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雷鋒網按：本文由雷鋒網編譯自 A16Z合伙人、著名分析師 Benedict Evans 的博客，原文標題為：Tesla, software and disruption。
2006 年時，曾有記者詢問 Palm 公司 CEO Ed Colligan 有關蘋果手機的傳聞，這位智能機老江湖自信滿滿的回應稱，“為了做好一臺手機，我們都曲折探索了很多年，搞 PC 的那幫人想進來就坐收漁利，恐怕沒那么容易。”
第一次見到初代 iPhone 時，諾基亞的人也是這樣想的，他們不覺得這是一臺好手機，自己根本不用湊這個熱鬧?！斑B 3G 都沒有，拍照又這么差?！边@就是諾基亞對這款劃時代產品的評價。
如果將時空轉換到汽車行業，特斯拉站的就是當年蘋果的位置?！澳闱魄七@裝配和鈑金，這中控臺面板中間的縫隙?！眰鹘y汽車巨頭們也曾發出過這樣的感嘆。顯然，諾基亞當年犯下了大錯。
那么，汽車行業的這幫老江湖也看走眼了嗎？特斯拉是否能在另一個行業復制 iPhone 的神話？如果 Elon Musk 成功了，又意味著什么？
這只是一個關于特斯拉的局部問題，真正有趣的是其背后的“”現象。
這種現象出現時都會發生什么？我們怎么知道哪項技術是革命性的？即使提前做了判斷，我們能找到下一個“犧牲者”嗎？誰又會成為下一個“勝利者”？
近些年來，“Disruption”（破壞性）一詞成了科技媒體口中的流行詞，它指的是一種能改變某行業競爭基礎的新概念。最初，無論是新事物本身，還是手握新事物的公司在現有價值體系下都是不及格的，它們甚至會被同行嘲笑。
在同行看來，這些新事物要么毫無意義，要么很容易復制，不過這是大錯特錯。蘋果將軟件注入手機，而諾基亞直到倒下也沒弄明白軟件的精髓。
不過，并非所有新技術或新思想都是破壞性的。
有些技術雖然觸動了競爭的根基，但力道卻不夠，如果這一新事物還容易學習和吸收，恐怕破壞力就微不足道了。Clay Christensen 將其稱為“持續性創新”，它與破壞性創新并非一個概念。
引申開來，任何新技術可能都會對價值鏈的某個環節產生“破壞”。iPhone 雖然顛覆了手機行業，但卻沒能分走無線網絡運營商的蛋糕。運營商們還是用著相同的商業模式，而它們的用戶與 2006 年的其實并沒有什么區別。網絡訂票并沒有毀掉航空運輸業，它只是扼殺了旅行社的生意。因此，對航空運輸業來說，網絡訂票是持續性創新，而對旅行社來說它就是破壞性創新。
此外，第一個吃螃蟹的人并不一定能笑到最后，而那些借力破壞性創新取得成功的人可能只是因為選了價值鏈上不同的部分。
蘋果雖然借助 iPhone 贏得了一個時代，但別忘了，蘋果也是丟掉了 PC 市場的 PC 先驅。更有趣的是，PC 市場的最大獲利者并非 PC 公司，它們反而在低利潤競爭中被拖入泥潭，而微軟和英特爾這兩家在價值鏈上有自己獨特的位置的公司憑借 CPU 和操作系統（外加生產力軟件）占盡了贏家通吃的福利。
也就是說，第一個吃螃蟹并不意味著你就有了持續的競爭優勢，無論你破壞性多么強，優勢可能都不在你手上。
這給了我們看待特斯拉的四個新角度：
首先，不可否認的是，特斯拉必須和行內的老大哥們學經驗，比如如何保質保量的生產汽車，怎樣不把手里的現金花光，怎樣避免在帳篷里生產汽車等。不過，解決“生產地獄”問題只是個入門標準，它根本稱不上是勝利。如果特斯拉就這么點能耐，它就只能成為一家普通的公司，顛覆整個汽車行業完全沒戲。
其次，除了從老巨頭那里偷學最基本的手藝，特斯拉還必須將那些汽車廠商們難以模仿的技術掌握得爐火純青——這句話的關鍵在于“必須”二字。
第三，特斯拉手上的“破壞性創新技術”必須對整個行業至關重要，它得有轟掉整個競爭基礎的火力，并且能改寫汽車和汽車公司定義的能力。
最后，特斯拉還必須有競爭優勢，這里指的不是汽車行業，而是要拿到其它新入口的門票。蘋果就是最好的例子，它不但做了諾基亞做不了的事，還做了谷歌也鞭長莫及的事。
現在，我們來解析一下汽車行業正在發生些什么。
