入局造車這事,已經(jīng)變得比較庸俗了。一眼望去,似乎人人都在造車。有互聯(lián)網(wǎng)體系的滴滴和百度,做傳統(tǒng)生意的恒大地產(chǎn),做智能硬件出身的小米和大疆,以及自己不造車、但和傳統(tǒng)車廠聯(lián)手造車的華為。
當(dāng)然,還有一直在回國(guó)路上的賈躍亭。
一切風(fēng)口的背后都有原因,汽車的故事則可以從喬布斯說起。是因?yàn)樵谥悄苁謾C(jī)之后,市場(chǎng)在尋找下一款明星產(chǎn)品久矣,這個(gè)尋找過程,從喬布斯本人還在世的時(shí)候就開始了。
喬布斯在2007年不僅用“再一次發(fā)明手機(jī)”的口號(hào)發(fā)布了一款產(chǎn)品iPhone,還創(chuàng)造了一個(gè)產(chǎn)業(yè),并帶給市場(chǎng)一個(gè)啟示。
iPhone創(chuàng)造的產(chǎn)業(yè)是智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)。
十年過去了,智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)變成年銷量超過十億部,產(chǎn)值萬億的龐大市場(chǎng)。
不過,成也蕭何、敗也蕭何。智能手機(jī)如此成功,太受用戶歡迎了,所以短時(shí)間內(nèi),就實(shí)現(xiàn)了全球范圍內(nèi)的用戶普及。
這就造成一個(gè)副作用,就是早在過去幾年,智能手機(jī)就進(jìn)入了緩步發(fā)展期,甚至在有些年份出現(xiàn)了同比年度下降。
而iPhone帶給市場(chǎng)的觀念啟示,就是可以通過新技術(shù),再發(fā)明一款既有產(chǎn)品,卻依然可以創(chuàng)造重大機(jī)遇。
通過iPhone,喬布斯告訴業(yè)界,利用新的技術(shù),重新定義一個(gè)既有傳統(tǒng)產(chǎn)品,同樣能創(chuàng)造巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì),并不用全新發(fā)明。
如同喬布斯自己,用互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算技術(shù)重新定義并發(fā)明了手機(jī)一樣。用句現(xiàn)在時(shí)髦的話,iPhone就是手機(jī)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
這比完全創(chuàng)造一個(gè)新產(chǎn)品,起碼看起來要容易一些。
所以,在智能手機(jī)逐漸進(jìn)入平臺(tái)期之后,人們一直在傳統(tǒng)產(chǎn)品上,尋找重新定義的機(jī)會(huì)。大家覺得這個(gè)產(chǎn)品要有這么兩個(gè)特點(diǎn):能用得上新技術(shù),市場(chǎng)要足夠大。
尋找的過程并不容易。
從智能眼鏡、智能手環(huán)、智能手表、智能電視,一眾產(chǎn)品被重新發(fā)明下來,雖然也吸引了一些用戶的目光。但始終沒有一個(gè)產(chǎn)品,能達(dá)到智能手機(jī)的高度。
直到重新發(fā)明汽車的機(jī)會(huì)出現(xiàn),人們似乎漸達(dá)成共識(shí),智能手機(jī)的下一站,很可能就是汽車了。
第一,和其他電子產(chǎn)品比起來,汽車對(duì)技術(shù)的使用,簡(jiǎn)直可以說是要素過多。從新能源,到5G,從人工智能,到顯示界面,沒有汽車用不上的技術(shù)。
其次,汽車業(yè)的體量足夠大。全球乘用車市場(chǎng),一年有8000萬的銷量,而汽車的價(jià)格是手機(jī)的百倍左右,所以它是和手機(jī)業(yè)價(jià)值持平的市場(chǎng)。
盡管如此。我認(rèn)為,汽車還是成不了下一個(gè)智能手機(jī)。
因?yàn)橹悄苁謾C(jī)的成功,不僅是技術(shù)的集成,和市場(chǎng)的龐大,還因?yàn)樗〈穗娔X,成了人們新的信息終端,成了現(xiàn)代生活工作最重要場(chǎng)景的最重要承載工具。
信息的工具能力,才是智能手機(jī)決勝千里的關(guān)鍵。
手環(huán)、手表,眼鏡,之所以達(dá)不到預(yù)期,是由于它們的屏幕和計(jì)算能力限制,決定了信息接收和創(chuàng)造效率比手機(jī)更低。而電視屏幕雖然足夠大,但是我們對(duì)這款產(chǎn)品接觸頻次和接觸時(shí)間卻不夠長(zhǎng),所以也無法成為主流信息終端。
智能手機(jī),是剛剛好的那一個(gè),在信息接收量、設(shè)備功耗和計(jì)算能力之間取得了完美平衡。
