BAT三家下场竞逐车联网已有很长一段时间了，就阶段性的战况来看，三家虽然都取得了一定的成绩，但无论是产品层面还是市场层面，三家谁也没有表现出高人一筹的地位和实力。
相反，在车联网开始大范围向前装市场渗透的背景下，BAT三家虽然都有着各自鲜明辨识标签的解决方案和产品，但将这些要素放在显微镜下逐一拆解，可以发现绕了一大圈后，BAT在车联网上的认识回归趋同，如果用通俗一点的话来说，就是技术和产品内核差异甚少，三方陷入同质化竞争的困局。
大家来找茬，BAT车联网的似与不似
BAT三家在车联网上的差异主要体现在运营层面。
1、百度：亲力亲为
早在2013年，百度就启动了自动驾驶项目，但当时百度内部对于自动驾驶和车联网业务的认识也并不统一，无论是思想还是资源都存在割据现象，直到2017年进行组织架构调整时，才将自动驾驶事业部、智能汽车事业部、车联网业务三大部门走到了一起，成立了智能驾驶事业群组(IDG)。此时，Apollo也正式登上了自动驾驶和车联网的竞逐舞台。
近两年来，百度着力打造Apollo品牌。从诞生到现在，升级到5.0版本的Apollo已经完成了7次产品迭代，平均不到四个月进化一次。百度的RoboTaxi项目“Apollo Go”也在今年9月和11月分别在长沙和沧州上路。
至始至终，在自动驾驶和车联网上，百度都是亲力亲为，势必躬身。
2、阿里：合纵连横
阿里在这方面就显得有些“鸡贼”，为了能更快的完成车联网的商业落地，阿里在2015年时，拉来了上汽合资成立了斑马网络。
在上汽资源的支持下，斑马网络有了场景丰富的“试验田”，在技术和产品没有完全定型之前，可在上汽旗下品牌进行新技术的验证和打磨;同时也有了一片“自留地”，斑马网络基本成了上汽体系进行车联网合作和采购的唯一供应商。
这套运营模式在车联网发展的早期，阿里是最大的受益者，在提前锁定市场的背景下，为自己的研发落地争取了时间和空间，但随着车联网行业的发展以及斑马网络自身发展的需求，阿里和上汽各执一半的股权结构成了斑马网络“内斗”的根源。
今年8月，阿里与上汽终于达成一致，斑马网络遂与YUNOS完成重组，斑马网络具备了向上汽以外的OEM输出车联网开放性平台的能力。
阿里的巧妙之处在于“借势”，在车联网上，则通过与车企的合作，通过资源整合形成1+1>2的结果，虽然当前斑马网络正在从上汽“庇护”的影子中走出，但不可否认的是，阿里在与上汽的早期合作中完成了资源的原始积累。
3、腾讯：赛马机制
腾讯在车联网业务的运营上依然沿用了那套“内部赛马”的机制。
首先腾讯内部孵化了“腾讯车联”，一个面向车联网的开放平台系统，围绕着“腾讯车联”，腾讯建立了一系列的业务部门。
此外，腾讯在车联网还有两项比较重要的布局。
一是今年年初，战略领投了蘑菇车联的1.2亿美元A轮融资，并在11月和蘑菇车联达成战略合作，探索“生态上车”的最佳姿势。
一是与斑马网络类似，与长安汽车成立了一家名为梧桐车联的合资公司，双方结合各自优势，构建系统级的能力。
在车联网赛道上，腾讯手握腾讯车联、蘑菇车联、梧桐车联三张牌，就目前的市场竞争格局来看，每张牌都有可能成为决定市场走向的胜负手。
说了BAT三家在运营层面的不同之处后，智能相对论(id:aixdlun)也说说三家有哪些是相同的。
1、技术内核相同：集成多项能力，通过OS系统中台完成对车联网的布局和掌控
抛开各种花哨的营销概念和技术术语，BAT三家车联网解决方案的技术内核高度相似。
Apollo作为目前全球最大的自动驾驶开放平台，打包了车辆平台、硬件平台、软件平台和云端数据服务，小度车展OS作为系统中台，将上述平台、服务和能力进行统领，形成具有百度标签的车联网解决方案。
斑马网络CEO郝飞对车联网的认识是“必须有贯穿端、边、云、网的能力”，斑马网络和YUNOS重组之后，斑马网络可在整车电子电气架构智能化、车机硬件与软件、车机内底层操作系统、上层应用形成三个层面的技术闭环，贯穿其中的则是YUNOS(AliOS)。
腾讯车*经理刘昕在接受媒体采访也表示，腾讯在车联网上的关键能力是由大数据、云计算、人工智能、安全能力和内容平台五个部分构成的。蘑菇车联则推出了“蘑菇OS+AI云+智能终端+传感器“的车联网一体化解决方案。
不难看出，BAT三家车联网解决方案的技术理解高度相同，只是最终呈现的“包装”形式和对概念的表述方式有所差异罢了，其内核都是通过OS系统中台，完成对云计算、AI、硬件和应用等技术能力的串联。
2、策略打法相同：以“全家桶”的形式将自身生态带进车联网
除了技术的内核趋同，在车联网普及渗透的打法上，BAT三家的策略也非常相近，即在以系统OS为基础构建车联网生态的同时，将各自的业务生态也带进车联网。
像百度车载OS就集成了百度在语音、搜索、小程序、地图导航等百度AI的能力，在内容层面更是大量接入百度旗下的内容生态;阿里的生态企业天猫精灵和高德地图是阿里车联网生态布局在前冲锋的两员大将，同时AliOS为用户提供上车前、行车中、下车后的智能场景串联服务时，也是将用户将阿里的电商生态圈内引导;腾讯则借助车载微信，将微信生态向车联网场景移植。
