汽车行业的未来是如此令人兴奋，你几乎能够碰到它了——在那个自动驾驶电动车的世界中，没有了每年125万的交通死亡人数，引起气候变化的气体排放量大大减少，城市的停车场变成公园，醉驾和分心驾驶的危险不复存在。我们似乎都知道自己想要的是什么。但是，谁会把这个前景带给我们？
我相信，这个不可避免的转换将会创造出颠覆传统汽车制造业的、极为清晰的推动力量，而且，正如其它被科技改变的行业（报纸、旅行社、音乐行业、传统零售业等等），许多新赢家可能会出现。让我们看看原因何在。
1.创新
随着每个行业都变成了科技行业，它的创新步伐必须加速。那些习惯于把摩尔定律当做信息时代唯一确定性特征的人们知道，快速创新是持久存在的事情。如果你不能快速创新，你的竞争者就会去做，而你就在这一轮技术发展中落后了。
快速创新的传统在科技行业是常见的，但是，工业时代的公司却缺乏这个传统。思考一下汽车工业的产品周期有多长吧——新汽车模型的开发需要花费3至5年，然后，在上市后，这款车型会在市场上停滞六年时间，缺乏有意义的改进或新的创新。得到新功能的唯一方法？买一辆新汽车吧。
当涉及到汽车时，科技行业肯定会选择不同的道路。我们思考的是，构建硬件平台并且将其部署到市场上。在此平台上，我们能经常升级操作系统。而操作系统允许开发者创造数以百万计的app，把新功能带给用户。
我们知道，用户期望着产品进行意义的升级，并且是通过无线完成的。当需要对核心硬件进行创新时，科技公司会快速推进，通常是1到2年的周期。
一个很好的例子是手机。如今，消费者能够快速更新汽车上的移动功能（例如导航），但是，他们通常是从手机上得到的，而不是传统的汽车制造商。
汽车行业进行快速创新的复杂之处在于，汽车制造商基本上是汽车的组装者。它们自己制造的汽车部件很少，相反，几乎所有的关键部件都外包给了一线的供应商，比如博世和大陆集团。看看下面这幅图：
当你产品的大部分都是供应商设计和制造的时候，你或许就会欠缺关键的工程主导地位，无法进行深度和快速的产品创新，难以与竞争对手区别开来。当一个新玩家进入汽车行业后，它们也肯定会从一线或者二线的供应商那里获取大部分的部件，但是，它们很可能会在一些领域进行自主创新，而这些领域是今天的汽车制造商和供应商都不太擅长的。我们下面会谈到这些领域。
（我知道，一些读者会指出，苹果也把大量的iPhone部件外包给第三方供应商。尽管如此，苹果自己设计了最重要的部件——CPU、系统和许多内置应用。这篇文章试着去解释为何这是至关重要的。另外，苹果与供应商深度合作，在最有可能让终端用户受益的领域，进行一些直接的开发。而大多数的汽车公司则未能做到这一点。）
2.电动化
特斯拉、Google、苹果和其他新入场的汽车制造商都将它们的设计专注于电动汽车。理由有很多，而最大的是因为电动发动机比传统的内燃发动机简单多了。从某些方面来说，此种复杂性去除后，制造伟大汽车产品的核心技能也被重新定义——与内燃发动机、汽化器、变速箱、排气装置、排放控制系统和燃油经济性管理说再见吧；欢迎电池、电量优化、充电系统和引擎控制器进场。
这些新功能中，一部分是消费电子制造商很熟悉的东西，因为它们在电池续航寿命和电量优化上已经努力一段时间了，尽管是一种很小规模的努力。而且一些汽车公司已经制造出了电动汽车。但是，完全以此（电动车）为基础构建整个组织的话，将会形成一种新的专注和创新的曲线，抛弃掉那些将此当做副项目的公司。
3.软件
或许，汽车行业最重要的转变是它转向了软件。汽车业的未来将很大程度上依赖于软件开发者。没错，现有的内燃发动机汽车确实也有一个包含许多代码的嵌入式系统，能够处理从HVAC到自动传动等一切事情。但事实上，把这么多层的软件整合起来是一件复杂的事情，给传统的汽车制造商带来了许多烦恼，毕竟这不是它们的专业领域。除此之外，未来的汽车将会以更深入且不一样的方式利用软件。
当然，我们知道，特斯拉（目前）和苹果（将来）正试图重新想象驾驶员和汽车之间的界面，而且，它们的中控台（很可能）是非常漂亮的，而且将会给那些汽车制造商觉得我们需要看到的、多余的刻度盘带来巨大改进（你上次必须检查最大功率转速和发动机温度是什么时候？）。好的硬件、软件和用户体验设计师会是这一切的根基。
不过，配备了ADAS系统以及日益增强的自动化能力的未来汽车将会需要做出数兆亿的驾驶决策，而其根据则是大量的感应器数据。视觉、LiDAR、声纳和其它的感应器将与实时的网络数据、来自其它车辆的数据，甚至是城市环境数据源结合起来。
这些数据将会被实时分析，有可能结合汽车和网络上的计算数据，做出驾驶决策。如此复杂的AI系统将会是有适应能力的机器学习系统，它会不断地更新自己的决策模型。
理解这些后，你就不会奇怪于Google今天在自动驾驶开发上的领先地位了。Google的搜索引擎正是此类系统规模效应的实例，而且，Google的许多核心开发特长是基于云端的预测系统的。
传统的汽车公司可能不擅长于这些领域的主要原因有两个。首先，全球最好的AI工程师、数据科学家和云端计算专家们很少在汽车公司工作。尽管这些公司也拥有一些有才华的工程师，而且近年来许多基于硅谷的研究中心是汽车公司创办的，但是，对于特别厉害的技术架构师和数据科学家来说，Google、特斯拉、苹果和Uber这样的公司仍然具有极大的吸引力。他们想要用软件颠覆汽车行业。第二个原因则是数据。