「GeekCar Daily」1.12：韩国警方开发智能巡查车
韩国警方开发智能巡察车 韩国警察厅宣布，为了应对变化的韩国国内治安状况，将在 2018 年之前与产业通商资源部分阶段开发并普及「 韩国型智能巡察车」。第一阶段将从今年 11 月份起，智能巡察车上会安装依靠红外线感应器，能在夜间识别物体并认识犯罪车辆的「 多功能摄像头」。一旦接到 112 报警，车辆可以立即出动应对。到 2018 年，巡查车就能利用通缉车辆检索系统，一旦检测到绑架、强盗等紧急通缉车辆，车辆可以分析并预测其移动路径。 另外，它也与交通违规处罚金缴付查询系统相联接，一旦有滞纳相关费用的车辆经过将会被自动告知。车辆的探测范围为 200 米。整个项目每年投入 3.5 亿韩元 (约合人民币 1900 万元)，三年总计投入 10.5 亿韩元。 那就真的是防不胜防了。（图文无关）三星利用赛道测试无人驾驶 三星宣布和京畿道政府达成协议，将使用 Everland 的高速公路汽车赛道作为测试无人驾驶汽车的场地。为此，三星会对这个赛车场进行一系列的改造，让其更适合于无人驾驶汽车测试。除此之外，三星也计划在不同路况去测试自动驾驶汽车的安全性和可靠性，这其中就包括城市的真实路况。 科技公司造车这件事，以后是要成为潮流了么？ TransLoc 和 Uber 合作连接公共交通 美国的交通科技公司 TransLoc 宣布将和 Uber 合作，在其 Rider 软件中接入 Uber 的 API 。Rider 用户可以在软件中选择走路、乘坐公共交通工具或者 Uber 服务等不同的交通出行方案，用户也可以个性化定制自己的出行方式，在不同交通工具中无缝切换。 目前，Rider 的服务将最先在孟菲斯和罗利-德罕推出，未来将会普及到更多城市。 Uber 也开始找帮手了。 滴滴代驾上线「 市内包司机」 服务 在上海，滴滴代驾宣布推出「 市内包司机」 服务。「 市内包司机」 服务会按照时长计费，白天每小时 36 元，最短服务时长 2 小时。目前，这项服务涉及商务代驾、旅行代驾、上下班代驾等多个场景。在未来，服务范围会从扩展至跨城包司机，应用场景也将逐渐开拓到代保养、陪练、代泊车等应用场景。 目前，「 市内包司机」 业务只在上海测试，随后将覆盖更多城市。 嗯，我能包个司机帮写稿么？ Uber 滴滴就补贴力度「 撕逼」 Uber 创始人兼 CEO 特拉维斯. 卡拉尼克透露，Uber 中国 2015 年全年的补贴在 20 亿美元。而滴滴每周的补贴为 7000 万美元，一年为 40 亿美金。因此，滴滴的单个行程补贴是高于 Uber 的。对此，滴滴出行资深副总裁陶然回应称，特拉维斯·卡拉尼克所说的数据完全不能令人信服且不负责任，并且滴滴的订单数为 Uber 的 7 倍。 滴滴这是嫌 Uber 说少了？ 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
滴滴试驾的现状和野心
从 10 月份上线开始，在差不多运营了两个多月之后，滴滴出行终于正式给试驾业务开了个发布会。 关于试驾业务本身，无论是产品体验还是模式背后的逻辑，我们都已经在之前的文章中进行过分析，这次发布会上也没有发现任何新的点。 不过，这场「 补办」 的发布会上，还是有些东西值得思考。 试驾的进展和数据 首先谈谈试驾的数据。 从滴滴试驾上线之初，我就不断尝试预约一辆车试驾。不过可惜的是我始终没成功（只怪公司位置太偏）。但是在发布会上，滴滴出行副总裁朱磊透露，试驾业务上线至今订单量已经达到了 140 万。如果这个数据是真实可信的，那我人品之差估计也是没谁了。 为此，我在专访的时候专门向朱磊提问了数据的真实性（顺便也吐槽了从来没有成功预约）。朱磊表示，140 万的订单量是用户的需求量，而真实产生服务的数据量大约在 50 万。这也就解释了很多人一直没有预约成功的原因。 朱磊表示，目前成单率虽然还不够高，这也是因为业务还在扩展期，车主和车辆数都还在增加。但总体上，试驾的成单率一直在提升。在朱磊的预期中，当成单率到达 40～50% 时，对试驾用户就是一个比较合理的状态。