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联网和自动驾驶汽车已经到来,它们正迫使汽车公司建造新的车辆架构

发布日期:2020-04-26

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互联,自主,共享和电气(C.A.S.E.)技术以惊人的速度席卷汽车行业。到2030年,道路上将有7亿辆联网汽车,9000万辆自动驾驶汽车,2.5亿辆电动和混合动力汽车,以及6亿用户使用各种出行服务。信息明确无误:汽车制造商将需要围绕这些新兴动力重新调整,重新设计其现有产品和服务,重新考虑其平台战略,以及实际上完全重建价值创造的模型。


汽车制造商将如何管理这一转型的成本?新的价值创造模型将如何影响当前的产品开发方法?汽车制造商将如何偿还在C.A.S.E支柱领域的新投资?


下游服务利润变大


已经有迹象表明,新的创收下游模式具有更高的营业利润率,将超过传统上游模式。我相信,到2025年,在出行,汽车和驾驶服务的带动下,这些下游机遇将接近2.5万亿欧元。


在e-打车市场以及Uber和Lyft等公司的推动下,移动—电子叫车,乘车共享和移动即服务(MaaS)—可能占近1万亿欧元。在新的C.A.S.E时代,由于零件和服务售后需求激增,车辆服务将产生更多收入。同时,与数字服务相关的驾驶服务,例如导航,多媒体和按需功能,应拖欠约2000亿美元。


一方面,这套新的收入来源将使汽车行业受益


将其价值创造模型扩展到不仅限于产品,还涵盖了车辆的整个生命周期。那是个好消息。另一方面,这种价值创造模型将主要以数据为中心,因此将要求汽车制造商重新确定其研发投资的优先级。这不是一个坏消息,但肯定会带来一系列挑战。


C.A.S.E集会步伐,震撼人心


首先,汽车制造商打算放弃成熟的传统底盘平台和多能源平台(MEP),转而使用专用电动平台,这势必会带来巨大的投资压力。


其次,商业模式可能是非传统的。新的车辆和产品设计以及数量分析将意味着传统的每车业务范例将被非常规的每英里业务模型所取代。


最后,C.A.S.E的业务模式可能只是短暂的,其特点是产品规划周期较短,并且采购压力与电子行业类似。


当前,该行业在相关情况下正在单独解决各种问题和用例。但是,随着互联汽车和自动驾驶汽车部署的增加,无论是在地区还是在各种使用案例中,管理这些投资的规模对于汽车制造商来说都是充满挑战的。


抵消这些飞涨成本的潜在方法可能是通过基于平台的方法来处理C.A.S.E服务的开发,其相关技术以及合作伙伴关系。


四层平台方法


理想的基于平台的方法将具有四个技术层,并由该行业开发的各种内部和外部服务层覆盖:


( 图 * 四层平台方法FROST&SULLIVAN )


·第1层将是电动平台层。随着电气化的压力越来越大,汽车制造商将研究引入电气化的三种策略:修改传统平台以纳入电气化;制定可容纳混合动力,插电式混合动力和全电动汽车的MEP;并创建专用的电动平台以支持纯电动汽车(EV)的生产。


·第2层将是电气/电子(E / E)体系结构层。随着车辆中数据吞吐量的增加,事实证明当前的车辆电子体系结构无法管理和计算海量数据集。汽车制造商将评估两种修改E / E架构的方法:将数据集中和决策制定到域控制器中;以及以及基于车辆区域集中数据和决策。


·第3层将是软件平台层。为了实现新的互联自动驾驶服务,汽车制造商将需要将软件开发与单个电子控制单元(ECU)分离开来,但需要在应用程序级别进行整合。这些新的软件模块将遵循两种软件开发样式:确定性软件将基于经典机器学习,而随机性软件将基于人工智能和深度学习。


·第4层将是云平台层。随着数据摄取,计算和编排需求的增加,汽车制造商将考虑从传统的本地服务器系统过渡到云策略。这可以采用以下两种方法之一:汽车制造商拥有或许可专用云服务的私有云,以及代表部分私有和部分公共云服务融合的混合云。


尽管在如何接近每一层方面必然会有个人喜好,但我相信汽车行业将来可能会通过两种不同的方式来应对这些平台的发展。


自上而下的方法将受到软件优先公司和特斯拉和Waymo等技术颠覆者的青睐。然后是自下而上的方法,这将受到包括传统汽车制造商在内的硬件优先公司的青睐。


我认为必须指出,尽管每种方法都有其优点和挑战,但使用基于平台的方法来导航CASE对于管理规模和优化未来的业务模型至关重要,这些业务模型将围绕智能传感器,数据管理和服务价值而发展和创建。


在C.A.S.E世界取得成功


每家汽车制造商在每个步骤上都会有自己的偏好和理想,具体取决于他们的数量,目标用例,**的价值创造模型和技术投资实力。话虽如此,我相信每个汽车制造商都需要关注四个重要的早期步骤,才能在未来的C.A.S.E.中取得成功。世界。


第一步将是确定自动驾驶和互联服务用例的路线图并确定其优先级。第二个将是改变车辆电子和E / E架构,以实现完全的双向互操作性,以实现诸如空中更新(OTA)更新之类的功能。第三步将是确定理想的生态系统合作伙伴,它将为每个用例启用服务交付模型。并且,最后一步将是确定集中客户数据的区域和品牌范围的数据管理策略,这对于将来的业务模型至关重要。


我认识的每个**的汽车制造商都在努力解决其下一代体系结构的问题,更不用说其高昂的开发成本了。难怪我们现在甚至看到最强大的传统竞争对手,例如宝马和戴姆勒,都齐心协力,集思广益,因为前进的道路不仅代价高昂,而且充满不确定性和挑战性。在未来的日子里,我相信我们还会看到更多这样的伙伴关系。




作者:


Sarwant Singh

我是Frost&Sullivan的执行合伙人,中东,非洲和南亚(MEASA)业务的区域负责人,以及公司的移动,航空,国防和安全部门全球业务负责人。我还是致力于未来(兆)趋势的智囊团的创始人。我和我的团队率先在2008年分析“大趋势”时采用了“从宏观到微观”的方法,此后已在财富1000强公司中进行了尝试和测试,以开发空白机会。我与Palgrave Macmillan于2012年共同出版了《新大趋势》,该书已在30多个国家/地区销售,目前正在翻译成中文,以供2014年在中国市场发布。我咨询《财富》 1000强公司(宝洁,福特等客户) ,飞利浦,宝马,菲亚特集团,日产,丰田和UNIDO)。我是一名工程师,拥有利兹大学商学院的MBA学位,现在我是其顾问委员会的成员。我还在凯洛格管理学院(Kellogg School of Management)开设了高管课程。我是**的思想**和超凡脱俗的未来主义者,将工程敏锐性与丰富的商业经验相结合。在Twitter上关注我:@Sarwant。



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