車聯(lián)網或許是BAT下一個競爭方向

責任編輯:付xiao琴

2014-05-14 14:03:37

摘自:比特網

踏入今年的GMIC會場,首先映入眼簾的就是兩輛奪人眼球的座駕。與此同時,5月5日騰訊在GMIC上發(fā)布騰訊路寶APP+路寶盒子,并和中國人保、殼牌共同成立“i車生活平臺”,提供車聯(lián)網服務。

踏入今年的GMIC會場,首先映入眼簾的就是兩輛奪人眼球的座駕。一輛是易到用車提供的白色悍馬,霸氣的車身猶如玉樹臨風又孤傲的白馬王子,幾乎吸引了所有到場觀眾的眼球。另一輛則是在悍馬旁邊的,早已經被眾人圍得的看不見視線的紅色特斯拉,相比之下,紅色特斯拉就猶如一位身著紅色晚禮服的溫婉少女,安靜的被無數男士膜拜,還不時有觀眾可以坐上去一探究竟。兩輛豪車雖然是由打車服務型企業(yè)提供,而由“車”潛藏的移動互聯(lián)網機遇也是今年GMIC釋放出來的一大信號,那就是車聯(lián)網。

眾所周知,今年是中國車聯(lián)網元年,有數據顯示,未來十年將是車聯(lián)網高速發(fā)展的十年,由此形成的市場規(guī)模大約在2000億元,相關產品帶來的利潤總額會在200億元。消費者對汽車的智能應用呈現出了巨大需求,國內外眾多廠商都開始涉足車聯(lián)網領域。蘋果、谷歌等嘗試通過多屏互動、操作系統(tǒng)延伸的方式讓車載信息娛樂系統(tǒng)實現互聯(lián)化升級,并希望借此進入車輛駕駛控制。

而在今年的GMIC期間,騰訊的兩大舉措讓人們看到BAT在車聯(lián)網上的布局野心。一個是5月5日騰訊11.73億元購買四維圖新7800萬股份,成為四維圖新第二大股東。另一個則是在GMIC分論壇上騰訊發(fā)布了自身的第一款智能硬件產品“路寶盒子”。通過入股四維圖新騰訊擁有了底層技術支持,而發(fā)布路寶盒子則在前端將車和用戶實現對接。業(yè)界普遍認為,騰訊地圖借此將拓展車聯(lián)網領域,最終延展其O2O布局。

事實上,在車聯(lián)網領域的布局,BAT中百度和阿里早已經領先一步。

今年的北京車展上,百度正式推出車聯(lián)網新產品CarNet。并宣布與包括寶馬、奔馳在內的六家車企達成合作,許多車型接入百度LBS車聯(lián)網API。根據官方資料介紹,“CarNet可將用戶的智能手機與車載系統(tǒng)無縫結合,實現“人、車、手機”之間的互聯(lián)互通。使用百度CarNet后,用戶可以在愛車中實現移動語音搜索、地圖位置搜索及其他豐富的應用。駕駛者還可圍繞百度地圖的LBS平臺,通過語音完成路線規(guī)劃、導航等功能,并基于地理位置獲得周邊美食美景等生活服務信息。百度CarNet致力于讓車企、車主以最便捷的方式享受最優(yōu)質的車聯(lián)網服務。”

而正在舉行的GMIC上,福特宣布與百度結成SmartDeviceLink(SDL)伙伴關系。百度相關負責人表示,將與福特深化圍繞AppLink的伙伴關系,參與到SDL項目中來,增強全行業(yè)車內應用軟件的兼容性。

阿里雖然沒有直接切入車聯(lián)網,但是在今年2月已經完成全資收購高德。而高德在車載導航方面一直具有領先優(yōu)勢。高德軟件副總裁周頻還在今年的GMIC上表示,傳統(tǒng)的車聯(lián)網思維需要顛覆,并提出車聯(lián)網加電商的模式。他認為,汽車手機協(xié)同將是車聯(lián)網的一個重要方向,是車聯(lián)網形成閉環(huán)的重要因素,而這背后的核心就是數據的打通。

再來看騰訊,騰訊用近12億元人民幣成為四維圖新的第二大股東。年初,騰訊曾以6000萬元人民幣的價格收購同樣擁有甲級圖商資質的科菱航睿空間信息技術有限公司。事實上,四維圖新是地圖服務商中較早涉足車聯(lián)網領域的公司。早在2009年開始投資車聯(lián)網領域,是中國第一家為汽車廠商提供車聯(lián)網交通信息服務的公司。2011年推出車聯(lián)網業(yè)務品牌“趣駕”(FunDrive)。2013年先是和國機汽車成立北京圖新智盛信息技術有限公司,開始涉足車聯(lián)網運營業(yè)務。隨后控股中寰衛(wèi)星,在乘用車和商用車兩端布局車聯(lián)網。

與此同時,5月5日騰訊在GMIC上發(fā)布騰訊路寶APP+路寶盒子,并和中國人保、殼牌共同成立“i車生活平臺”,提供車聯(lián)網服務。騰訊稱“路寶APP+路寶盒子”為其試水車聯(lián)網的首個落地產品,也是車聯(lián)網主要的入口級產品。

由此可見,BAT已經在悄然布局車聯(lián)網。通過布局車聯(lián)網,可以植入本地生活服務、LBS、即時通訊、社交、搜索等服務,實現人、機、汽車的深度交互,而O2O的終極模式也將隨之實現。但在實現這個美好的終極目標之前,各家依然面臨著諸多困難,比如,如何實現數據的打通、用戶習慣的培養(yǎng)和服務細節(jié)上改善等等。

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