决胜下半场:智能汽车会“杀死”传统汽车吗?

行业观察 2020-08-26

摘要:8月22日,中国电动汽车百人会理事长陈清泰在第三届全球智能汽车前沿峰会(GIV2020)上表示,“汽车的‘属性’和‘定义’已经改变,智能汽车的产业链已经远远超出了传统燃油车产业链所覆盖的范围,跨界融合、协同创新是成败的关键。”

后疫情时代,在抢占产业制高点的诉求下,智能汽车成为产业竞争的焦点,一定意义上谁能率先制造出贴近需求、贴近市场的智能化汽车,谁就能在新一轮竞争中赢得先机,全新游戏规则和竞争生态正在形成。

“从发展的阶段看,电动化已经取得了阶段性的进展,接下来应该把网联化、智能化放到更加重要的位置。”8月22日,中国电动汽车百人会理事长陈清泰在第三届全球智能汽车前沿峰会(GIV2020)上表示,“汽车的‘属性’和‘定义’已经改变,智能汽车的产业链已经远远超出了传统燃油车产业链所覆盖的范围,跨界融合、协同创新是成败的关键。”

在陈清泰看来,汽车革命并不是孤立进行,能源革命、信息革命、交通革命和智慧城市也在齐头并进,电动汽车颠覆了燃油车,将与绿色化、网联化、智能化、共享化对接。

他认为,汽车产业革命的下一步将更加聚焦于智能化和网联化,而电动汽车的技术进步必须坚持双线作战:一条战线是打好电池、电机、电控和充电基础设施的基础,保证电动汽车良好的行驶功能;另一条战线即网联化、智能化,最终实现无人驾驶,这是未来竞争的焦点。

单车智能+车路协同

美国咨询公司Gartner研究显示,全球自动驾驶正在进入低谷。2019年,裁员、收缩……寒冬中的自动驾驶仿若风光不再,单车智能的发展遇到瓶颈。随着自动驾驶技术的普及以及科技公司在车路协同方面纷纷布局,智能的车加之智慧的路,成为新的突破点。

东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌表示:“车路协同是自动驾驶的必由之路。聪明的车和聪明的路,通过车路协同可以大大降低自动驾驶的门槛,单台车可以节省50%—90%的费用,节省10年左右的时间,很快实现第二级或者第三级的自动驾驶能力。”

在他看来,全世界自动驾驶的解决方案主要有三大类:第一大类是单车智能,它的车载系统较为复杂,要求很高、价格昂贵,视觉和计算功能很有限;第二大类是智能网联汽车,可克服单车智能的缺陷和障碍,提升性能,降低成本;第三大类则是车路协同,即通过先进的车和路的感知设备、计算设备等,以及I2X、V2X的信息交互对整个驾驶环境进行实时高精度的感知,实现网络化,继而实现覆盖从第一级到第五级不同阶段的自动驾驶车联网的智能化。

“自动驾驶是必然趋势,鉴于L4、L5自动驾驶级别技术层面的复杂性和成本,我们非常支持车路协同的路线,车路协同与单车智能不矛盾,但终端投入建设巨大,而且只有在我国才有可能快速推进。”广州汽车集团股份有限公司总经理冯兴亚表示,高级别自动驾驶技术和成本问题突出,单车智能+车路协同路线才能发挥中国的政策和市场优势。“本土巨大的市场容量,消费互联网的商业模式创新,在5G系统、人工智能、软件人才等方面的独特优势,必将催生基于中国生态产业的智能汽车。”

但针对目前主流的自动驾驶研发而言,弱化单车智能并非明智之举。广汽新能源总经理古惠南指出了车路协同可能存在的困难。“单车智能成本高,车路协同道路贵,我更赞同单车智能加适度的车路协同”。在他看来,如果产品面向海外、农村等市场,单车智能是必经之路;实现车路协同,必须解决路权分配和投资成本的问题,如果路段建设过于复杂,可能会劳民伤财。

禾多科技创始人兼CEO倪凯在接受记者采访时表示,单车智能和车路协同在具体的商业落地上有所不同。单车智能更多倾向于简单的传统汽车行业的体系,主机厂跟Tier1、Tier2合作搭建整个单车智能,消费者可以直接买到车;而车路协同能够让整个城市的交通效率和安全性得到提高,自动驾驶只是其落地的其中一个场景点。

倪凯告诉记者,在车路协同长期的应用发展中,有三点十分关键:一是要摸索出车路协同真正有效的应用落地方式;二是摸索车路协同的标准,包括底层通信标准和上层逻辑层的一些标准;三是场景上的探索,因为车路协同的参与方更多,比单车智能要花更长的时间才能形成真正有效的生产力。

自动驾驶商业化何时落地?

