Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Automatyzacja i robotyzacja

Najlepszy sposób na pojazdy autonomiczne? Współpraca

16 stycznia 2020 10 min czytania
John Paul MacDuffie
David R. Keith
Najlepszy sposób na pojazdy autonomiczne? Współpraca

Streszczenie: Firmy motoryzacyjne i technologiczne nie są w stanie samodzielnie wprowadzić przełomowych rozwiązań w dziedzinie mobilności. Dlatego konieczna jest ich współpraca. Branża przewozów od ponad stu lat zdominowana jest przez samochody produkowane i sprzedawane przez głównych producentów pojazdów w celu zaspokojenia potrzeb klientów. Jednakże branża samochodowa zawsze była kapitałochłonnym biznesem z wyjątkowo niskimi marżami. Współpraca między firmami motoryzacyjnymi a technologicznymi może przyczynić się do rozwoju pojazdów autonomicznych i innych innowacyjnych rozwiązań w sferze mobilności. Mitsmr+2Mitsmr+2Mitsmr+2

Pokaż więcej

Ani firmy motoryzacyjne, ani technologiczne nie są w stanie samodzielnie zaproponować przełomowych rozwiązań w sferze mobilności. Dlatego muszą ze sobą współpracować.

Od ponad stu lat branża przewozów zdominowana jest przez auta, które są wytwarzane i sprzedawane przez głównych producentów pojazdów w celu zaspokojenia potrzeb klientów. Branża samochodowa zawsze była też kapitałochłonnym biznesem z wyjątkowo niskimi marżami.

Jednak teraz ten biznes stoi u progu dramatycznych zmian technologicznych, ponieważ pojawiła się nowa wizja, w której mobilność jest usługą zapewnianą przez pojazdy autonomiczne, które są dostępne na żądanie i nie potrzebują kierowców. Nowi uczestnicy rynku – w tym giganci technologiczni tacy jak Google i Apple, pionierzy Uber i Lyft, a także dostawcy, jak Nvidia i Mobileye – mają specjalistyczną wiedzę technologiczną, łatwy dostęp do utalentowanych inżynierów oraz do funduszy venture capital. Dlatego wielu obserwatorów, w tym wybitni analitycy z Wall Street, uważa, że pretendenci technologiczni z Doliny Krzemowej będą mieli przewagę nad firmami motoryzacyjnymi.

Pojazdy autonomiczne – kto będzie je produkował?

Naszym zdaniem wynik ten nie jest w żaden sposób z góry przesądzony. Najważniejsze pytanie nie brzmi bowiem „Kto wygra?”, ale „Jak wygrywać?”. Po przestudiowaniu historii łańcuchów dostaw, dynamiki konkurencji i migracji wartości, a także upowszechnienia nowych technologii w przemyśle motoryzacyjnym (i innych sektorach produkcyjnych), uważamy, że przyszłość mobilności to nie auta kontra technologia, ale auta plus technologia. Produkcja takich aut powinna opierać się na współpracy łączącej produkty, usługi i modele biznesowe w celu zaspokojenia potrzeb poszczególnych użytkowników w szerokim zakresie zastosowań.

Ani firmy motoryzacyjne, ani technologiczne nie są w stanie samodzielnie zaproponować przełomowych rozwiązań w sferze mobilności. Firmy motoryzacyjne nigdy nie będą tak dobre w prowadzeniu działalności opartej na usługach lub spieniężaniu danych jak firmy technologiczne, natomiast firmy technologiczne raczej nie wejdą w skomplikowaną i niskomarżową działalność związaną z produkcją pojazdów.

Co więcej, nie każda współpraca, która może obejmować kooperację typu joint venture, przejęcia i koalicje, będzie prosperować. Nawet jeśli minie wiele lat nim samochody autonomiczne będą jeździć po naszych ulicach, to planowanie całego procesu musi rozpocząć się już teraz. Ci różni gracze będą musieli rozwiązać szereg skomplikowanych problemów, w tym jak poradzić sobie z obawami dotyczącymi bezpieczeństwa, ustalić, kto kontroluje dane i kto czerpie korzyści.

W tym artykule przyjrzymy się i omówimy niektóre możliwe scenariusze.

Moc integratorów systemów

W ostatnich dziesięcioleciach dominująca narracja na temat technologicznych przełomów w biznesie koncentrowała się na tym, w jaki sposób nowi gracze, którzy wprowadzają innowacyjne produkty na szybko rozwijające się rynki, działają poza radarem firm o ugruntowanej pozycji i… stają się liderami w branży. Tak się właśnie stało w przypadku komputerów osobistych, gdy Microsoft i Intel zaatakowały IBM. Jednak migracja wartości nie jest ani nieunikniona, ani losowa, ale jest bezpośrednią wypadkową decyzji podjętych przez firmy istniejące od dłuższego czasu na rynku oraz przez nowych graczy.