特斯拉通過努力證明：鋰電池用在車里能實現比內燃機還強悍的性能，如果電池的生產規模足夠大，電動車也能降到內燃機車的價格。
從下圖中的表格我們就能看出，電動車的成本正在不斷下降。
電池價格正在不斷走低
許多業內人士可能會說，特斯拉在電池和電動機領域有多年的領先優勢。不過，鋰電池和電動機并非什么“天外來客”，特斯拉手上也沒有大量獨占 IP。至于網絡效應或贏家通吃效應，特斯拉也沾不到光。
從現在的發展趨勢來看，到了競爭中期（即電池已經足夠便宜，汽車行業開始整體從內燃機向電動機遷移），無論是電池、電動機還是控制系統都會變成日用品。
當然，這并不意味著電動車的技術會進入平臺期，但這個行業大概率會像現在的智能手機或 PC 行業一樣，只要買零部件拼起來就能造電動車，而真正的技術競爭會轉移到電子元器件行業，它們為了爭搶客戶會卯足了勁研發。
在這樣的環境下，能自主設計并生產一流的零部件恐怕就無法給你帶來任何特殊競爭優勢。
舉例來說，索尼的圖像傳感器是智能手機行業一霸，但索尼自己的智能手機部門卻沒沾上什么光。反觀蘋果，它只是獨立研發設計幾個關鍵零部件就成為了世界上最賺錢的智能手機公司，而供應鏈上 200 多家供應商（包括索尼）都得乖乖給蘋果供應產品。因此，業內人士心里很清楚到底誰能生產最棒的功率放大器或 GPU，但普通消費者卻對其一無所知。
雖然現在特斯拉聯合松下建立了超級工廠，但十年之內它們在全球電動車動力電池市場的份額就會縮水至 15%（預估）。這意味著電池恐怕難成為未來特斯拉的競爭優勢，因為未來只要掏錢電池哪都能買到。
全球電池軍備競賽
如果要拿電池來對應智能手機上的一個零部件，那么多點觸控屏幕再合適不過。
蘋果是第一個將這種屏幕發揚光大的公司，同時也是將這項技術運用得最棒的公司。多點觸控屏徹底改變了手機制造的方式，最終成為各家廠商的標配。雖然市場上的產品有好有壞，但誰都能輕易買到，因此多點觸控屏早已不是廠商的賣點。
毫無疑問，電動機正在沖擊內燃機及其附屬產品的統治地位。畢竟電動車不是傳統車型安裝一個電動機，把油箱換成電池組那么簡單。廠商需要移除整個動力系統，隨后將其換成移動性和易碎性都降低了 5-10 倍的零部件。
也就是說，燃油車要變成電動車，“脊柱”都會被扯下來。對于引擎供應鏈上的各家公司，這無疑是晴天霹靂，許多供應商的地基都被挖爛了。
電動車和燃油車動力系統零部件對比
對供應鏈上的企業來說，這確實破壞性十足，但對汽車廠商而言，并不會傷筋動骨。如果它們能在市場上買到電動車所需的零部件，再加上原有的規模制造經驗，甚至還能來個彎道超車。
換句話來說，這跟它們之前的業務沒什么兩樣，只是換了不同的供應商罷了。這時，電動車產業就會轉入持續性創新階段。
即使零件都成了觸手可及的大路貨（指質量一般、價格較低而銷路很廣的商品），將它們整合在一起并非易事，這方面各家廠商還是被分為三六九等。
首先，電動車的動力系統零部件并不容易整合，而且技術水平會限制整個系統的能效。在這方面，特斯拉現在確實有很大的領先優勢，但這一優勢在未來五年內能否繼續保持不好說，而且它到底能給特斯拉帶來什么競爭優勢誰也不敢下定論。
精確來講，同等成本下，特斯拉的車型能多出 10% 到 20% 的續航里程。對經常長途駕駛的人而言，這點意義重大，但對于校園里的穿梭車來說，這點優勢就毫無意義。
十年后這點競爭優勢能值多少錢？結合其他用車因素消費者還會選擇特斯拉嗎？這是特斯拉的利潤優勢？競爭優勢？還是配置單上用來對比的數字？我們拭目以待。
當然，整合問題不止會出現在動力系統上。畢竟現在的汽車有大量電氣和電子系統，它們大多數都是獨立的。
舉例來說，ABS 就與盲點探測沒有任何關系，它們都是汽車廠商從不同供應商手上購買的，汽車廠商只需想好怎么把功能開關放置到儀表盤上就行。
除此之外，這些零部件都有各自的“軟件”（數百萬行的代碼），但在硅谷眼中，這只能算固件或設備驅動程序（還有一點標準與硅谷不同，這些系統必須穩定工作 10 年或 15 萬英里）。
現在，這些標準恐怕就要改變了?！皬碗s汽車+簡單軟件”的形式會被“簡單汽車+復雜軟件”的形式替代。
