Zoe Zuo、张文静、Aileen编译

CBInsights:除了汽车,自动驾驶还将颠覆这33个行业,比如健身行业……

国内有李彦宏说今年7月实现自动驾驶小巴车量产。不久前百度还在重庆的园区里小规模落地了自动驾驶共享汽车。国外有吴恩达夫妇的Drive.ai无人出租车今年5月在德州首发。谷歌、苹果、特斯拉、Uber、奔驰等大厂也都竞相放大招。

显然,技术企业和汽车企业已经做好准备大赚一把。

然而,如果其他行业不能及时适应自动驾驶生态带来的诸多变化,就将遭遇巨大的颠覆。

CBInsights整合了无人车到来后,将受到震动的33个行业,其中显然包括专职司机和货车运输行业,但健身行业竟然也受到波及?下面我们就来逐一了解。

1. 保险

无人车将大大提升汽车运输的安全性。麦肯锡(McKinsey)预测,无人车可能将美国的汽车事故减少九成。短期来看,保险公司可能会因此省下大笔理赔金,可是长远来看,随着汽车事故率的降低,人们对保险的需求最终也将萎缩。一些保险公司预见到了这一变化,推出了基于驾驶行为的保险(usage-based insurance,UBI)政策,依据保险消费者驾驶的里程数和驾驶习惯来计费。

2. 汽车修理

事故减少也意味着光顾车辆维修厂的次数减少。此外,随着汽车的联网程度和对软件的依赖程度加深,修理工的传统专业技能将不再那么值钱,而驾驶员倒可以因此更容易地知晓哪些修理才是他们的车实际需要的,从而调整定期检修策略,避免到最后关头被迫花更多大钱。例如,初创企业Zubie为联网汽车的车主提供实时诊断信息,这样车主在带车去修理之前就已经知道车有什么问题了。

3. 专职司机和货车运输

对货车司机、出租车司机和其他职业驾驶人员的需求将因无人车而减少。借助远程通信技术(telematics)技术,即利用无线通信技术促进车辆通信并搜集车辆信息,出租车公司和货车运输公司能够更好地管理它们的车队,以提供最高效的服务、运营最优化的线路。

这些技术系统依然需要人力进行管理。目前,澳大利亚的矿区已经开始用自动驾驶货车来运输铁矿石了。加拿大的森科能源公司(Suncor Energy)也正在对自家的货车进行自动化改造,据其首席财务官预计,钻井井场所需的驾驶员数量将因自动化减少800名。

4. 旅馆业

旅馆业未来的形势将和当今大不一样。大型连锁企业已经在摸索新道路,以期吸引较年轻的旅客。年轻人在度假时越来越偏向其他住宿方式,比如爱彼迎(Airbnb)。无人车的扩张也会带走旅馆客户群中的一大批, 即那些在驾车辗转各处的途中选择在路边汽车旅馆过上一夜的人。

奥迪公司的品牌战略与数字业务副总裁Sven Schuwirth预测,20年内,汽车旅馆的客户中将有很大一部分转而选择在他们自己的无人车里过夜。

5.  航空

驾车跨国旅行似乎一时半会儿还火不起来,但是国内短途航班确实面临着来自无人车的重大威胁。如果无人车能让驾车旅行更加便捷,许多人就会选择随叫随走的汽车来应对较短途旅行,免受坐飞机旅行的种种麻烦。

奥迪副总裁Schuwirth举了个例子:“凌晨4点钟你的车子叫你起床,接上你,然后全程自动行驶,把你从慕尼黑送到柏林。这个过程中,你可以接着睡,可以为会议做准备,可以给朋友和家人打电话,做任何想做的事,带着十分放松的心情到达柏林。” 

6.  汽车配件行业

不止是事故减少,汽车部件也会因为刹车辅助系统等智能驾驶软件而减少磨损,部件更换的频率随之降低。普华永道(PwC)预测,到2030年,电子设备在汽车制造成本所占的比重将从当前的1/3上升到1/2。

与此同时,传统汽车配件行业可能要面临的竞争将来自于技术密集型企业,比如英伟达(Nvidia)。已有几家汽车制造商选择和英伟达合作,研发能够让汽车做自主驾驶决策的计算机。

