苹果造车大业何以凋零？

曾文仁

近日，蘋果公司传出消息，最终决定放弃电动车研究，终止已投入长达十年的“泰坦计划”，将资源专注于投入回报更可期的人工智能领域。

苹果在电动车领域惨遭滑铁卢，令外界大为震惊，坊间再度兴起一股怀疑电动车市场潜力的讨论。不少智能汽车行业的领袖如特斯拉创办人马斯克，更是在社交媒体发帖“庆祝”，为苹果的失败“助兴”。

实际上，泰坦计划胎死腹中，源于苹果的电动车部门长期亏损，且不断将达成目标的日期一拖再拖。苹果从2014年左右开始研发汽车，目标是推出拥有类似豪华轿车内饰、具有语音导航功能的全自动电动车。

尽管至今已投入至少10亿美元，但今年1月再次传出，管理层正讨论将汽车发布时间推迟至2028年，并将自动驾驶技术降格，从能够完全自动操作的L4，降级至仍需要人类驾驶高度监控的L2+—这项大打折扣的未来产品，售价更可能高达10万美元，可以预期价格竞争力非常低，难以在市场存活。

苹果公司CEO库克

及时止损离场

苹果管理层看到电动车部门这种不尽人意的汇报后，果断地决定壮士断臂，亦不失为明智之举。作为企业管理层，面对亏损累累的事业部门，认清已投入的资金为“沉没成本”，及早止损离场以谋求重新布局，本就是企业管理学的金科玉律。

结束拥有近两千名员工的电动车部门，将核心人员转往更有希望的机器学习和AI部门，从事生成式人工智能的发展，是苹果善用资源的良策体现。

面对重大决策失误，企业管理层若能低头认错、痛定思痛，可令企业起死回生。2022年底，“脸书教主”扎克伯格一度错误押注元宇宙（Metaverse），而引致巨大损失，拖累股价大幅下滑，严重打击作为管理层的威信，市场更一度出现股东要求他下台的逼宫传闻。

扎克伯格既是企业创办人，也是拍板将公司名称从Facebook改名为Meta的主要决策者，包袱比今天放弃电动车部门的苹果管理层更重。扎克伯格能面对重大判断失误，能勇敢低头认错，去年将重心改往生成式AI，一年内就令股价再达高峰。

参考Meta的案例，苹果管理层耗费十年才止损离场，已算是后知后觉，但这也是苹果管控决策风险损失、艰难但勇气可嘉的决策。

自动驾驶进程跳票

事实上，近年欧美、日本电动车制造商的财报接连传出多项不利消息，显示电动车市场的发展一波三折。国外厂商近年出现销售额和盈利的增长放缓甚至衰退，打击市场原来的乐观情绪。

国外品牌的电动车价格高昂，且续航、充电设施不普及等问题长期困扰车主，用户体验问题一直为人诟病。部分日本厂商如丰田，继而转向开发更为可靠的混合动力汽车，从而减缓了纯电动汽车的发展。

欧美、日本品牌的电动车生产成本高昂，价格难以与中国品牌竞争，销售成绩逐渐出现衰退。这促使欧盟方面积极设立贸易壁垒，向中国进口电动车启动反补贴调查，务求阻止中国品牌进一步蚕食欧洲市场。

参考比亚迪近年业绩，其盈利状况与全球其他电动车生产商相比，的确格外耀眼，也难免让人眼红。据欧盟数据显示，去年10月至今年1月期间，中国出口至其成员国的电动车年月均增长高达11%。

先不论中欧贸易问题的是是非非，苹果管理层观察到电动车出现价格战，市场渐现类红海的态势后，很自然会认为自家生产的电动车前景堪忧，继而决定停止研发。

更多消费者心生疑虑之处，更在于自动驾驶进度的连番跳票。电动车一直以来号称是“智能”汽车，是巨型的“消费者电子产品”，当中自动驾驶能力是这愿景的核心。

扎克伯格去年将重心改往生成式AI，一年内就令股价再达高峰。

一直以来，坊间关于电动车自动驾驶能力所画的“大饼”，应是美国汽车工程学会（SAE）提出的行业标准L5，即所谓的全自动化，是完全不需要人类控制下，仍能在所有道路上驾驶。目前，大多电动车辆只停能在部分自动（L2）和条件自动（L3），只有非常少量的型号，声称能踏入属高度自动的L4，成为“有方向盘的无人驾驶车”。

可是，这些需要依靠人类介入驾驶的车辆，显然不能算作一般理解下的“自动驾驶”，与当初的愿景大为不同。

AI可以支持全自动驾驶吗？

电动车未能实现全自动驾驶，很大程度与车用AI技术不成熟有关。汽车在路面行驶，对行人的威胁如同大杀伤力武器，全球各国对汽车驾驶均设立较严格的规定，要求人类驾驶必须避免碰撞行人，否则将面临非常严重的惩罚。

2023年5月12日，美国加州，被改装成自动驾驶汽车的苹果测试车

这个车用AI“大饼”，可能比生产电动车更大、更香。

自动驾驶的车辆，需要符合世界各地对驾驶者的责任要求，能时刻留意千变万化的路面状况，并懂得及时闪避突然从马路冲出的路人，避免任何碰撞行人的事故。

尽管AI能够透过机器学习，分析众多交通事故从而加强侦测行人的能力，然而，机器需要时间侦测、分析、运算以至采取行动，现行技术难以在电光火石之间完成人类驾驶者闪避行人的动作。

