破坏性创新，探讨特斯拉的四个新角度

2006 年时，曾有记者询问 Palm 公司 CEO Ed Colligan 有关苹果手机的传闻，这位智能机老江湖自信满满的回应称，“为了做好一台手机，我们都曲折探索了很多年，搞 PC 的那帮人想进来就坐收渔利，恐怕没那么容易。”

第一次见到初代 iPhone 时，诺基亚的人也是这样想的，他们不觉得这是一台好手机，自己根本不用凑这个热闹。“连 3G 都没有，拍照又这么差。”这就是诺基亚对这款划时代产品的评价。

如果将时空转换到汽车行业，特斯拉站的就是当年苹果的位置。“你瞧瞧这装配和钣金，这中控台面板中间的缝隙。”传统汽车巨头们也曾发出过这样的感叹。显然，诺基亚当年犯下了大错。

那么，汽车行业的这帮老江湖也看走眼了吗?特斯拉是否能在另一个行业复制 iPhone 的神话?如果 Elon Musk 成功了，又意味着什么?

这只是一个关于特斯拉的局部问题，真正有趣的是其背后的“”现象。

这种现象出现时都会发生什么?我们怎么知道哪项技术是革命性的?即使提前做了判断，我们能找到下一个“牺牲者”吗?谁又会成为下一个“胜利者”?

近些年来，“Disruption”(破坏性)一词成了科技媒体口中的流行词，它指的是一种能改变某行业竞争基础的新概念。最初，无论是新事物本身，还是手握新事物的公司在现有价值体系下都是不及格的，它们甚至会被同行嘲笑。

在同行看来，这些新事物要么毫无意义，要么很容易复制，不过这是大错特错。苹果将软件注入手机，而诺基亚直到倒下也没弄明白软件的精髓。

不过，并非所有新技术或新思想都是破坏性的。

有些技术虽然触动了竞争的根基，但力道却不够，如果这一新事物还容易学习和吸收，恐怕破坏力就微不足道了。Clay Christensen 将其称为“持续性创新”，它与破坏性创新并非一个概念。

引申开来，任何新技术可能都会对价值链的某个环节产生“破坏”。iPhone 虽然颠覆了手机行业，但却没能分走无线网络运营商的蛋糕。运营商们还是用着相同的商业模式，而它们的用户与 2006 年的其实并没有什么区别。网络订票并没有毁掉航空运输业，它只是扼杀了旅行社的生意。因此，对航空运输业来说，网络订票是持续性创新，而对旅行社来说它就是破坏性创新。

此外，第一个吃螃蟹的人并不一定能笑到最后，而那些借力破坏性创新取得成功的人可能只是因为选了价值链上不同的部分。

苹果虽然借助 iPhone 赢得了一个时代，但别忘了，苹果也是丢掉了 PC 市场的 PC 先驱。更有趣的是，PC 市场的最大获利者并非 PC 公司，它们反而在低利润竞争中被拖入泥潭，而微软和英特尔这两家在价值链上有自己独特的位置的公司凭借 CPU 和操作系统(外加生产力软件)占尽了赢家通吃的福利。

也就是说，第一个吃螃蟹并不意味着你就有了持续的竞争优势，无论你破坏性多么强，优势可能都不在你手上。

这给了我们看待特斯拉的四个新角度：

首先，不可否认的是，特斯拉必须和行内的老大哥们学经验，比如如何保质保量的生产汽车，怎样不把手里的现金花光，怎样避免在帐篷里生产汽车等。不过，解决“生产地狱”问题只是个入门标准，它根本称不上是胜利。如果特斯拉就这么点能耐，它就只能成为一家普通的公司，颠覆整个汽车行业完全没戏。

其次，除了从老巨头那里偷学最基本的手艺，特斯拉还必须将那些汽车厂商们难以模仿的技术掌握得炉火纯青——这句话的关键在于“必须”二字。

第三，特斯拉手上的“破坏性创新技术”必须对整个行业至关重要，它得有轰掉整个竞争基础的火力，并且能改写汽车和汽车公司定义的能力。

最后，特斯拉还必须有竞争优势，这里指的不是汽车行业，而是要拿到其它新入口的门票。苹果就是最好的例子，它不但做了诺基亚做不了的事，还做了谷歌也鞭长莫及的事。

现在，我们来解析一下汽车行业正在发生些什么。

第一：电池和电动机

特斯拉通过努力证明：锂电池用在车里能实现比内燃机还强悍的性能，如果电池的生产规模足够大，电动车也能降到内燃机车的价格。

从下图中的表格我们就能看出，电动车的成本正在不断下降。

*电池价格正在不断走低

许多业内人士可能会说，特斯拉在电池和电动机领域有多年的领先优势。不过，锂电池和电动机并非什么“天外来客”，特斯拉手上也没有大量独占 IP。至于网络效应或赢家通吃效应，特斯拉也沾不到光。

