无人车行业会更像PC行业，而不是智能手机行业

据最新报道， 苹果 已获得在美国加州测试 无人驾驶 汽车的许可证。加州机动车管理局（DMV）周五表示，该许可证允许苹果的三辆汽车及六名司机在公路上测试无人驾驶汽车技术，这些汽车全部是2015款雷克萨斯RX450h。

媒体纷纷惊呼苹果 无人车 要来了， 苹果的无人车真的要来了吗？

百度 也发布“Apollo”新计划 ，将向汽车行业及自动驾驶领域合作伙伴提供一个开放、完整、安全软件平台，帮助合作伙伴搭建一套属于完整自动驾驶系统。陆奇表示，“百度将把自己所拥有的自动驾驶技术开放给业界，旨在建立一个以合作为中心的生态体系，共同促进自动驾驶技术的发展和普及。”

百度的开放策略到底会带来怎样的影响？

抛开这些新闻，让我们先从无人车产业链的角度好好思考这个问题。

整个汽车以及出行行业正在经历百年一遇的颠覆性转型，这是一块超级大的蛋糕，各路玩家（传统汽车制造商、科技巨头、互联网新贵）纷纷加入战团，希望能从中分得一杯羹。

进化到无人驾驶时代，人的出行模式和汽车行业的商业模式都会有巨变，但我们要想清楚， 无人驾驶车的买家是谁？

我们认为会有两大显著变化：

第一，显而易见的，以后将会是车来开车而不是人来开车。

第二，出行将成为一种服务 ，个人购车比率会显著下降，汽车所有权将更多归于车队和共享网络。

由第一个变化带来的影响是，“开车的用户体验”变成了“乘车的用户体验”，这可能将直接决定用户的购买决策。如果不是我开车，我不关心我的车怎么样！

乘坐自动驾驶车就如同我们乘坐一辆出租车，大部分时候我们并不关心这辆车好不好开，是手动挡还是自动挡，是不是豪华车，我们更关心是不是足够安全，品牌尤其是豪华车品牌将很可能被弱化。

第二个变化则影响更大， 个人直接购买无人车的比例会下降，即使在没有无人驾驶的今天，拥有私家车的重要性都在下降而共享出行急剧增加：在美国，年轻人（16～24岁）持有驾驶证的比例从2000年的76%下降到2013年的71%；而在过去5年，北美的汽车共享服务使用量每年都增长超过30%。

即使搁置个人会不会直接购买无人车的争论，汽车网络、出行网络占有率都会提升很大，这是因为就算个体还是会去购买自动驾驶车，考虑到个人只有5%的时间在真正使用车，那么有效利用其它95%的唯一方法就是加入共享网络。

而无人驾驶车队很有可能成为基础出行服务提供商，他们会像航空公司、公交系统一样提供基础服务。

这也会带来商业模式的巨变，因为在这种模式下，无人车购买决策将不再是个人而是由车队决定，车队看重的可能更多是可靠性、性价比等因素。

无论是第一个变化还是第二个变化，买一辆无人驾驶车都不再取决于“驾驶体验”，无人车或者出行服务将很可能成为一个大宗商品（commodity）。

我们再来看无人驾驶商业化所必不可少的四个关键要素：

1、硬件组件 ：无人车需要需要摄像头、激光雷达、计算处理器等新型传感器和计算组件，同样也需要传统的发动机、车身等传统汽车组件。

2、软件组件 ：需要有无人驾驶操作系统（包括感知、规划、控制以及汽车互联、数据平台接口等），还包括高精度地图数据等。

3、整车制造 ：汽车整车制造是一项超级复杂（相比手机电视和电脑）、重资产、且利润率不高的工程，科技巨头们已经充分认识到其中的水比之前想象的还要深。

4、网络 ：类似于滴滴、Uber、Lyft这样的出行网络，他们离消费者最近。

在这种模式下面，无人车行业的价值链分布很可能是下图所示。

无人驾驶汽车制造厂商将是价值链上附加值最低的部分 ，提供差异化很低的整车制造能力，而且更多的是比拼性价比和可靠性，就如同现在的富士康，从成本和效率角度，未来中国有望成为无人驾驶汽车制造的大本营。

无人车共享网络也会在未来的无人车战局里占据重要战略地位。

无人驾驶汽车组件提供商将有更高的附件值 ，组件提供商将包括硬件组件和软件组件。那么到底是软件组件更重要还是硬件组件更重要呢？还是软硬件并重呢？

我们倾向于软硬件并重，无人车行业会更像是PC行业，而不是智能手机行业。

百度意图构建无人车开放生态

而从这个角度，百度的意图是开发无人驾驶领域的操作系统，据悉百度“Apollo”平台包括一套完整的软硬件和服务体系，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分。

同时，百度还会在车辆和传感器等领域选择协同度和兼容性最好的合作伙伴，共同组成协作联盟。

百度率先打出开放策略的意图很明显，在无人驾驶这条战壕里，绑定更多的无人驾驶组件提供者，打造类似“Window+Intel”这样的战略同盟。

然而要复制“Window+Intel”的成功，百度必须要找到自己的“Intel”，绑定一些业界最强的核心组件提供商，建立生态联盟。目前来看百度并没有做到，而在共享出行网络上，百度投资的Uber中国被滴滴收购，对滴滴的影响力较小，在共享出行网络上需要更多布局。

