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除新能源外，另一个智能汽车相关市场也将爆发，规模马上破千亿
2022-09-21 20:38新闻
简介 来源：＠首席数智官（ID：shouxishuzhiguan） hello 大家好，我们是首席数智官，研究产业数字化已经10年。 在长期的工作中，我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起...
来源：＠首席数智官（ID：shouxishuzhiguan）
hello 大家好，我们是首席数智官，研究产业数字化已经10年。
在长期的工作中，我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。
为此，我们走访了大量知名企业，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习，看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。
我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。
关注我，每天给你讲一个商业案例。
今天我们要给你讲的是：即将大爆发的智能汽车软件市场。
当新能源汽车成为行业新风向标，智能汽车黄金时代正在到来。
智能化背景下，车企迎来了全新的挑战：
车联网数据传输量指数级提升；车端软件由百万行增加到数亿行；功能开发周期、迭代周期不断缩短；市场需求不断走向个性化，千人千面的多样化需求亟需满足。
当下，车企的数据采集、应用能力变得至关重要，软件有望定义新一代汽车。
这一背景下，软件在整个汽车产业链中的价值快速提升。
麦肯锡数据预测，到2030年，汽车软件市场规模有望从2020年的340亿美金快速提升至840亿美金，年复合增长率9％。
随之而来的是大量汽车软件涌现。
其中，操作系统及中间件、智能辅助及自动驾驶系统这两大领域的增速最快。
2022年8月，专注于为OEM打造跨车云的数据驱动能力以及车云计算全栈解决方案的「智协慧同」官宣完成数千万元A1轮融资，由彬复资本领投，瑞穗力合基金（MLI Fund）和老股东力合资本、石雀投资跟投。
从2015年成立至今，「智协慧同」已经陆续服务一汽集团、一汽解放、上汽乘用车、上汽零束、上汽大通、华人运通、东风岚图等一线车企，并且有多个量产项目在推进中。
2021年，国内首个搭载智协慧同EXCEEDDATA解决方案的量产车型已落地（高合HiPhiX）。
前不久，智协慧同联合创始人兼CEO鲍鹏，力合资本助理总裁兼一旗力合副总经理唐越，向我们解析了汽车智能化机遇下汽车软件赛道。
01 新能源大航海时代，汽车智能化走到哪儿了？
新能源大航海机遇下，国内新能源汽车在汽车市场的渗透率持续快速提升。
汽车被认为是新时代的智能终端，汽车行业的转型升级在智能化的推动下不断加速。
业内普遍观点认为，2023年将是汽车智能化竞争的元年，智能汽车黄金时代正在到来。
投资人和创业者对于当下汽车智能化行业阶段观点和视角各不相同。
作为一线创业者，智协慧同鲍鹏认为今天的汽车智能化赛道尚处于早期阶段。
鲍鹏从技术角度分析认为目前车载硬件架构尚未稳定成型，OS、中间件、应用生态都处于发展中状态。
力合资本唐越则认为，汽车智能化赛道正走在从初步阶段住中场过渡的阶段。
唐越这一结论来源于其对汽车行业的几个观察：
首先，智能座舱应用以及人机交互方式不断推陈出新。
伴随着汽车算力提升、AI算法成熟以及车载传感器增加，未来将有望出现更多创新形式。
其次，汽车智能化生态产业生态链条尚未完全形成。
大部分企业更擅长从头做到尾，中间环节尚未形成明显分工，但分工雏形初现。
如智协慧同这类企业，抓住数据中间件细分领域的定位，与车企、Tier1厂商合作。
最后，盈利模式还没达成共识。
智能化背后的一大逻辑是软件定义汽车，软件在汽车里应该占多少价值？如何合理分配这部分价值？目前还没有达成共识。
另外，传统车企习惯了把软件应用作为硬件的一部分来付费，软硬解耦后软件部分如何收费？是否以订阅的形式？还有待市场的确定。
“新能源车上电池能占1／3的成本，我相信未来软件在汽车上的价值体现肯定会更多。”唐越说。
对于投资机构而言，汽车智能化赛道的商业化前景真的足够性感吗？
答案是肯定的。
新能源和智能网联是汽车革命的两大重要方向。
目前，新能源已经跑出了相对确定的万亿赛道，而智能网联还刚刚起步。
在一辆新能源车中，电池的部分占了1／3左右，大概5－7万。
智能网联尤其是软件部分未来如果能成长起来，应该有等量空间。
此外由于软件具备多变性，座舱和车身还有很多方面可以进行创新，加上芯片、传感器等硬件的价值，其整体市场空间会比新能源更大。
当问及力合资本在汽车智能化领域的投资逻辑时，唐越分享到力合资本目前主要关注几大方面的机会：
第一、国产替代的机会。
大量零部件、模组、元器件、芯片都会由国产智能汽车的需求拉动而发展起来，形成中国生态。
第二、新架构下创新应用的机会。
随着汽车计算平台的软硬解耦及分层化架构的成熟完善，会出现大量应用，应用的出现使消费者有直观感受，企业也将从中找到商业化机会。
第三、算力及传感器提升的机会。
一方面自动驾驶等级提升对算力的需求提高，对计算方式的复杂度要求也在增加。另一方面提出对传感器数量、功能和性能更高的需求。
第四、数据管理的机会。
随着汽车传感器安装量的增加、智能化的提升，汽车产生的数据不断增加，安全、高速、高效的在车内以及车云之间进行数据传输。
未来车企在管理好数据、用好数据等领域都会产生会巨大的机会。
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