被“高估”的理想( 三 )


也可以看到 , 目前 , 理想在大力招揽技术人才 , 试图实现AD高级辅助驾驶系统的全栈自研 , 包含自动驾驶的软硬件 , 自研感知、规划、决策算法 , 以及研发自动驾驶实时操作系统LiOS和开发工具链 。
现实情况是 , 即便理想实现了这些系统的自研工作 , 在这个“软件定义汽车”的时代 , 数据才是第一生产力 。 理想的落后不只是在算法、操作系统上 , 更是在驾驶数据上存在天然的鸿沟 。
被“高估”的理想
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凭借先发优势,特斯拉等企业已经积累了数以百万、千万公里级的海量数据 , 并且随着市占率的上升 , 会进一步形成良性循环 , 从而使其打造出指数增长式的数据壁垒 , 这是一堵挡在理想面前令人窒息的墙 。
不仅如此 , 小鹏、特斯拉还采用了“自研系统以及芯片+造车”的商业模式 , 这不仅会在硬件上形成技术屏障 , 也会直接降低长期成本 。
也就是说 , 一旦理想的自动驾驶技术稍有差池 , 跟不上大部队 , 丢失的不仅是市场先机与溢价回报 , 更是那无可争议的数字未来 。
“多面”李想
李想说 , “所有企业从1走到10 , 都是延续从0到1积累下来的产品和组织优势 。 失败的企业都是把这个优势放弃掉 , 又重新开始再做一遍 。 ”道理是这么个道理 , 可如果这从0到1积累下来的产品和组织优势没能进化出足够宽广的“护城河” , 又该如何沿着这条路从1走到10呢?
被“高估”的理想】理想尊重特斯拉 , 李想遇到问题会常常想起乔布斯 , 但毕竟李想不是马斯克 , 也不是乔布斯 。 李想可以为了优化产品细节据理力争 , 可以为了稳定资金节衣缩食 , 可以为了制定产品策略废寝忘食 , 他是一个优秀的产品经理 , 一个沉稳且敏锐的商人 。