无人智能洗车店愿景(智能洗车突围维修终端)(1)

前言:据公安部统计,截至今年6月,全国机动车保有量达3.6亿辆,其中汽车2.7亿辆。按照单车单年洗车40-50次,平均客单价10-15元计算,智能洗车无疑是一个千亿规模市场。

作者 | Gary

来源 | 汽车服务世界(ID:asworld168)

对于智能洗车赛道,行业一直存在两种声音。

一方面,以2018年年底阿里B轮战略投资驿公里为分水岭,资本逐渐加码这个新兴赛道,智能洗车作为话题中心越来越多出现在行业内部,受到部分认可;另一方面,对智能洗车企业在技术能力、运营策略、应用场景、盈利模式等方面的质疑也从未间断。

一时热度还是未来趋势?这是一个值得探究的论题。

宏观层面,据公安部统计,截至今年6月,全国机动车保有量达3.6亿辆,其中汽车2.7亿辆。按照单车单年洗车40-50次,平均客单价10-15元计算,智能洗车无疑是一个千亿规模市场。

与此同时,对比美国、德国等成熟市场经验及其超过80%的市场份额,在中国,智能洗车的市场份额只占10%左右,显然存在巨大潜力。

另外,人工成本显著上升、环保政策日益趋严等现状,对智能洗车无疑是利好消息。

然而,现实的复杂程度远超单薄的数据。

目前洗车行业的主力军仍然是传统修理厂和洗美门店,注册和未注册的门店体量达到60-70万。而以驿公里为例,据介绍,其占据了中国市场60%-70%的智能洗车份额,但90%应用于加油站场景,维修终端场景显然有待进一步挖掘。

站在维修终端的角度,新技术的长驱直入,到底是颠覆还是助力仍然存疑。即便作为应用工具,能否与门店场景完美契合,并在盈利能力日益艰难的情况下有效实现降本增效,这才是维修终端考虑的核心,也是智能洗车企业必须解决的问题。

一、维修终端需要怎样的设备?

自2013年驿公里成立以来,中国市场涌现了一批智能洗车企业,并在2019年进入融资快车道。除了完成多轮融资的驿公里,车洗捷、赛浪蛋壳快洗、闪洗客在2019年先后完成融资。

在资本助力下,针对维修终端场景,各大企业采取差异化打法。例如车洗捷这样的以销售设备为主的设备供应商,门店需要全款购买设备并支付一定管理费用;另外还有以租代售模式,例如大盒子将设备租给门店收取租金,洗车利润全归门店。

为什么出现这些差异化模式?

目前智能洗车设备通常定价在10万到30万之间,这对于维修门店仍是一笔不小的费用。由于投资回报率难以测算,再加上设备保养维修、使用年限、使用效果等不确定因素,很少有维修门店一次性投入资金采购设备。

因此智能洗车企业只能采取出租或联营的方式拓展市场。即便是销售为主的车洗捷,也为维修门店提供补贴来降低其采购成本,这是一种资本驱动模式。

另外,不少智能洗车设备体积相对较大,对场地要求较高,更适合加油站、购物中心、停车场等场景,大部分规模较小的维修门店只能望而却步。

因此,在产品层面,维修终端场景需要一款性价比高,易于测算投资回报率,并适合现有场地的智能洗车设备。

相比于资本驱动下的运营思维,产品思维显然是一条更为稳健和长远的发展道路。

二、阿尔法系列落地汽车超人

今年8月初,驿公里和汽车超人建立总对总合作关系,并宣布将第四代智能洗车机阿尔法系列投放至汽车超人门店,这表明驿公里的产品应用场景从原来聚焦于加油站等大型场地走向维修终端。

事实上,早在今年6月中旬,驿公里创始人施恒之就在发布会上宣布阿尔法系列问世。据了解,阿尔法在2017年立项,经过三年时间的设计、生产和研发,最终投入到市场应用。

无人智能洗车店愿景(智能洗车突围维修终端)(2)

驿公里创始人 施恒之

在施恒之看来,驿公里一定要做一个属于自己的、属于中国的原创科技产品。

从产品视角来看,阿尔法具有体积小、移动便捷、场地适应性强的特点,其大小是原来龙门洗车机的1/6,可以在洗美门店的洗车工位直接工作,也适用于微型加油站、地下车库等场地。

“阿尔法的推广场景以维修终端为主,我们把它定位成工具,不自己做经营,经营也不是我们的强项。我们做好设备培养,赋能现有市场玩家。”

