自动驾驶创业公司突围，应该采取什么样的商业策略？

本文来自微信公众号“cookie”（ID：Dr-Cookie），作者程瀚。36氪经授权发布。

近日，特斯拉发布了完全自动驾驶的车，现在下单，只需要8000美金，今年年底你就可以拥有。视频如下：

因为tesla直接跳过Level3，直接发布全自动驾驶。所以本来要第二篇要写《汽车公司的自动驾驶选择》就要晚几天发了，虽然我给车厂的自动驾驶策略也是摄像头为主，雷达为辅，但考虑到特斯拉这么快就推出全自动驾驶，于是战略就要想得更远一些了。

有这样的公司存在真tm烦人。

所以，轻松一下，先写一篇给创业公司的商业策略。在这个非常重资源整合的行业里，要冲出来确实不容易，每一个初创团队的资源、时间都是有限的。简化商业路径、快速构建壁垒的策略对于初创团队至关重要。

首先给结论：

对于初创团队，凡是能够提高企业效率、节省成本的to B服务先做，对消费者产生价值的终端产品后做。

简而言之——自动驾驶创业公司的第一客户是服务公司，第二才是汽车公司！  

为什么得出这样的结论，这要回到人工智能的本质——提升效率，把原来需要人完成的工作用机器替代。虽然大家对他抱有非常大的期待，常常用来与互联网诞生之初类比，但人工智能和互联网是完全不一样的东西。

因为互联网不仅仅提高了效率，还是一种颠覆的通讯方式。所以，互联网诞生、发展到鼎盛的过程中，会诞生很多新的行业产业是与以前形式完全不一样的，比如从前没有网游，有了互联网之后就可以网上玩游戏，比如以前一个人发表观点想要公众看到几乎不可能，因为通讯方式变了，从电报——电话——电视到互联网，每一次通讯的创新都会有新的产业诞生。

而人工智能是一个提升效率的工具，可以产生新的工具，但是不直接产生新型的商业模式。这一点和互联网区别非常大，说白了，车还是车、吃饭还是吃饭、网游还是网游，app还是app，人工智能不会创造新的生活模式或者商业模式，但是会在各个方面提升效率，比如广告的精准投放，比如工厂的自动化生产。

当然人工智能机器学习本身也能够产生很多新产品，比如指纹识别机、人脸识别机等等产品。

但最大的机会是人工智能在各行各业的应用

所以在人工智能发展的初期阶段，哪件事用到人工智能可以提升效率，就做给他做配套服务，而且绝大多数是to B的服务，因为对于个人，效率没有那么重要，对于企业，效率是生存之本！

虽然道理很简单，但无数的创业公司甚至大公司都没有接近需求，做出了非常炫酷的产品，但总是用处不大。

比如：智能语音机器人，虽然提高了询问天气、机票、股票这些讯息的效率，不用再到手机上查找了，但始终没有太多人买，最便捷的搜索方式还是用百度。Amazon Echo讲的语音搜索入口的故事，结果却是95%的用户用来听音乐，购买原因是买了这个音箱之后购买音乐更加便宜。其实人工智能在这个产品上加分不大，真正买单的还是音乐的需求。换言之，如果一家没有音乐资源的公司来做智能音箱，很难卖好。

另一个相反的案例，给交通摄像头提供自动车牌识别的公司却得到了非常广泛的运用。几乎深圳每一个摄像头都能自动识别到副驾乘客是否系上了安全带。每一个数字摄像头在原有基础上升级为智能识别摄像头。做这个商业的公司具体获得了多大的市场回报，不好说，但是这个应用对于效率的提升确实非常大。

在人工智能的初期阶段，做to B的服务远比to C的产品好，所以不要想做一个人工智能时代的微信（her），最终微信还是微信，还是在手机上。AR不普及，her就不会出现。