W branży motoryzacyjnej to producenci samochodów, a nie młodzi innowatorzy, zdołali zachować dominujący udział przez ponad sto lat, stając się tym samym integratorami systemów. Umiejętność połączenia szerokiego spektrum zróżnicowanych technologii i funkcji, począwszy od projektowania produktu, zarządzania łańcuchem dostaw do produkcji i wsparcia posprzedażowego, było kluczowym elementem w utrzymaniu tego stanu rzeczy. Niektórzy analitycy mają wątpliwości, czy firmy motoryzacyjne (znane jako producenci oryginalnego sprzętu lub producenci OEM) będą w stanie utrzymać tę pozycję w nadchodzących latach. My uważamy jednak, że możliwości integracji systemów będą nadal zapewniać firmom motoryzacyjnym istotną przewagę.

W ostatnich dziesięcioleciach firmy motoryzacyjne pokazały, że mogą kupować większość swoich komponentów i nadal utrzymują lwią część wartości w swoich łańcuchach dostaw. Firmy chronią tę wartość po części poprzez weryfikację bezpieczeństwa pojazdów i przyjmowanie odpowiedzialności prawnej za produkty, które mogą spowodować śmierć, obrażenia lub zniszczenie mienia. Wszelkie przewidywania, że firmy technologiczne mają szansę wyprzedzić firmy samochodowe w erze pojazdów zautomatyzowanych, muszą umieć wyjaśnić, w jaki sposób nowi gracze będą w stanie przejąć kontrolę nad łańcuchem dostaw i związanymi z nim obowiązkami.

Pojazdy autonomiczne dopiero za… kilkadziesiąt lat?

Kiedy ludzie mówią o pojazdach autonomicznych, to różne funkcje wrzucane są do jednego worka. Na poziomie makro samochody autonomiczne mają poruszać się bez potrzeby korzystania z kierowców, zapewniając bezpieczniejszą, wydajniejszą i mniej męczącą jazdę dzięki czujnikom (kamerom, radarowi, technologii, znanej jako lidar z ang. light, detection, and ranging technology), algorytmom uczenia maszynowego oraz mapom w wysokiej rozdzielczości. Jednak wprowadzenie na szeroką skalę pojazdów, które mogą samodzielnie poruszać się w dowolnym środowisku bez interwencji człowieka, nastąpi prawdopodobnie dopiero za kilkanaście‑kilkadziesiąt lat i będzie wymagało wielu starań zarówno ze strony firm motoryzacyjnych, jak i technologicznych.

Krytycznym czynnikiem wpływającym na przyszłość pojazdów autonomicznych będzie stworzenie nowego i bardziej zaawansowanego łańcucha dostaw – lub łańcucha wartości danych – który może korzystać z wiedzy zarówno nowych firm posiadających wiedzę cyfrową, jak i tych od dawna obecnych na rynku. Celem takiego łańcucha będzie koordynacja dostawców zapewniających funkcje elektromechaniczne z dostawcami elementów cyfrowych (w tym oprogramowania, czujników, przetwarzania danych i nawigacji), aby auta autonomiczne stały się rzeczywistością. W tym zadaniu obecni producenci OEM, posiadający długofalowe możliwości integracji systemów, będą mieli ogromną przewagę.

Potrzebna jest nie tylko możliwość określenia, zakupu i koordynacji złożonej logistyki dla różnych komponentów technologicznych, które producenci OEM już opanowali. Osoby starające się zarządzać łańcuchami dostaw muszą również posiadać merytoryczną wiedzę na temat podstawowych technologii, aby móc znacząco współpracować z dostawcami. Dla niektórych będzie to oznaczało zatrudnienie inżynierów, pozyskiwanie start‑upów, partnerstwo z dostawcami pierwszego poziomu, a nawet uczestnictwo w łańcuchu wartości danych z poziomu klienta.

Na przykład Ford nabył Quantum Signal, małą firmę zajmującą się robotyką, która współpracowała z wojskiem w celu opracowania oprogramowania do zdalnego sterowania pojazdami i symulacji testów pojazdów.

Czy firmy technologiczne będą produkować własne pojazdy autonomiczne?

Zdolność do integracji sprzętu i oprogramowania w celu wytwarzania bezpiecznych i wygodnych produktów będzie kluczowa. Co w tej sytuacji powstrzyma firmy technologiczne takie jak Apple czy należącą do Google’a Waymo przed wejściem na rynek w roli integratorów systemów, a nawet projektantów i producentów własnych pojazdów? Naszym zdaniem firmy technologiczne nie mają obecnie wymaganej zdolności produkcyjnej, a biorąc pod uwagę niskie marże, jest mało prawdopodobne, że ktoś wyda pieniądze na rozwój lub nabycie tej zdolności.