从现在的发展趋势来看，到了竞争中期(即电池已经足够便宜，汽车行业开始整体从内燃机向电动机迁移)，无论是电池、电动机还是控制系统都会变成日用品。

当然，这并不意味着电动车的技术会进入平台期，但这个行业大概率会像现在的智能手机或 PC 行业一样，只要买零部件拼起来就能造电动车，而真正的技术竞争会转移到电子元器件行业，它们为了争抢客户会卯足了劲研发。

在这样的环境下，能自主设计并生产一流的零部件恐怕就无法给你带来任何特殊竞争优势。

举例来说，索尼的图像传感器是智能手机行业一霸，但索尼自己的智能手机部门却没沾上什么光。反观苹果，它只是独立研发设计几个关键零部件就成为了世界上最赚钱的智能手机公司，而供应链上 200 多家供应商(包括索尼)都得乖乖给苹果供应产品。因此，业内人士心里很清楚到底谁能生产最棒的功率放大器或 GPU，但普通消费者却对其一无所知。

虽然现在特斯拉联合松下建立了超级工厂，但十年之内它们在全球电动车动力电池市场的份额就会缩水至 15%(预估)。这意味着电池恐怕难成为未来特斯拉的竞争优势，因为未来只要掏钱电池哪都能买到。

*全球电池军备竞赛

如果要拿电池来对应智能手机上的一个零部件，那么多点触控屏幕再合适不过。

苹果是第一个将这种屏幕发扬光大的公司，同时也是将这项技术运用得最棒的公司。多点触控屏彻底改变了手机制造的方式，最终成为各家厂商的标配。虽然市场上的产品有好有坏，但谁都能轻易买到，因此多点触控屏早已不是厂商的卖点。

毫无疑问，电动机正在冲击内燃机及其附属产品的统治地位。毕竟电动车不是传统车型安装一个电动机，把油箱换成电池组那么简单。厂商需要移除整个动力系统，随后将其换成移动性和易碎性都降低了 5-10 倍的零部件。

也就是说，燃油车要变成电动车，“脊柱”都会被扯下来。对于引擎供应链上的各家公司，这无疑是晴天霹雳，许多供应商的地基都被挖烂了。

*电动车和燃油车动力系统零部件对比

对供应链上的企业来说，这确实破坏性十足，但对汽车厂商而言，并不会伤筋动骨。如果它们能在市场上买到电动车所需的零部件，再加上原有的规模制造经验，甚至还能来个弯道超车。

换句话来说，这跟它们之前的业务没什么两样，只是换了不同的供应商罢了。这时，电动车产业就会转入持续性创新阶段。

第二：软件、模块化与整合

即使零件都成了触手可及的大路货(指质量一般、价格较低而销路很广的商品)，将它们整合在一起并非易事，这方面各家厂商还是被分为三六九等。

首先，电动车的动力系统零部件并不容易整合，而且技术水平会限制整个系统的能效。在这方面，特斯拉现在确实有很大的领先优势，但这一优势在未来五年内能否继续保持不好说，而且它到底能给特斯拉带来什么竞争优势谁也不敢下定论。

精确来讲，同等成本下，特斯拉的车型能多出 10% 到 20% 的续航里程。对经常长途驾驶的人而言，这点意义重大，但对于校园里的穿梭车来说，这点优势就毫无意义。

十年后这点竞争优势能值多少钱?结合其他用车因素消费者还会选择特斯拉吗?这是特斯拉的利润优势?竞争优势?还是配置单上用来对比的数字?我们拭目以待。

当然，整合问题不止会出现在动力系统上。毕竟现在的汽车有大量电气和电子系统，它们大多数都是独立的。

举例来说，ABS 就与盲点探测没有任何关系，它们都是汽车厂商从不同供应商手上购买的，汽车厂商只需想好怎么把功能开关放置到仪表盘上就行。

除此之外，这些零部件都有各自的“软件”(数百万行的代码)，但在硅谷眼中，这只能算固件或设备驱动程序(还有一点标准与硅谷不同，这些系统必须稳定工作 10 年或 15 万英里)。

现在，这些标准恐怕就要改变了。“复杂汽车+简单软件”的形式会被“简单汽车+复杂软件”的形式替代。

同时，独立嵌入式系统各自为战的方式也会成为历史，它们会被便宜易用的传感器和传动机构替代，而其背后则是中央控制台中操作系统里不同线程上运行的软件。同时，这套系统对自动驾驶也至关重要。

