车子自闭了百年,该让车子“出社会”了

作者:做车的人 来源:panx

未来汽车与交通生态究竟会是什么模样,你想过吗?华创车电综合产企组副理张世贤以《让汽车社会化是一门好生意》为题,在 2017 泛知识节上与大家分享了如下见解。

社会在走,车子社会化程度要有

“产业改变,是危机也是契机;市场变化,是新生意,更是好生意。”从小学二年级就与汽车结缘,投入汽车相关行业至今已三十多年的华创车电综合产企组副理张世贤,向大众分享长年的心得。

对汽车产业而言,物联网(IoT)概念延伸出了车联网,加上大数据(Big Data)的趋势潮流,过往车与人、车与社会的界线逐渐模糊了。

从马斯洛的需求层次理论来看,早期的汽车只满足了偏底层的移动与部分安全需求(安全的往返行动)。如今的汽车逐渐朝满足高层次需求——即社会需求迈进,透过车的连网功能达到社会性的共享交流。

张世贤,华创车电综合产企组副理

一份针对 18~34 岁年轻族群的调查,60% 受访者表示生活中可以不用车,但是 75% 的比例认为不能缺少移动上网。个人联网终端与增值应用所带来的创新解决方案,让人们对于传统移动方式有了新的想象。

万物联网的兴起,带来了零边际成本社会的商业效应,即产品衍生新产品、服务衍生新服务、产品转变成服务的过程几乎可以不用再花额外成本。同时网络也带来协力共有共享的社会与新商业;进一步的,随着网络活动的增加也累积了庞大的数据,分析与运用数据将成为新社会活动、商业活动的趋力。今日的 Google、Facebook、Amazon 正是如此。过去实体世界的驱动倚赖的是石油,但网络世界的运作倚赖的是大数据,石油只会不断耗损,但数据却会累积更多,带来更大的网络活动能量。Internet 互联网如此,IoT 物联网、车联网也都将如此。

张世贤再以竞争力大师麦可波特的“五力分析”来预估,未来汽车产业的竞争,不再是同业同产品,而是过去未曾接触过的新进竞争者。产品也会是新型的替代性产品,而非既有产品。原有的车厂必须拥抱新趋势,使自身与潜在竞争者、替代品等站在相同竞争立足点,否则压力与威胁将日增。

马克说:“面对替代者不易捉摸竞争威胁的最好作法,就是让自己也变成替代者。”

“汽车社会化”的益处

汽车一旦具备物联网 IoT 的感测能力、Internet 联机能力后,即成为社会的一员,发挥“分享”、“共有”的各种可能。张世贤举例,车与车之间的联机就可以相互沟通,不用再靠着车窗比手画脚,车与路上行人也可以沟通,甚至汽车能以投射投影方式,在其前方地面打出斑马线光图,让行人通过。

或者,今日多数汽车多已装设行车记录器、倒车影像等摄影镜头,而大家的车联网后,等于是路上绵密广设的监视摄影机,有犯罪、违规等情事都可实时监视。汽车在路上行驶也能感应路面是否平坦,透过联机后,集中在一份网络地图上标示,如此就可省去专责的路况探查人员,降低成本,同时施行路面重整计划也能更加快速完善。

张世贤:汽车一旦具备 IoT物联网的感测能力、Internet 联机能力后即,成为社会的一员。

人与社会对车的观感将改变

汽车逐渐成为社会上新的一员、新的一环,人们与社会也会对汽车有不同的观感。张世贤解释,过去人们想到汽车,就是一个人的私产,除了移动外也带来其他麻烦,例如养车、塞车、车祸等,替人与社会带来额外负担。

但车成为社会的一份子后,帮大众侦测空气质量、帮大家侦测路面平坦度,帮大家监督公共场合,透过联网相互告知附近交通是否壅塞,以及未来更多的社会化运用发想等,汽车可望逐渐从麻烦负担的制造者,变成社会维持与社会问题的解决者,从麻烦变成英雄。

同样的,汽车肩负多种社会工作后,汽车的个人归属性也可能模糊,共有共享观念可望抬头,私购私有意识降低,共乘意识增加,甚可以去除闲置浪费,减少社会成本。未来的购车、用车偏好也会改变。

AI 智能汽车10种身份:手机、司机、秘书、办公室、交通警察、医生、泊车小弟、维修保养师、警察广播电台、客厅。

商机从大数据中探勘

在汽车社会化连网后,张世贤也不忘强调汽车社会化后的另一个重点,即联网活动后所累积的大数据。对此,他引用 IBM 华生(Watson)实验室总裁肯尼(David Kenny)所言,全球只有 20% 的数据是在网络上,而有 80% 的数据是在企业内。

言下之意是,未来的汽车业者必须将累积数据、运用数据视为重点,企业内的数据就是数字金矿、油田,从中探油、淘金,即可能获得新商机、新市场。社会化的汽车,不仅让车厂满足消费者们更高层次的需求、解决更多社会问题、减少社会浪费,还能使自身收益更多元,一举数得,创造多赢。

张世贤与学员合照。

最后张世贤也提醒大家不要再陷入过去的成本效率思维,曾有个电子业大老说过这一段话:美国人有想法有创意,日本人有办法把想法创意实现成产品,而台湾地区有办法把产品做到最低价,中国大陆人把产品市场做到垮(非贬意,而是因应市场与技术高发展下的跳跃性方法)。

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