相比于龙门式机型,阿尔法从原来的3把刷子精简为半把刷子,但不影响清洗工作,一台机器就可以完成一辆汽车的清洗。当然多台机器实现协同运作,提高效率的同时还能规避一台机器停机的风险。据介绍,阿尔法系列最高实现6台机器同时清洗一辆汽车,55秒完成清洗。

在价格层面,阿尔法定价8.9万元,维修门店需要根据自身现状测算投资回报率。智能洗车机作为工具可以替代部分劳动力,对比产品定价和洗车工工资很容易做相应测算。当然,人员成本还包含诸多隐性因素,包括工作成本、宿舍管理以及其他风险性成本,维修门店老板的算账能力完全能够理清。

一位维修门店老板告诉汽车服务世界,除了设备成本和人员成本之间的对比,设备的性能、故障率和售后也是重点考虑因素。

针对性能,从驿公里内部数据了解到,阿尔法可以做到95%清洁度,覆盖反光镜、牌照等小细节,同时具备查漏补缺能力,将剩下的5%交给人工完成。

关于故障率,施恒之也做过解释:“当有两台机器共同协作时,假设其中一台机型发生了故障,故障机器会改写程序,自动靠边;剩下的一台机器将继续清洗,并且自动识别并完成故障机器没有完成的清洗任务。”

事实上,驿公里对阿尔法的定位是机器 人工的协同工作,甚至把洗车和擦车两个环节拆开,为什么这么做?“擦车工除了完成查漏补缺工作,还可以在擦车过程中和车主进行交流,借机转化其他项目。”这符合洗车在门店的项目定位。

当然,实际应用情况还需要在门店验证、反馈和优化。据介绍,目前汽车超人全国门店近500家,首批阿尔法率先投入杭州30家直营门店,随后推向全国,到今年年底预计投放约200家门店。

三、基于无人驾驶的技术架构

对于智能洗车设备,B端和C端最关心的问题无疑是洗车清洁度能达到什么水平,在过去的个案中,“清洗不干净”、“刷毛伤车”等负面声音并不少见。

在驿公里内部秉持这样一个观点:做生意要回归到本质,洗车就是把车洗干净,否则商业模式最后走不通。

针对对外宣称的“95%清洗度”,可以从技术层面解释阿尔法是如何做到的:“阿尔法的基础技术架构是无人驾驶和人工智能,相当于并不复杂的无人驾驶场景,机器只要识别一块区域当中的车辆就行。”

在算法层面,阿尔法利用无人驾驶技术感知和识别汽车,根据感知到的数据制定运营策略,贴近汽车进行刷洗。与此同时,利用图像识别、机器视觉等技术识别汽车细节,保证运行过程中不发生碰撞。

在协同层面,现场主机可以判断场地有多少台机器并自动分配任务,根据实时任务进程调整机器工作,例如控制一台机器刷车顶,另一台同时刷车窗。另外,一台机器坏了,另外一台还能补上,保证整个站点不停机。

在升降设计上,阿尔法采取三段式设计,从60-70公分高度一直洗到两米多高,同时保证两边缸的同步性。

本质上,阿尔法是针对B端客户的产品,但为了实现“洗干净”这个需求,更多地要从C端需求出发进行产品设计。

“我们服务C端客户只是为了一些场景需求,因为在把产品交给B端之前,必须要知道存在哪些问题并利用技术能力将其解决,才能最终交付给B端。”

四、智能洗车走向何方?

过去几年,通过加油站场景的应用,更多车主开始接受并使用智能洗车。在此基础上,以阿尔法为突破口切入维修终端场景,节省了维修门店的教育成本,让技术和产品更顺滑地植入门店。

整个智能洗车行业因此前进了一大步。

这里面存在一个无法绕过的问题:洗车是公认的集客项目和流量入口,同时客单价较低,如果从生意角度看待智能洗车项目,能否保证盈利性?

施恒之认为,任何商业模式的核心都离不开客户,只有以人为本,向客户提供价值和服务所得的盈利才能让企业发挥更大价值。驿公里对自身的定位非常清晰:让技术为人服务,利用工具提高门店效率。就像施恒之强调的:阿尔法系列可以让门店永不停业。

“在洗车机行业,这种全新的设计思路实为首创。从门店角度来看,更是可以达到双倍效率,彻底改变洗车门店的营业状态。”

站在维修终端的角度,如果技术和产品适合维修场景,以机器替代部分难以控制的人力,同时顺应国家对环保日渐严苛的要求,是一件接受起来顺理成章的事情。

所以,智能洗车的命题又回到了最根本层面:科学技术是第一生产力,用产品和技术跑赢市场。现阶段,汽车后市场确实需要利用技术进行一次自我升级。

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