虽然主机厂一直在避免车联网生态出现一家独大的局面，可是掌握着车载OS核心能力的BAT在构建生态时显然具有更多的主动权，即便在其主导的车联网系统中有“友商”生态企业的存在，但在用户引导、资源倾斜等方面肯定还是存有“私心”，夹带“私货”的。
3、商业模式相同：以个性化定制的方式进入前装市场
在现阶段，推进车联网上车的主导方还是在主机厂，这也意味着其中的游戏规则都是由主机厂制定的，即车联网系统必须与主机厂的需求相适配，其表现出来的外在风格必须与汽车品牌的调性一致，这也使得BAT不得不采取同样的商业模式，在技术内核不变的情况下可以实现个性化定制，从而满足主机厂快速部署的需求。
汽车行业的特点在于其市场营销节奏非常快，通常一个品牌都有多个车系，每个车系又有多款车型。站在营销的角度，这就要求车载OS的功能和应用对每个车系甚至每款车型都应有所不同。此外，几乎每款车型每年都有改款新车推出，这也要求车载OS不光有大量的车型适配性工作要做，针对每年推出的海量新车，车载OS也要配合进行快速更新完成部署，这样才不至于拖累车企的市场节奏。
在车联网这个赛道中，BAT无论在技术上拥有多大的话语权，在全局安排上依然要“听命”于主机厂，最终体现在车联网的实现形式上，即商业模式的趋同。
构成车联网的竞争壁垒，BAT还需回答哪些问题？
如果用较为严苛的标准来看待BAT的车联网竞争，可以将其归类为“同质化”竞争，那么在未来，BAT应该如何表现出各自的差异化优势呢?智能相对论魏启扬认为依然要看这三点：
1、用户体验的两极，B端C端都要兼顾
BAT三家在车联网上至今都没有哪一家形成统治级的能力，其关键在于这三家车联网产品的体验都大同小异，如果更直白一些，就是目前的车联网体验都不够好。这里说的体验其实包含两个层面，一是B端主机厂用户的层面，一是C端个人用户的层面。
对于C端用户来说，当然希望车载应用和生态越丰富越好，但目前的现实是，车载硬件的发展相比消费电子要弱一些，车机应用如果装的太多，会对车机系统造成负担，需要更轻量化的设计，如今BAT在做减法的取舍上，都在探索之中。在生态方面，现有的车联网往往是几个独立应用体验的打通，还没有形成像手机那样丰富的完整的生态闭环。就像“浅尝即止”一样，C端用户的体验始终没有形成变革式的跨越。
在B端主机厂层面，车联网的应用，还只是停留在车辆使用数据的信息化，例如用户跑了多少公里、油品如何、是否需要保养等，并没有改变车辆各系统之间的信息孤岛现状。主机厂真正想要的是数字化的中台能力，即将各个系统之间的数据打通，串联车企、车机系统、智慧4S店、自动驾驶等数据，从而更好的服务车主。
在这方面，BAT都还有非常大的提升空间。
2、满足OEM的个性匹配外，还要满足用户的个性需求
在满足主机厂的个性定制化需求方面，BAT都不遗余力，竭尽所能。个人用户层面，车联网的最终目标是要实现从“千人一面”到“千人千面”、从“人找服务”到“服务找人”的升级，即用户层面的个性化匹配，目前的难点主要是账号体系的打通。
以互联网的思维来看，满足用户的个性需求无非从用户的兴趣标签、使用习惯等维度进行数字化的标注，而确定用户身份的就是账号体系。
目前在这方面，BAT三家都在有意推进，从这三家业务原生态来看，微信拥有11亿用户，通过车载微信移植上车后，除了提供账号体系的智能外，还能以成熟的小程序生态带动车内场景，这也是腾讯的车联网方案在账号体系中具备的优势;同样，阿里的支付宝账号体系也有不错的延伸和带动能力，相比之下，百度构建在搜索业务上的生态在账户体系上存在天生短板，如何补足还需更多思考。
3、车联网生态的开放和融合
虽然BAT三家的车联网方案都表示是一个开放的生态，但从上文的分析中看出，BAT三家在构建生态时还是存在“私心”。所谓的“生态开放”，不应只是自身业务生态的开放，更多的是与“友商”业务的融合。
这也要求BAT三家要放弃“门户之见”，坚持取长补短的原则，车联网生态才能充满活力和能量。这一点说起来简单，但站在BAT三家的立场来思考，三方要想达成“默契”并不那么容易。
首先各自的主业生态构建的竞争壁垒已经足够高了，如果没有足够的资源支持，外来生态很难与之融合;其次，在BAT三家都陷入流量焦虑，增长瓶颈的时候，车联网作为一块还未开发的流量入口，其战略价值是显而易见的，这也意味着任何一方对自己的固守地盘都不会轻易让步。
可以预见，车联网生态的构建将在无数次的拉扯和博弈中缓慢完成，其中既考验主机厂对全局的掌控能力，也考验BAT竞争、妥协的艺术与智慧。
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文 | 魏启扬
来源 | 智能相对论(ID：aixdlun)
【完】
智能相对论(id:aixdlun)
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•著有《人工智能 十万个为什么》
•【重点关注领域】智能驾驶、AI+医疗、机器人、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
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