7. 打车

围观无人车如何影响打车服务公司之间的竞争一定十分有趣。比如优步(Uber),据说已经开始考虑建立自动驾驶车队,而来福(Lyft)则携手通用汽车公司(General Motors)做同样的事。优步的实力尽管足以碾压传统出租车公司,但目前还不清楚它是否比宝马(BMW)等汽车制造巨头更善于生产汽车,甚至连它能不能战胜谷歌这类抢先一步打造无人车的科技公司都未可知。

在无人车的时代,优步可以不用再花钱在司机身上,但拥有自己的车队所带来的成本可能还是要承担的,目前这项负担落在第三方承包商的肩上。然而,相比那些没有海量导航与驾驶数据可用的竞争者,优步在未来还是会继续占据结构性优势的。另外,无人车的相关硬件完全有可能迅速商品化,毕竟无人车对机械零件的依赖程度要比当下的汽车低得多(见上面第6节)。

8. 公共交通

如果无人车能即刻出现在你家门口并把你准确送达你想去的地方,为什么还要苦苦等待公交车,结果还被撂在距离目的地五个街区之遥的站点呢?没有司机参与的即时打车服务对于消费者来说更加实惠,尤其当无人驾驶车队能提供像UberPool这样的即时拼车服务时就更是如此。

无人驾驶车队能把乘客送到那些被固定线路的公共交通忽略的偏僻地点,如此一来,更多人就可以搬到郊区居住,而且仍然可以享受城区生活一样的灵活性。

Zipcar公司的联合创始人罗宾·蔡斯预测,如果不需要司机,那么即时打车服务未来将会很便宜,足以替代固定路线的公共交通,毕竟当前还是有很多地点是公共交通服务尚未覆盖的。公交车、班车、小客车和校车以后都要被淘汰掉了。

9. 停车库和停车场

由于无人车能够根据需求在不同地点之间持续运营,未来长时停车的需求将大幅缩减。麦肯锡预测,无人车能帮忙省去的赘余停车空间单单在美国就多达610万平方英尺。在美国的一些大城市里,停车位占据用地总面积的三分之一。在无人驾驶时代,这些停车位的拥有者要么得为这些用地另寻能够创造价值的用途,要么就得把所有权卖出去。

10. 快餐

据报道,麦当劳销售额中的70%都来自“得来速”窗口(drive-thru window,即免下车取餐窗口)。果真如此的话,麦当劳和同类型快餐公司的业绩会在无人驾驶时代会受到巨大的冲击。

人们坐在无人车里要做的只有输入目的地,这就降低了他们绕道去满足一时快餐瘾的几率。停下来买吃与否将会更多地取决于偏好、情绪和食品质量,而不是仅图个方便。此外,公路出口的快餐店生意也会遭受打击,因为人们如果乘坐无人车的话,停到店门口等着给车加油的情况就会减少。无人驾驶车队会在闲置时段给车加满油。  

11. 食物制作与配送

无人驾驶技术除了会打乱“得来速”快餐店的现状,也有望改变食品配送环节。无人车为餐厅提供了一种不需要雇佣送餐员就能高效送餐的方式。送餐车甚至有能力在前往顾客所在地的途中准备好顾客指定的食物,这就意味着食物送到客户手中时依然新鲜热乎,同时整个配送过程也会高效得多。送餐车还可以一次性送去数份订单的餐饭,而不需要一趟趟跑回餐厅去取餐。

2018年1月,必胜客(Pizza Hut)宣布与丰田公司合作,致力于开发无人车这样的送餐方案。必胜客的竞争对手达美乐(Domino)仅在一个月之后就宣布,它和福特公司联手研发的自动驾驶送餐车已经开始二轮测试。

12. 能源与石油

密歇根大学的研究员去年称,无人车会使我们消耗比当前更多的能源,因为无人车使用的便捷性会鼓励我们更频繁地使用(电动汽车还是要依赖电网来获取动力)。然而,与特斯拉Model S等电动汽车和无人车相关的变化表明,人们对汽油的需求可能会减弱。

