目前,小米、百度已經官宣造車,而滴滴坐擁中國最大的網約車平臺,最近也被傳要造車。
2021年1月11日,百度宣布正式成立智能汽車公司,吉利控股集團的省份進入汽車行業,吉利控股集團作為新公司的戰略合作伙伴。3月3日,集度汽車正式成立,原摩拜自行車首席執行官夏一平擔任集度汽車首席執行官。
2021年3月30日下午,小米集團在港交所發布一條公告,小米董事會正式批準智能電動汽車立項。小米擬成立一家全資子公司,負責電動汽車業務。首期投資達100億元人民幣,未來10年將投資100億美元,同時雷軍也將擔任該業務的CEO。
關于滴滴,有行業信息顯示,滴滴也對造車起了興趣。在此之前,滴滴與理想合作,制造針對網約車的車輛,但目前為止還沒有量產,卻是與比亞迪合作的D1,已經量產交付,當前正在長沙大規模運營。正在進行相關的用戶體驗測試,然后迭代,最后在全國范圍內展開。
那么百度、小米、滴滴造車,誰的勝算會更大?
先看一下百度。百度作為一家依靠搜索引擎起家的互聯網公司,在2013年開始學習谷歌,并開始投資于自動駕駛。它是國內最早投資于自動駕駛領域的科技公司之一,應該與華為相當。
百度在自動駕駛領域起步較早,為中國自動駕駛領域培養了大量人才,是中國自動駕駛行業的黃埔軍校。在中國RoboTaxi的創業公司中,除了AutoX是美國教授肖建雄創業外,小馬智行、文遠知行、元戎啟行、中智行等都是百度系的初創公司。
2020年后,百度開始中標全國許多地方政府的智能網絡汽車示范區項目,基于這些政府項目開展RoboTaxi測試、運營和服務,最近在滄州開展了完全無人駕駛測試和收費測試。
2021年1月11日,百度正式宣布造車,合作伙伴為吉利控股。吉利控股是中國最成功的民營汽車企業,在造車方面有積累。但集度汽車是一款智能聯網電動車,需要百度和吉利控股雙方的共同努力。但對吉利來說,百度只是其眾多合作伙伴之一。
百度造車的優勢在于,自動駕駛領域的積累,能從吉利那得到多少造車支持,取決于雙方如何操作。
在看看小米。小米的核心業務是手機,曾經被美國列入黑名單,但暫停執行,手機業務一度陷入困境。曾經因為華為受到制裁,小米受益,但是如果被制裁,小米只能比華為慘。在技術積累和資金方面,小米可能比不上華為賣身的榮耀品牌。
有米粉可能會說,小米是智能硬件IoT供應商,未來汽車作為一款大型智能硬件,可以與小米現在打造的智能硬件打通,為車主和用戶提供更好的服務體驗。這句話在邏輯上是通的,這也是萬物互聯的魅力所在。
小米造車,勢必要走的坑太多了。前有傳言:小米要并購和重組汽車公司。看寶沃和開云,老實說,現在去并購和重組汽車公司,意義不大。不要相信,問一下恒大和寶能,當然,房地產商可以拿地,小米是不是要為年輕人蓋房子?這個聲音還是很高的。
造車是一個資產重、技術投入重的行業。作為一家上市公司,小米的股價會怎么走?目前,大市場環境對于高估值企業來說,必須殺死估值。小米準備好大幅回撤股價了嗎?
最后,談談滴滴汽車制造。現在,滴滴已經參與了汽車制造過程。利用自身在線汽車預訂平臺的優勢,收集在線汽車預訂用戶對汽車的需求,并將其反饋給設計層面。這是和比亞迪合作推出的D1的核心邏輯,非常符合用戶的需求。
若是滴滴想獨立制造汽車,從戰略需求的角度來看,作為中國最大的網絡預約平臺,有著最明確的使用場景。車輛制造出來,質量可以,在金融方案中可以向網絡預約司機鋪設車輛的同時,也可以傾斜派遣機制,鼓勵司機駕駛滴滴牌汽車。
更重要的是,完全無人駕駛實現商業化,滴滴擁有最好的網絡預約品牌、最好的全國路線計劃數據、最全面的用戶數據等優勢,由此做好網絡預約專用車市場。另外,實現自動駕駛的話,是出租車還是買車,相信很多用戶都有新的選擇。
但是,對于滴滴來說,制造汽車只是網絡預約市場,是否合適。為了服務網絡預約用戶,需要豪華車、專車、快車等不同級別的車輛服務,DDT需要制造不同的車型,是否有規模經濟。但是制做網絡預約的車輛,c端的用戶購買的可能性很小。
滴滴和車亞迪的合作是最好的造車模式。若是加強車載操作系統、客戶服務系統、娛樂系統和自動駕駛就更好些。畢竟富士康也要造車,將來,車輛可能和電腦組裝一樣了。
對比一下百度,小米,滴滴造車,每家都有自己的優缺點。
最后看看品牌力:
百度的品牌,由于之前的搜索競價排名,發生了魏則西等事件,以至于在百度做自動駕駛時有段子說,上車搜索醫院直接自動駕駛到莆田系醫院。對汽車這類安全要求極高的產品,百度品牌是否仍有影響力。
小米的品牌,注重性價比的小米,想走高端路線,品牌實力還是不夠的。有人說小米要對標小鵬,不然雷軍還是跟何小鵬談,以免造車傷害兄弟和氣。
滴滴品牌在C端賣車的可能性不大。在B端為司機提供車輛。事實上,由于平臺的抽成邏輯系統,早就讓司機們很不滿意。但是提供生產力工具的邏輯是沒問題的。
平臺稅越來越重,可能會導致更多的問題。這也是平臺企業,算法驅動人類工作,導致問題頻繁發生。在享受這些服務的同時,更多的理解服務的提供者,不要成為算法驅動的怨氣發泄的受害者。