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阿里巴巴“寻车问路”

编辑:北京飞炫空间展览展示有限公司 时间:2019-01-10 19:14:34阅读次数:2
阿里巴巴“寻车问路”

(网经社讯)

德国高速不限速,好车敞开了开,经常能到180-220公里每小时,但这是有条件的:车的质量、驾驶技术、路的质量、司机的公众意识等缺一不可。中国目前不具备这些条件,有什么“换道超车”的方法吗?

之前Mr.Key一直跟人开玩笑说,阿里的云栖大会和F1世界锦标赛很像,每年在很多城市巡回举办。以阿里云拓展国际市场的趋势看,迟早要办到国外去,就更像F1了。

今年是云栖的第九年,观察这几年的变化,一个明显趋势是:大会主题与阿里云的客户身份有很强的正相关性。从早年关注中小开发者、创业公司,到这两年的央企、国企大客户,再到今年主打“城市牌”(讲“新杭州故事”),对象和视野越来越大。这不就是阿里云客户拓展的路径吗?

这背后隐藏着两条主线,一条是云计算发展到今天,越来越向产业层面靠拢,这比消费级互联网蕴藏了更大机会。产业是什么?比如制造业,怎么进行生产流程重塑;金融业,如何降低风控成本;交通业,能不能提升资源配置的效率,让路不那么堵,在机场少坐摆渡车等。

第二条主线是营收层面的。云计算行业已经符合“二八定律”,即20%的客户贡献着80%的营收。服务对象往产业互联网和B端大客户靠拢,明显带动了营收的增长,这从亚马逊AWS、微软和阿里巴巴的财报中都有所体现。

可以说,第二条主线是结果,正因为云计算厂商看准了第一条的产业方向,导致了第二条。

几年前我曾面对面专访阿里云总裁胡晓明,他说了一句让我至今印象深刻的话:(当时)阿里云与起步更早的AWS在技术上还有一些差距,但阿里云在产业和场景的拓展上已经走得比AWS快,云计算的产业时代马上就要到来。

从今天的事实看,他当初的这个判断在大方向上是很准的。云计算参与到产业互联网建设,做B端的生意,为客户解决研发、生产、营销,甚至组织管理等实际问题,将释放更大的价值,这一步是迟早要走的。云计算早已不是仅为几个游戏、SNS创业公司提供服务器的阶段了。

这里不妨以一个垂直产业“交通”为例,来说说早年那些服务于C端的互联网巨头,能在产业互联网时代有何作为?

概括起来,交通业无非三要素:人、车、路。从硅谷到中国,车已经成为新风口。比如特斯拉、蔚来汽车是做电动车的,谷歌、百度研发的是自动驾驶,这些都是围绕车,也是现在最热的领域;像苹果车载CarPlay,实际上是围绕人、账户,停留在消费级层面;而像GPS、谷歌地图、四维图新、高德、千寻位置等,这些都是围绕路。

当然,人、车、路是一个整体,各家不可能割裂地只做其中一个维度,只是各有侧重罢了。

就BAT而言,腾讯依然是其惯常的从投资切入产业,像蔚来汽车、四维图新等,背后都站着腾讯;百度的更多心思在自动驾驶上,不过以国情看,想从测试路段到实际上路,无人驾驶还太过超前;阿里除了收购高德(被胡晓明感慨为最让他兴奋的一次并购),一开始是从车载系统入手的,做AliOS,与上汽等车企合作。但前几天的杭州云栖再看,短短几年阿里已在交通领域形成了全景式的布局。

阿里云总裁胡晓明与AliOS操作系统

简单梳理一下阿里的布局层次。最近斑马网络完成了16亿元的首轮融资,这是阿里与上汽的合资公司,基于AliOS系统做车联网。阿里2010年就已经在做操作系统。

在市场层面,与斑马合作的车企越来越多,且跳出了上汽自家品牌(比如荣威)的圈子,向福特、雪铁龙等品牌客户纵向拓展,现在有几十万辆车装了基于AliOS的斑马系统;另一方向上,包括博世(汽车多媒体)、半导体厂商恩智浦(信息娱乐平台)、壳牌中国(加油站场景)等第三方也在不断加入阿里的汽车生态圈。

架构上,可以把AliOS看成一个位于中间层的连接器,它向上连接车与人,属于应用层;向下连接路与云平台,属于基础设施层。从车到路,是阿里布局交通的大方向,而这个基础设施层正是考验平台级公司“综合能力”的要害。

无论是互联网汽车,还是智慧交通,本质上都是车与路的数字化,把出行数据交给机器去实时分析,辅助人做决策,而连网是数字化的前提。胡晓明说,现在阿里云的ET城市大脑终于能数清楚每天跑在杭州城的机动车总量了。这是不小的进步,倒不是说每辆车都装了AliOS连网了,而是用其他手段实现的(比如图像识别等),但大方向是数字化。

车辆数字化的同时,也需要对道路数字化,比如交通标志牌、信号灯,只有数字化才能被机器读懂。现在的导航软件已经能识别一条道路上的不同车道,但再精细化的定位还做不到,也看不懂交通指示牌。城市内出行还好,如果放在城市间更大的环境下,比如遇到长隧道、边坡等复杂路况时,系统的反映通常是滞后的。

假如一条长隧道内因事故造成拥堵,如果等导航地图反映出红色拥堵线后司机再避让,通常已过去一段时间,后续车辆因缺乏提示,会继续往拥堵地点开。智慧交通此时的作用就是通过传感器获取路况信息,经过机器分析后,用通讯服务提前告知可能经过的司机。

目前,长三角地区全长161公里的杭绍甬高速公路已经被规划为智慧高速的试点。目前国内高速公路的平均时速在80-90公里每小时,未来杭绍甬高速希望实现120公里每小时的上限设置,有20-30%的提速空间。车路协同的设计方案能提高通行效率,长远目标是匹配自动驾驶。

去年我在德国时,从一个主城到旁边的卫星城,出租车在高速上的时速基本保持在180公里每小时以上。因为德国高速不限速,让初来乍到者非常不适应。德国人的理念是高速度可以让司机时刻保持警觉,同时提高了运输效率。

世界各地区高速上限速度

当然,车路协同的诉求首先是安全,帮助司机和指挥系统做决策,其次才是速度和效率。一到冬季遇上冰冻雨雪天气,国内高速一般会出于安全考虑封路。这其实是一种粗放式的管理,如果机器足够智慧,帮助决策者提高管理水平,可能一些高速路段不用封闭。

车路协同,就需要庞大、密集的路测设备(感应基站)去获取道路和车辆信息,让司机能看懂的,机器也能读懂;大数据传输需要未来5G通信的支撑;平台上的海量数据分析又需要云计算提供支持。所以说,AliOS向下接连的这些基础设施才是考验平台能力的要害。

业界印象中,腾讯长于产品和内容,阿里强于布局与协同。从过往的业务看,阿里这次在智慧交通上所调用的内部资源,可能是除“双11”这种动态活动外,最庞杂的一次,涉及到AliOS、阿里云、达摩院(无人车)、高德、千寻位置(高精定位)、支付宝、城市大脑AI、斑马网络等。真的是考验协同的大场景。

单从交通业这个垂直产业角度看,云计算就大有可为,何况放在整个产业层面。这些细分产业正是构成城市运转的一个个单元。所以,放眼未来的数字化城市,云计算是开启智慧的根基。(来源:一千二百字)

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