有赞事业部化调整背后：五大业务各自跑通商业闭环 政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现钛祺智库报告分享

有赞事业部化调整背后：五大业务各自跑通商业闭环 政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现钛祺智库报告分享， 

有赞事业部化调整背后：五大业务各自跑通商业闭环

一位老乡约了我去恒通商务园谈事，他公司楼下的瑞幸咖啡已经满座，绕了园区一圈，终于在有赞北京公司隔壁的太平洋咖啡找到了两个座位。

喝完咖啡，手机上就看到了36kr的报道《有赞进行事业部化调整，创始人白鸦宣布公司新愿景》。

缘分殊不可解。

据36kr消息，有赞于近日宣布正式开启事业部化调整，将前台业务拆分成社交电商、新零售、美业、教育、Allvalue五大事业部。

有朋友问我怎么看待有赞的组织调整，以及近期有赞使命和愿景的升级。我说组织调整和使命愿景升级背后是“有赞主动拥抱变化”。一段时间以来，数字经济助力实体经济成为时代主旋律，让更多的市场主体获得更稳定的增长成为各方期盼，有赞作为行业领先的服务者，自然要迅速调整组织，分兵而进，以拥抱正在发生的这些新变化。

通俗来讲，有赞和广大合作伙伴、市场主体是鱼和水的关系，现阶段有赞自己赚多少钱不重要，重要的是帮助成百上千万市场主体发展得更好，这个价值比所谓的估值、盈利重要多了。等到了一定程度，水大鱼大，自然会反馈给有赞足够的商业回报。

当然使命愿景不是一句空话，需要有赞提升真正理解客户需求的能力，进而能够给各方切实带来价值。主动拥抱变化，既是有赞的新机遇，也是有赞的新挑战。

调整背后早有先兆 业务驱动组织变化

有人说有赞近期的调整和变化是瘦身过冬，是不得已而为之，所以调整才会如此突然和急切。

我倒觉得，“突然”这个词汇使用不妥，提出这种观点的人不了解有赞，不仅仅是业务层面的不了解，更是行事风格的不了解。

所谓“突然”其实早有先兆，组织调整背后是业务的深耕发展。

篇幅有限，我简单举几个例子。以新零售为例，这个业务其实去年5月就算独立了，去年前三季度门店商家的交易额超过了130亿，其中有赞新零售商家新增会员达到3138万，会员用户带来的成交达到45亿;还有美业板块，有赞帮助众多美业连锁机构数字化转型升级，打通内容+曝光+转化闭环难题;疫情期间，有赞看到了教育产业蕴含的机会，加码教育板块推出解决方案，并且去年5月投资了校管家，相信在以学员为中心的新教育时代，有赞教育大有发展机会;Allvalue是2020年底推出的服务，帮助跨境贸易的商家进行独立建站，近期亚马逊等平台出现了商家外逃潮，对Allvalue是一大利好。

社交电商、新零售、美业、教育、Allvalue五大事业部显然都是有赞所看好的，这五大业务基本都跑通了各自的商业闭环，有赞才会从集团层面将它们下放，独立核算。

简而言之，即便没有近期的风风雨雨，有赞也会推进事业部化的调整工作。

一年多前，我去过一次有赞杭州总部，和白鸦有过近距离交流。白鸦说有赞是一家不断变化的公司，现在做的一些事情绝非事先设计好，很多大业务往往来自小尝试(不是原话，大意如此)。

总之，对于有赞来说，是一家业务变化驱动组织变化的公司，而不是组织驱动业务变化的公司。

事业部化调整 更贴近“战场”

不难看出，有赞这次组织调整的重点是“事业部化”，有人或许会问这些业务不调整不也发展的好好的吗?那么这种调整有何深意?有何目的?