对于试驾预约时间久的问题，朱磊把原因归结为用户习惯的培养和过渡。除去试驾，滴滴所有的业务都是反馈及时、或者用户预约时心理会有预期时间。因此，这大概需要半年时间去培养用户的等待习惯。 不过在我看来，滴滴试驾最初推出的时候，就是表示要解决传统试驾的各种问题。然而现在来看，滴滴试驾还面临着约不到车、等待时间久等问题。目前市面上的一些上门试驾业务，这方面要比滴滴做的好。这就是问题所在了，是吧。 做卖车的用户入口 从发布会主题「 共所能、赢未来」，再到发布会上分别代表着互联网、传统经销商、主机厂等不同立场方的同台，我们能够看出，滴滴试驾要做的并不是单纯的「 试驾转卖车」 业务，他们还有着更大的野心。 对于滴滴来说，手上最珍贵的无非就是大量的用户，并且这部分用户是跟出行相关最垂直的人群。用户背后代表着是流量和数据。滴滴想做的，是把流量入口的功能放大化。 在发布会上，最让我有些吃惊的是易车李斌的出场。易车在滴滴之前就已经开始了试驾和电商业务的尝试。从这个角度看，双方在很大程度上是竞争对手。不过李斌认为，滴滴在用户服务体系的能力是易车一直以来的缺陷（易车很难去组织大量的车主资源）。这是滴滴的最大优势，也是双方合作的关键。而易车能够提供的，更多的是跟汽车本身相关的运营经验、资源等。 落实到地，滴滴要做的是把用户的购车线索提供给客户，然后针对特定用户连接更精准的服务。对于想要卖车的经销商和车厂来说，这是最欠缺，也是最珍贵的。 这也切合了朱磊在专访时回应盈利问题时的答案——数据变现。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」不仅想要做系统，QNX 发布了自动驾驶软件平台
虽然黑莓在手机市场的境况很惨淡，但它旗下的 QNX 系统却一直是汽车底层系统的主流平台。在今年 CES 上，QNX 发布了基于 ADAS 和自动驾驶的全新软件平台，想要在自动驾驶时代继续保持自己的领先地位。 目前，这套全新的 QNX 平台将主要应用于高级驾驶辅助系统（ADAS），核心 QNX OS for Safety 经过 ISO 26262 认证，支持自动驾驶系统所需从 A 到 D 级的所有汽车安全完整性等级。该操作系统构建在模块化微内核架构上，可简化全新传感器技术与特定用途 ADAS 处理器的整合，同时为系统提供必备的容错性能。 它的最大特点是具有可扩展性，平台能够整合 ADAS 模块、来自摄像头和雷达等多数据源数据的传感器融合系统、在自动驾驶汽车中的高性能处理器。 由于这套系统是基于在安全关键型控制系统中得到验证的操作系统技术而构建，因此能够帮助客户简化系统级安全认证工作。同时，用户购买之后，可以重复使用，降低成本。 在加速研发进度上， QNX 平台支持 ADAS 供应商的系统接入进行软硬件层面互补。同时，这个平台也涵盖了构建多摄像头视觉系统和 V2X 应用程序（如汽车对汽车通信系统和汽车对基础设施通信系统）所需的预集成参考实施方案。 视觉系统实施方案建立于该平台的多摄像头框架基础之上，可通过代表应用程序来管理摄像头控制的复杂性以简化系统设计。V2X 实施方案运用该平台的远程 V2X 界面，处理来自周围车辆以及交通信号灯等基础设施要素的 V2X 通知。 当前，关键硬件和软件供应商为应用于 ADAS 的 QNX 平台提供系统芯片（SoCs）、V2X 模块、视觉算法、通信中间件以及其他互补性技术支持。首批发布的 QNX 平台的预集成辅助技术包括： 系统级芯片——英特尔 Atom 处理器 C2000 产品系列和德州仪器 TDA2x 处理器系列 ADAS 平台——应用于计算机视觉、deep learning 和 sensor fusion 的 NVIDIA DRIVE 汽车平台 ADAS 视觉——包含车道检测、行人探测、交通标志识别和前方碰撞预警的算法，来自德州仪器用于前置摄像头、全方位视野系统、传感器融合和智能倒车摄像头的视觉元件库 V2X——Cohda Wireless 广泛部署的 V2X MK5 车载设备、软件栈、应用程序, 用于数据分析的远程界面和执行多车辆模拟的模拟 GPS 去年 12 月份，QNX 和自动驾驶汽车人工智能软件开发商 AdasWorks 达成合作协议，宣布将共同开发先进驾驶辅助系统和无人驾驶技术。