去年，苹果曾解聘了多数为自己设计汽车产品的工程师。而Waymo公司也停止了对自己汽车制造话题的讨论。尽管Uber的市值估值非常高，但距离真正的盈利还有很长一段路要走，更不用说制造自己的无人驾驶汽车了。

　　按照特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的观点，硅谷正在逐渐明白一个道理，那就是“制造火箭很难，但制造汽车是难上加难”。对汽车制造业的复杂繁琐程度，置身该行业之外的人们往往都会有一个过于简单的理解。他们认为，汽车行业就是先设计一款汽车，然后把它制造出来，仅此而已。但来自硅谷的大多数初创公司还没有熬到概念车的出现就中途夭亡了。因为通向大规模生产汽车的道路实在是过于艰险，甚至像特斯拉这样的公司也不得不披荆斩棘。截止目前，作为来自硅谷，而且是唯一一家获得成功的汽车制造公司——特斯拉去年全年的产量也仅仅只有8万辆。作为一家投身汽车行业的高科技公司来说，特斯拉的15年，弹指一挥间就已经过去。

　　汽车工业的发展历史表明，该行业的所有技术发展都在逐步消减，而造成这种局面的原因就是全球化供应链的出现。几乎所有的汽车制造商都在参与这场成本削减比赛，因而也就忽略了技术方面的投入。

　　当无人驾驶汽车进入人们的视野时，高科技企业认为自己首先应该要垄断这一技术，然后再借此对传统汽车制造商发号施令。但那些大型的汽车制造商并不甘心对高科技企业俯首称臣。包括福特、通用、奥迪、奔驰、日产以及其他企业在内的汽车制造商，也开始在自主研发无人驾驶汽车项目方面的激烈竞争。而汽车制造商的行动，反过来又加剧了无人驾驶技术一级供应商的竞争压力，比如德尔福公司。现在这些传统汽车制造商又掀起了对硅谷高科技公司的收购热潮，希望借此提振自己在无人驾驶汽车领域方面的努力，而不是等待被硅谷高科技公司收购。

　　这就是硅谷企业错过的一个关键点。当高科技企业决定自己要紧跟无人驾驶汽车技术的发展脚步时，并不是简单地希望让自己成为汽车制造行业的供应商。他们可能从来都没有意识到，自己最终的努力可能只会换来整个行业全部利润的10%，而不是硅谷社区通常40%的投资回报。

　　然而，尽管高科技企业如谷歌和苹果，正在放弃自己制造汽车的努力，但他们绝没有放弃汽车工业。现在，来自硅谷的企业认识到，还有另外一个区域能够让自己发挥主导作用，那就是基于汽车的数据访问。

　　我们知道，全球每天有10亿左右的人口通过汽车出行。他们乘车上班，购物或者出门消遣。总之，不同的人有不同的出行目的地，而知道他们出行目的地将会变得非常有价值。数据可以汇总、筛选和打包，并且可以出售给任何人。

　　与传统的汽车制造不同，人工智能技术驱动的大数据分析，不要求企业在工厂和设备方面投入大量资金，但其带来的利润却非常丰厚。有研究报告称，这一领域的利润回报高达90%。

　　目前，这一领域基本上有两组数据。其中一组数据由汽车本身产生，比如构成一辆汽车的所有零部件和组件的数据，以及这辆汽车的运行情况数据。这些数据可以允许汽车制造商发掘各种有用的信息，比如通过趋势分析来快速判定保修问题，或者学习如何设置更有效的工程参数。

　　另一组数据则来自于汽车中的乘客，对于乘客的出行情况和日常活动，将会产生大量的数据流入和流出。据了解，去年通用雪佛兰仅在美国市场就收集到了4220兆兆字节的消费者数据。而来自麦卡锡的预测则认为，到2030年时，这一市场将会增长至4500-7500亿美元（约合30950-51580亿元人民币）。零售商、广告商、营销人员、产品策划师、金融分析师、政府机构，以及其他许多人都渴望通过付费方式来获得这些数据信息。这是技术发展带给人们的又一个礼物。你可以将相同的数据三番五次地出售给各种不同的用户。

　　因此，针对无人驾驶汽车制造的比赛已经结束，传统汽车制造商仍然控制着汽车制造的话语权。但针对这些汽车数据的竞争才刚刚开始，这是一个全新的市场领域，借助传统汽车制造商已经奠定的基础，来自硅谷的高科技企业将会获得优势并能够实现自己的梦想。

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