要理解这些问题，我们可以参考阿里巴巴最近进行的调整。

众所周知，阿里巴巴近期组织调整，任命戴珊和蒋凡分别负责新设立的“中国数字商业”和“海外数字商业”两大板块。“中国数字商业”板块包括大淘宝(包括淘宝、天猫、阿里妈妈)、B2C零售事业群、淘菜菜、淘特和1688等业务;“海外数字商业”板块包括全球速卖通和国际贸易(ICBU) 两个海外业务，以及Lazada等面向海外市场的多家子公司

张勇解释了调整的原因：随着阿里巴巴集团形成多业务引擎驱动未来增长的格局，“多元化治理”将成为集团全新的组织战略，阿里巴巴希望探索更多新型治理方式。

我们再来看有赞，此番有赞调整，白鸦的解释是：这些业务有各自不同的风格和协作需要，这次的拆分将让不同事业部更快的独立完成闭环协作，从而更好的助力商家成功。

两两对比，不难看出，阿里和有赞调整有共通之处。都在于之前统一的治理体系不再适用多元业务的发展，所以将权限下放，让这些多元业务探索符合自身发展的运营模式，也就是“独立完成闭环协作”，进而更好的助力商家成功。

事业部化调整，旗下几大拳头业务板块独立运作，最终的目的在于更贴近“战场”。也就是更迅速地挖掘用户需求，更快速地把握市场机会。

以AllValue为例，这个业务相比美业、教育等，它面对的是主要是国际市场，是有赞曾经不太擅长的领域。一开始有赞的打法是把有赞已有方法论和功能，复刻到这个服务身上来，比如WeChat小程序、支付方式、后台管理等功能，还是用SaaS的思维来做这款产品。将来独立后，我觉得可以按照真正对标Shopify的打法，在SaaS之外，帮助平台卖家实现“公域+私域”联动互通，并且提供跨境电商履约环节的其他服务，真正拉开对手优势，而不是靠价格便宜取胜。

总之，事业部化调整也是让这些事业部能够探索出来一些全新的管理和运营方式，可以借用集团的研发力量和中台资源，但不要被集团的条条框框束缚，大胆去闯，闯出新机会。

更长远的使命价值 助力实体经济

伴随组织调整，有赞使命愿景也随之调整。

有赞新版的使命是，帮助每一位重视产品和服务的商家成功;愿景是，致力于成为商家服务领域最被信任的引领者，和成就优秀人才的美好组织。其中，愿景部分的后半部分，由“持续做一个enjoy的组织”转变为“成就优秀人才的美好组织”。

一手给商家更多获得感，一手给自己人成长机会，这两手相辅相成，相互统一。

不过，在这个“务虚”的使命价值观之外，有赞还有一条更“务实”的使命价值，那就是助力实体经济。

这个论述不是有赞的观点，是我自己的观察总结，我的总结来自长期以来的下沉市场走访。熟悉我的朋友都知道，这几年我的主要工作就是下沉市场走访，我走访的过程中接触过使用各类互联网SaaS服务的各类中小企业，他们对数字化升级的渴求远比我们预想的更为迫切。

现在看起来卖红薯的摊贩都用上了微信支付，但数字化的总体覆盖还远远不够，大部分的传统实体企业依然没有完成数字化改造。

有赞这种企业，提供的是数字化服务，但助力的却是广大实体企业。

对于数实融合这个时代大命题，有赞能做的还有很多。

发布于：北京


政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业闭环雏形已现钛祺智库报告分享

现状：政策与技术螺旋前进，高级别自动驾驶商业化进程加速。“萝卜快跑”在武汉“爆单”再度将高级别自动驾驶的关注度推向高潮。我国以Robotaxi场景为代表 的高级别自动驾驶商业化进程有望加速推进。“车路云一体化”技术路线已逐渐成为自动驾驶行业发展共识。目前我国“车路云一体化”建设仍处于早期阶段。近期， 车路云相关政策陆续落地，多地项目招标、审批节奏加快，将促进相关基础设施的完善，为高级别自动驾驶的引入及规模化应用提供支撑，且有望带来巨大产值增量。国内自动驾驶领域，政府监管与技术发展呈“螺旋式”前进。我国高级别自动驾驶监管空白逐渐补齐，将助推相关技术及商业模式加速成熟。

政策松绑，2030 年全球 SBW 线控转向市场规模有望超千亿元。2022 年初，汽车转向新国标删除了执行 20 年的不得装用全动力转向机构 的要求(线控转向即为全动力转向)，线控转向有望在智能化趋势下逐 步取代传统转向系统。据电动汽车联盟发布的《智能电动底盘技术路 线图》目标：2025 年线控转向渗透率达到 5%，2030 年渗透率达到 30%。我们预计 2025 年全球线控转向市场规模为 186 亿元，2030 年为 1004 亿元，期间 GAGR 为 40.2%；2025 年中国线控转向市场规模为 63 亿元， 2030 年为 376 亿元，期间 GAGR 为 42.8%。