自动驾驶电动汽车而建立的基础设施(比如,充电站网点)尚在起步阶段,这一转型时期给了石油天然气公司一个机会缓冲,让它们思考如何融入新能源生态体系。

13. 房地产

不止是威胁到停车库,无人车的连锁反应甚至会波及到整个房地产行业,促使该产业针对如何分配用地重新进行全方位的思考。彭博专栏作家诺亚•史密斯(Noah Smith)称,随着通勤愈加快捷和便利,居住房产价值将从城市中心住宅转移到郊区住宅。在商业地产领域,应对人类驾驶需求的商业用地以后将转作他用。例如,PARTNER Engineering的首席执行官Joe Derhake认为,加油站将没有必要为了吸引顾客的注意而落脚在繁忙的街角,工业用地也将没有必要为了方便货车司机而选在港口附近。

14. 媒体与娱乐

美国人平均每天要开车46分钟。假如不用时时睁大眼睛盯着路面开车,人们将有大量的时间来阅读新闻和进行娱乐活动。广播公司竞相为观众提供视频内容,让旅客根本不用担心行驶安全而尽情享用。无人车为广告商也创造了巨大的机遇,他们将着眼于向乘客展示相关地点附近的美食与服务广告。

去年,O2电信公司研发部总监迈克•肖特(Mike Short)表示:“将来,汽车上将会有更多屏幕。没有司机的情况下,这些屏幕可能就用来帮助乘客获取信息、关注安全,并提供更优质的实时地图。这也意味着屏幕会根据相关信息展示广告。”

15. 送餐

优步已经凭借UberEats扰动送餐行业了,而无人车将永久改变无数送餐员的命运。当用户可以命令他们自己的无人车去取披萨,去洗衣店、邮局、食品杂货店等地点,他们对专业配送人员的需求将大大缩减。当顾客的空车行驶到达美乐店面,只需要员工把披萨放到车上就行了,送餐员挨家挨户送餐的必要性就不大了。

16. 实体零售

随着无人机和无人车接手配送任务,实体商店的位置似乎也变得越来越不重要。顾客可以向他们最喜爱的店铺下单,不用考虑店铺的远近,无须担心商店的配送半径,再远也有无人车帮忙取货。另外,随机走进商店转一转的客人会减少,大部分人只是开车经过或者走路路过。为了方便顾客而将店址设立在靠近住宅区或者城市中心的地方,这样的考量似乎变得不那么重要了,毕竟人们钻进无人车可以读书、聊天、睡觉,而不必耗费精力自己开车,他们自然更乐意光临那些比较偏远的商店和餐馆啦。

17. 汽车经销

不管是通过汽车公司还是打车公司,人们随时都能叫到无人车,越来越多人可能不再需要拥有自己的车。在2017年的CB Insights创新峰会上,有人建议,与其买车,不如向租赁模式转变,由租赁公司提供车辆并包揽维护事宜。

无人车的独特品质和便利性会引导消费者采取按需用车的模式,而无须花大价钱买私家车。由于无人车不占用人们时间、无须人们亲自驾驶的优势日益凸显,即使有时人们依然决定要买车,每家平均只持有一辆车的情况会增加。

18. 汽车换油中心和洗车行

无人车会减少个人对私家车的购买,个人也就不再需要维修车子,那么这些事情就从私人转移到了车队公司。车辆保养的责任当然也是公司承担。为了应对这些需求,车队公司会购买相应设备、做出解决方案,因而换油中心、洗车行甚至租车点以后都可能会在街头消失了。

19. 医疗卫生

无人车最为人称道的优点之一就是安全性高。理论上来讲,车联网之下的无人车基本上可以避免意外撞车事故。由于车祸减少,医疗卫生行业可能每年损失将近5000亿美元。

除了能减少事故发生,无人车还能用作医疗诊断检查点,让乘客在车内接受简单的医疗服务,比如测量血压和心率。

20. 援救及应急服务机构

以此类推,无人车甚至可以监测乘客的健康状况,在紧急情况下直接把乘客送到医疗机构。比如,乘客在路上突发心脏病时,无人车扮演救护车的角色。

应急服务机构可将无人车当作急救车或者消防车用,而且不需要派司机。联网的车辆能够利用实时交通信息决定什么路线最理想,比人类司机更加高效。无人车甚至可以与医疗机构互联,在把病人送去的路上就向医生发送病人的数据(比如生命体征),这样急救医疗医生就可以全力关注病人的状况,而不用花时间向其他医护人员复述病情。