如果百度的软硬件开放下引来更多的效仿者，无人驾驶软件系统也将迅速的商品化（commodity），这或许将加速自动驾驶行业的进程。 但现在无人驾驶算法依旧不够成熟，还需要持续迭代，可见百度开放战略的影响离原子弹还差一些，顶多算是给一些做算法的自动驾驶创业公司扔了几个手榴弹，对于其他布局已久的公司，顶多算是扔了几个鸡蛋。

但可以预见的是，百度未来会在无人车组件领域有更多的战略收购和战略投资。

当然百度最要想清楚的开放战略下如何建立自己的商业模式。

接下来再看苹果的动作

从2014年开始，苹果集结了一千多名员工在总部库比蒂诺附近的一个秘密地点进行内部代号为”Project Titan”的电动汽车研发工作。

但是由于内部矛盾，领导问题等一系列的原因，这项造车计划进度一再受到影响，最终因公司战略方向调整，大量员工被裁，而苹果也表示将转而研发自动驾驶相关的软件平台。

我们可以肯定是，苹果如果继续推行造整车计划，注定是失败。一方面虽然苹果的强项是供应链管理，但是不同于手机或者电脑只有上千个组件，一辆汽车一般都有上万个组件。

苹果长于供应链管理，但是大的汽车组件厂商都非常的强势，不太可能让渡给苹果超额利润。而且在汽车供应链中，暂时没有并且以后也不大可能存在类似富士康的代工厂，为苹果提供超出业界其他竞争对手的产品质量，并且甘心受压榨。

目前公开资料表明苹果要做的是自动驾驶电动车。电动车比汽车要简单一点，因为汽车三大件中发动机和变速箱都被替换掉了，但依然需要集成电池、底盘和各种各样的车身零件和其他电子设备，依然会有上万个零部件。

苹果转而研发自动驾驶相关软件平台和组件

Project Titan项目负责人Steve Zadesky2016年年初的宣布辞职，在苹果之前，Zadesky曾在1996-1999年在福特做工程师，有汽车公司研发经验，也是苹果老兵，在苹果供职十余年。

苹果造车项目挖来了前克莱斯勒全球质量控制负责人Doug Betts、前福特电动汽车电池专家Mujeeb Ijaz等传统汽车行业、机器视觉与自动驾驶、电池行业人士，整个项目有上千人。

不过在造整车这个方向在尝试2年之后进度远远落后，内部意见分歧，最终苹果重新设定目标，继续发力无人驾驶。苹果的造车计划Project Titan团队成员也遭裁员、自动离职的人数达到上百人，主要是汽车车身、底盘、悬吊的硬件工程师。

他们的离职信号可以明确的是，苹果放弃造整车，而转向无人驾驶。

布局组件和自动驾驶系统

苹果虽然放弃整车计划，但是又将老将Bob Mansfield召回来负责Project Titan。

在Bob Mansfield的领导下，苹果的造车计划又重新开始扩张。

苹果将黑莓QNX创始人Dan Dodge收至麾下，QNX是是业界公认的X86平台上最好的嵌入式实时操作系统之一，QNX的技术还广泛应用于大众、戴姆勒以及福特等汽车娱乐、导航和互联设备系统中。

苹果在加拿大设置研发中心，并且从黑莓QNX那里挖了数十人，他们的目的也很明确，打造一个苹果自己的汽车实时系统“QNX”。

目前已知的是Bob Mansfield的汽车团队还包括其他三部分团队：John Wright带领的软件团队，Benjamin Lyon带领的传感器团队，DJ Novotney带领的硬件团队。

而由VR专家Doug Bowman领导的无人驾驶模拟测试小组已经开发出了使用虚拟现实测试无人驾驶软件的模拟器。

此外苹果还跑到瑞士开设实验室，从苏黎世联邦理工学院自主系统实验室等挖角具有机器视觉、先进驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶专业背景经验的人员。

而根据消息，苹果内部也有团队做高精度地图测绘相关的工作，但是不知道进展如何。

此外苹果也罕见的投资了滴滴，中国最大的共享出行公司。

从这些迹象表明，苹果依旧在价值链比较高的两端持续布局，然而苹果最大的挑战可能是，如果未来出行服务变成了商品，苹果的核心竞争力会体现在哪里？

无人车行业会更像PC行业，而不是智能手机行业

无人车行业会更像是PC行业，而不是智能手机行业，也暗合了苹果的战略调整，苹果很难像制造iPhone那样完整垂直整合产业链下游（目前有这个能力的是特斯拉），而转向更开放合作的思路。Google无人车战略也不太可能复制安卓的成功，让组件提供商和汽车制造商沦为无差别的安卓机设备制造商，所以Google的无人车也开始战略调整，改为与车企合作共同开发自动驾驶汽车。从这个角度上来看，百度无人车的开发策略也是非常明智之举。

不过苹果和Google都选择了在做无人驾驶系统的同时研发关键组件，Google也研发了包括LiDAR在内的自家无人车项目所需的所有的内部无人驾驶传感器硬件，这或许是百度无人车蓝图里缺乏的。

无论是百度的开发战略还是苹果的战略调整，无人车行业现状在急剧的变化，自动驾驶芯片和自动驾驶计算平台都还在持续的迭代，自动驾驶行业也不断跳出搅局者。