杭州都市網

　　后疫情時代，在搶占產業制高點的訴求下，智能汽車成為產業競爭的焦點，一定意義上誰能率先制造出貼近需求、貼近市場的智能化汽車，誰就能在新一輪競爭中贏得先機，全新游戲規則和競爭生態正在形成。

　　“從發展的階段看，電動化已經取得了階段性的進展，接下來應該把網聯化、智能化放到更加重要的位置。”8月22日，中國電動汽車百人會理事長陳清泰在第三屆全球智能汽車前沿峰會（GIV2020）上表示，“汽車的‘屬性’和‘定義’已經改變，智能汽車的產業鏈已經遠遠超出了傳統燃油車產業鏈所覆蓋的范圍，跨界融合、協同創新是成敗的關鍵。”

　　在陳清泰看來，汽車革命并不是孤立進行，能源革命、信息革命、交通革命和智慧城市也在齊頭并進，電動汽車顛覆了燃油車，將與綠色化、網聯化、智能化、共享化對接。

　　他認為，汽車產業革命的下一步將更加聚焦于智能化和網聯化，而電動汽車的技術進步必須堅持雙線作戰：一條戰線是打好電池、電機、電控和充電基礎設施的基礎，保證電動汽車良好的行駛功能；另一條戰線即網聯化、智能化，最終實現無人駕駛，這是未來競爭的焦點。

單車智能+車路協同

　　美國咨詢公司Gartner研究顯示，全球自動駕駛正在進入低谷。2019年，裁員、收縮……寒冬中的自動駕駛仿若風光不再，單車智能的發展遇到瓶頸。隨著自動駕駛技術的普及以及科技公司在車路協同方面紛紛布局，智能的車加之智慧的路，成為新的突破點。

　　東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌表示：“車路協同是自動駕駛的必由之路。聰明的車和聰明的路，通過車路協同可以大大降低自動駕駛的門檻，單臺車可以節省50—90的費用，節省10年左右的時間，很快實現第二級或者第三級的自動駕駛能力。”

　　在他看來，全世界自動駕駛的解決方案主要有三大類：第一大類是單車智能，它的車載系統較為復雜，要求很高、價格昂貴，視覺和計算功能很有限；第二大類是智能網聯汽車，可克服單車智能的缺陷和障礙，提升性能，降低成本；第三大類則是車路協同，即通過先進的車和路的感知設備、計算設備等，以及I2X、V2X的信息交互對整個駕駛環境進行實時高精度的感知，實現網絡化，繼而實現覆蓋從第一級到第五級不同階段的自動駕駛車聯網的智能化。

　　“自動駕駛是必然趨勢，鑒于L4、L5自動駕駛級別技術層面的復雜性和成本，我們非常支持車路協同的路線，車路協同與單車智能不矛盾，但終端投入建設巨大，而且只有在我國才有可能快速推進。”廣州汽車集團股份有限公司總經理馮興亞表示，高級別自動駕駛技術和成本問題突出，單車智能+車路協同路線才能發揮中國的政策和市場優勢。“本土巨大的市場容量，消費互聯網的商業模式創新，在5G系統、人工智能、軟件人才等方面的獨特優勢，必將催生基于中國生態產業的智能汽車。”

　　但針對目前主流的自動駕駛研發而言，弱化單車智能并非明智之舉。廣汽新能源總經理古惠南指出了車路協同可能存在的困難。“單車智能成本高，車路協同道路貴，我更贊同單車智能加適度的車路協同”。在他看來，如果產品面向海外、農村等市場，單車智能是必經之路；實現車路協同，必須解決路權分配和投資成本的問題，如果路段建設過于復雜，可能會勞民傷財。

　　禾多科技創始人兼CEO倪凱在接受記者采訪時表示，單車智能和車路協同在具體的商業落地上有所不同。單車智能更多傾向于簡單的傳統汽車行業的體系，主機廠跟Tier1、Tier2合作搭建整個單車智能，消費者可以直接買到車；而車路協同能夠讓整個城市的交通效率和安全性得到提高，自動駕駛只是其落地的其中一個場景點。

　　倪凱告訴記者，在車路協同長期的應用發展中，有三點十分關鍵：一是要摸索出車路協同真正有效的應用落地方式；二是摸索車路協同的標準，包括底層通信標準和上層邏輯層的一些標準；三是場景上的探索，因為車路協同的參與方更多，比單車智能要花更長的時間才能形成真正有效的生產力。