显然，这对那些各自为战的供应商来说是个重大挑战，同时那些惯性巨大的老巨头们接受起来也会比较困难。就算招更多程序员也于事无补。

毕竟，学习需要经历一个周期，也许它们悟透之前市场上已经有很棒的解决方案。从这个角度来看，软件、模块化与整合反而成了真正的破坏性创新。

毫无疑问，在这方面特斯拉又领先了，它已经能通过 OTA 升级包解决 Model 3 的刹车问题。同时，这也是特斯拉降低 Model 3 成本的一大秘诀。

不过，问题依旧存在，那就是这样的改变对汽车和汽车零部件会产生截然不同的效果吗?PC 和笔记本市场也曾面临这样的状况。就拿苹果来说，它对自己使用的零部件非常严格，并能在有限的空间里塞下各种最优解决方案，这也是 Macbook 多年畅销的原因。

反观戴尔等厂商的笔记本，则做的更为灵活，留给用户更换零部件的空间。不过，这就意味着它们的产品整合度较低，许多空间都被浪费了。

其实两种方式都有自己的优势，而上世纪 90 年代，模块化 PC(即曾经流行的攒机)可是市场的宠儿。对用户来说，到底哪一点更能吸引他们掏腰包呢?

第三：特斯拉在“经验”上的优势

当你启动车辆，就知道我为什么说特斯拉有优势了。同时，这又引出了另一个话题，到底是什么让特斯拉电动车脱颖而出。

在前面的部分，我们一直说的是电动车动力系统，而它“杀掉”的并非汽车厂商，而是老旧的供应链。不过，特斯拉的优势可不止是动力系统，他的车辆内部甚至销售网络都是那么与众不同。

这些方面的问题，我们怎么看?

对普通人来说，Model 3 的内饰就是最明显的“破坏性创新”。许多人对特斯拉将所有功能塞进屏幕的原因做了大量分析，不过深层原因还是特斯拉自己的意愿。

一方面，Model 3 的新型内饰设计可以省下大量成本(不用装各种细碎的零配件)。同时，这也是特斯拉设计师摆脱传统思维的明证。在他们眼里，汽车就不该是从前那样，传统车辆上的 UI 就像 2006 年的功能机，而他们做的是 iPhone。

*Model 3 的内饰

除了这些，特斯拉还能通过直销渠道以固定价格售卖车辆，彻底甩掉了传统经销商这个环节。与特斯拉不同的是，经销商们垄断了为车辆升级软件的渠道(没有 OTA)，而且它们主要靠修车来赚钱。

值得注意的是，传统车辆的维修费用有一半都花在了引擎(内燃机)上，如果干掉了这个“定时炸弹”，就不会有漏油或皮带问题出现了。

除此之外，经销商在定价、补贴和爆款车型的打造上还扮演着重要角色。因此，汽车行业如果要全盘特斯拉化，肯定会阵痛很久。

当然，我也不敢肯定特斯拉的这些“经验”是否具有决定性。有些人将特斯拉的直营店比作 Apple Store 或苹果的激活机制，它们很美好，也是产品卖点，三星始终都学不会。不过，如果没了这些创新，难道 iPhone 就卖不出去了?

我必须得承认，这种猜测相当主观，因此我们得引入一个思想实验：

如果这些功能是特斯拉和宝马或奔驰同级别车型仅有的差别，而这些品牌在动力系统和加速等方面都无甚差别的话，你还会坚定的选择特斯拉吗?如果宝马也给旗下车型增加整车 OTA 等功能，特斯拉的股价会崩掉吗?可能会，也可能不会。

客观来讲，电动车行业恐怕难出现赢家通吃的局面。可能业内也会出现类似智能机市场的开发者生态，但大家都能找到属于自己的一亩三分地。当然，现在做出这样的判断还为时过早。

并且，一旦大家都投向电动车市场，各家公司都会疯狂建设充电站，唯一的障碍恐怕就是资本，充电站上可没有什么能阻挡竞争的护城河。

第四：不能忘了自动驾驶

以上这些努力的终极目标都是自动驾驶。电动化确实令人期待，但未来这项技术肯定是大路货，特斯拉电动车多出来的那些优势并不具有决定性，而自动驾驶则会深刻的改变我们的世界，从根本上来看它才是真正的新技术，绝对的奇货可居。

特斯拉也在朝这方面努力，虽然 Elon Musk 依然坚持不走寻常路。作为科技公司的特斯拉到底能不能将非科技公司们斩落马下?