同時，獨立嵌入式系統各自為戰的方式也會成為歷史，它們會被便宜易用的傳感器和傳動機構替代，而其背后則是中央控制臺中操作系統里不同線程上運行的軟件。同時，這套系統對自動駕駛也至關重要。
顯然，這對那些各自為戰的供應商來說是個重大挑戰，同時那些慣性巨大的老巨頭們接受起來也會比較困難。就算招更多程序員也于事無補。
畢竟，學習需要經歷一個周期，也許它們悟透之前市場上已經有很棒的解決方案。從這個角度來看，軟件、模塊化與整合反而成了真正的破壞性創新。
毫無疑問，在這方面特斯拉又領先了，它已經能通過 OTA 升級包解決 Model 3 的剎車問題。同時，這也是特斯拉降低 Model 3 成本的一大秘訣。
不過，問題依舊存在，那就是這樣的改變對汽車和汽車零部件會產生截然不同的效果嗎？PC 和筆記本市場也曾面臨這樣的狀況。就拿蘋果來說，它對自己使用的零部件非常嚴格，并能在有限的空間里塞下各種最優解決方案，這也是 Macbook 多年暢銷的原因。
反觀戴爾等廠商的筆記本，則做的更為靈活，留給用戶更換零部件的空間。不過，這就意味著它們的產品整合度較低，許多空間都被浪費了。
其實兩種方式都有自己的優勢，而上世紀 90 年代，模塊化 PC（即曾經流行的攢機）可是市場的寵兒。對用戶來說，到底哪一點更能吸引他們掏腰包呢？
當你啟動車輛，就知道我為什么說特斯拉有優勢了。同時，這又引出了另一個話題，到底是什么讓特斯拉電動車脫穎而出。
在前面的部分，我們一直說的是電動車動力系統，而它“殺掉”的并非汽車廠商，而是老舊的供應鏈。不過，特斯拉的優勢可不止是動力系統，他的車輛內部甚至銷售網絡都是那么與眾不同。
這些方面的問題，我們怎么看？
對普通人來說，Model 3 的內飾就是最明顯的“破壞性創新”。許多人對特斯拉將所有功能塞進屏幕的原因做了大量分析，不過深層原因還是特斯拉自己的意愿。
一方面，Model 3 的新型內飾設計可以省下大量成本（不用裝各種細碎的零配件）。同時，這也是特斯拉設計師擺脫傳統思維的明證。在他們眼里，汽車就不該是從前那樣，傳統車輛上的 UI 就像 2006 年的功能機，而他們做的是 iPhone。
Model 3 的內飾
除了這些，特斯拉還能通過直銷渠道以固定價格售賣車輛，徹底甩掉了傳統經銷商這個環節。與特斯拉不同的是，經銷商們壟斷了為車輛升級軟件的渠道（沒有 OTA），而且它們主要靠修車來賺錢。
值得注意的是，傳統車輛的維修費用有一半都花在了引擎（內燃機）上，如果干掉了這個“定時炸彈”，就不會有漏油或皮帶問題出現了。
除此之外，經銷商在定價、補貼和爆款車型的打造上還扮演著重要角色。因此，汽車行業如果要全盤特斯拉化，肯定會陣痛很久。
當然，我也不敢肯定特斯拉的這些“經驗”是否具有決定性。有些人將特斯拉的直營店比作 Apple Store 或蘋果的激活機制，它們很美好，也是產品賣點，三星始終都學不會。不過，如果沒了這些創新，難道 iPhone 就賣不出去了？
我必須得承認，這種猜測相當主觀，因此我們得引入一個思想實驗：
如果這些功能是特斯拉和寶馬或奔馳同級別車型僅有的差別，而這些品牌在動力系統和加速等方面都無甚差別的話，你還會堅定的選擇特斯拉嗎？如果寶馬也給旗下車型增加整車 OTA 等功能，特斯拉的股價會崩掉嗎？可能會，也可能不會。
客觀來講，電動車行業恐怕難出現贏家通吃的局面?？赡軜I內也會出現類似智能機市場的開發者生態，但大家都能找到屬于自己的一畝三分地。當然，現在做出這樣的判斷還為時過早。
并且，一旦大家都投向電動車市場，各家公司都會瘋狂建設充電站，唯一的障礙恐怕就是資本，充電站上可沒有什么能阻擋競爭的護城河。
以上這些努力的終極目標都是自動駕駛。電動化確實令人期待，但未來這項技術肯定是大路貨，特斯拉電動車多出來的那些優勢并不具有決定性，而自動駕駛則會深刻的改變我們的世界，從根本上來看它才是真正的新技術，絕對的奇貨可居。
特斯拉也在朝這方面努力，雖然 Elon Musk 依然堅持不走尋常路。作為科技公司的特斯拉到底能不能將非科技公司們斬落馬下？
在自動駕駛領域，特斯拉要對抗的不只是汽車巨頭們，它還要和軟件公司競爭。特斯拉不需要在軟件上打垮底特律，但它必須在軟件領域讓整個硅谷臣服。
