騰訊為何不造車?內部高管回應:以前不做手機 現在也不會做車

            發布時間:2021-04-28 09:25:10  |  來源:雷鋒網  

            “騰訊有所為有所不為,早年我們不做手機,現在也不會做整車,但會在軟件方面給予車企支持。”

            近日,關于騰訊是否造車的疑問,騰訊高級執行副總裁湯道生公開給了最終解。

            這個回答在不少人看來應該是意料之外,但細想之下又是情理之中。

            意料之外在于:過去幾個月的中國造車圈,跨界已成常態,恒大、阿里、百度、小米相繼官宣造車之后,這兩天包括 360、創維也加碼跟上。

            情理之中在于:一方面騰訊自打問世,硬件基因的確乏善可陳;另一方面,自 2016 年開始,他們在布局智能汽車的道路上已經走出了自己的節奏,分化出了一套關于車聯網、自動駕駛、汽車云的打法。

            一時間甚至有些恍惚:不造車的互聯網公司,是不是一家好公司?

            騰訊為何不造車?

            于任一企業而言,哪項決策該做,哪項決策不該做,均與其現階段所處的大環境有著直接關聯。

            造車,需邁過的第一座大山就是資金流。

            放幾組數據來體會一下:

            造車新勢力中跑得最快的蔚來(李斌)曾表示,沒有 200 億人民幣不要造車;

            阿里、上汽、張江高科三方合資成立的智己汽車,創始輪融資就達到了 100 億人民幣;

            為了人生最后一次重大創業項目的成功(小米汽車),雷軍準備好了 1080 億元現金;

            加上廣州、沈陽的兩個新能源汽車基地,恒大造車的總投入已超過了 3000 億元。

            不難看見,造車實際上需要極大體量的投入,但與此同時,這些投入又不能短期見效。

            2020 年,騰訊的總收入為 4821 億人民幣,同比增長 28%;歸母凈利潤 1598.47 億元,同比增長 71%;自由現金流 1235 億人民幣,同比增長 39%。

            從數據上來看,騰訊完全有資本造車。

            不過,造好車不僅僅是有錢就行。譬如,戴森在豪擲 200 億人民幣后,就以「商業不可行」離開了造車的舞臺;不少造車新勢力也在去年相繼宣告破產。

            人才,也是整個行業面臨的又一棘手問題。

            智能汽車是一個新生事物,此前各個高校對于這方面的人才培養并不全面 —— 要么來自機械、汽車相關專業,要么來自計算機專業。

            而智能汽車的相關研發并非單線性的學科研究問題,而是需要跨學科的全方位人才。

            眼下,隨著諸多跨界造車選手紛紛入場,以及整個行業對于智能化的重視程度加深,相關人才的爭奪戰正愈演愈烈。

            最為重要的一點是,回溯過去的 PC 時代、移動時代,以及如今的智能汽車時代,騰訊在硬件方面都謹小慎微,他們似乎更樂于通過輕量化路線,將自身在軟件方面的能力快速復制到各行各業。

            與此同時,汽車作為一個對于安全有著極高要求的高精尖工業產品,極度考驗企業對供應鏈的整合能力、對生產環節的監管能力、對整體成本的把控能力。

            在這些方面,相比于軟硬耦合能力強的對手,騰訊的積累和沉淀或許還不夠。

            加之,智能汽車的賽道本已十分擁擠,先行者特斯拉以及國產三寶已基本實現了市場卡位,嵐圖極狐百度小米等玩家也在加速前進,想要在群狼環伺的環境下撕口突圍非常不易。

            如果選擇下場造車,財力、人力上的壓力驟增,會不會影響到騰訊的主營業務?如果造出汽車,對于騰訊的財報數據將帶來多大提升?如果只是一樁撒錢賺吆喝的買賣,騰訊是否有必要去做?

            這些都可能會影響到騰訊對于造車的態度。

            騰訊能不能造車?

            這個問題其實不太好回答。

            但可以確定的是,以終為始,騰訊在整個智能汽車行業中有一些獨特優勢。

            盡管硬件基因并不強大,但在軟件層面,騰訊已經覆蓋了車聯網、自動駕駛、汽車云多個重要領域。

            整體上來看,智能汽車的「智能」可以簡單分為艙內(智能座艙)和艙外(智能駕駛)。

            智能駕駛發展的實質,到最后都會是安全地完成從 A 點到 B 點的運輸任務,從車輛起步、到自動駕駛、到停車,整個過程是固化的。

            相比之下,基于車聯網技術的智能座艙更能成為提供差異化體驗的根源,因此很可能成為影響用戶購買決策的關鍵因素。

            而且,下一代智能座艙的雛形已經初現:

