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[導(dǎo)讀] 2019年12月,McKinsey(麥肯錫)發(fā)布了報告《贏得競爭:中國汽車市場正在改變方向》,在宏觀層面對中國汽車市場做了分析及未來預(yù)測。 McKinsey指出,不僅汽車本身,汽車旅行的

2019年12月,McKinsey(麥肯錫)發(fā)布了報告《贏得競爭:中國汽車市場正在改變方向》,在宏觀層面對中國汽車市場做了分析及未來預(yù)測。

McKinsey指出,不僅汽車本身,汽車旅行的全部體驗也將被重新定義為ACES(自動駕駛,網(wǎng)聯(lián)汽車,電動汽車和共享出行)。

雖然我國自動駕駛技術(shù)與美國仍有較大差距,但是中國消費者對自動駕駛汽車的接受度遠高于歐美國家。

隨著“十四五”規(guī)劃的提出,中國政府有望對自動駕駛汽車的支持增加一倍,來彌補與自動駕駛發(fā)達地區(qū)的技術(shù)差距,從而有可能走在自動駕駛技術(shù)的前列。

本文將分析解讀報告中中國自動駕駛的七個關(guān)鍵點,供參考。

一、2040年個人自動駕駛出行全面普及

在McKinsey的基本預(yù)測中,中國有潛力成為全球最大的自動駕駛出行市場。

2025年,公共非自動駕駛出行里程達到將達到峰值,達到6.5萬億公里;個人非自動駕駛出行里程則在2030達到最高的2.3萬億公里。

中國自動駕駛行駛里程預(yù)測

2030年,自動駕駛出行服務(wù)開始普及,而非自動駕駛出行里程開始持續(xù)下降。

2040年,個人自動駕駛出行里程達到7.6萬億公里,高于此前公共非自動駕駛出行里程的最高值。由此可以判斷在2040年,中國的個人自動駕駛出行將得到全面普及。

二、自動駕駛汽車可以解決當前基礎(chǔ)設(shè)施落后的問題

2009年,中國市場購買了3000萬輛輕型車,超過美國成為世界上最大的最重要的汽車市場。到了2018年,中國私家車比美國多出近70%。

隨著私家車越來越普及,使得中國汽車上下游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能不足,負擔(dān)過重。

另外,道路基礎(chǔ)設(shè)施跟不上私家車的爆炸性增長,從而加劇了交通擁堵和污染,這一現(xiàn)象在北上廣深這樣的一線城市尤為顯著。

自動駕駛的出現(xiàn)將有助于推行智慧城市的同步發(fā)展,進一步合理配置出行資源,從而緩解當前面臨的基礎(chǔ)設(shè)施落后問題。

最為重要的是,業(yè)內(nèi)專家認為成熟的自動駕駛技術(shù)將使交通事故率大幅度降低,這也預(yù)示著未來人們的出行將更為安全。

三、中國復(fù)雜的出行環(huán)境可能會影響自動駕駛的發(fā)展速度。

在短期內(nèi),鑒于復(fù)雜的交通環(huán)境,自動駕駛汽車必須在適應(yīng)道路狀況的同時,還需要注意少部分駕駛員的攻擊性駕駛行為,這可能會延緩自動駕駛的商業(yè)化速度。

這不僅是中國自動駕駛面臨的問題。

不管是紐約市中心,還是像羅馬這樣的歐洲大型城市,都有著和中國一線城市同樣的人口密集和復(fù)雜的交通狀況。

因此,中國的自動駕駛技術(shù)解決方案與世界上其他國家沒什么大的不同。

但是,中國高度復(fù)雜的道路標牌,以及未完全標準化的交通信號燈和道路標志,給自動駕駛的商業(yè)化落地確實提出了獨特的挑戰(zhàn)。

同時,與其他地區(qū)相比,中國駕駛員不能嚴格遵守道路交通規(guī)則所導(dǎo)致的問題,增添了更多的不確定因素,將給自動駕駛的算法層面增大難度。

因此,需要針對中國特色的實際出行情況,花費更多的時間和精力來收集更多的數(shù)據(jù),以及更多的路測里程。這可能會讓自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用比美國晚兩到三年。

