• MaaS平臺的本質與戰略:由以產品為中心的業務模式向更新軟件的在線業務轉型

    2021-03-10 09:36:17 來源:智能網聯汽車網 作者:汽車產業 評論:
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    概要
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    豐田的出行服務平臺(MSPF)
    本篇報告將介紹英特爾公司數字基礎設施首席服務架構師兼主任/名古屋大學未來社會創造機構客座副教授野邊繼男在2021年1月舉行的“2021年Automotive World研討會”上發表的題為“MaaS平臺的本質與戰略”的演講概要。
      2001~2020年間,信息通信技術(ICT:Information and Communication Technology)的發展使產業結構發生了變化。具體來說就是在云端構建物流、制造、醫療、農業等各種新服務,可通過智能手機等多種設備進行瀏覽和利用。這樣的系統還應用到了交通領域,并構建了MaaS平臺。
      2015年左右開始優步(Uber)等打車服務(Ride-hailing)業務正式推出,MaaS能夠運送乘客、貨物和服務,另外搭載大容量電池的EV還可運送能源。
      據稱目前全球有37億人使用智能手機,作為匹配需求與供應的工具,智能手機發揮著重要的作用。MaaS服務商在云端確認需求與供應并進行匹配,而MaaS平臺的本質就在于由MaaS服務商構建系統,高效地執行這一過程。
      MaaS服務商從人與物的動作等移動開始,之后擴大覆蓋范圍,廣泛地把握交通、醫療和安防需求等現狀,實現在云端推廣相應的服務。
      另外,有關地圖信息、結算等的多項服務可通過API(Application Programming Interface)進行互通。
      此外,在演講的最后,野邊教授表示,預計今后業務產業結構將發生變化,由以產品為中心的業務模式向在線業務轉型。在線業務在產品上市后也能持續進行軟件開發,通過持續改善服務內容和功能,能夠擴大用戶數量。因此,MaaS服務用車的開發與私家車不同,軟件開發才是重點。
    MaaS平臺的本質
     “平臺”代表“承載并擴大相關服務的基礎”的意思。
    信息通信技術(ICT:Information and Communication Technology)的發展使產業結構發生了變化
    <信息設備云端化>
      2001年左右開始推出寬帶網絡,實現高速大容量的數據傳輸,到2010年左右絕大部分電腦都連接上了服務器(云端)。另外,從2010年左右開始,電腦以外的多種設備(智能手機、平板電腦、機頂盒、導航等)也能夠瀏覽網絡內容或是使用數據。
      于是,通過在云端構建分銷、制造、交通、醫療、農業等領域的新服務,并根據目的通過手邊的終端(多種設備)連接云端,便可使用這些服務。還可通過應用程序界面(API:Application Programming Interface)使用谷歌地圖等現有系統,支付、結算等系統也能集成至云端服務。
      像這樣在云端構建的服務以及通過多種設備的運用在社會各個領域推廣,并擴展至交通領域,構建了MaaS平臺。
    <MaaS運送乘客與貨物>
      2015年左右,交通領域發生了重大的變化。優步(Uber)等公司雖然沒有自己的出租車車輛,但也開始提供與出租車相同的服務。優步等MaaS服務商在云端構建出行服務,通過乘客與司機各自的手機進行匹配。最初在美國開展業務,之后以較短的時間推廣至中國等全球市場。
      另外,使用公共交通時,也無需再像以前那樣看時刻表,只需將目前所在位置和目的地輸入手機便可獲得最佳交通路線方案。
      貨物的移動也可通過同樣的系統進行。
      目前全球每年售出15億臺智能手機,其作用越發重要,并且實現了將用戶及其周邊的數據傳送至云端的功能。
    <MaaS還可運送能源,成為超級城市構想的左膀右臂>
      預計今后全球都將推進電動化,而EV將用于MaaS服務。電力方面,日本也旨在到2050年實現碳中和,將推動可再生能源作為電力來源的應用。風力和太陽能發電等可再生能源很大程度上取決于天氣,但需求不會大幅變化,為了保持供需平衡利用電池蓄電,EV也可以用作電力來源。例如,一輛搭載100kWh電池的EV能夠提供一個四口之家一周到十天生活所需的電力。也就是說,汽車不止能夠運送乘客和貨物,還能夠運送能源。
      MaaS服務商最早在云端提供運送乘客與貨物等的移動出行服務,之后通過相關零售、醫療、旅游、金融、保險提供位置信息,并將覆蓋范圍擴大至本人識別和防盜等方面,廣泛地把握現狀,實現構建匹配需求與供應的服務。
      通過這樣的功能,MaaS將成為目前日本政府推進的“超級城市”構想的左膀右臂。
    日本政府推進的超級城市構想