在展台上，我们也见到了这辆改造之后的玛莎拉蒂自动驾驶试验车，目前能够实现对道路障碍进行扫描、车道保持、与附近汽车通信以避免碰撞等多项功能。 我们很容易就能发现，关于自动驾驶这件事，无论是软硬件供应商还是车厂、科技公司等都想把自动驾驶的技术掌握在自己手中。对于大趋势，大家的看法几乎是一致的。而不同立场只会造成技术路线的不同。不过在未来的很长一段时间里，关于自动驾驶技术的竞争必然将逐渐成为主流。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」不谈 FF，乐视还给我们带来了什么？
CES 前，我们毫不意外的被 Faraday Future 的概念车 FFZREO1 刷了屏。但意外的是，乐视官方并没有承认和 FF 的关系，只是宣称战略合作伙伴（背后的关系大家其实心知肚明）。所以我们有必要看看，除了 FF 之外，乐视在今年 CES 上给我们带来了什么。 乐视版 Rapide S 其实早在乐视和阿斯顿·马丁签署谅解备忘录时，就宣布将在 CES 上推出合作的首款产品——基于 Rapide S 的车载系统的智能化改装。在乐视 CES 的展台上，我们也见到了由乐视 IOV（车联网系统）团队主导改造完的 Rapide S 。 既然是车载系统的改造，所以我们关注的点肯定在车内。这辆 Rapide S 最大的亮点，就是车内的那几块屏幕。中控部分被改造成了一块 13.3 英寸的可触摸高清显示屏，而仪表盘也被一块 12.2 英寸的 TFT 屏幕所替代。在后排，乐视也对后排娱乐系统进行了改造。 在视觉上，我们能看到的就是这些改变。而在系统层面，这套操作系统被命名为「Internet of the Vehicle」（暂且翻译为车联网系统）。 这套 「Internet of the Vehicle」 系统有这么些特点：搭载乐视研发的语音识别系统；云服务平台能够远程监测车况；可以作为 Wi-Fi 热点给车内的设备提供网络服务；乐视的「 大生态」 也被移植到了车内，音乐、影视、体育等内容都出现在了系统中，用户登陆乐视的账号，还能实现多屏设备的内容同步。 新版 ecolink 除了跟阿斯顿·马丁合作的产品之外，乐视自己的车机手机互联方案 ecolink 也进行了迭代，主要改进体现在了系统、内容和 UI 三方面。 在系统层面，ecolink 升级之后的兼容性增强了，能够兼容 Android、winCE、QNX、Linux 等车机系统（可以说是全覆盖了），并且增加了横屏版的支持。 内容上，除了乐视自身的内容之外，新版 ecolink 将会整合更多第三方音频内容。听直播功能也被加入进来，用户在车内可以直接收听球赛、演唱会等直播。 UI 界面上，乐视 ecolink 针对原有的导航、电话、音乐、社交四项核心功能进行了优化，图标加大，更符合用户的车内操作习惯。 据乐视介绍，为了能让更多第三方应用进入 ecolink，乐视专门提出了「MFC」（Made for Car）概念，计划打造一个开放的汽车应用平台。进入这个规范平台的所有应用，都将是为了车载应用专门进行优化的。 轻车机套装 针对没有车机、或者不支持 ecolink 的车辆（主要是存量车市场），乐视也做了相应的解决方案——乐视轻车机套。这个套装由乐键（安装在方向盘、实现控制）、乐车盒（夹在遮阳板，代替手机麦克收集语音命令）、乐视轻车机 App 组成。 通过绑定在方向盘上的按钮，用户可以远程控制手机，实现播放音乐、接打电话等功能。针对没有蓝牙功能的汽车，轻车机套装还能利用 FM 射频把内容转移到车载设备上。说白了，所谓的轻车机套装，就是市面上很常见的方向盘上的「 智能车载伴侣」（各种叫法实在太多了），而乐视只是给这套方案穿上了「 生态」 的外衣，目的是把自己的内容覆盖更多人群。 相比于 FF 的发布会，乐视车联网本身发布的产品显得相对「 脚踏实地」 很多。这三个产品，分别针对车载系统、车机手机互联、存量车改造，可以说是基本上覆盖了车联网的全部场景。 当乐视不鼓吹生态的「 牛 X」 而是好好做产品时，我反倒觉得靠谱很多。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」自动驾驶那么火，于是韩国人终于坐不住了
