「DiDi＝オンライン配車」の旅行分野では、旅行ネットワークとデータ量がDidiの自動運転の強みとなる。しかし、自動運転技術そのものに関して言えば、滴滴出行はまだもっと筋肉を鍛える必要がある。
著者|ドゥドゥ
プロデュース | 実業家
Didiの自動運転に新たな動きがあった。
「人間化された」コンセプト カー、L4+ 車両の量産を加速するための 2 つの自社開発ハードウェア、およびフルスタックの自動運用およびメンテナンス システム。
結果から判断すると、後者の 2 つは過去 2 年間の滴滴出行の自動運転の主な成果ですが、滴滴出生の自動運転スタイルの変化も反映しています。
プリインストールされた量産とは、滴滴出行の自動運転を意味し、量産された自動運転車の「コピー」を開始します。運用と保守の自動化はサービスと製品の境界の拡大の現れであり、自動運転の領域は徐々に拡大しています。
市場では再び楽観的な見方を示した自動運転の「商用遺伝子保有者」として、ディディの現在の声は自動運転コース上の一見穏やかな湖を乱すことになるだろうか？いくつかの質問に答える必要があります。
1. Didi の自動運転技術のレベルはどの程度ですか?
2. なぜこの時点で自動運転に注目し、声を上げるのでしょうか?
3. Didi は自動運転トラックにおける現在の競争環境を変えることができますか?
1. 「単純な」事業報告書ではない
「今日は滴滴ロボタクシーの製品化の本当の進捗状況についてのみ話します。」滴滴自動運転COOの孟興氏の声明では、今回の滴滴自動運転の声はむしろ事業報告のようなものである。
そのオープニングとしてコンセプトカー「DiDi Neuron」が公開され、まず注目を集めた。
コンセプトカーは、メーカーのブレインストーミングの成果である「コンセプト」に焦点を当てています。「DiDi Neuron」も同様ですが、Didiの自動運転ブレインホールは安全性や人間化されたサービスにもっと注目しているようです。実はこの機能により、Didi の技術や製品がより見やすくなります。
製品レベルでは、Didi と Benewake が共同で、Beiyao のベータ版と呼ばれる 2K 画像レベルの高精度 LIDAR を開発しました。パラメータの観点から見ると、ドット周波数は 300 万画素、ライン数は 512 本、水平視野は 120 度近く、垂直視野は 26 度近くと非常に優れています。これに加えて、コンピューティング プラットフォーム Orca Killer Whale がリリースされました。データによると、そのハイライトは、スマート ドライビング ドメイン、コックピット ドメイン、ネットワーキング ドメインの 3 つのドメインを 1 つのボックスに統合したことにあります。
Didi の公開データによると、このコンピューティング プラットフォームは前世代と比較してコストを 88% 削減でき、車両全体のスペース容積は 74% 削減できます。これは、このプラットフォームが製造時間を短縮し、生産効率を向上させ、L4 自動運転車の量産を加速することを意味します。
ただし、特定の用途でどれだけ効果があるかを証明するには時間がかかります。
技術レベルでは、ありふれた商用化の問題に対応して、「滴滴出行自動運転は、知覚、予測、意思決定、制御、シミュレーションシステム、機械学習プラットフォームなど、L4自動運転のフルスタックのコア技術を習得しました。」 Chuxing CTO 兼自動運転運転 CEO の Zhang Bo 氏は、これは自動運転トラック全体の中でトップレベルであると率直に語った。
Zhang Bo 氏の口から出た「最先端のテクノロジー」の具体的な分析は、実際にシステムに遭遇したすべてのシーン データをマイニングさせ、出現した類似シーンのすべてのモジュールを個別に抽出して、これらをより正確に処理できるようにすることです。シーン。
特定または分類できないいくつかのランダムな物体について、滴滴出行はテスラが言及した占有ネットワークを導入しました。この技術により、システムは物体を認識できない場合でも、その行動を正確に判断し、予測することができます。
Zhang Bo氏はDidiの一連の機能を「都市一般化エンジン」と呼んだ。これは、Didi が過去 2 年間で継続的に強化してきた能力でもあります。
第二に、滴滴出行は昨年、限られた範囲内でロボタクシーの駐車可能台数を 96% 増加させました。実際、L4 レベルの自動運転が本当に商用化されるのであれば、それはオンライン配車モデルに限りなく近づく必要があります。現在、Didiの配車サイトの密度は約10メートルに1サイトであるのに対し、自動運転車のサイトは1.5キロに1サイトで、その差は150倍である。