在這場競爭中，特斯拉認為自己的優勢所在是能通過售出的電動車采集數據，從而獲得關鍵的競爭優勢。眼下，自動駕駛熱潮的興起必須感謝過去 5 年里機器學習技術的大躍進，而它要提取各種典型范式，就必須掌握海量數據。那么，這個“海量”要如何定義？
在這樣的背景下，特斯拉選擇盡可能多的往現售車輛中安裝各種傳感器，隨后通過傳感器采集數據。它們能先一步吃螃蟹是因為特斯拉的電動車已經是搭建在軟件平臺上的新世代車輛，而傳統 汽車廠商可沒這個能耐。
隨著自動駕駛能力的不斷進步，特斯拉可以通過 OTA 讓旗下車輛同時“飛升”。由于特斯拉已經有數十萬輛車在路上奔跑，因此它們能獲得一種“自我強化式”的贏者通吃效應：更多的數據帶來更強大的自動駕駛能力，推動車型銷量大幅攀升，繼而積累更多經驗和數據，形成超級良性循環。
如果 Elon Musk 的小算盤真的打成了，對特斯拉絕對意義深遠。即使沒有這段時間熱炒的特斯拉自動駕駛打車網絡（摩根斯坦利為其估值 177 億美元），它也能成為市場上的狠角色。
不過，這只是理論上的，特斯拉想靠這條路成功還得解決兩個潛在的問題：我們真的能只靠視覺就實現自動駕駛嗎？贏者通吃效應到底會在哪適用？
先來說說視覺的問題。特斯拉不走尋常路就在于，它雖然用上了大量傳感器，但 Musk 一直拒絕激光雷達，因此特斯拉的電動車只能靠攝像頭來采集 360 度視角，而雷達則只能提供前視探測。這就意味著特斯拉的 3D 建模只依賴視覺這一個途徑。
不幸的是，計算視覺現在還不夠好，雖然未來有一天它可以勝任這項工作，但現在還不太現實。此外，有了天量數據也不一定能讓視覺挑大梁，這也是其他公司普遍采用激光雷達傳感器的原因。
其實 Musk 的想法很容易猜透，他一直對激光雷達說“不”還是因為這種傳感器太貴了，動不動就要數千甚至數萬美元。如果是測試車隊，這點錢確實不算什么，但想賣車，這樣的高昂成本誰也負擔不起（激光雷達可能比 Model 3 都貴）。
此外，現在的技術條件下，往車上安裝激光雷達也會不可避免的影響車輛造型。雖然激光雷達的成本和體積都在快速縮水，但想在量產車上用到足夠廉價的激光雷達，恐怕還要多年時間。
此外，即使有了好用的傳感器套件和“傳感器融合”技術，自動駕駛的拼圖也難完全湊齊。當然，在高速上巡航控制我們已經玩的很純熟，但整體來看整個業界還有大量工作要做。
因此，特斯拉決定押寶視覺技術，它要在其他傳感器商品化之前解決視覺技術的問題。能用上新傳感器后，再乘順風車迎頭趕上。不過，Musk 的賭注風險可不小，也許十年之內 Waymo 就能拿出全自動駕駛解決方案，并將激光雷達售價拉到一兩千美元，可能那時特斯拉還沒把視覺技術完全吃透。
其次，特斯拉還在賭一個提前量，它想提前實現自動駕駛以實現贏者通吃。不過，即使特斯拉在視覺上取得了巨大突破，也不意味著它就能笑到最后，除非自動駕駛技術永遠是個只有少數人能掌握的玄學。
雖然 Waymo 的測試車已經累積了 900 萬英里的測試里程，但恐怕搭載 Autopilot 2.0 版本的 20 多萬輛特斯拉電動車跑的更多，不過到底多少數據才算盡頭？
對機器學習項目來說，這已經成了困擾所有人的通病。數據確實可以不斷增加，但什么時候會出現收益遞減呢？或者說，自動駕駛是否有天花板？在商業化落地前，你又需要多少車來做測試？此外，機器學習也在快速變化，誰也不敢說未來數據需求量不會大幅降低。
因此，即使特斯拉能解決視覺和其他自動駕駛問題，將數據和車隊管理的無人能及，但 Waymo 也有希望解決所有問題并且進入汽車銷售市場。也許當自動駕駛開始進入主流時，已經有 5 到 10 家公司做好準備，到時恐怕自動駕駛就像現在的 ABS 那么普及流行。
當然，這些都只是可能性。如果真的走到這一步，所謂的“破壞性創新”就又成了偽命題，到時就不能書寫“軟件人”（ software people）戰勝“老司機”的故事，因為大家都成為了“軟件人”。
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