四类玩家集火智能化 传统车企真要沦为代工厂?
随着新能源汽车的快速普及,汽车智能化已经是大势所趋,从而软件市场蕴含的巨大蛋糕引众多汽车制造商和科技公司争抢。极氪在短短一周之内分别与Waymo、Mobileye合作研发自动驾驶项目。一直强调不造车的华为,也赶在2022年到来之前发布AITO问界M5,开启了鸿蒙智能座舱征战车市的序幕。
当新能源汽车渗透率逼近20%大关,与电动车相辅相成的智能汽车也终于开始步入爆发期,车机、智能座舱、自动驾驶正逐渐成为汽车产品竞争的主战场。在这个战场上的玩家有四类:造车新势力、自动驾驶技术公司、科技企业和传统车企。
显然,造车新势力、自动驾驶技术公司、科技企业无疑是核心玩家,而传统车企也在寻求智能化转型。只是传统车企是否能转型成功,还是会在未来变成代工厂吗?整车厂成为了代工厂,那么谁将会站出来主导汽车产业的未来呢?
尽管汽车行业代工已存在许久,但一直以来,OEM模式都是“拿不上台面”的,很少有车企愿意给自己贴上“代工企业”的标签,因为这会给母品牌带来不利影响。对于汽车厂商来说,除了自家产品以外,最喜欢炫耀的东西就是自家的造车工厂。
每次有车企建立新工厂,都会大张旗鼓地邀请各界人士来参观,演示下出色的汽车流水线。即便是热衷于代工的新势力车企,也有不少选择自建工厂,类似特斯拉的超级工厂,威马的温州工厂。
不过,汽车在电动化、网联化、智能化的大趋势下,整车厂首先面对的不是基机遇,而是被颠覆的巨大挑战,三电系统、智能网联软硬件、大数据技术,这些未来汽车的核心能力,没有一样是传统车企所具备的。
以前,整车厂希望全产业链都能掌握,即便是自己不生产零部件,也是要把定义权牢牢把握在自己手里。而科技企业作为提供智能化技术的零部件供应商而已,但如今,汽车产业的核心能力发生了巨变,科技企业希望能够主导未来汽车的发展方向,把造车能力纳入到自身的发展体系当中,从而确保自己的技术、算法、数据等能力实现最大化,让自己取代整车厂成为汽车产业链中的核心环节。
在过去的100多年里,整车厂都在做一件事情,那就是在一个车壳子里不断的增加功能,每增加一个功能就多一个控制盒,而到了智能电动车时代,汽车逐渐成为一个智能化的移动终端,外面就是一个壳子而已。自然而然,一部分无法适应这一变化的整车厂,将会沦为供应商的代工厂,同时一部分掌握核心系统的科技公司,将会深度介入整车厂的工作,包括整车厂的业务运营和未来的发展之中。
比如蔚来和江淮的代工模式,蔚来和江淮共同投资建立了独立的江淮蔚来工厂,江淮负责土地和厂房,蔚来负责机械设备,而且在原材料和零部件的采购上,整车开发设计上,生产环节把关上,蔚来都是亲自参与其中,江淮更多就是做原料加工的事情,根据江淮的财报推算,代工一辆蔚来汽车,江淮收取32000块钱左右,按照蔚来平均42万元的售价计算,占比不到8%。
除了江淮,这些年汽车行业乐意代工的整车厂也越来越多。以国内为例,除了东南、海马、江淮等相对弱势的OEM厂商以外,像长安、比亚迪、吉利等自身品牌实力就很强劲的车企都开始拥抱互联网大厂。而在国外,捷豹、宝马等也选择将旗下电动车型交给老牌代工厂,以缩短自身产品的生产周期。
从蔚来和江淮的合作模式可以看出,造车新势力与传统车企的融合已经不再是单纯的代工模式,而是通过入股或者成立合资公司的方式,试图获得更大的话语权。这一点就是当下汽车代工模式的升级:从名义上的OEM,逐渐转移成ODM。
除了造车新势力,自动驾驶技术公司和科技企业也是智能赛道的核心玩家,自动驾驶技术公司的代表是Waymo、Argo AI、Mobileye、Cruise等等,科技企业的有力角逐者是苹果、华为、百度、小米、索尼等。
从技术先进性来看,造车新势力和自动驾驶技术公司目前掌握了最尖端的自动驾驶技术,结合商业化应用这一块,身为整车制造商的新势力企业依托数量相对庞大的车主用户群体,可以更快捷地进行商业化落地,实现创收。
在智能化赛道,头部造车新势力在现阶段保持领先优势,把其他玩家抛到了身后,但新势力也只是现阶段跑到了前面,在未来的长跑中能否笑到最后还未可知。
自动驾驶初创公司是备受资本市场青睐的玩家,估值动辄几十亿到上百亿美元,头部企业Waymo的估值曾一度达到1750亿美元,超过了除丰田以外的其他所有传统车企,充分说明这些自动驾驶企业在汽车智能化风潮下的发展潜力。
而科技公司也在疯狂的寻找传统车企进行合作,比如吉利控股集团和全球知名无人驾驶技术公司Waymo达成合作,将由极氪品牌为Waymo One无人驾驶车队提供专属定制车辆并在美国投入运营。在自主品牌中独站巅峰的吉利汽车,对行业、市场风向有着极为敏锐的观察力和反应力,之所以在自动驾驶领域连续部署两个动作,说明自动驾驶的风口要来了。
此外,英特尔旗下的以色列芯片公司Mobileye不仅深化与极氪的合作,还与大众集团、福特汽车达成协议,大众将使用Mobileye的众包地图技术在大众、斯柯达和西雅特品牌的汽车中提升ADAS功能的舒适性,福特BlueCruise系统的未来版本将借助Mobileye道路信息管理(REM)地图技术,为多个品牌和车型提供L2 ADAS解决方案。