无人驾驶车辆也可以代替救援人员进入危险的环境中,解救那些需要帮助但是处于危险或偏远地区的人。比如,向遭受自然灾害的区域、事故现场、疏散区域或者战区输送物资,或者从中解救人员。

城市规划网站Planetizen的博斯威尔和威廉•里格发表过描述相关应用案例的文章,重点讲了无人车是如何在纳帕谷发生火灾时帮助当地家庭迅速撤离的。

21. 驾校

驾校的市场不像医疗、汽车销售或者保险市场那样规模巨大,而且随着手动驾车从一项必备技能退化为一种爱好,驾校在未来基本上会销声匿迹。21世纪出生的人群中考取驾照的比例急剧下降就是驾校势微的表现之一。

22. 城市规划

大多数现代化城市的建设始至终都在考虑车辆的需求。地铁和高架火车能够避开地面道路限制,但是公路、桥梁和隧道的设计不得不考虑众多司机和货车的需求。无人车将改变道路的使用方式。

通过车联网,车辆无缝驶入或驶出有序的车流成为可能。交通信号灯将会被重新设计,甚至在许多情况下会被直接淘汰,因为无人车能够以更高的速度转向,更加自如地在车流中穿梭。然而,值得警醒的是,这可能加速城市扩张,毕竟人们不必再为了谋求便利而优先考虑靠近市中心居住。

23. 网络服务供应

车对车通讯技术(V2V, vehicle-to-vehicle communication)的运用对无线数据交换提出了新要求。康卡斯特(Comcast,美国最大的有线系统公司)最近在一场针对是否要取消2015年网络中立性规则的讨论中提到了V2V通讯,并向美国联邦通讯委员(FCC)表示:“禁止付费优先权(以获取更快的网络)实际上可能不会促进创新,反而是抑制创新”。因为数据瞬时传输对于无人车来说是必要条件。

另一方面,许多欧洲汽车制造商已经开始各种游说,为了支持不同于DRSC(Dedicated Short Range Communications,专用短程通信技术)的车联网通信技术标准LTE-Vehicular ( LTE-V,一种基于无线蜂窝通信的车联技术)。借助LET-V,车辆在LTE网络覆盖下与蜂窝基站直接进行通信。由于LTE-V很可能是以后实现V2V的一种渠道,网络服务供应商未来有可能要调整他们的产品以适应无人车的需求。

24. 汽车内饰设计/制造

当人们不用再亲自开车,他们会在车里做些什么呢?上海的一家汽车内饰公司研发的概念车能够提供四种不同的行驶“模式”,包括“会议模式”(该模式下,后排座位收起,前排座位转向车尾)和“休息室模式”(近似于起居室)。诸如此类的考量只关注到人在途中的感受,但是如果车里有动物,或者车里放着要寄送的包裹呢?专注汽车内饰设计的公司正在完善它们对无人车内部场景的勾画,而制造汽车内饰的公司也会相应改变它们的产品。

25. 网络安全

新型的无线通讯带来了新型的安全与数据保护问题,有待科技公司解决。无人车可能并且已经遭遇过系统入侵。《连线》(Wired)杂志的记者安迪·格林伯格(Andy Greenberg)记录了他的一场“亲身”经历:他驾驶着一辆吉普大切诺基(Jeep Grand Cherokee)时,同车的研究员入侵了车上的各个系统,最终竟然让油门失灵了。许多初创企业在持续进行技术创新,力图将无人车的网络安全风险降到最低。比如,KarambaSecurity公司已经打造了一套解决方案,通过辨识和拦截攻击行为来保护车辆的对外连接元件。

26. 交通执法

交通运作更加顺畅、人类司机的比重降低,就会有更少的交通罚单和其他驾驶违规行为,城市的相关收入会急剧下降,而且也不再需要那么多交通执法人员来指挥交通。

那么,问题来了:如果无人车违反交通法规,罚单要开给谁呢?车主?软件制造商?如果这车只是暂时租来用的呢?(关于无人车事故定责问题,可以看看大数据文摘这篇报道

在执法实践层面,还有一个问题:交警要怎么跟无人车沟通呢?任何交警都能强制禁用车辆吗?但有必要这么做吗?通过车联网,每辆车都知晓行驶路线上哪里有事故、障碍物,哪里发生了警察、火警与救援活动,并相应地重新规划路线。这种即时的路线变更能够帮助紧急救援人员缩短救援响应时间,更及时地挽救生命。