还有，AI有着高准确度的要求，能达到的高标准是准确度达99.99%。然而，但凡发生一宗交通事故都难以容忍，被撞的是一条珍贵、难以取代的人类生命。社会舆论难以接受车用AI导致或无法避免任何一宗涉及人命伤亡的交通事故，只要准确率不是百分百，公众都不太能接受自动驾驶电动车的上路—然而，这对AI发展而言，几近是不可能的任务。

更重要的是，AI不能承担交通意外事故的法律责任。若自动驾驶的车辆撞毙行人或其他驾驶者，死者的家人应向车辆的乘客、AI设计者或电动车制造商索赔吗？警方又应如何调查和检控？这些都是全自动汽车驾驶上路前必须解决的问题。实现自动驾驶，需要大幅改进AI和机器学习技术，才能降低出现交通事故的风险。

也就是说，电动车的成功需要AI，这或许是苹果发现做电动车不如做AI的原因。若能开发可满足自动驾驶要求的AI，可以成为苹果继iTunes后的另一杀手级应用。

车用AI既能将大量用户牢固地绑在苹果的平台上，也可以出租给特斯拉等电动车生產商甚至传统动力汽车品牌，从而赚取高昂的佣金。这个车用AI“大饼”，可能比生产电动车更大、更香。

轻资产AI研发占上风

从另一角度理解苹果的决策，还包括商业运营模式的取舍。从商业模式理解，专注AI研发，较接近轻资产策略，简而言之是指企业投入的成本较多在高端人才、专利和服务，所投入的金额也普遍较少。

轻资产企业只把握核心技术如设计，和整合拓展各项资源的能力。涉及实际生产的制造业部分，并非轻资产公司所长，很多时候会外包给其他供应商。这种发展模式能让苹果等大型跨国公司保留较大的弹性，能根据市场状况调节投入和经营方针，无需将大量资本绑定于硬件设备。

2023年5月12日，美国加州，被改装成自动驾驶汽车的苹果测试车

苹果的消费者电子产品，一向有着外包给其他企业生产的传统。比较为人所知的合作，包括委托台积电生产苹果自家设计的手机芯片，以及让鸿海旗下的富士康组装智能手机。台积电和富士康均拥有庞大的厂房和大量工人，属重资产企业，苹果公司的订单占两家公司业务极其重要的部分。

多年来，苹果通过类似的轻资产策略，得以有效控制生产成本，避免推出的iPhone售价脱离一般欧美消费者的购买力；产品也能持续推陈出新，引领消费者电子产品，特别是智能手机和平板电脑的市场发展；同时在面对疫情等黑天鹅事件时，能弹性调节生产规模，做到推迟产品面市。

相反，电动车制造需要维持庞大的生产线、厂房和工人，弹性较低且初始投入所需资本一般较大。如电动车龙头企业特斯拉在上海的生产线，巨大厂房、机械林立的场景广为人知，是重资产企业的明显特征。

这类企业通常生产更为专门化，一方面是掌握其他企业难以比肩的技术优势，利润可以非常可观、可靠和稳定，但同时此经营方针亦意味着企业风险较高、营运弹性较低。从苹果的经营历史来看，这种重资产策略似乎并非其所长，这也是它投入电动车制造需要面对的难题。

重资产企业的劣势，也在台积电和鸿海的工作模式中可见一斑。媒体曾报道，两家公司的高层要求员工几近24小时值班，随时应对机件故障，尽快在数小时内排除问题，避免机械停运而导致巨额损失。

员工需要比所谓的“996工作模式”更拼，有如希腊神话中西西弗斯般，永无止境地将石头推上山顶，以24/7/365的模式维持机器运转—这就是重资产企业需要绞尽脑汁，从资本投入中最大限度榨取价值，缺乏运营弹性的困境。

苹果日后专注发展AI，也是延续消费者电子产品的成功经验，希望继续以轻资产策略取胜。苹果可以使用英伟达设计、台积电生产的芯片获取需要的运算力，企业内部的工程师则着重AI训练、软件方面的工作。

苹果还可以直接从微软、亚马逊等云端服务供应购买运算力，无需要管理、维持庞大的厂房、数据中心和运营团队。专注AI运营模式的弹性，比实际投入电动车研发乃至生产大得多。这可能都是苹果弃电动车而发展AI的商业考虑。

尽管在中美贸易摩擦和疫情后，全球化的商业趋势有所倒退，但企业通过国际分工节省成本提高利润的“初心”不变。苹果放弃电动车的业务，背后有着深思熟虑的商业考虑。

苹果从电动车走向AI研发，既有规避电动车渐成红海市场的原因，也有轻资产策略管控成本和风险的考虑。在全球化的时代中，轻资产和重资产的企业各有千秋，具体决策取决于各企业的取舍。

苹果的案例，正预示全球化始终存在，国际分工有其作用。在后疫情时期，跨国企业仍然可以选择专玫自身具备比较优势的领域，透过国际分工服务终端客户，无需投入整个价值链，处处与人竞争。

责任编辑吴阳煜 wyy@nfcmag.com