在自动驾驶领域，特斯拉要对抗的不只是汽车巨头们，它还要和软件公司竞争。特斯拉不需要在软件上打垮底特律，但它必须在软件领域让整个硅谷臣服。

在这场竞争中，特斯拉认为自己的优势所在是能通过售出的电动车采集数据，从而获得关键的竞争优势。眼下，自动驾驶热潮的兴起必须感谢过去 5 年里机器学习技术的大跃进，而它要提取各种典型范式，就必须掌握海量数据。那么，这个“海量”要如何定义?

在这样的背景下，特斯拉选择尽可能多的往现售车辆中安装各种传感器，随后通过传感器采集数据。它们能先一步吃螃蟹是因为特斯拉的电动车已经是搭建在软件平台上的新世代车辆，而传统 汽车厂商可没这个能耐。

随着自动驾驶能力的不断进步，特斯拉可以通过 OTA 让旗下车辆同时“飞升”。由于特斯拉已经有数十万辆车在路上奔跑，因此它们能获得一种“自我强化式”的赢者通吃效应：更多的数据带来更强大的自动驾驶能力，推动车型销量大幅攀升，继而积累更多经验和数据，形成超级良性循环。

如果 Elon Musk 的小算盘真的打成了，对特斯拉绝对意义深远。即使没有这段时间热炒的特斯拉自动驾驶打车网络(摩根斯坦利为其估值 177 亿美元)，它也能成为市场上的狠角色。

不过，这只是理论上的，特斯拉想靠这条路成功还得解决两个潜在的问题：我们真的能只靠视觉就实现自动驾驶吗?赢者通吃效应到底会在哪适用?

先来说说视觉的问题。特斯拉不走寻常路就在于，它虽然用上了大量传感器，但 Musk 一直拒绝激光雷达，因此特斯拉的电动车只能靠摄像头来采集 360 度视角，而雷达则只能提供前视探测。这就意味着特斯拉的 3D 建模只依赖视觉这一个途径。

不幸的是，计算视觉现在还不够好，虽然未来有一天它可以胜任这项工作，但现在还不太现实。此外，有了天量数据也不一定能让视觉挑大梁，这也是其他公司普遍采用激光雷达传感器的原因。

其实 Musk 的想法很容易猜透，他一直对激光雷达说“不”还是因为这种传感器太贵了，动不动就要数千甚至数万美元。如果是测试车队，这点钱确实不算什么，但想卖车，这样的高昂成本谁也负担不起(激光雷达可能比 Model 3 都贵)。

此外，现在的技术条件下，往车上安装激光雷达也会不可避免的影响车辆造型。虽然激光雷达的成本和体积都在快速缩水，但想在量产车上用到足够廉价的激光雷达，恐怕还要多年时间。

此外，即使有了好用的传感器套件和“传感器融合”技术，自动驾驶的拼图也难完全凑齐。当然，在高速上巡航控制我们已经玩的很纯熟，但整体来看整个业界还有大量工作要做。

因此，特斯拉决定押宝视觉技术，它要在其他传感器商品化之前解决视觉技术的问题。能用上新传感器后，再乘顺风车迎头赶上。不过，Musk 的赌注风险可不小，也许十年之内 Waymo 就能拿出全自动驾驶解决方案，并将激光雷达售价拉到一两千美元，可能那时特斯拉还没把视觉技术完全吃透。

其次，特斯拉还在赌一个提前量，它想提前实现自动驾驶以实现赢者通吃。不过，即使特斯拉在视觉上取得了巨大突破，也不意味着它就能笑到最后，除非自动驾驶技术永远是个只有少数人能掌握的玄学。

虽然 Waymo 的测试车已经累积了 900 万英里的测试里程，但恐怕搭载 Autopilot 2.0 版本的 20 多万辆特斯拉电动车跑的更多，不过到底多少数据才算尽头?

对机器学习项目来说，这已经成了困扰所有人的通病。数据确实可以不断增加，但什么时候会出现收益递减呢?或者说，自动驾驶是否有天花板?在商业化落地前，你又需要多少车来做测试?此外，机器学习也在快速变化，谁也不敢说未来数据需求量不会大幅降低。

因此，即使特斯拉能解决视觉和其他自动驾驶问题，将数据和车队管理的无人能及，但 Waymo 也有希望解决所有问题并且进入汽车销售市场。也许当自动驾驶开始进入主流时，已经有 5 到 10 家公司做好准备，到时恐怕自动驾驶就像现在的 ABS 那么普及流行。

当然，这些都只是可能性。如果真的走到这一步，所谓的“破坏性创新”就又成了伪命题，到时就不能书写“软件人”( software people)战胜“老司机”的故事，因为大家都成为了“软件人”。