按马斯克的说法,我们马上就买不到特斯拉了?

我们从小都有两个共同的梦想:希望一夜暴富、希望躺着挣钱。不过我们也从小都明白一个道理:但凡说可以教你一夜暴富的都是骗子。

因为如果真有这种点石为金的秘诀的话,这些人为什么不自己用这些办法先去赚个富可敌国呢?

但在今年4月23日的特斯拉“自动驾驶投资者日”上,马斯克却把自己陷入了这样一个矛盾的怪圈里。

在那一天,马斯克向世界展示了特斯拉在完全驾驶能力上的最新进展,按照他的规划,搭载最新一代3.0硬件的特斯拉车型将最早将于2020年第二季度实现完全脱离人类驾驶员,甚至可以自行接驳乘客来盈利。

按照当前的统计,全球的私家车在整个生命周期中平均的闲置时间率高达90%,而特斯拉的这一创举,只要车主愿意,就可以让自己的车辆在自己无需使用的90%的时间中去共享赚钱,特斯拉表示一辆在美售价4万美元的Model 3在整个生命周期可以为车主赚得33万美元。

但问题来了:一个人,知道自己能够生产出一件能够赚的成本十几倍的产品,甚至垄断之后赚的还能更多,那他为啥还要卖给我们呢?

马斯克在前几天宣布删除了自己的推特账号,估计是闭关想答案去了,而今天,他就在推特上给出了最终答案:

等特斯拉实现完全自动驾驶的时候,特斯拉将不再对普通消费者销售车辆,至少不再以如今的价格向消费者提供了。而届时,特斯拉一方面会回租当前车主手中的Model3来给车主赚一些“外快”,同时主营业务将更专注与共享出租车业务和大客户销售。

这事靠谱吗?

从时间节点上讲,曾经宣布在2020年前后实现共享用车商用化的厂商还真有不少,前有通用麾下的Cruise Automation宣布要在旧金山提供共享出行,后有Mobileye合作的大众要在耶路撒冷提供无人驾驶出租车。

两者共同的技术要点是都需要搞定地图的辅助,在特定的“地理围栏”中,高清地图绘制的信息越详细,覆盖的面积越大,就越具备在特定城市地区开始服务的能力。

但特斯拉的技术方向更具“普适性”,从一开始就试图摆脱激光雷达和高清地图来实现“觉醒看世界”的能力,鉴于特斯拉在AutoPilot相关技术上的软硬件实现了空前的一致化,也就意味着每一辆在使用的特斯拉车辆理论上可以在同一时刻获得同样的自动驾驶能力,如果特斯拉的软件计算准确性在某一个时间节点追平了人类驾驶员,整个特斯拉就在那一刻具备了共享运营的能力。

但这只是理论上的,我们要看一下特斯拉走到这一步还需要攻克哪些障碍。

首先,不同国家不同路况下的完全驾驶实现的难度迥然不同,无论是3年前特斯拉放出的完全自动驾驶的Model X送员工上班的视频还是今年放出的Model 3 FSD演示视频,都是在标线清晰、道路空旷的美国环境下实现的,而全球各种环境下的路标之复杂、环境之混乱都会为完全自动驾驶能力设置更为刁难的障碍。

其次,运营所需的软硬件服务能力,至少现阶段看,特斯拉尚未有任何运营商业共享服务的经验和平台,这意味着特斯拉将从头开始研发一套类似于Uber、滴滴的软件服务体系并验证其在各种压力下的服务保障能力;另一方面,完全无人运营的车辆还需要更为复杂的充电、清洁、检修等服务设施,这远非目前特斯拉的超充网络就能实现支持。

再次,特斯拉需要向公众论证其商业模式的价值,虽然这种共享网络为车主提供了一条酷到极致的盈利道路,但并没有给乘客足够的消费理由,在现有人力共享用车服务覆盖面积极大、成本不高的情况下,消费者除了尝鲜之外,并没有太多使用共享特斯拉出行的高频理由。

最后,各国的监管要求。从马斯克的习惯来讲,一般突然跳出来说这么件事情,只会有两种情况,一是不惜一切代价提振特斯拉的销量;二是骨子里真的深深的有这么个愿景。

如果是前者,那么这番言论无疑在抬高特斯拉整车以及完全自动驾驶能力的售价预期,“今天买车,明日回购”,“四万本钱下,三十三万抱回家”,考虑到特斯拉最新的表态是2020年要开始构建这一体系,那么是否要在2019年这最后的船票还在售时下手可就件日趋急迫的事情了。

如果是后者,那么按照马斯克的一贯性格,是不惜一切都要实现的,哪怕道阻且长。

至少从特斯拉的车型设置来讲,将逐渐出现面向营运的低成本车型和面向“适度人工驾驶”的个性化车型的分化,类似于Model 3、Y、Semi卡车之类的车型可能将逐渐从消费者领域淡化并进一步削减豪华设计,而Roadster、皮卡之类明显具备更多驾驶和使用需求的车辆才会成为消费者主力考虑的车型。甚至,特斯拉会说服你购买一辆能够共享的车辆,用赚来的钱再去购买日常驾驶的车辆。

虽然听起来天方夜谭,但是这其实于当前很多车企构想的“基于L4、L5级别的出行服务+精干的消费者用车”的未来是一致的,只是实现的路径不同,却又殊途同归。

很多人都在为具备驾驶乐趣的汽油车越来越难买到而叹息,或许再过几年,想要买一辆开起来好玩的电动车都要成为挑战了。

本文来自微信公众号:汽车AI科技(ID:Auto_AI_Tech),作者:常岩

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