    超級城市國家項目利用AI和大數據,從根本上改變社會形態,旨在解決困擾居民的社會問題。2020年5月通過了國家戰略特區法修正案(超級城市法案)。
    構建涵蓋移動、支付、行政、醫療護理、教育、能源與水資源供應等的“數據共享基礎(平臺)”,可通過API使用。具體來說,旨在實現無人駕駛和無人配送、電子結算、遠程醫療護理、行政手續一站式服務(提交過的信息無需再提交第二次)等。
    雖然日本幾乎擁有所有的必要關鍵技術,但卻沒有實踐場所。于是,通過利用國家戰略特區制度以及居民和相關服務商的協助,力爭實現全球最先進的日式超級城市。即所謂“完全的未來城市”的構想,為此需要同時整體推進各個領域的監管改革。從這個角度來看也可以稱作“完全的監管改革城市”。
    出處:根據日本內閣府資料制作
    <Uber Eats也是MaaS的一環>
      Uber Eats也能夠提供移動出行服務,可以說是MaaS的一環。該業務的根本在于對“想在家吃東西”的客戶、“想要提供飲食”的餐館、“希望工作時間自由”的配送員進行配對。另外,通過API使用谷歌地圖能使配送員了解到達目的地的路線,點餐人員可以查看配送車輛的實時位置以及預計送達時間。也可以使用常用的支付系統。像這樣使用第三方系統的做法稱為第三方解決方案。
      另外,即使在自己不使用時,其他人也會使用并能夠維持該系統,因此當自己想要使用時,就能以較低成本來使用該系統,這被稱為“網絡外部性”,是MaaS的重要優勢之一。
      綜上所述,MaaS平臺的本質就在于MaaS服務商構建高效的系統,在云端對需求和供應進行確認和配對。
    用戶行為生成深度學習的學習數據
      通過將用戶的常規行為轉化為深度學習的學習數據能夠使AI更新升級、改善算法、把握市場需求以及提高預測精度等。
    <語音識別的開發>
      截至2012年左右,沒有其他文本數據能夠一對一準確對應語音,因此使用日本國會上的議論語音和會議記錄開發算法,通過測試進行查錯并推進語音識別的開發。
      目前,智能手機引入了語音識別,用戶可進行大量的語音輸入。如果云端系統正確識別出語音便會進入下一步,如果沒有識別出則需要重新進行識別。像這樣的用戶反應本身就可以成為訓練數據,推進深度學習,由此能改善聲學模型、語言模型,語音識別得到顯著發展,還能夠處理自然語言和多國語言。
      如果沒有這樣的用戶行為,就無法進行深度學習,智能手機在這方面的作用也越來越大。另外,將這樣的學習機制集成至MaaS平臺也很重要。
    <特斯拉發布Full Self Driving測試版>
      2020年10月,特斯拉發布了測試版Full Self Driving(FSD)配套車(僅供部分專業司機試用)。通過配套兼容未來完全自動駕駛的FSD電腦,能夠儲存大量的行駛數據,建立新級別的自動駕駛。
      暫時推出的是Autopilot升級版而不是完全自動駕駛,新增識別綠燈通過路口的功能。最初是在紅燈時停車,之后變綠燈也不會自動啟動,因此需要駕駛員踩油門啟動。將這樣的用戶行為轉換為深度學習的學習數據,系統指示的動作如果有誤則會重新計算算法。如此重復后便能建立自動啟動功能。據悉特斯拉從2016年左右開始便通過這樣的深度學習來儲存數據。通過學習駕駛員的駕駛行為,系統的駕駛能逐漸接近人的駕駛,為自動駕駛的開發做出貢獻。
    構建移動出行云
      野邊教授介紹了構建移動出行平臺的基本原理。移動出行服務商將構建如實反映實時路況的四維地圖數據庫(能確認過去的數據,也能統計處理過去的數據并進行之后的預測,因此稱為四維)、行駛算法(自動駕駛的時候)、運行管理系統。
      另外,結算、票據管理、預約管理、地圖信息提供、按需打車匹配、交通系統開放數據等各種共享服務通過API進行互聯,完成整體的移動出行云。
    MaaS限制汽車銷量增長的可能性
      據稱,私家車的使用率為4%(其余96%的時間處于停放狀態),而MaaS等車隊車輛的使用率是私家車的10倍,極端來說,1輛車隊車輛的工作量相當于10輛私家車。因此,如果用戶不再持有車輛而是使用車隊車輛,或是原計劃購買私家車的用戶放棄購買轉而選擇使用車隊車輛的話,可能會限制總銷量的增長。
      由于新冠疫情擴散,全球各地采取封鎖措施致使經濟低迷,因此2020年輕型車全球銷量同比下降14%至7,759萬輛(LMC Automotive發布的數據)。在疫情以前,2018年、2019年的全球銷量也下降,據稱是受到私家車銷量減少的影響。
      預計這樣的趨勢未來在新興國家會越發顯著,在因疫情導致經濟衰退且老齡化日趨嚴重的日本,車隊也或將擴大。
    出租車x MaaS:通過用戶行為預測需求
      在過去30年間,出租車的運營比例(行駛時間占比)從91.7%降至76.1%,而實際載客率(搭載乘客的時間占比)也從55.7%降至47%,空駛率較高,盈利能力差。此外,72%的成本是人工費用。雖然打車APP正逐漸普及,但如果用戶數量沒有增加,也無法實現運行上的優勢的話,增加的經費反而可能使盈利能力惡化。