一、现状：政策与技术螺旋前进

高级别自动驾驶的实现路径分为渐进式和跨越式两种

?国际汽车工程学会（SAE）自动驾驶标准将汽车驾驶技术分为从L0（无驾驶自动化）至L5（完全驾驶自动化）的6个级别，通常称L3及以上级别的自 动驾驶为高级别自动驾驶，车辆驾驶任务的主导权由驾驶员转移至自动驾驶系统。2020年3月，我国工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国 家标准报批稿，并于2021年1月1日起实施。与SAE分级标准中的L0-L5类似，《汽车驾驶自动化分级》也将自动驾驶分0级－5级，共6个级别，其中， 3级及以上级别的自动驾驶由人类接管转为自动驾驶系统执行。

?高级别自动驾驶的实现路径主要分为两种：其一是多数车企采用的从L2到更高级别的渐进式路线，以辅助驾驶能力促成销量和低成本数据覆盖，形 成正向循环反哺技术演进；其二是Waymo、百度Apollo等科技公司采用的跨越式发展路线，直接从L4或L5级自动驾驶切入，实现特定场景的商业化 运营，如Robotaxi、干线物流、末端配送等。

萝卜快跑“爆单”引发关注，国内高级别自动驾驶商业化进程进入加速阶段。

? 国内方面，我国乘用车自动驾驶正处于由L2向高级别过渡的发展阶段。根据中商产业研究院数据，2023年，我国在售新车L3/L4的渗透率分别为 20%/11%。2023年以来，我国中央及地方加速完善相关政策体系推进高级别自动驾驶发展。近期，“萝卜快跑”在武汉“爆单”再度将高级别自 动驾驶的关注度推向高潮。我国以Robotaxi场景为代表的高级别自动驾驶商业化进程有望加速推进。据中商产业研究院统计，2023年，我国无人驾驶市场规模约为3301亿元，同比增长14.1%，2024年将达3832亿元。

? 海外方面，美国、欧洲自动驾驶技术领先；中东地区、东南亚地区在落地应用方面更为开放。美国的自动驾驶研究和测试起步较早，相关法规及标准建设相对完善，孕育了特斯拉、谷歌、通用等自动驾驶领军企业，无人出租车、无人巴士等已在当地实现部分商业化运营。全球智驾龙头特 斯拉在其2024年Q2财报电话会议上表示，公司很可能在2024年内收到FSD入华许可。特斯拉FSD入华将进一步加速高级别自动驾驶在国内的落地进程。

车路云一体化建设加速，为高级别自动驾驶的引入及规模化应用奠基。

? 自动驾驶技术存在单车智能和车路云一体化两种路线。目前，国内外以特斯拉为代表的自动驾驶企业主要采用单车智能技术路线。随着自动驾驶向更高级别演进，每辆车作为一座数据孤岛，其安全性易受限于“感知瓶颈”。车路云一体化发展路径由我国率先提出，可通过智能化道路、车辆、云端服务的高效协同实现“超视距”， 提升自动驾驶车辆的安全性。车路云一体化路线目前已经逐渐成为行业共识，也是下一阶段实现高级别自动驾驶规模化商用的关键。

? 2023年以来，我国陆续出台一系列政策加速推进“车路云一体化”建设。2024年7月，工信部等五部门联合发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，北京、上海、重庆、南京、苏州、无锡等20个城市（联合体）入选。根据工信部数据，截止2024年7月初，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区、16个“双智”试点城市，开放测试道路32000多公里，发放测试牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里。目前我国“车路云一体化”建设仍在早期阶段，正处于从小范围测试验证转向大规模示范应用的关键节点，“车路云一体化”建设将带动路侧相关基础设施的完善，为高级别自动驾驶的引入及规模化应用提供支撑。

多地车路云一体化建设项目加速启动，有望带来巨大产值增量。

? 首批试点名单出炉后，多地“车路云一体化”项目加速启动招标、审批。目前北京、福州、武汉、长春、青岛、广州市北部湾区等，均 已启动“车路云一体化” 建设，相关基础设施建设将加速完善。

