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    聊一条理想汽车高速开挖的“护城河”

    2023-08-07 10:02:28  |  来源:雪球  |

    1 现在的新能源车企其实没有真正的护城河,因为新的商业模式并没有成型。城堡还没有呢,哪来的护城河。但是有目标的企业正在狂奔的路上,这时候的关键就一个字:快

    2 电动车的智能化价值还没有体现在销量上,需要一个精准的、让用户体验的价值点,爆发才会开始。


    (资料图片仅供参考)

    这个具体的点就是城市 nov,顾客获得前所未有的巨大价值,电动车的下半场由此开始。

    3 梳理一下:城市 noa 基于通勤模式,通勤模式基于无图辅助驾驶,无图辅助驾驶基于大模型和海量数据训练。

    推倒一下:海量数据是城市 noa 的关键性因素,是理想汽车高速开挖中的一条 " 护城河 "。

    无图辅助驾驶本质上象是训练一个 ai 机器人,他自己有观察和判断能力,人主要是给他数据,让他自己学习,改善。我们甚至不知道他学到了什么,但是他确实学到了,改善了,理想把这个叫黑盒子 2.0。

    以前 1.0 的时代被称为白盒子,主要是我们人看到数据然后判断,改善,效率很低。所谓智能还是靠人,所以有那句话 " 有多少人工,就有多少智能。"

    当机器人自己学习判断的时候,决定他成长和能力的就是数据的量和质量,这样的机器人才能应对真实世界的万千变化。

    海量数据基于:1 数据量有多少 2 你能收集到完整的端到端闭环数据

    这两点一个对应数据的量,一个对应数据的质量。

    理想在数据量和质量上做了战略级的布局:

    数据量:

    1,全系辅助驾驶免费的策略 2,定位与车型为根基的庞大销量 3,增程式车型善跑长途,单车的辅助驾驶里程数远超竞品

    值得注意的是,以上三点不是依赖于结果的马后炮,而是理想多年前就想清的布局。

    2,数据质量:

    这里要提一个之前很火,但是没有几个企业做到的概念:理想是按照互联网赋能的 " 新商业 " 模式打造出来的企业。

    他几乎做到了全链路的数据收集,并切实应用到企业实践中,为方方面面赋能。举个小例子:L 系列的天窗无法打开,对其他车企来说这个判断往往会有很大争议,但对理想来说,基于数据收集,one 用户天窗打开次数和时长比例可以一清二楚,他们能准确而肯定的做出这个判断。而这样的判断,为车顶刚度,天窗大小,后排娱乐屏设计,降低成本等很多方面预留了空间。如何收集数据,如何应用数据,这个事如果前期没有充分思考和布局,后期想做好很难。

    理想的数据积累拥有良好的闭环场景和聪明的策略,会为他成为世界领先的 ai 公司提供坚实的力量。

    上面是最近研究的一个点,现在基本可以确定了,总结一下:电动车的新商业模式正在建立的过程中,理想汽车的数据量和质量是具有 " 护城河 " 级属性的关键要素,其他企业很长一段时间看都难以逾越。而这条河还在加速开挖。(据说全自动驾驶需要 10 亿公里训练数据,朗称理想年末有望积累到 5 亿)

    $ 理想汽车 -W ( 02015 ) $

    /xz

    关键词:

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