科技巨头是最可怕的选手,尤其是华为、苹果、索尼、小米这些擅长打造智能生态的科技企业,无论是科技实力、商业模式、种子用户群体数量还是生态链布局能力,发展潜力都是其他选手无法比拟的。
华为多次强调不造车、只当智能汽车增量部件供应商的华为,开始加速向汽车软件市场发起进攻,标志性事件是AITO问界M5的发布。AITO问界M5完全由华为消费者设计团队设计,同时这是首款使用华为鸿蒙Harmony OS系统的车型,承载着华为进军汽车行业的巨大野心,也是华为意欲通过软件“控制”车企的重要试验品。
相比华为的投石问路,小米造车则来得更加直接高调,先提出构想,在2024年达到量产的目的,当时的发布会可谓是吸引了大批的眼球,也引来了许多资金的目光,“雷布斯”则是之后宣布投资1000亿来完成相关项目。
MICar1的相关信息也有所曝光,从目前的流出信息看,在外观上秉持了前卫,年轻化的设计体验十分简约的整体设计,这也符合了当前互联网文化的发展趋势和科技感的体现。但只是想要靠1000亿来单独打造出这样的旗舰车型,例如开辟生产线等则是完全不够的,小米的发展策略应该也是同车企之间合作提供设计方案,共同创造出新的产品,先立足再发展。
而小米的优势同样作为移动终端的厂商,在系统方面以及米家探索方面的知识积累,能够作为他的一大底牌。也就是说在具体的体验方面,有着什么样的展现和提升,是消费者们关注的一个重点之一。
除此之外,苹果、索尼等也是电动圈新来了闯入者。在2022年国际消费电子展(CES)上,索尼总裁兼CEO吉田宪一郎宣布成立索尼移动(Sony Mobility Inc。),负责将索尼的电动汽车商业化。从公司战略角度来看,索尼先成立一个单独的事业部,为日后索尼将这个事业部独立,并寻求单独上市提前做好了伏笔。
索尼虽然推出了VISION-S,但其对外宣称的是将更多的精力放在自动驾驶上。但过往两年来看,索尼在自动驾驶方面并没有取得太多突破性的进展。
在自动驾驶技术方面,VISION-S 02仅仅计划搭载针对公开道路的 L2 级高级驾驶辅助系统(ADAS),而当前普遍被各方提及的L4级别的自动驾驶技术方面的规划,并没有被索尼所提及。从硬件配置的角度来看,其周身遍布的多达40个各类摄像头、毫米波雷达以及超声波雷达,但是就是缺少时下最热门的激光雷达。
在三电方面,索尼VISION-S 02拥有两台200KW的电机,百公里加速4.8秒,极限速度能达到238km/h。从参数看,索尼VISION-S02能够达到市场主流位置。此外,包括高通、NVIDIA、采埃孚、博世、QNX、黑莓、马牌、本特勒、麦格纳等等在内的零部件公司所组成的供应链,让索尼在造车上也是更有底气。
无论是造车新势力、自动驾驶初创公司、科技企业与传统车企之间其实是一种竞合关系。在巨大的自动驾驶市场面前,它们互为竞争对手,都希望抢占最大的市场蛋糕,自动驾驶初创公司、科技企业有智能技术却无造车经验,传统车企在造车方面有雄厚的积累,但软件方面是弱项,双方正好形成互补。更重要的是,自动驾驶和智能座舱的相关研发非常烧钱,动辄以百亿、千亿美元计算,不是随便一家企业都能自主研发的。
资金实力相对雄厚的传统车企在电动化转型的道路上已经很吃力了,除了常规的研发费用,还增加了三电系统的研发投入,再加上智能化相关研发,根本无法兼顾,所以它们只能向外寻求合作。同样在资金上吃紧的科技公司也有同样的需求,于是双方一拍即合,抱团成长。
但是,与以往车企在汽车产业链中的地位至高无上所不同的是,传统车企在与科技公司的合作过程中属于更弱势的一方,很容易沦为科技公司的代工厂。就比如华为和小康股份的合作就反映了这种趋势,赛力斯和AITO都被打上“华为汽车”的标签,弱势的小康股份已被业内人士视为华为的代工厂。
面对自动驾驶公司、科技巨头、造车新势力的压力,传统车企也并没有坐以待毙,在智能化这条赛道上传统车企虽然处于相对弱势的一方,但依然在艰难的转型。比如目前国内的上汽、一汽、广汽等一线车企都在积极往智能汽车转型中,尤其在软件层面,这些品牌方未来都不会交给第三方代工完成。
对于二三线车企来说,成本依然是品牌方选择其代工的首选因素,但在不断下降的利润率面前,他们已经不再是品牌方的首选。而对于不差钱的一线车企来说,代工的获利并不重要,他们希望通过代工来完善自家产品在智能汽车时代的布局。
显然,汽车产业已成为高科技载体,在新一轮科技革命中,面对智能电动汽车的巨大市场和发展前景,自动驾驶公司、科技巨头、造车新势力正裹挟着雄厚资本和汽车智能技术等优势,高举创新驱动和跨界融合大旗纷纷入局,将加速汽车产业变革,重塑汽车市场竞争格局,在这形势下,传统车企为第三方代工将会成为越来越普遍的现象。
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