?“车路云一体”化作为系统工程，其发展将为智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台等领域带来巨大产值增量。根据中国汽车 工程学会、中国信通院等联合发布的《车路云一体化智能网联汽车产值增量预测》，在中性情境下，预计2025/2030年我国车路云一体化 智能网联汽车产业总产值增量分别为7295亿元/25825亿元，年均复合增长率为28.8%。

高级别自动驾驶监管空白逐渐补齐，助推技术及商业模式加速成熟

? 我国高级别自动驾驶监管空白逐渐补齐。我国不断完善自动驾驶领域法律框架，当前政策 体系已包括牌照发放、试点区域划分、智能网联汽车准入、商业化运营服务规范四方面， 实现对自动驾驶商业化发展的路测与试点、车型量产、规模化运营三大关键阶段的全面覆 盖。2023年年底发布的《通知》和《服务指南》[1]，弥补了我国较长时间以来针对高级别 自动驾驶车型准入与量产、商业化运营规范标准的政策空白。

? 国内自动驾驶领域，政府监管与技术发展呈“螺旋式”前进，基于技术可靠性适当放宽监 管政策环境，而监管政策放开后又将反哺技术进一步迭代优化。整体来看，地方规定相较 于国家层面更为激进，北京、重庆、武汉等城市加速制定自动驾驶法律规范并率先进行商 业化探索，有望产生积极的示范效应，加速我国高级别自动驾驶商用落地进程。

二、技术：轻量级高精地图实现过渡，纯视觉+端到端或为最终方案

融合感知依然占主导，激光雷达价格下探助力高级别自动驾驶形成商业闭环

?在高级别自动驾驶感知方案领域，存在两大路线：一个是以特斯拉为代表的纯视觉 技术路线，另一个是以Waymo为代表的多传感器融合感知的技术路线。其中，多传感器融合感知方案以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感器，有助于确保系统性能稳定和功能安全。激光雷达凭借其强大的空间感知能力使整套自动驾 驶感知系统具备更强的鲁棒性。目前，含有激光雷达的多传感器融合感知方案在搭 载NOA功能的自动驾驶车辆中依然占据主导。

?随着激光雷达技术和供应链成熟度的不断提升以及近年来规模化量产的加速，其成本也在逐渐压降。亿欧智库预计，至2030年，主视激光雷达的价格为1800元，补盲激光雷达的价格为600元。激光雷达价格下探将加速多传感器融合方案的高级别自动驾驶形成商业化闭环。

资质壁垒及频繁的更新需求导致成本居高不下，制约高精地图发展

? 目前已落地的NOA方案多数对高精地图有较强依赖性。相比普通的导航地图，高精地 图的定位精度可达厘米级别，不受环境影响、不被距离限制，可对传感器进行有效弥 补。据盖世汽车统计，2024年Q1，我国以乘用车为代表的高精地图搭载量约为21万 辆，渗透率为4.4%，市场份额主要集中在高德、腾讯、百度等巨头手中。

? 高精地图因资质壁垒及较高的更新维护要求导致成本居高不下。一方面，图商资质筑 牢了行业壁垒。自2021年下半年起，自然资源部开展了测绘资质复审换证工作，截止 目前复审通过的企业数量仅为19家，导致了地图领域集中度较高的竞争格局。另一方 面，高精地图为确保信息的准确性，其频繁更新的需求进一步增加了成本压力。

特斯拉引领，端到端方案有望成为实现高级别自动驾驶功能的突破口

? 自动驾驶算法系统分为端到端自动驾驶和模块化自动驾驶两类。模块化自动驾驶系统分为感知、决策和执行三层。端到端自动驾驶即“感知决 策一体化”，重感知、轻地图，车辆将传感器采集到的信息直接送入深度学习神经网络，经过处理之后直接输出自动驾驶汽车的驾驶命令。