            一個真正的智能移動空間,最終能夠為用戶帶來更多沉浸式的體驗,比如休息室、會議室、電影院等。

            一旦無人駕駛從真正意義上落地,人們的身體就能夠從駕駛任務中得以解放,對于車內娛樂和社交的需求也會進一步釋放。

            騰訊在這一方面有著得天獨厚的優勢。

            比如,微信作為用戶量超 12 億的國民級的 APP,已經完全收獲了用戶的心智,影響力也早已超出了社交功能本身。

            就目前而言,騰訊的車聯網產品已經集成到了從高端車到平價車,從純電動車到混動車的各種范疇的車艙內。

            除了車聯網,騰訊在 2016 年開始布局自動駕駛,眼下也已經有了不少成果,比如大數據云平臺、仿真測試平臺和高精度地圖平臺。

            其中,騰訊的仿真平臺 TAD Sim 正在與多地國家智能網聯汽車測試區、國家部委,以及國內多個車企展開合作,其中包括國家智能網聯(長沙)測試區。

            具體來說,仿真測試能夠解決自動駕駛實車測試中存在的許多問題,包括自動駕駛量產需要的測試里程長、時間長、成本高;極端場景、危險工況測試難,危險性大;相應交通法規及保險理賠機制缺失;國際間技術競爭和標準不統一等。

            眼下,基于與出行服務、智慧交通等業務的聯動,騰訊已經通過軟件打通了人 - 車 - 路 - 云的閉環。

            可以見得,對于智能汽車而言非常關鍵的多個軟件環節,騰訊已經進行了前瞻的布局。

            另一方面,2020 年,騰訊在汽車交通領域共進行了五十多筆投資,涵蓋了整車制造、車聯網、智慧出行、自動駕駛、二手車服務、汽車銷售等方向,幾乎囊括了汽車的全產業鏈。

            其中,對于蔚來汽車、易車網、滴滴出行幾個項目,騰訊進行了幾乎是全成長周期的投資。

            值得注意的是,2020 年 7 月,騰訊斥資了 7070 萬元增持蔚來的股份。美國證券交易委員會文件顯示,騰訊控股在那期間對蔚來汽車的持股比例從 15.1% 提升至 16.3%,成為蔚來的第二大股東,投票權僅次于李斌。

            盡管目前騰訊一直強調「不造車」,但若某天騰訊決定給這些軟件套上一個屬于自己的車殼,也不是沒有可能。

            騰訊不造車是損失嗎?

            復盤過往幾年科技巨頭們的戰略迭代,他們內部大多經歷了一場從上至下的大變革,涉及戰略打法梳理、組織架構調整等。

            如果要用一句話總結:To C 立身、To B 立命。

            不管你相信與否,B 端戰場啟動之鍵已被按下,相關風口也正引發新一輪技術輸出的跨界之戰。而騰訊也正舉集團之力吹響產業互聯網號角,汽車產業則是一個重要的突破口。

            不過,當眼前之人都調轉矛頭選擇造車時,騰訊縮回了欲望之手。

            這種從軟件切入的玩法是否會阻礙騰訊的 To B 美夢?

            答案也許恰恰相反。

            PC 時代,最賺錢的并非 PC 廠商而是微軟、英特爾,一個守住了操作系統、一個握住了核心芯片。

            新造車時代,盡管車企通常擁有動力總成的知識產權,并擁有自主制造的能力,但發動機已被解耦為獨立的三電模塊,動力總成的知識產權將被電動化,從而被電池、電控的寡頭控制。

            從這個角度來看,車企的話語權在新一輪的技術革新中在一定程度上被削弱,軟件平臺和內容生態越發成為時代特點。

            此前在回答為何不造車的理由時,華為輪值總裁徐直軍直言不諱:

            未來汽車價值的構成 70% 不會發生在傳統的車身、底盤等部件,而是在自動駕駛的軟件、以及計算和連接的技術上。

            未來自動駕駛用戶所付出的大部分費用,也將會集中在新增技術上。未來汽車的形態將會發生巨大的改變。

            面臨換代的歷史節點,汽車軟硬件相關的規模玩家都在躍躍欲試,意圖成為汽車業新的霸主。

            而這,或許也是騰訊的絕佳機會。

            一來內容生態成熟;二來互聯網生態圈龐大,選擇從軟件層攻擊或是騰訊「玩車」的捷徑。

            同時,不做造車競爭對手、只提供服務的騰訊,有可能會獲得更多車企的青睞。

            關鍵詞: 騰訊 汽車

             

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