　　自動駕駛商業化何時落地？

　　持續升溫的自動駕駛成為巨頭必爭之地，在汽車產業轉入存量博弈時代的關鍵節點，誰能獨占鰲頭？自動駕駛技術距離商業化落地還有多遠？

　　地平線副總裁、智能駕駛產品線總經理張玉峰表示，自動駕駛成本將從“90是硬件”向“軟件和硬件基本是五五分成”的方向轉變，得益于公眾的接受程度、得益于人口、政策、數據、人才的紅利，預計在未來幾年中國會成為全球最大的自動駕駛市場，成長速度十分迅速。

　　德勤報告顯示，未來3-5年，汽車智能化、網聯化將迎來一輪高速推進，預計至2030年，中國運營的自動駕駛車輛將達到3000萬輛。

　　值得注意的是，在自動駕駛大范圍商業化應用之前，小范圍自動駕駛出租車測試成為目前的主要驗證途徑。小馬智行從2018年底開始，陸續在中國廣州、美國加州推出了自動駕駛Robo-Taxi出行服務，今年開始布局自動駕駛卡車的市場。

　　位列國內自動駕駛路測牌照數量排名第二的文遠知行，目前組建了超百輛規模的自動駕駛車隊，包括40輛運營的自動駕駛出租車和60輛測試車輛，用戶能夠體驗到自動駕駛出租車在城市的快速路、橋梁、隧道以及市政路等各種場景的出行服務，截至到今年 6 月份接待的體驗乘客和運營服務的乘客有 8 萬多人。

　　繼去年文遠知行實現自動駕駛全開放的落地運營之后，百度、滴滴等于今年紛紛開放運營，但自動駕駛離真正的商業化應用仍有距離。

　　小馬智行總經理莫璐怡在接受采訪時表示，目前自動駕駛整體技術在飛速發展中，要在各種不同的應用場景中去獲得巨大的商業盈利，前提是要達到自動駕駛兩大目標，即無人化和規模化。“現在自動駕駛行業還在技術發展快速增長期，還沒有到真正產品落地的階段。”

　　文遠知行COO張力也指出，無人駕駛要想盈利必須實現單車盈利，實現單車盈利的前提是要能夠實現無人駕駛，目前車輛配備安全員運營的模式不可能賺錢，甚至比普通模式還要虧錢。

　　羅蘭貝格數據顯示，按照不同的級別，2030年L4、L5的高級別自動駕駛在乘用車新車銷售視角能夠達到5的滲透率，L2、L3配置的自動駕駛滲透率在60的水平，初級的自動駕駛輔助在35左右的體量。

　　在羅蘭貝格全球高級合伙人、大中華區副總裁鄭赟看來，自動駕駛場景落地化至少需要四個方面的支撐，即政策及國際環境的加持、技術的成熟、基礎設施完善，以及全新商業模式的構建（涵蓋車輛擁有，出行場景，整車架構和系統，用戶數據等）。

　　“在技術和商業模式創造層面產業界的玩家掌握主導權的大前提下，需對政策和基礎設施的發展持續關注，以及去探索并建設差異化的優勢，將是大家在自動駕駛場景化落地競爭時代脫穎而出的一個主要考量。”

　　值得一提的是，中國電動汽車百人會秘書長兼首席專家張永偉在大會上發布了《自動駕駛應用場景與商業化路徑（2020）》，報告指出，自動駕駛技術將率先在Robo-taxi、干線物流、末端配送、城市環衛、無人公交、封閉園區以及AVP自主代客泊車等七個場景落地。

　　此外，報告也指出，目前城市層面建設自動駕駛的環境面臨著五大挑戰：重建設輕運營；重數據缺應用；缺乏頂層設計；過于注重短期收益，缺乏戰略眼光；政企關系及推進機制尚未理順。

　　“由于智能汽車的產業鏈已遠遠超出傳統燃油車產業鏈所覆蓋的范圍，汽車由機械產品擴展為電器電子產品，由移動機械擴展為“超級移動智能終端”和由軟件定義的互聯網產品、電子信息高科技產品，單一車企很難全部拿下。”陳清泰最后表示，“跨界融合、協同創新是成敗的關鍵。汽車企業應該把合作的手伸出去，互聯網、IT、AI企業要把手插進來。雙方攜手重構汽車產業鏈，共同構建智能汽車的產業生態。”