我們可以用它收發(fā)消息、創(chuàng)作和觀看短視頻,賣東西和購(gòu)物,一切和信息有關(guān)的需求,智能手機(jī)都是最方便的一個(gè)。
從這個(gè)角度看,汽車擔(dān)負(fù)不起信息終端的使命,這和汽車的使用場(chǎng)景有關(guān)。
傳統(tǒng)汽車中的人類角色有兩種,司機(jī)和乘客。
對(duì)公共交通的乘客來說,無論汽車如何更智能,汽車依然是一個(gè)公共產(chǎn)品,其信息獲取的便捷性和隱私性,依然不如手機(jī)。
對(duì)司機(jī)自身來說,即使實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛汽車,那么汽車也只是解放了司機(jī)群體的注意力而已。
司機(jī)很可能選擇把騰出來的雙手,放在自己的智能手機(jī)上,而不是操控一塊汽車內(nèi)的屏幕。
所以汽車,就算看起來多么像一個(gè)裝了四個(gè)輪子的手機(jī),也依然不是那個(gè)人們期待的下一個(gè)信息工具。
不過,汽車的再造過程,依然可能創(chuàng)造巨大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值,但它走的不是智能手機(jī)的路。
智能手機(jī)的價(jià)值在于「信息」,新能源/智能汽車的最大價(jià)值,則在于「時(shí)間」。
根據(jù)中國(guó)主要城市交通分析報(bào)告,中國(guó)有接近40%的城市道路,在通勤時(shí)間,處于緩行擁堵狀況。
有大量人類可以用于休息或者工作的時(shí)間,被無意義的消耗在交通工具上。
如果汽車能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)駕駛,起碼以億計(jì)算的司機(jī)人群,每天將多出平均一個(gè)小時(shí)的可自由支配時(shí)間。
如果再考慮自動(dòng)駕駛對(duì)交通路況的改善作用(完全的智慧交通,道路甚至不需要設(shè)置紅綠燈),這些每天解放出來的十?dāng)?shù)億小時(shí)的時(shí)間,將會(huì)創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)福祉(多睡半小時(shí),就是打工人幸福感爆棚的事情了)。
如果說世界的運(yùn)轉(zhuǎn),離不開物質(zhì)、能量、信息和時(shí)間等核心元素。
智能手機(jī)的價(jià)值,等同于信息的價(jià)值。
汽車的價(jià)值,則等同于時(shí)間的價(jià)值。
說一句政治不正確的話,汽車對(duì)于碳中和的幫助(能量上的價(jià)值),也遠(yuǎn)不及其創(chuàng)造的時(shí)間價(jià)值大。
新能源汽車雖然掛著新能源的前綴,但核心命脈則是自動(dòng)駕駛。
自古以來,汽車作為交通工具,它要解決的問題,始終是交通問題,是一個(gè)將包括人在哪的物質(zhì),從甲地移動(dòng)到乙地的問題。
既然汽車不是信息工具,這個(gè)產(chǎn)業(yè)就不會(huì)完全遵循摩爾定律(盡管特斯拉始終在推動(dòng)降價(jià))。交通的問題,也遠(yuǎn)不止是汽車自身問題,是車、路、人、城市在內(nèi)的系統(tǒng)工程,更涉及貿(mào)易、就業(yè)、制造業(yè)轉(zhuǎn)移問題。
所以汽車市場(chǎng)不會(huì)像科技產(chǎn)品那樣,快速演化為極化的「二八格局」[注1]。
在智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)生的,新勢(shì)力對(duì)傳統(tǒng)勢(shì)力的快速顛覆,也就難在汽車產(chǎn)業(yè)重復(fù)上演。就像我之前寫過一篇文章,傳統(tǒng)車廠不是下一個(gè)諾基亞(文章傳送門),而汽車也不是下一個(gè)智能手機(jī)。
新勢(shì)力固然跑得快,但又無法拉開更遠(yuǎn)的距離,自然有新-新勢(shì)力不斷入局。
[編者注1]:二八格局(又稱“二八定律”),由19世紀(jì)末20世紀(jì)初意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家帕累托發(fā)現(xiàn)。他認(rèn)為,在任何一組東西中,最重要的只占約20%,其余80%盡管是多數(shù),卻是次要的。文中此處意指:20%的強(qiáng)勢(shì)品牌通常占有80%的市場(chǎng)份額。二八定律可以解釋和解決很多社會(huì)學(xué)、企業(yè)管理學(xué)等問題。比如,20%的人手里掌握著80%的財(cái)富?;蛘?,假如20%喝啤酒的人喝掉80%的啤酒,那么這部分人應(yīng)該是啤酒制造商注意的對(duì)象。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。