中でも、自転車、バイク、駐車スペースを占有するコーンなどの障害物が、自動運転車の駐車を困難にする主な原因となっています。駐車技術の向上により、この問題は効果的に変化します。ただし、具体的な体験効果についてはさらに検証する必要があります。
サービスレベルでは、自動運転の操作における人間の関与を最小限に抑えるため。Didi は、「恵州港」と呼ばれるフルスタックの自動運用保守センターを構築しました。これにより、運用プロセスで車両のニーズに自動的に対応し、自動配車、注文の受信など、車両が 24 時間体制で回転できるようになります。 、戻り港。洗浄、充電、検出、停止など。Didi が発表したデータによると、全プロセスの自動化率は 90% に達しています。
Meng Xing は、Didi が将来旅行する可能性を最初に計画したと言えます。そして張波氏は、この可能性に基づいて滴滴出行が過去の期間に達成した成果、つまり都市汎用化エンジン、駐車能力が96％増加し、プロセス全体の自動化率が90％に達したことを強調した。 3 つの機能は、活動範囲を拡大できるかどうか、戦闘ポイントの数を増やすことができるかどうか、24 時間稼働できるかどうかという 3 つの質問に同時に答えます。
これまでのところ、滴滴出行の通信簿の根底にあるロジックは徐々に明らかになってきており、「現地化、プリインストールされた量産、低コスト、高い安全性。これらの基準は滴滴出行の次世代自動車選択の中心的な考慮事項でもある」としている。
明らかに、これは「単純な」事業報告書ではなく、その背後には滴滴出行の開発ボトルネックの逆進があり、滴滴出行のより大きな野望も隠されている。
2. L4、やるべきTOB業務
モバイル インターネットの時代には、オンライン配車モデルが誕生し、従来の旅行が初めて覆されました。その結果、旅行サービスプロバイダーのグループは時代の恩恵を享受し、滴滴出行もその流れに沿って上昇しました。
しかし、人口ボーナスの消失に伴い、滴滴出行の TO C ビジネスの成長の限界が徐々に現れてきました。
中国インターネット網情報センターのデータによると、2017年から2020年にかけて、中国のオンライン配車ユーザー数は2019年6月を最高点として放物線状の傾向を示した。2017 年 7 月に中国のオンライン配車ユーザー数は 3 億 800 万人に達し、2019 年 6 月には 4 億 400 万人に達しましたが、1 年以上が経ち、ユーザー数は減少し始めました。 2020年6月には再び3億4000万人まで減少した。
オンライン配車モデルをどのように再革新するかは、Didi が考える必要がある問題です。デジタル時代では、コストの削減と効率の向上が主要テーマとなっています。旅行の分野では、効率とコストが重要な進歩となっています。
これは、消費者が最小限の金銭的コストと時間的コストで最も快適で安全な旅行体験を確実に得られるようにする必要があることを意味します。Didi も自社の利益を増やし、持続的かつ安定的な成長を実現する必要があります。自動運転が最適解となる。
そしてB面のアンカーリングが重要なレイアウトになります。これは、滴滴出行のエンタープライズ版が、企業旅行、出張、および原価管理のためのワンストップ原価管理 SaaS プラットフォームにアップグレードされ、原価管理 SaaS を固定する最近の発表からもわかります。L4 レベルのシーンに縮小されたアプリケーションは、自動車企業の顧客とそれに新たな成長をもたらす可能性があります。
第二に、L4自動運転プレーヤーを商用化する過程では、自動車会社と協力するだけでなく、オンライン配車プラットフォームとも協力する必要があり、ビジネスモデルは比較的限られています。また、滴滴出行は、より優れた閉ループ ビジネス モデルの模索に役立つ L4 自動運転技術の商用化の現場を持っているだけでなく、旅行分野でも大きな市場シェアを持っています。
公開データによると、滴滴出行の市場シェアは依然として中国第一位である。Didi は着陸シナリオや沿道データだけでなく、こうした面でも大きなアドバンテージを持っていると言えます。
また、より大きな世界市場という観点から見ると、中国は将来の自動運転の最大の市場でもあります。これにより、多くの首都は自動運転の将来の発展を見据えながら滴滴出行を確認することもできます。その結果、世界有数のVC/PEの支持を獲得し、多額の資金流入によりDidiは流通市場への参入を迫られることになった。
自動運転自体の利点に基づいて、自動運転の開発見通しが深まることで、より高い評価がもたらされる可能性があります。したがって、一次市場および二次市場の支持を取り戻すには、Didi の多くの能力と利点、および研究開発の進歩を確認する必要があります。
