20岁女rapper越南_独家报道_被忽略的驾校生意，他们用AI机器人20岁女rapper越南已经赚上亿了

被忽略的驾校生意，他们用AI机器人20岁女rapper越南已经赚上亿了_ZAKER新闻

另据了解，坍塌体育馆建筑面积约1200平方米，墙体为网架结构，顶棚为混凝土板。

引言：随着硬科技时代的到来，一大批隐形冠军、单项冠军、专精特新小巨人企业开始走向台前。这些企业是国产替代的核心支柱，也是中国公司走向世界公司的蓄水池。基于此，硬氪特推出新栏目：时代的「小巨人」，通过和创始人、投资人的深度交流，让更多小巨人企业被看到、被记录。以下是本栏目的第三篇文章作者 | 吴若瑜编辑 | 彭孝秋AI 带来的巨大想象力，让更多人把眼光移到了大行业、大生意上。而硬氪近期发现一家很有意思的小巨人企业，用 AI 去代替驾校教练，2024 年收入已经过亿。且在今年年初，成功拿到知名机构达晨的投资。驾校生意很传统，也更容易被忽略。毕竟中国的互联网驾校已经倒过一波，比如曾经风靡一时的互联网驾校 " 猪兼强 ""YY 学车 "。但再强的技术，终究要落地、要实现商业化。所以 AI 场景应用，不应该有所谓的鄙视链。这家叫易显智能的公司，早在 2015 年就成立，目前已覆盖全国 29 省（市、自治区），在运营智能机器人车辆有 6000 多台，市场占有率达 93.6%。但对创始人马宏来说 " 现在智能驾培产业还处于早期阶段，易显智能的故事也才刚刚开始。"事实上，马宏在 2014 年还经营着 9 家驾校，是懂行之人。多年的从业让他看到国内驾培行业痛点，也一直希望用自动驾驶来解决驾培场景不规范、不标准的问题。于是，马宏同北京航空航天大学教授段桂江合作研发出一款原型机，经过测试，发现技术路线能够走通。但智能驾培的推进并非一帆风顺。" 可以说，2019 年以前我们都处于积淀阶段，接触中小型体量的客户较多 "，马宏告诉硬氪，真正转变是在 2019 年同驾校第一股 " 东方时尚 " 的合作。上市公司的需求推动着产品商业化落地加速，市场接受度逐步提升，2021 年易显智能的营收就已经破亿。新鲜感过后，产品的应用场景不完整等问题暴露了出来。加上疫情影响，在营收情况上，2022-2023 年易显智能经历了一个低谷期，最惨的时候掉到 2000 万。" 这是技术驱动型公司必经的阶段，我们推动新技术产品从‘早期采用者’跨越到‘早期大众’阶段，就需要承担相应的风险和代价。" 马宏告诉硬氪。马宏和团队花了一年时间，继续完善产品，弥补了仅有科目二的场景缺陷和技术不足，全面理解业务场景。战略方向上的坚持让易显智能恢复增长，尤其 2024 年 11 月发布的 9.0 产品，年营收也再度破亿。近日，马宏向硬氪分享了他如何发现这个小而美的细分赛道，一步步把生意做大，以及他对驾培行业转型发展的思考。以下为部分对话（经编辑）：水土不服是产业转型的 " 焦虑症 "硬氪：AI 技术结合场景应用的案例并不在少数，易显智能为什么要选择驾培场景？马宏：综合下来有三点：一是驾培市场痛点比较显著，市场供需不平、行业管理不足、教练员素养和学员需求不匹配，需要针对性解决；二是我们前期联合北航做过自动驾驶原型机的测试，发现这条技术路径能够跑通，在驾培领域应用型 AI 的商业化实现闭环；三是亚洲驾培市场前景广阔，目前国内 14 亿人口驾照保有量在 35.7% 左右，较发达国家 70% 的保有量，提升空间较大。另外，从现实案例来看，诱发交通事故伤亡的主要原因是驾驶人行为不规范，我们希望通过智能驾培降低交通事故发生概率。硬氪：了解到您之前已经创办了 9 家驾校，为什么没有继续下去？马宏：我当时想做驾培品牌的连锁，但是发展到第 9 家时，发现教练队伍的规范性和适配性不足，这靠应试教育解决不了。所以我才考虑用 AI 替代人，强化场景教学，模糊考试的边界和顺序，帮助考生了解更真实的驾考。硬氪：目前易显智能发展到什么阶段？在您看来，行业对智能驾培的接受度高吗？马宏：易显智能当下已进入早期大众接受阶段，各省头部驾校订单显著增长。应该说经过 9 年的技术积淀和场景需求挖掘，我们产品接受度还是比较高。而且我认为在 AI 浪潮下，不拥抱 AI 将无法生存下去，这个迹象是明确无误的。硬氪：让传统驾校同 AI 技术融合，会不会出现业务、人员和价格等方面的 " 水土不服 "？马宏：这里应该谈的是整个产业水土不服，产业要转型升级，就需要摆脱过去的盈利模式、业务习惯，这个过程是痛苦的。我们开始也摸不到头绪，比较焦虑，但是靠着时间和项目累积经验，一步步把全程的解决方案跑通，再通过案例反哺产品。我感觉我们有点像余承东造车，从前端到后端全线参与，为传统驾校提供更全面、实际的解决方案。现在我们交付项目，基本一个月内就可以全线运营，解决了水土不服的问题。其次是价格问题，经济下行导致整个产业都在卷低价，AI 生逢其时。比如买 1 台机器人教练就可以抵过去的 10 个人工，每年可节约 9 名教练工人成本。综合设备投入，驾校一年可以回本。那么，成本下降反馈至学员端，学车价格下降，也更符合现在消费者追求性价比的观念。