27.  健身

将阻力带系到仪表盘上,可以在乘车途中做划船运动;将阻力带系到车顶,可以做传统的下拉式练习;车内可以安装固定式健身脚踏车,并配备相应的安全带……

无人车可以让通勤健身两不误,因为车内可配备健身器材,乘客在通勤路上也能锻炼身体。NPD Team与健身器材制造商长期合作,它的工程师Marko Vujicic说:“无人车可以打造成很棒的健身房,因为车身各处都很结实。足够的硬度从理论上保证了你可以利用车身的每一面做阻力训练。你的车可以变身为轮子上的重量训练室。”

28. 老年人护理与儿童托管

无人车将为老年人的出行活动提供便利,他们不需要自己驾车也能保证社交活动的参与,像往日一样活跃。老年人对护理的需求减少时,他们就可以在自己家里生活(而不用去护理中心),也不需要护工开车送他们去各处。

无人车还惠及儿童托管,能够自动接孩子到学校和日托所,为儿童和青少年这些尚未到驾车年龄的人群提供新的交通方式。据估计,无人车将影响到57万名保育员和130万名私人护理助手的饭碗。

29. 家居装修

美国已入住的住宅中有超过60%配有车库或者车棚,过去5年间新建的住宅中更是高达75%都有停车位。眼见汽车自动化在抑制人们对私家车的需求,改建闲置停车空间的行当将很快兴起。房主可以为车库空间分配其他用途,这样就能扩大房屋的实用面积,提升房产价值,甚至为Airbnb等平台的租客或旅客提供住宿。专注于翻修车库空间的设计师和承包商也将因此得到更多机遇。

30. 诉讼

交通事故的频率和影响将因无人车而改变,随之而来的诉讼也是如此。目前,94%的交通事故都可以归咎于人为失误,而无人车减少事故,相关的诉讼案也会相应减少。当事故发生,互联的车辆将提供更加准确的事故数据并告知应该追究哪方的责任。无人车还有可能将原本属于驾驶员的事故责任转移到生产和拥有无人车的公司,潜在地降低了对私人执业律师的需求,同时还促使汽车公司扩展法律部门。

31. 军事行动

2018年5月,美国国防研究和工程副部长迈克尔·格里芬告诉议员们,国防部将先于民众尝到到无人车的甜头。据格里芬称,战区超过半数的伤亡都发生在负责运送燃料、食物和一般性物资的军人身上。而随着军队开始使用无人车,战斗人员可以因此远离危险,伤亡会减少,生命得到挽救。许多军队已经在试用无人驾驶坦克和无人驾驶飞机。

32. 全球非营利工作和灾难救援

对于在偏远或资源匮乏地区工作的非营利性组织和志愿者组织来讲,要向需要帮助的人运输物资,无人车可以成为一种新选择,因为无人车不需要司机(或者司机在运输途中所需的食物、休息点和其他资源)。除了能够输送食物、衣物或者医疗设备等物资,无人车还能配备卫星和手机服务功能,打通外界与偏远地区的联系,当然那些常规基础设施因为自然灾害、政治动乱或其他事故而遭到破坏的地区也能因此受益。

偏远地区的物资供应和连通性一旦得到更好的保障,非营利性组织的作用就能发挥得更加到位,它们也得以将原先投入在运输任务上的时间精力重新分配到其他更有影响力的工作上。

33. 数据中心与网络基础设施

当无人车在路上穿梭,它们会产生海量数据,但这离不开基础设施的支持。为了和光纤网络、数据中心进行通信,无人车需要广泛分布的低延迟无线连接。据英特尔公司(Intel)估计,一辆无人车每天能产生4TB的数据,这意味着无人车的崛起将推动对更多数据中心以及更加稳健的光纤网络的需求。

相关报道:

https://www.cbinsights.com/research/13-industries-disrupted-driverless-cars/

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相关数据
无人机技术
Drones

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

规划技术
Planning

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

自动驾驶技术
self-driving

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。