主机厂说要做自动驾驶这件事，在我们看来已经不是一天两天了。但在我们的印象中，韩国车企好像始终没有出现在这个行列中。这次的 CES ，他们终于也坐不住了。起亚在媒体沟通会上，正式发布了自己的自动驾驶子品牌——「Drive Wise」。 在起亚的规划中，「Drive Wise」 会分为几个阶段来推进，他们给自己设定了四个产品推出的时间节点。2016 年：ADAS 高级驾驶辅助；2020 年：部分自动驾驶功能；2025 年：高度自动驾驶功能；2030 年：完全自动驾驶汽车。 为此，起亚计划在 2018 年前投入 20 亿美金，主要用于加速其自动驾驶战略的发展。不久前，起亚也已经申请获得了美国内达华州的自动驾驶测试许可。在现场，起亚也带来了这款正在美国进行路测的无人驾驶小车——Soul EV。 要不是因为自动驾驶，我们可能真的忘了起亚还有一辆叫 Soul 的车。 目前，这辆小车已经能够实现以下功能：通过钥匙、智能手表的自动泊车；基于高速公路的自动驾驶，包括 ACC 和自动变道；基于市区的自动驾驶，包括通过 GPS 定位和车身传感器的导航，能够侦测行人、交通设施、周围车辆状况；拥堵辅助模式，能够在堵车状态下进行安全跟车；安全速度下的自动跟车，特别是在车道线缺失的环境下；紧急制动系统，通过眼球追踪来确定司机的状态，司机分心时会自动靠路边停下。 在「Drive Wise」 中，起亚还发布了很多有关车内人际交互的形式。例如通过扫描用户指纹，能够实现空调等个人设置的记录；手势操作功能等。这些都会逐步出现在未来搭载「Drive Wise」 的车辆上。 如果总结的话，起亚发布的 Drive Wise 自动驾驶战略，本质上没有体现出差异化，不过这也是目前大家普遍的前进方向。但从时间节点上看，无论是发布战略的时间还是实现目标的进度规划，起亚比目前主流的研发自动驾驶的那几个车厂慢了不少。例如特斯拉、宝马新 7 系、沃尔沃 XC 90 等量产车上都已经出现了「Drive Wise」 中 2020 年规划的技术。很多十几万车型上的 ADAS 配置也都开始逐渐普及了。 2016 年，在很多厂商都开始打「 人工智能」 牌的时候，这家韩国品牌终于展示了自己的自动驾驶技术。有点晚，但好在是来了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
微租车：做分时租赁，本质还是为了大数据
汽车分时租赁的概念很火，不过由于相对较高的技术和资本门槛，能玩转的人也不是很多。去年我们见到了不少企业进入，其中很多目前来看玩得不错，不过也有像 CoCar 那样玩脱了的。 在刚接触到「 微租车」 的时候，我并没有意识到这和其他分时租赁项目有什么本质区别。不过在和微租车的 CEO 杨洋聊过之后，我才发现他要做的事有些不太一样。 分时租赁「 服务商」 选择分时租赁切入，杨洋表示这是因为相比于国外的租车市场，国内还处于初级阶段，可挖掘空间很大。但单纯做一个分时租赁项目，对于杨洋来说可能还不够。所以，微租车要做的是分时租赁的「 服务商」。 分时租赁的「 服务商」 怎么做？这个问题可以从运营逻辑说起。 首先，微租车本身不需要车辆资源，所有车辆都由合作伙伴提供。微租车负责提供相应的软硬件，也是其核心产品。其中硬件是一套安装在车内的控制模块，可以监测车辆数据情况，通过 CAN BUS 反向控制车辆 ECU 进行车辆的各项控制。软件则包括分时租赁所需的后台管理软件、用户 App 开放接口等服务。 在微租车的 App 里，我们可以看到各个分时租赁平台的车辆，这些都是微租车的合作伙伴。而微租车的合作伙伴也不仅局限于这些租车公司等，任何拥有车辆资源的企业都是他的潜在合作对象（包括政府、酒店等需要用车的机构部门）。 在合作时，微租车会把这套系统打包卖给合作伙伴（硬件成本大约在 950 元，这也是微租车所收取的唯一费用）。