样一个论断:

车联网产品之战,胜负关键是争夺不断增值的数据资产

这场玩家众多的战役,有三个重要的子战场:

1、对实体(车/人)的争夺,数据入口

2、对数据传输和数据处理权的争夺,数据管道

3、对消费场景的争夺,数据应用

在数据入口战场里,关键策略是生产车辆,从源头控制。玩家有传统主机厂、互联网造车新势力、地产/能源/家电巨头(恒大、宝能、格力等)。

在数据管道战场里,关键策略是控制数据采集和处理。玩家有车联网云计算服务提供商、车载OS或车机设备提供商、电信运营商,如华为、BAT的车联网部门、部分创业团队。

在数据应用战场里,关键策略是控制消费场景的供给。玩家有滴滴、BAT的内容部门或O2O部门、部分创业团队。

03.车联网产品的基本架构

车联网产品的基础场景,决定了产品视角的车联网产品定义:车联网产品,提供有关“车”的数据产生、处理、传输、应用的解决方案。结合01.推动变化的事件中重要且不确定性高的各类事件,得到一个基本的架构。

附图:侧重C端车联网的基本架构表述

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数据在车联网产品架构里的流动

1、数据采集,实际上就是数据源,数据产生在很多位置

车内:主要是车机,通过车内的各种感应器和前装记录设备,记录车的使用数据车外:通过外设,如无人机、空气净化器、行车记录仪等,记录车的环境数据车与车:通过云端或者车车通信,记录车的使用数据和环境数据车与人:通过人机互动,或者是手机等移动设备与车机互联,记录人与车互动关系车与云:记录车与环境互动关系,包括与城市、路网、产业场地的互动

2、数据处理,可以在车/手机/云多端处理

从外部政策环境看,二手车出海和鼓励电动车消费,都会带来车辆更新,更多感应器和处理器会被安装到新车上,促进了车作为终端的数据产生和计算能力,这是硬件层面的提升。在软件层面,新车都安装了智能的操作系统,利用硬件的能力大大提升。软件方面的成型产品非常多,如阿里的斑马智行、百度的小度车载OS、腾讯的车联网生态解决方案等,后面会更详细给出架构图。

附图:华为公有云车联网解决方案

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数量巨大的存量乘用车和商用车市场,也可以通过后装一些设备来升级数据采集和处理的能力。常见的车载一体机方案,需要对车做小量改装,产品质量良莠不齐,市场表现一般。近几年兴起的智能后视镜和智能行车记录仪,车主可自助安装,功能强大且价格低,市场表现良好,甚至还有智能车载支架这样的几十块钱的产品出现,极有可能为数据采集和处理提供新的机会。

3、场景识别,数据处理的目的是为了识别场景,在具体的场景中让车做出对应的“动作”

C端方向上,腾讯的车联网场景定义如下,

出行场景:通勤、出游、拥堵、……娱乐场景:听歌、小说、游戏、……车生活场景:停车、加油、违章、……社交场景:车载微信服务、约会接人、……

B端方向上,物流、仓储、农业、环卫、工程、矿业等场景都可细分出来不同的应用场景

4、消费,场景识别是数据应用,消费则是数据变现

C端方向上,腾讯的车联网场景定义对应着两类消费,一类是内容消费(关键是内容生态),一类是实体消费(关键是消费场景丰富性)。这两类消费的核心控制点,都是支付能力及整合人车数据的超级ID

B端方向上,消费是指结合产业特点,提高产能/运力的能力,对商用车市场研究很少,不展开。

04.BAT的车联网产品架构

超级ID取胜的腾讯

虽然腾讯车联网在媒体采访中,不强调微信作为超级ID存在的强势地位,可能为了避免主机厂的反感。但实际上,车载微信可以安装在任何以安卓为原型的车机设备上,利用腾讯本身已经有的内容生态(阅文集团、QQ音乐、腾讯视频等)、线下服务生态(美团和京东等),支付能力,覆盖掉主机厂的前装优势,成为车联网的入口。同时,微信作为一个ID,可以将用车人的数据,无缝迁移到任意安装有车载微信的车辆上,这个优势在未来车辆使用权越来越重要,产权越来越不重要的趋势中会被放大。

附图:腾讯生态车联网解决方案

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无人驾驶技术领先的百度

百度的车联网产品布局也非常完整,以Apollo开放平台为核心的自动驾驶解决方案切入,更容易与主机厂达成合作。弱点是内容生态、线下消费生态、支付能力都较腾讯和阿里单薄。优势是在产业车联网这个方向上,比腾讯和阿里走得更远,产业方向对内容、线下消费和支付能力要求较低,对自动驾驶、路径规划、产业能力整合上要求较高,百度已经有一些实现。附图:百度车联网平台和生态

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平衡的阿里

阿里入局很早,与上汽合作的斑马智联进入市场好几年。在超级ID方面,有淘宝支撑;在内容生态上,有优酷土豆、虾米、大麦等;在线下消费能力上,有口碑和飞猪;在支付能力上,更是有强势的支付宝。产品架构上,与腾讯的布局基本一致。

05.需要回答的问题及可能无用的市场建议

地理空间的大小,影响消费形态

汽车市场下沉,广大三四线城市和农村地区,单次出行时间较大城市短,环境熟悉,一般不需要导航,也不需要长时间在“车”空间里的内容消费,线下娱乐消费场景不依赖线上流量。在这样的场景中,在供给侧的内容形态和线下消费生态,都需要哪些变化?

长时间的出行场景也有不同

路线固定的通勤和路线不固定的出游,都是时间较长的出行,潜在的是打发时间和节省时间的不同需求,可能产生需求的“人”都不同,是重视“驾车人”还是重视“乘车人”?

增量市场和存量市场

增量市场受到经济大环境的影响,商用车联网和存量车辆改造,可能是数据富矿。

车联网+区块链+金融,也可能是组合式的好应用。

躲不开的“手机也可以”

手机作为最流行的智能终端,性能强,更新快,如何跟车机形成合力?是否会出现车机只是屏幕和传感器,手机才是数据关键节点的形态?

信息量极少的洞察

由于更换车机系统的难度和成本高,造车可以锁定系统,所以BAT们纷纷投资造车新势力,也纷纷与传统主机厂合作。5G带来的很可能是车机系统切换的成本大大降低,也提升了造车者们的话语权,优先需要确定的,是数据的产权。

06.End

如果对目前的车机系统感兴趣,可以参考易车有一个《车载互联系统专项评测》系列。

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