Samochody to skomplikowane produkty, które muszą korzystać z szeregu technologii, a następnie sprawdzić się na wielu płaszczyznach. Co więcej, ostatnie doświadczenia Tesli w przyspieszeniu produkcji modelu 3 pokazują, jak trudne jest produkowanie wysokiej jakości pojazdów na dużą skalę. Produkcja kontraktowa nie wydaje się realną możliwością, ponieważ obecnie jedyną firmą o znaczących możliwościach kontraktowych jest Magna International, ważny dostawca z branży motoryzacyjnej z siedzibą w Ontario.

Zamiast projektować i wytwarzać własne pojazdy, firmy technologiczne częściej próbują dostarczyć system operacyjny dla wielu różnych marek pojazdów i zlecają montaż pojazdów innym firmom. (To potwierdza nasz punkt widzenia, że przyszłością będą auta plus technologia). Obecnie technologie Waymo (w tym prawnie zastrzeżona technologia lidar, o którą firma postanowiła walczyć z Uberem w sądzie) są udoskonalane we flotach pojazdów testowych zbudowanych przez Fiata Chryslera oraz Jaguara Land Rovera i oczekuje się, że wkrótce pojawią się w innych pojazdach. Trwają również inne prace nad pojazdami autonomicznymi (np. Ford i VW inwestujące w Argo AI oraz General Motors i Honda – w Cruise’a), ponieważ producenci aut starają się utrzymać swoją rolę integratora systemów.

Znalezienie złotego środka współpracy

Firmy motoryzacyjne znają się na pojazdach, a firmy technologiczne znają się na oprogramowaniu. Razem są dobrze przygotowane do produkcji przyszłych samochodów autonomicznych. Jednak poważne próby współpracy z pewnością przyniosą drażliwe problemy. Najważniejszym z nich może być kwestia tego, kto jest właścicielem danych. Pojazdy autonomiczne generują ogromne ilości potencjalnie cennych danych o pojazdach i konsumentach. Ze swojej strony producenci OEM starają się połączyć tradycyjną elektromechaniczną wiedzę na temat komponentów pojazdu z wiedzą cyfrową i elektroniczną. Firmy technologiczne już wiedzą, jak zarządzać danymi i jak na nich zarabiać. Zatem OEM‑y z branży motoryzacyjnej mogą próbować samodzielnie zarabiać na danych klientów dzięki nowym usługom, a firmy technologiczne mogą próbować zarządzać flotami autonomicznych taksówek. Jednak byłoby łatwiej, gdyby obie grupy współpracowały ze sobą i dzieliły wartość generowaną przez dane.

Kolejnym ogromnym problemem będzie współpraca z organami nadzoru, firmami ubezpieczeniowymi oraz władzami miejskimi w celu udostępniania danych do celów publicznych. Firmy samochodowe, które zdobyły podobne doświadczenie w ciągu dziesięcioleci pracy w branży, mają tutaj przewagę, dzięki której łatwiej im będzie sprostać oczekiwaniom społecznym. W rzeczywistości uważamy jednak, że podejście wyrażone przez motto branży technologicznej „działaj szybko i niszcz” będzie kłopotem dla konsumentów i rządów. Ciągłe kontrowersje w Los Angeles dotyczące ilości danych, które operatorzy systemów udostępniania rowerów elektrycznych, skuterów i hulajnóg powinni przekazywać miastu, rzucają światło na skalę tych wyzwań.

To, który model biznesowy tworzenia pojazdów autonomicznych będzie prosperował w nadchodzących latach, jest pytaniem otwartym. Bycie pionierem takim jak Waymo może mieć zalety: im wcześniej wiarygodny gracz będzie mógł wdrożyć funkcjonalne samochody autonomiczne, tym więcej danych zgromadzi, co pozwoli mu ulepszyć kontrolujące auto algorytmy i rozmieścić więcej pojazdów.

Uważamy jednak, że tempo adaptacji pojazdów autonomicznych będzie powolne, dzięki czemu szybcy naśladowcy, tacy jak Cruise i AI Argo, pozostaną konkurencyjni. W każdym scenariuszu regulacje i potrzeba uzyskania akceptacji społecznej będą miały kluczowe znaczenie dla tego, kiedy autonomiczne pojazdy staną się powszechnie dostępne. Uważamy, że to również czynnik sprzyjający strategii „auto plus technologia”. Wierzymy, że właśnie ona pozwoli najszybciej wprowadzić zautomatyzowane pojazdy do głównego nurtu.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Od wdrożenia do weryfikacji. Jak sprawdzić skuteczność detekcji w kontrolowanym teście?

Wdrożone zabezpieczenia to nie dowód ich skuteczności. Sprawdź, czym jest detection drift i jak testy BAS z IOC Simulator weryfikują detekcję EDR i SIEM.

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!