为了保证硬件质量，几乎所有零件都来自全球，在北京组装测试。 杨洋透露，这套软硬件的管理系统前后研发时间大约用了 3 年，投入超过 3000 万。很多人（也包括我）可能都会有这样的疑问，目前很多分时租赁的平台，研发的管理系统和硬件成本其实并不需要这么高。微租车这么做难道不是「 人傻钱多」？ 杨洋把这个问题解释为「 可商用」 和「 可用」 的区别。微租车的系统目前可以适配市面上大多数电动车和燃油车，这也是这套软硬件能够大范围应用且商用的前提。 在合作伙伴运营时，微租车不会采取分成或其他模式去赚取利润。而只会要求合作的平台把接口接通到微租车 App 上（数据也要求共享）。这样一来，微租车就成了一个流量入口，在杨洋的想象中，未来所有分时租赁的入口都可以集中到微租车 App。 深度大数据开发 如果单纯只是卖硬件，这明显称不上是一种合理且长远的商业模式。而在创业之前，杨洋一直都在从事着大数据方面的工作（骨子里流淌着大数据的血液）。所以在进行商业模式探索时，他才会选择大数据作为盈利模式。 基于自己的软硬件平台，杨洋能够获取所有用户的驾驶数据。由于硬件和汽车的深度结合，收集的数据会比 OBD 等产品更加详细，可以做到针对用户每次租车时，不同车况、路况、天气、时间等各种维度参数得出风险指数。 基于这个指数，微租车可以调整用户租车的计费模式，这属于简单的应用。而进一步说，这样详细的参数在深度上会比目前很多企业的大数据更有价值。在杨洋看来，这类数据的开发价值想象空间就相当大了。 总得来说，微租车的商业模式就是通过做分时租赁平台，收集用户详细驾驶数据，然后进行大数据开发。只不过他在收集数据的手段、数据的深度上与之前的企业有所不同。 大数据的收集开发是个长期的过程。有了明确的路径，接下来就该看是不是真的能有听起来这么顺利了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」为了自动驾驶地图，通用打起了用户车里摄像头的主意
不久前，丰田传出要利用群众的力量，收集自动驾驶所需的高精度地图数据，具体会在 CES 上进行展示。有意思的是，除了丰田之外，通用也表示将要用类似方式收集高精度地图数据。 目前，通用正在和 Mobileye 合作有关 ADAS 技术的应用，这需要在车身四周安转摄像头、雷达等传感器。通用想要做的，就是将传感器中的影像部分和安吉星整合起来，形成一套从收集到上传的完整系统。 通过车身自带的摄像头，通用会收集周边地图数据。经过安吉星上传之后，通用再会用专门的地图数据处理手段，把这些粗糙的数据加工成可应用于自动驾驶的高精度地图。由于安吉星 4G 的逐渐普及，未来所有通用旗下的车型，都可以是地图数据的采集者。通用表示，今年晚些时候这套系统就会正式上线。 优劣互补 在硬件上，车辆自带的摄像头显然比测绘车的雷达在各方面质素上有差距，这是无法避免的硬伤。不过考虑到测绘车和民用车在数量级上的不可比性，因此整体差距并没有单体比较的那么大。 用户开车经过一个路段时，车辆每次都会将这个路段的数据不断上传。在车辆数量不大的情况下，这样的收集效率可能不高。但通用作为大车厂，这一点却是最不需要担心的。同时，由于车辆的不断更新，路况的变更也会很快上传到后台。这就比依靠测绘车去测量时效性更强。 当然，这么说也并不是否定测绘车辆存在的价值，测绘车在测量精度上的优势，是依靠普通摄像头的采集很难弥补的。因此双方只能算是各有优缺点，更多的是进行互补。如果说测绘车在特定路段的采集模式是一步到位，那么通用做的则是积少成多。 不过，通用的采集模式也存在一定问题。毕竟采集高精度地图数据的行为，本身需要测绘资质。并且由于地图数据必须受到政府等有关部门的管理，因此在很多地区的推广就存在困难。同时，如果不断上传用户的位置、周边环境等信息，那么也会带来用户的隐私问题。这些都是推广过程中，可能遇到的问题。 为了高精度地图 高精度地图是自动驾驶的关键，这句话我们已经听过很多遍了。 无论是车厂收购 HERE，还是博世和 TomTom 合作研发相关技术，我们能看到的都是自动驾驶领域对地图的重视程度，主机厂和供应商都想把主动权掌握在自己手里。