回到自动驾驶行业，你给车主提供一辆无人驾驶的轿车，和你给物流公司提供一辆无人驾驶的卡车。痛的程度是不一样的。

车主可以说：“我自己开就很好，你要我掏出几万块钱变成自动驾驶，我有些犹豫。”物流公司会说：“如果你能给我一台车一年省几万块钱，我全买你的服务。“

当然，当效率提升到一定阶段，到了人工智能发展中期，新的商业模式也就诞生了。比如超过10%的汽车无人驾驶了，基于无人驾驶的服务产业也就诞生了。那时候基础设施完成，商业模式又会出现一次大改变。

对于自动驾驶的初创公司也一样，能够最快的找出提升效率的细分领域，快速在这个细分领域站住脚。是最有效的路径。想要推出一套自动驾驶的方案，让汽车公司采购并让消费者买单，时间会很长。因为你的客户是汽车公司，自动驾驶提高了车主的体验和效率，却没有提高汽车公司的效率，所以采购你的产品会变得有争议。重视自动驾驶的公司会积极合作，不注重自动驾驶的公司不会合作，但是重视自动驾驶的公司多半会自己建立自动驾驶的团队来做。

所以如果是给汽车公司合作，能够提供硬件采购会比输出技术更加有吸引力。发展到最后，一定是自动驾驶的硬件供应商。

如果是和服务企业合作，能够提供成套的解决方案会更加适合。

自动驾驶是一个重科技投入的产业，如果持续没有收入，需要融非常非常多的钱，这样来说，也是一个风险。

更别说投资人寄希望的爆发式增长，给汽车公司做供应商发展都会很慢，不可能出现爆发式增长。但好在有特斯拉这样的企业，所以有非常好的希望。

另一种方式是用现在能够实现的自动驾驶的水平来提高效率。这时候你的目标会变得非常清晰，不再会去想那些不靠谱、不能落地而且技术难度有很大的事，比如：中国路况这么复杂怎么办，出了事怎么办，自动驾驶之后是通过什么方式变现。你会想的是：哪个基于车辆的服务行业需要更高的自动化，物流、还是公交、还是矿区？针对每一个具体的封闭场景，会有具体的解决方案，不再去想大而全的东西，就开始落地了。

为什么是服务公司，因为服务业的公司赚的是辛苦钱，人工成本都非常的高，一旦自动驾驶能够成为取代一部分人的工作，减少人力投入，净利润会上升很多。对于语音来说是客服系统。出行这块最主要就是物流。这块你肯定会反驳说，基于汽车的服务行业太多了，为什么选择物流。

原因很简单，自动驾驶没有那么靠谱，要达到在城市的小路上无人驾驶几乎不可能，应用场景一定是封闭道路，比如高速、环路、高架等。只在这些路上跑，现在无人驾驶技术就已经可以实现。商业路径也很简单，先做干线物流（高速公路大卡车）——再做城际物流（省道环线）——最后做市内物流，行驶环境逐渐复杂。

每一台车能够省的油和省下司机，就是自动驾驶公司的价值。

而且执行起来也很有步骤性，仅仅在实现几条干线物流之后，卡车司机的工作就变成接送卡车，只要把卡车送到高速公路的入口，然后在出口接，自己骑着滑板车来回站点就可以了。那么对于成本的控制将是巨大的。中国干线物流的卡车数目几十万，市场规模非常的大。

最好的地方是，物流行业的寡头不多，全国性的、省性质的拉个list，一个一个把商务啃下来，能快速建立商务壁垒。未来的发展也很可观，对于资本市场而言，估值也很可观，因为一旦干线物流的普及率高了，像货车帮这样的业务也可以合作了，每年的收入，想象力无限。

有人就会问，既然物流这条路这么好走，那为什么不是每一家都往着里面钻呢？

原因是做这个有很大的难度：卡车的控制很难搞定。

上一篇《自动驾驶产业链里，初创公司的机会》提到过，自动驾驶最后做的好不好关键在于控制。卡车不像小轿车，控制器执行器很多都没有，开车师傅也讲究经验，控制起来难度不小，这是一个技术难题。

所以你看人家otto都是买的Volvo的大卡车，因为Volvo有这些控制执行器。

商业上面选择已经是不容易的了，做起来难度还很大。没错，这个行业就是酱紫难！

以上策略只适合初创公司，巨头大佬请不要参考。