? 高精地图限制逐渐暴露，端到端有望成为高级别自动驾驶最终方案。此前，国内主机厂实现城市NOA落地主要基于高精度地图+单车感知的模块 化方案，但在实施过程中发现高精度地图无法实时更新、制作成本较高、受政策制约等弊端逐渐暴露。2023年8月，端到端AI自动驾驶系统FSD Beta V12首次公开亮相，完全依靠车载摄像头和神经网络来识别道路和交通情况，并做出相应的决策。2023年以来，部分国内主机厂和自动驾 驶方案企业也开始部署端到端方案。随着自动驾驶逐渐向L3及以上的高级别迈进，基于规则的感知算法和基于高精地图的定位方案从技术或商 业化角度，都已达到限制向更高级别自动驾驶功能发展的瓶颈，端到端方案有望成为实现高级别自动驾驶功能的突破口。

特斯拉自研BEV+Transformer重构技术路线，大模型赋能端到端自动驾驶

? 特斯拉率先在汽车领域采用BEV＋Transformer进行视觉感知任务，开创高级别自动驾驶实现的新路径。2016年，特斯拉自动驾驶系统告别了 Mobileye，开始自研算法，采用鸟瞰视角（BEV）来建模自动驾驶系统的环境。2020年之后，特斯拉引入BEV+Transformer取代传统的2D+CNN算法，自 动驾驶开始进入大模型时代。BEV+transformer采用特征级融合取代后融合，自动标注取代人工标注，显著提升了自动驾驶的感知能力和泛化能力，赋 能车端智能运算的感知和预测环节，加速对于长尾场景的数据挖掘和问题解决，对于高级别自动驾驶的落地具有重要意义。

? 车企及自动驾驶方案供应商陆续引入BEV+Transformer方案。目前，以比亚迪、蔚来、理想、小鹏、华为为代表的车企，以及以百度Apollo、毫末智行、地平线、小马智行、轻舟智航等为代表的智驾供应商均开始尝试BEV+Transformer。极越01已经实现了基于“BEV+Transformer”的纯视觉方案的量产，是国内唯一量产纯视觉智驾方案的厂商。

BEV+Transformer提升自动驾驶泛化能力，助力城市NOA加速落地

? 自动辅助导航驾驶（简称NOA，Navigate on Autopilot）的主要功能是在特定道路范围内，无需人为接管实现点到点的“导航辅助驾驶”。相较于高速 NOA，城市NOA应用场景更加复杂、落地难度更高。但将NOA功能从高速路段扩展至城市公路，是高阶智能辅助驾驶迈向无人驾驶的关键。2023年以来，以 城市NOA为代表的高阶辅助驾驶逐渐迎来量产上车潮。据佐思汽研统计，2023年1-9月，国内乘用车高速NOA渗透率为6.7%，同比增加2.5个百分点；城市 NOA渗透率为4.8%，同比增加2.0个百分点。预计全年高速NOA渗透率将接近10%，城市NOA超过6%。

? 目前，在已落地的城市NOA中，除特斯拉外，国内企业的方案多数高度依赖高精地图。但随着高精地图成本、政策等制约因素逐渐暴露，以及 BEV+Transformer方案的流行，各厂商逐渐开始从融合路线转为重感知轻地图路线。基于Transformer+BEV的纯视觉方案提升了自动驾驶的泛化能力，在应对城市NOA场景下频繁出现的Corner Case时更具优势，且有效降低了自动驾驶传感器硬件成本。随着纯视觉方案逐步被采纳以及城市NOA上车量产并逐渐建立起数据闭环，基于BEV+Transformer的无图NOA将更加精准、覆盖全国，将为自动驾驶的安全性提供数据保障。

轻地图兼具成本效益与技术优势，是由高精地图迈向端到端的过渡方案

? 受限于高精地图的高成本以及有限的选择空间，目前行业整体趋势是减少对高精地图的依赖。部分车企（小鹏、广汽等）及供应商（华为、元戎启行等），正在发力无图化方案。但目前所谓的“无图方案”并未完全摆脱高精地图相关要素，最常见的是使用基于高精度地图制作的定制化地图，或在导航地图上进行“修补”和“堆叠”。短期内，完全摆脱高精地图实现端到端的难度较大，“轻地图”方案的技术优势逐 渐体现。在复杂的城市道路环境中，轻量级高精地图与车辆的重感知能力形成互补，使得自动驾驶系统在技术与成本之间达到平衡。

? 主流图商陆续推出高性价比的轻量级高精地图产品，通过降低地图要素的精度和数量，采用众源数据等方式加快高精地图的更新速度，压降其上车成本。

· 钛祺智库 ·

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