      要想提升實際載客率,對用戶位置的預測很重要,而學習用戶行為也可為此做出貢獻。若用戶在自己的手機上打開打車APP,(即使當時沒有乘坐)便可確認該用戶有打車的意愿。大量收集用戶的手機數據,通過推進深度學習提高預測精度,可提升實際載客率。利用手機來收集數據,就好比漁船上的魚群探測器的作用。
    醫療x MaaS:通過物聯網技術實現醫療聯網將推動MaaS發展
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    正在考慮將豐田的e-Palette用于醫療用途
     在日本,醫療費用負擔激增,另外到2030年,預計老齡人口與勞動年齡人口的比例將達到1:1.8,因此醫療領域必須引入物聯網。野邊教授介紹了“引入物聯網的聯網醫療”。與上述MaaS采用同樣的原理,在數據中心匯集大數據,利用深度學習,計劃推出各種醫療護理服務,包括遠程就診/居家醫療、利用VR進行復健、利用機器人進行移動輔助和支持等。還有望幫助減輕醫生和護士的勞動負擔。
      像這樣引入物聯網和信息通信技術(ICT)提升醫療技術,也能采用MaaS。
      e-Palette計劃還將用于醫療用途,據悉豐田正與地方政府以及醫療機構討論e-Palette的利用。計劃于2023年以后推出自動駕駛車e-Palette。
      豐田與軟銀成立的MONET Technologies與飛利浦日本在日本長野縣伊那市共同完成了“Healthcare Mobility”的開發,該車輛為了實現醫療x MaaS,配套醫療設備等,于2019年12月開始路試。護士利用Healthcare Mobility訪問患者住處,醫生在線進行診療。
    業務和行業結構的變化:由以產品為中心的業務模式向在線服務業務轉型
      預計未來汽車產業將發生變革,由以產品為中心的業務模式向在線業務轉型。
      目前的汽車業務是“以產品為中心”的業務模式,新車型上市后,在其生命周期最初20%的時間內完成生命周期80%的銷售額。在上市的同時完成開發,軟件在上市時就已確定,之后基本沒有變化。
      但是,今后的“在線”業務在正式推出前會通過測試版(免費試用期)讓廣大用戶體驗,并進行必要的反饋。上市后也會繼續進行開發,能夠持續改善服務內容和功能,用戶可以一直享受新的服務。由此,與新車型的魅力在上市時處于頂峰,之后逐漸下降的以產品為中心的業務不同,在線業務能夠持續擴大用戶數量。
      就以產品為中心的業務而言,由于車輛會在市場上存在10年以上,很難增加新的系統,從這個角度來說與IT的兼容性并不好。而在線業務車輛使用率高,2-3年的較短使用年限,車型更新的頻率提升,因此較容易引入新的IT服務,也就是說與IT的兼容性較高。
      在線業務根據一定時間或行駛距離支付費用,用戶數量可增長幾十倍,因此相比以產品為中心的業務能確保更高的利潤率。
    由以產品為中心的業務向在線業務轉型

    以產品為中心的業務
    在線業務
    開發
    上市時同時推出軟件,確定規格,之后不會有變化
    正式上市前發布測試版軟件(免費試用期)
    所有的操作在上市時統一標準進行
    上市后也能把握用戶習慣,持續改善服務內容和功能
    市場營銷
    短期市場營銷:最初20%的時間內提供生命周期80%的銷售額
    持續性市場營銷:陸續推出新的服務,擴大用戶數量
    客戶關系
    由于是“以產品為中心的”業務,客戶關系很少
    通過軟件更新,能持續提升服務和用戶數量
    服務供應商可能位于產業金字塔的頂端
    目前的汽車產業為金字塔結構,整車廠位于頂端,價值側重于傳統的制造能力。另外,ICT產業的金字塔結構以網絡服務為頂端,計算能力、傳感器、半導體能力是決定性因素,價值在于數字化的創造力。
    據野邊教授介紹,隨著MaaS的發展,預計兩個金字塔將會融合。這樣一來,預計位于頂端的將會是與用戶保持密切關系的服務供應商,其次是Solution Enabler(為某一領域提供高端解決方案的服務商),第三則是整車廠。
    軟件開發是MaaS服務車輛開發的重點
    關于未來的MaaS業務,能源及醫療等多項服務將通過API互聯,商業邏輯將轉移至云技術,汽車產業的業務模式將發生劇變。MaaS服務商從事服務用車的商品和服務企劃,經常與用戶接觸,能夠分析用戶需求,隨時升級軟件,提供新的套件,而這也是有必要的。
    另外,移動出行業務的邊際成本(人均)比汽車制造的邊際成本(每輛車)要小。因此,在業務開始時即使忽略利潤也要重視增加用戶數量,由此可以在中長期內享受規模和網絡外部性的利益。
  • 關鍵字: MaaS
  •    責任編輯:黑蘿莉
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