商用重卡未来人才致胜关键丨自动化浪潮下助力布局新赛道

发展趋势

 

自动驾驶技术的演进以及越来越广泛的应用场景正在推动汽车走进深度学习和软件定义汽车的新时代。真正无人驾驶时代到来之前,相关法规政策的迭代,安全性能的优化以及技术的突破需要时间,空间以及海量数据学习的支持。

上月交通运输部发布重磅文件《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》1,随着全国性规范文件的到来,此前自动驾驶商业化也将度过野蛮生长的阶段,终将迎来落地高潮。

早在之前,各地都通过各种尝试设置示范区,希望能在商用车自动化这条新兴赛道中赢得先机。例如深圳开展的智能网联汽车应用示范,包括载人、城市环卫作业和载货及其它专项作业应用示范,北京的智能网联汽车政策先行区。

而首个无人驾驶 Robotaxi 运营示范区建在了上海,上汽红岩近日在上海东海大桥上开启的智能重卡“减员”技术验证,也成为了全球范围内首例在开放道路实现“减员化”运营的案例。

突破性的市场机遇

 

与此同时,拥有广泛应用场景的商用重卡也在迫切市场需求以及实践下迎来了突破性的机遇。

根据BCG的预测,“我们认为,到2035年中国L4自动驾驶中重卡的新车渗透率大概在17%,美国的总体渗透率预计为26%,欧洲预计为23%。”其中封闭式环境如港口、矿区等达到60%。

某业内知名全球卡车制造商主管也在公开渠道表示“我们认为,在卡车运输业(相比于出租车)应用无人驾驶技术的可能性更大,商业机会更大,需要解决的问题也更容易。”

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一直以来,司机短缺以及飙升的人力成本都是商用重卡面临的痛点。而目前L3级别的自动驾驶技术能够帮助实现「省力」,即将传统的双人驾驶重卡,变为单人驾驶。有效节省了运营的人力成本以及司机短缺的问题。

同时在运输安全性上,传统的重卡运输较大程度上依赖于司机个体的驾驶技术,身体状况和突发情况应急处理能力。通过自动驾驶技术优化算法,能有效规避由于个体精神或生理状况引起的安全隐患,提升道路安全性。

另一项降本增效的指标中,对于人工驾驶带来的油耗不稳定也能通过自动化技术得到很好的解决。根据嬴彻科技2发布的白皮书测算,相较人工驾驶,自动驾驶技术在中国干线物流市场有机会实现:

  • 每公里运费降低 5%-15%

  • 每年碳排放量减少 950万-3800万吨

  • 每年为干线物流创造 2500亿-13万亿元

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在这条产业生态链上,我们看到了不同的商业模式和竞争机会。无论是自动驾驶解决方案商、零部件供应商,亦或是主机厂、物流平台,都在各种合作与尝试中谋求更大的利润空间和更加主动的地位。

在技术引领下的自动化浪潮中,我们看到集中典型的几种商业模式如下:

下场造车的自动驾驶公司

如2017 年首次亮相的特斯拉 Semi Truck,拥有亮眼的性能数据和先进的设计理念,同时搭载Autopilot驾驶辅助系统,使其刚推出便收获了 Pride Group Enterprise (PGE)、United Parcel Service、百事可乐等在内的上百辆订单。

自动驾驶解决方案主导模式

这种模式下我们看到部分拥有自动驾驶解决方案的科技公司,联合传统主机厂合作开发量产型自动驾驶重卡。也存在部分解决方案商和 Tier1 建立合作关系,利用后者的资源和能力来落地自己的自动驾驶技术;或是充当自动驾驶技术供应商,按量产车数量一次性向主机厂/ Tier1 收费。

三方合作模式

参与运营车队,向托运人或物流公司收费。典型案例例如 Waymo、图森未来、Aurora Innovation 等,向物流公司和大型零售商出售自动驾驶卡车服务。在这种商业模式下,客户将购买并拥有自动驾驶卡车,并按照行驶里程向科技公司支付使用费。

随着技术进步发展以及行业竞争态势的演变,从上游来看科技公司拥有更高的技术壁垒,下游货物资源,车队运营等掌握在物流公司手中,加之不断涌入的新的科技公司加剧行业竞争。我们可以看到众多的传统主机厂也在积极寻求转型,亦或是和解决方案商合作联合造车,或是和物流公司打造的生态链,在这其中也不乏对于主机厂如何在产业生态圈中争取更大的话语权和有利地位的思考。

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自动驾驶生态下,主机厂从单纯的卡车商逐渐演化,加深生态圈的布局。

不管是借助自有卡车运营自动驾驶车队,还是与物流公司合作,向其出租车队及提供自动驾驶解决方案,都体现了主机厂谋求更大利润空间及寻求竞争力上的思考。

新业务模式机会滋生,主机厂在商用卡车生态中扮演的不同角色。

不同角色

 

在自动驾驶重卡快速发展的赛道中,如何打造有活力的组织和吸引恰当的人才以响应变化中的业务模式,也是带给人力资源管理者的思考和启发。

· 作为人力管理者将重新思考与设计——

· 如何获取满足未来业务需求的人才

· 未来行业的人才结构将如何转变

· 大离职潮下如何保留关键人才以及新时代的劳动者真正关心的是什么

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