互联网厂商纷纷进入市场 最大的挑战是什么？
原标题：互联网大公司纷纷造车，最大的挑战是什么？
自从百度和小米之后，滴滴似乎就在悄悄进行自己的造车计划。2021年4月初，据LatePost报道，滴滴开始打造汽车项目。负责人是滴滴副总裁兼小菊汽车服务总经理杨军。他也是滴滴和比亚迪联合发布的定制网络汽车D1的首席产品官。滴滴没有直接否认这个消息，只是没有正面回应。
也许是因为中冷联盟时代的变化，以及全球对汽车电气化和智能化的呼唤，才让大多数互联网厂商和投资者有了取代传统汽车产业链的想法。对于互联网厂商来说，他们拥有广泛的用户基础和巨大的数据量，以及宁德时报、赣锋锂业等众多特斯拉概念股的强势崛起。此外，特斯拉落户上海后，将先进的汽车制造技术引入中国。
这些先天因素使得在互联网上制造汽车成为可能。然而，事实上，传统的汽车巨头依赖于产业链的控制。汽车诞生于1867年，并发展至今。一个汽车的产业链至少包含几万个不同类型的企业。比如宝马、奔驰等国际顶级汽车厂商与这个复杂的下游企业集团建立了根深蒂固的关系，取得了今天的成就，这也制约了他们进行全面的电气化改造。
令产业链头疼的事情
汽车进入电气时代后，其产业链自然发生了戏剧性的变化。传统汽车的产业链往往是线性的，从原材料厂到零部件供应商，再从零部件供应商到汽车厂，汽车厂经过4S店，再把汽车卖给客户。然而，互联网汽车需要面对的是一个非线性的产业链。
以Xpeng Motors为例，Xpeng Motors中的零部件供应商不会直接将零部件交给整车厂，而是会与全球R&D中心互动，然后将零部件交给整车集成中心、动力中心、互联网中心、自动驾驶中心、AI中心。当这些中心完成相关任务后，他们会将产品投入生产。
但单生产就要分两种模式，一种是Xpeng Motors建的汽车厂，一种是海马OEM生产。无论哪种方式，生产出来的Xpeng Motors都不会直接销售，因为Xpeng Motors是“不完整”的。
汽车生产完成后，Xpeng Motors会通过自动驾驶中心将XPLIOT自动驾驶套件和XMart OS套件植入汽车，然后就可以算是真正的Xpeng Motors了。这时候，Xpeng Motors要面对两条分叉的道路，一条叫线上，一条叫线下。线上渠道包括第三方电商平台和官方直销，线下渠道包括小鹏体验中心和小鹏服务中心。
2020年，特斯拉每年的一般管理费用为31.45亿美元，Xpeng Motors为4.476亿美元，威来汽车为6.026亿美元。相比之下，特斯拉每年的R&D费用为14.91亿美元，Xpeng汽车为2.64亿美元，威来汽车为3.81亿美元。由此可见，R&D并不是新能源汽车的首选。
如果对比一下特斯拉和通用汽车的一般管理费用，你会发现特斯拉在逐年增加，而通用汽车这样的传统汽车公司却在减少。造成这种情况的原因还是在于传统汽车厂商对产业链的上述管理。
售后服务
不仅如此，随着产品销量的增加，互联网OEM需要面对一个更可怕的管理问题：——售后。售后是汽车产业链的重要组成部分。与互联网汽车制造商相比，传统汽车制造商通常将售后服务移交给4S商店或区域代理商，这可以大大降低售后零件的管理成本。
但是互联网车，恰恰相反，更喜欢直销，售后问题是他们负责的。当用户规模没有达到一定水平时，售后问题会直接影响整车厂的运营。以特斯拉为例。当中国特斯拉车主想更换一些关键部件时，至少需要等一到两个月。
这是因为中国的特斯拉超级工厂没有部分零部件的产能，只能通过美国工厂生产。其实在中国不仅仅是特斯拉车主。2019年4月，Youtube频道噩梦维修记者汤米在测试Model 3续航里程时撞毁车尾，后保险杠、发动机罩、车顶玻璃、尾灯均有不同程度的损坏。他在节目中说，很多原厂零件需要订购到所有零件都到位，汤米已经等了两个多月了。
其次，电池是新能源汽车的核心。由于电动车的电池组一般位于车的底部，一旦进水，电池就会短路，甚至电池报废，甚至起火爆炸。所以对防水密封要求很高。根据纯电动汽车设计标准GB/T4208-2017，电池外壳防水等级应达到IP67，特斯拉的电池可达到IP68。
一般线下维护点基本不设防水车间。所以新能源汽车如果出现电池故障，必须返厂维修，大大增加了售后成本。另一方面，新能源汽车架构基本采用模块化处理，即区域独立，增加了汽车维修过程中跨学科带来的维修难度。对于线下维修点，即使新能源普及，汽配人员的资质也不再和以前一样，师傅带着小徒弟学习一两年就可以动手了。
然而，售后问题复杂性的增加最终会反馈给汽车制造商的管理费用。
互联网造车倒是有一部分非常像手机，那就是它的增值部分占据了整车很大的比重。汽车的软件生态同样也属于工业链条，这其中包括了各种应用、自动驾驶等等。以百度为例，吉利控股副总裁杨学良就曾表示，“可以理解为我们一定程度上是为百度代工，但这个代工肯定不简简单单是制造，我们有自己的架构、有工程能力、测试能力和包括供应链，更重要的是有生产和质量控制，它是一个工程技术的支持概念。”
软件和硬件相比，最大的区别在于使用后的运维。汽车的硬件可以按年为单位来更新维护，但是软件的叠代频率则要远远高出硬件。一辆互联网汽车，整车包含的传感器数量约为1000到3000个，算上自动驾驶的视觉采集传感器，每分钟上传的原始数据约为500mb左右。与上述的售后问题同理，如果用户规模成型，显然百度所面临的服务器压力是巨大的。
顺便一提，5G技术所能解决的只是信息上下行过程的速度，并不能提高云端处理这些信息的效率。百度作为汽车应用层的供应商，以现在的规模想要管理好软件这个工业链条，成本必然是不菲的。
还有，互联网公司虽然掌握了庞大的用户数据量，不过在面对汽车智能化这个问题时，并不是那么“好用”。数据的价值取决于算法所对应的模型，目前市面上现有移动设备的定位精度大约为1米，且不包含水平位置。可是自动驾驶等技术要求的定位精度是毫米级的，这也就意味着一些互联网公司已采集的出行数据并不能直接拿来使用。
综上，在软件工业链条中，数据作为最有价值的一环，如果不能达到模型在训练过程中要求的精度和数据量，那么互联网公司就需要重新规划并采取新的管理方式以面对新能源时代的出行问题。
管理成本同时兼具了显性成本和隐性成本，ofo和摩拜单车便是最好的例子。显性成本很好理解，自行车的生产制造、摆放等等。隐性成本则是指车被偷、被抢、损坏等等。公司可以通过互联网大数据判断什么样的地区需要多少自行车，却不能判断这些车什么时候被偷，什么时候被人为刻意损坏。如果把自行车换成汽车，管理的费用自然是成倍数增加。
互联网大厂们可能已经规划好了造车的蓝图，但是没有与之相对的工业链条管理水平，最后就会导致本应环环相扣的链条断裂。