从生源红利，到 AI 风口硬氪：易显智能目前的主要产品有哪些？马宏：我们目前主要聚焦于智能驾培系统机器人教练 RoboCoach® 这一款产品，分为高、中、低配版本。以及智能网联教培车的前装版本。硬氪：智能驾培产品研发阶段有遇到哪些难题？马宏：我们遇到过两个难题：一是安全保障。自动驾驶感知、评估、判断、决策、执行、反馈都可以做到自我闭环，但智能驾培在实际场景中，加入 " 人 " 这一不确定因素后，就需要对算法反复调试确保学员的安全。二是垂类教学模型。我们需要让教学模型能够覆盖驾培的全场景，此前数据匮乏，我们在场景数据知识化的标注上踩过很多坑。经过九年探索，我们的 GoDrive 大模型已经可以完全适应业务场景。硬氪：您对易显智能是如何定位的？马宏：我们是特定场景 AI 移动型机器服务整体解决方案提供商。我认为产品最终是要落地的，很多创业公司过于聚焦技术，用 AI 技术推进业务，很难实现产品和场景的完美融合。硬氪：目前易显智能的竞争对手有哪些，其体量、规模如何？马宏：在这个细分赛道上，我们暂不存在竞争对手，目前市场上有一些仿品只会让客户受到伤害。未来会有竞争对手，但可能不在驾培产业。硬氪：易显智能提出的 " 驾培产业数智化整体解决方案 "，具体是如何执行的？马宏：我们的解决方案就是一个可落地的战略执行方案，易显会像余承东造车一样，深度介入到客户运营的全流程里，从线索、成交、培训、到考试拿证每一个环节与触点都有涉及，帮助客户完成业务运营。硬氪：作为易显智能核心产品，RoboCoach® 智能机器人教练的渗透率如何？后续如何提高渗透率？马宏：现在的渗透率还很低，处于产业变革早期小众向大众市场迈进阶段。我们会以 AI 为龙头，为产业牵引新能源教培车，搭建线上直播矩阵降低获客成本，并进一步为客户构建智能化、绿色化、融合化的新业态。没有照搬传统的互联网驾培获客方式，我们联合服务品控稳定的客户搭建营销矩阵 " 得手驾园 "，通过抖音的本地生活提高获客效率，目前单日成交额突破 1000 万。洗牌、聚焦，等待新巨头的出现硬氪：目前易显智能的下游客户体量如何？核心客户的购买力、发展空间如何？马宏：我们客户群主要是 1 万人左右的中型驾校。原有的牌照制下，市场竞争并不激烈，虽然每年有 2000 多万人学车，但是单个驾培机构的市场份额没有超过百分之二的。现如今，驾培行业实行放管服政策，即备案制，在政策的推动下，整个产业会重新洗牌，形成新的区域龙头，我们要做的就是识别出客户并加持它。我认为未来五年之内，我国 2 万所驾校会经历退出、兼并等方式完成产业重构，核心客户可能保持在两三千家之内，并且会出现年培训过百万人的头部品牌驾校。硬氪：易显智能的生产模式是怎么样的？是否有扩产规划。马宏：我们现在大部分硬件采购货架产品，核心域控是我们设计、定制生产，然后再集成产线封装，根据订单发货。因此，产品的形态伸缩性很强，增加 1-2 倍产能的情况下不会做扩产规划。目前和东风车厂签约了教培车前装并申请智能网联教培车公告，预计 2025 年下半年实现整车交付。硬氪：易显智能的国内市占率高，下一步计划是什么？马宏：下一步主要是增加渗透率。90 余台教培车存量，装机至少 20 万台，覆盖 1000 万人。这是未来 5 年目标。硬氪：近几年 AI 驾培也颇受投资人关注，在行业走向爆发式增长的过程中，您认为驾培行业智能化应用与融合亟待解决的问题是什么？马宏：亟待解决的问题是制度性障碍与融资支持。我们一方面在促进行业标准的发布与政策落地，另一方面在积极地接洽金融机构。硬氪：后续有出海计划吗？马宏：我们也在关注国外市场，但没有主动出海，主要是国内渗透率还不足，我不想分散注意力。考虑海外市场的话，也会以亚洲为中心。硬氪：今年自动驾驶产品持续升温，假设有一天自动驾驶很成熟了，您认为大家还需要考驾照吗？马宏：其实我们也一直在关注这个问题，对自动驾驶最大的担忧是安全。首先，我不认为自动驾驶是绝对安全的，自动驾驶基于场景数据运行，可是场景数据一直在更新变动，机器不能 100% 学习，即便有 0.01% 的空白，都可能会危害乘客的安全。经过系统驾培训练和不会开车完全依赖自动驾驶，他们的安全上限不同。只要自动驾驶还没有超越人类，学车就有必要。其次是全社会一旦出现全自动驾驶，会衍生出如隐私泄露、机器失控等问题；最后，回归现实层面，我认为二十年内人类应该还会处于自动驾驶和有人驾驶混合交通的状态。硬氪：从智能驾培角度，您如何看待 AI 冲击就业市场这一观点？马宏：这个问题的核心痛点在于驾培行业招不到人了，年轻人不愿意从事驾培工作，并且教练员的教学素养参差不齐，直接影响着教学质量和学员体验，甚至出现安全问题。我们应该以更开放的眼光去看待 AI 和人类的关系，不是竞争而是协同作业，帮助人类承载更多工作。

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编辑:张广才

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