在国内，为了研发无人驾驶技术，百度也专门收购了一家具有甲级测绘资质的企业「 道道通」，没有依靠四维图新。 在自动驾驶时代，谁能掌握高精度地图，那么在出行领域的竞争中就会有很大优势，这是共识。目前来看。通用并没有处于领先的位置，也难怪会采取这样有些「 激进」 的手段。 写到这里，我想起了一句话：「 称霸篮板的人就称霸整个篮球场」。放在这个场景好像也挺适用的。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
「CES 2016」还记得那个玩「换电模式」的 Gogoro 吗？他们又搞起了「目的地充电」
去年的 CES 上，台湾的电动摩托产品 Gogoro 抢了不少的风头。大伙儿关注的点在于漂亮的外观，以及独特的换电模式。相信看过我们去年报道的人应该对那个白绿色调的换电站、设计拉风的电摩托都印象深刻。 在 CES 之后的这一年里，Gogoro 经历了产品上市、降价、推出低配版本等大大小小的事情。但总的来说，受限于高昂的售价和换电站数量，Gogoro 的发展并没有我们预期那么好。 今年 CES，Gogoro 没有发布新车，只是通过 OTA 升级，增加了手机或者智能手表设备的无钥匙启动、遥控开关锁功能。这些功能也将会成为 Gogoro 未来全系车型的标配。 显然，这样打补丁式的升级肯定不是重点，在充电这件事上，他们也有了一些新想法。他们发布了两个新产品：「GoCharger」 充电底座和「Gogoro OPEN」 开放充电平台。 首先，我们需要明白两者的关系：「GoCharger」 充电底座是实现「Gogoro OPEN」 开放充电平台的硬件基础。 Gogoro 把 GoCharger 认为是一种「 快速、智能、共享」 的充电模式。 GoCharger 拥有快慢充两个版本，慢充版本的标准电压为 110V，快充速度是慢充的两倍。GoCharger 的使用非常简单，只需要接上插座、连上 WiFi ，用户就能通过手机 App 查看每个 GoCharger 的充电速度和电量，Gogoro 后台也能实时管理充电进度、查看电池使用情况。 GoCharger 计划在今年夏天正式推出。 你可以这么理解， GoCharger 是迷你版 GoStation 换电站。它的所有者是那些和 Gogoro 合作的商户，而使用场景也容易想明白，比如，你去一个超市买东西，这地方正好有 GoCharger，那你就可以把自己车里的电池拿到这儿充些电，或者换一块满电的电池。 换电模式之外的「 权宜之计」 为什么要推出这样的产品？其实，你可以拿特斯拉的例子作为类比。 目前，Gogoro 有 140 个换电站（110 个在运营中，还有 30 个在建设中），分布在台北、新北、桃园、新竹市、新竹县这五个城市，服务超过 3000 辆车。不过实际上，考虑到换电的覆盖半径，可能出现的情况是，在热门地区换电站的电池供不应求，而在某些冷门地区，又因为没有布置换电站，可能会影响当地用户做出购买决策，进而影响销量。 这和特斯拉在中国遇到的问题是类似的，说到底，车子的销售是和充电站网点挂钩的。 对于现阶段的 Gogoro 来说，他们必须平衡成本和考虑资源利用率，那怎么办？ 这么看，他们针对商户推出 Gogoro OPEN 计划，就有道理了，这实际上是帮助他们扩充充电网点。你也可以这么理解，GoStation 和 GoCharger，有点像特斯拉超级充电桩和目的地充电桩的逻辑关系，这是一个经过验证的模式。Gogoro 做这件事，也必然会对车辆推广有一定提升。 在 Gogoro 的计划里，用户还可以推荐自己常去的商家作为 GoCharger 的网点，而如果来自某一个区域内的申请足够多，Gogoro 还会把这个城市加入 GoStation 换电站的建设规划中。 围绕这个模式，可以有多种玩法，比如商家保持系统持续运营多久，就可以获得一定的补贴啥的。 说到底，Gogoro 推出这样的众包充电方案和小型化的充电底座，还是为了能够更好地渗透单个用户的换电服务。