持续升温的自动驾驶成为巨头必争之地,在汽车产业转入存量博弈时代的关键节点,谁能独占鳌头?自动驾驶技术距离商业化落地还有多远?

地平线副总裁、智能驾驶产品线总经理张玉峰表示,自动驾驶成本将从“90%是硬件”向“软件和硬件基本是五五分成”的方向转变,得益于公众的接受程度、得益于人口、政策、数据、人才的红利,预计在未来几年中国会成为全球最大的自动驾驶市场,成长速度十分迅速。

德勤报告显示,未来3-5年,汽车智能化、网联化将迎来一轮高速推进,预计至2030年,中国运营的自动驾驶车辆将达到3000万辆。

值得注意的是,在自动驾驶大范围商业化应用之前,小范围自动驾驶出租车测试成为目前的主要验证途径。小马智行从2018年底开始,陆续在中国广州、美国加州推出了自动驾驶Robo-Taxi出行服务,今年开始布局自动驾驶卡车的市场。

位列国内自动驾驶路测牌照数量排名第二的文远知行,目前组建了超百辆规模的自动驾驶车队,包括40辆运营的自动驾驶出租车和60辆测试车辆,用户能够体验到自动驾驶出租车在城市的快速路、桥梁、隧道以及市政路等各种场景的出行服务,截至到今年 6 月份接待的体验乘客和运营服务的乘客有 8 万多人。

继去年文远知行实现自动驾驶全开放的落地运营之后,百度、滴滴等于今年纷纷开放运营,但自动驾驶离真正的商业化应用仍有距离。

小马智行总经理莫璐怡在接受采访时表示,目前自动驾驶整体技术在飞速发展中,要在各种不同的应用场景中去获得巨大的商业盈利,前提是要达到自动驾驶两大目标,即无人化和规模化。“现在自动驾驶行业还在技术发展快速增长期,还没有到真正产品落地的阶段。”

文远知行COO张力也指出,无人驾驶要想盈利必须实现单车盈利,实现单车盈利的前提是要能够实现无人驾驶,目前车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱,甚至比普通模式还要亏钱。

罗兰贝格数据显示,按照不同的级别,2030年L4、L5的高级别自动驾驶在乘用车新车销售视角能够达到5%的渗透率,L2、L3配置的自动驾驶渗透率在60%的水平,初级的自动驾驶辅助在35%左右的体量。

在罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟看来,自动驾驶场景落地化至少需要四个方面的支撑,即政策及国际环境的加持、技术的成熟、基础设施完善,以及全新商业模式的构建(涵盖车辆拥有,出行场景,整车架构和系统,用户数据等)。

“在技术和商业模式创造层面产业界的玩家掌握主导权的大前提下,需对政策和基础设施的发展持续关注,以及去探索并建设差异化的优势,将是大家在自动驾驶场景化落地竞争时代脱颖而出的一个主要考量。”

值得一提的是,中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟在大会上发布了《自动驾驶应用场景与商业化路径(2020)》,报告指出,自动驾驶技术将率先在Robo-taxi、干线物流、末端配送、城市环卫、无人公交、封闭园区以及AVP自主代客泊车等七个场景落地。

此外,报告也指出,目前城市层面建设自动驾驶的环境面临着五大挑战:重建设轻运营;重数据缺应用;缺乏顶层设计;过于注重短期收益,缺乏战略眼光;政企关系及推进机制尚未理顺。

“由于智能汽车的产业链已远远超出传统燃油车产业链所覆盖的范围,汽车由机械产品扩展为电器电子产品,由移动机械扩展为”超级移动智能终端“和由软件定义的互联网产品、电子信息高科技产品,单一车企很难全部拿下。”陈清泰最后表示,“跨界融合、协同创新是成败的关键。汽车企业应该把合作的手伸出去,互联网、IT、AI企业要把手插进来。双方携手重构汽车产业链,共同构建智能汽车的产业生态。”

作者:庞珊,来源:21世纪经济报道


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