現在、感染症の社会経済、旅行、消費への影響は徐々に減少しており、「万事回復」の段階に入っている。AIと自動運転のIPOブームと相まって、滴滴出行はその熱に乗りたくないことを明らかにした。しかし、さまざまな要因を考慮すると、今が声を上げるのに最も適した結節点であることは間違いありません。
結局、データセキュリティ審査の後、アプリは店頭から撤去され、滴滴出行は2年間沈黙を続けた。2023年の初めに、滴滴出行は正式に審査を通過したとの発表を発表し、主要アプリストアは相次いで滴滴出行アプリのダウンロード制限を解除した。Didi にはポジティブで控えめな露出が必要です。TOB分野におけるローカライズされた最先端技術は間違いなく最良の選択です。
全体として、現時点では、滴滴出行は L4 自動運転について声を上げる必要があり、声を上げる必要があります。
注目すべきは、多くの自動操縦メーカーがテクノロジーやシーン削減によって「損得は自己責任」に向かって動いている現在、「ストーリーテリング」や「筋肉ショー」では明らかに市場に感動を与えることができないということである。
滴滴出行が示さなければならないのは、「本物」の商品化状況だ。
3. 「ラバか馬だよ、引っ張って散歩してよ」
公開日では滴滴出行が自社の事業化事例を披露し、着陸シーンは貨物輸送だった。
同社は、特にエンドツーエンドおよび倉庫から倉庫への輸送をフリートの形で顧客に提供するハイブリッド無人ソリューション HDS (Hybrid Driverless Solution) を開発しました。ドライバーと運転支援ソリューション、そして複数の L4 自動運転トラック。
Didi は自動運転トラックを 50 台以上保有していると主張しており、現在その数は 100 台を超えています。公開されたデータによると、KargoBot の累計物流収益は 1 億元を超えています。
自動運転業界全体の観点から見ると、滴滴出行の進歩の道は他の L4 メーカーと何ら変わりません。滴滴出行は主にシナリオを通じて次元を削減しており、ハイライトは L4 貨物シナリオにおけるフリートの革新にあります。ただし、このモードでも人間の補助が必要であり、L4自動運転とは言えません。
Didi の利点は依然として、旅行ネットワークの下での恵州港のワンスタック自動運用保守と、沿道の下での大量のデータに基づいており、前者はサービスに優れ、後者はデータ量に優れています。
全体として、Didi の自動運転技術の反復はスピードと商業化を示していますが、誇るべき点もたくさんあります。しかし、現在自動運転を深く育てている背景には、いくつかの問題もあります。
たとえば、旅行サービスプロバイダーと自動車会社が自動車を製造する協力モデルにおいて、自動車会社がデータを共有する意思があるかどうか。
結局のところ、自動運転の起業家と比較して、自動車会社は資本規模、産業の蓄積、サプライチェーンなどの長年の蓄積があり、自動運転ファイナンスの観点からは、自動車会社は徐々に自動運転の原動力となってきています。近年のスタートアップの「投資家」。「ソフトウェアを売る」モデルが消費習慣を形成しているため、将来的に自動車会社が自動運転技術を開発することになるかどうかは除外できない。
第二に、恵州港のようなフルスタックの自動運用保守センターのモデルは比較的重いが、短期的に滴滴出行にもたらす漸進的な成長は限られており、どのようにして収益性を達成するのか、そして将来のビジネスモデルはどこに向かうのかも必要である。疑問符を描きます。
より大きな価値を発揮し、メーカーに成長をもたらすためには、恵州港のようなフルスタックの自動運用保守施設を大規模に導入する必要があることを知っておく必要があります。これは、十分な数の自動運転車を市場に投入する必要があることを意味するが、これを短期的に達成することは困難である。2 つ目は他の自動運転車メーカーに販売することであるが、事業のクロスオーバーの下で、滴滴出行は大規模な自動運転車を誘致したいと考えている。多くの自動運転メーカーが協力するのは簡単ではありません。
製品がどのように漸進的な成長をもたらすかという点において、私たちも同じ問題に直面しています。つまり、研究開発に多大な人的資源と物的資源を投じたハードウェア製品が、他の買い手を見つけられるかどうかも、解決すべき喫緊の課題である。
この「滴滴出行＝オンライン配車」という旅行分野において、滴滴出行の優位性は明らかです。しかし今のところ、旅行ネットワークがもたらす利点を除けば、滴滴出行と他の自動運転メーカーとの差は広がっていない。自動運転の軌道でどこまで走行できるのかを検証するにはまだ時間が必要だ。
おそらく、上記の疑問がより明確になれば、滴滴出行は市場に明確な答えを与えるでしょうが、まだ様子を見る必要があります。