毕竟官方去建造一个换电站，时间和金钱成本都很高。而且如果换电站周围的车辆数不够多，运营维护成本相对会很高。 而利用用户的力量，Gogoro 还可以花费较少成本了解车主分布情况，之后再根据具体情况考虑建设 GoStation 的必要性和排布情况。这样一来，成本损耗就降低了。用户也不会因为没有换电站而影响购买。 不管是不是从特斯拉学到的经验，总之，经过一年不那么顺利的发展，Gogoro 变得更聪明了。 今年夏天，Gogoro 还计划进入荷兰阿姆斯特丹，投放美国市场的许可也正在洽谈中。当然，它进入国内，也并不是没有可能。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
通用花了 5 亿美元入股打车平台，究竟为了什么？
硅谷和底特律越来越多的被联系到一起。福特和谷歌建立合资公司的事还没有最新消息，但是通用却和 Uber 的对手、美国第二大打车软件 Lyft 走到了一起。 通用出资 5 亿美元，领投了 Lyft 总额为 10 亿美元的 F 轮融资，并且获得 Lyft 董事会的一个席位。其他跟投的还包括阿里巴巴、乐天、滴滴等公司。当然，这件事不止投资这么简单。通用还和 Lyft 结盟了，他们宣布将联合开发「 自动驾驶车辆按需服务网络（on-demand autonomous vehicle network）」。 合作的未来出行模式 在未来，车辆所有权的变更已经成为了绝大多数人的共识，你需要的可能只是车辆的使用权。而自动驾驶汽车是支撑这种模式的技术基础。因此，主机厂的角色肯定会从卖车的转变成车辆供应商，共享用车平台则会成为直接接触用户的一级服务供应商。 从这个角度看，双方的合作可以说是双赢的结果。毕竟如果车厂去做共享用车项目，那么和现有平台相比，他们无论是在算法技术、知名度、用户心理预期等方面，都存在着明显的弱势。如果让共享用车平台单独去造车、做自动驾驶技术，难度也显然不小。 所以在这个「 自动驾驶车辆按需服务网络」 的合作中，通用会负责自动驾驶车辆的部分，他们计划将「 超级巡航」 技术和安吉星服务搭载到专门为 Lyft 供应的车型上，未来也将逐步把更高级的自动驾驶技术应用落地。 Lyft 则会负责按需调配车辆的网络平台，把服务和车内系统结合，分别服务于司机和乘客。 说谁了算？ 不过，这种车厂研发自动驾驶技术，共享用车平台则负责把产品和模式落地的合（tou）作（zi）其实也不是首次出现，乐视和易到用车，广汽和 Uber、滴滴和北汽，甚至福特也参与了 Lyft 的 E 轮投资。 所以从未来出行的趋势预判来看，大家都达成了共识。但合作模式上还有很大区别，问题的核心其实可以归结为话语权。 乐视控股易到用车就是一个很好的例子。对于乐视来说，它的诉求是将车内作为自己内容生态的延伸，这就需要他对于共享用车的运营模式进行主导，所以收购易到用车就是一个最直接的解决方案（前提当然是买得起）。 Uber 之前和谷歌合作研发自动驾驶技术，现在已经开始挖团队独立研发，走上了一条跟谷歌类似的路线。那么对于 Uber 来说，再去找主机厂把自己的自动驾驶技术应用的难度就很大了。毕竟对于车厂来说，车辆本身的话语权很重要，而自动驾驶又是未来的重头戏，很难让第三方企业去主导。 而一些小范围的合作（以广汽 Uber、滴滴北汽为例）很多还处在实验阶段，更多是为了印证模式的可行性。 再看通用和 Lyft 的合作，这种投资但不控股的模式，可能是最「 温和且稳固」 的合作方式。通用获得了稳定的盟友，造车之后的用途有了稳定的保障。Lyft 目前在美国的市场份额算是「 老二」，如果没有 Uber 的庞大体量却贸然把精力放在运营之外，很有可能就活不到未来。 所以不同的合作模式，说到底还是受企业的需求、策略、实力等因素影响。现阶段我们能够看到实现的方式存在差异，但模式的优劣很难也不需要分清。 对于用户来说，在不久的将来用手机叫来一辆自动驾驶汽车，把我们送到想去的地方。这样的场景很美好，其实这就够了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。