四、中國可能會在2027年大規(guī)模采用L4級自動駕駛汽車

目前在中國的自動駕駛?cè)匀粺o法適應(yīng)所有場景,如道路狀況復(fù)雜的鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及惡劣天氣,僅能夠在低速狀態(tài)下在路況相對簡單的郊區(qū)進行商業(yè)化試運營。

L4自動駕駛技術(shù)使用場景預(yù)測

但是隨著時間的推移,自動駕駛的潛在應(yīng)用場景將被不斷“解”。

到了2027年,自動駕駛可以覆蓋90%的出行場景。而到2032年,將實現(xiàn)L5等級的自動駕駛,即在任何場景下都不需要人干預(yù)的自動駕駛技術(shù)。

五、打車服務(wù)將是未來自動駕駛最主要的落地場景

McKinsey數(shù)據(jù)分析了2013年到2017年中國出行服務(wù)市場規(guī)模(共享汽車市場份額太小,故忽略不計),打車服務(wù)在期間的市場份額持續(xù)增加,如今已遠超過出租車市場份額。

中國出行服務(wù)市場規(guī)模

回到中國,打車服務(wù)最大的風(fēng)險就是安全問題,而最大的成本支出為人力成本。

不管是滴滴還是Uber,雖然已經(jīng)牢牢占據(jù)龐大的全球出行市場,但因為上面這兩個問題一直找不到完美的解決方案。

自動駕駛技術(shù)的出現(xiàn)讓Uber和滴滴看到了巨大的市場空間。

六、中國與世界自動駕駛領(lǐng)導(dǎo)者在不同技術(shù)上的差距

下圖是McKinsey預(yù)測的中國與自動駕駛領(lǐng)導(dǎo)者在不同技術(shù)層面達到商業(yè)化所需時間的對比。

中國與世界自動駕駛領(lǐng)導(dǎo)者各項技術(shù)商業(yè)化所需時間對比

從圖中可以看到,在技術(shù)層面中國與世界上自動駕駛領(lǐng)導(dǎo)者仍有不小的差距。在運算平臺及處理器這一模塊,我國需要10到15年才有可能運用在自動駕駛得商業(yè)化上,而最前沿的玩家如谷歌、英偉達等公司僅需要2到4年,幾乎可以說是準備就緒的階段。

中國政府大力支持本地自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,建立了多個自動駕駛測試區(qū),包括上海嘉定和雄安。這種支持起初可以幫助本地玩家快速發(fā)展。但是隨著時間的推移,以本地化基因成長起來的公司,可能失去全國甚至全球性競爭力。

七、中美自動駕駛行業(yè)的不同

在自動駕駛行至瓶頸之時,大家都在找尋一個突破路徑。

美國自動駕駛代表企業(yè)如谷歌的Waymo、通用汽車Cruise、特斯拉等,都在朝著L4級別的自動駕駛行進,追求“以不變應(yīng)萬變”。

通過先進的激光雷達及算法技術(shù)能力,積累了大量的路測數(shù)據(jù),Waymo甚至已經(jīng)在加州鳳凰城區(qū)域開始商業(yè)化運營。

回到中國,以百度為首的國內(nèi)自動駕駛企業(yè)更多的傾向于車路協(xié)同的路,追求“萬物互聯(lián)”的自動駕駛未來。

2019年12月18日,百度在長沙舉辦了“Apollo首屆生態(tài)大會”。

“‘聰明的車+智能的路’將是實現(xiàn)自動駕駛的最優(yōu)解?!卑俣雀笨偛眉嬷悄荞{駛事業(yè)群總經(jīng)理李震宇如是說,而這也是當下Apollo的發(fā)力重點。

中美國情的不同,也導(dǎo)致了在自動駕駛的發(fā)展將會走不同的路線,但無論是哪種路線,技術(shù)始終是其中最關(guān)鍵的一環(huán)。

雖然我國有強大的資源調(diào)動能力,以及目前世界領(lǐng)先的5G技術(shù)優(yōu)勢,但是基礎(chǔ)技術(shù)仍需要持續(xù)的推動提高,否則將是制約我國自動駕駛發(fā)展的一大門檻。

結(jié)語

中美發(fā)展自動駕駛的兩條路線,哪個才是最優(yōu)解?

其實大家心里都明白,“以不變應(yīng)萬變”才是最好的選擇。

只是這個最優(yōu)解,太過燒錢了。哪家自動駕駛企業(yè)能承認自己燒不動了呢?

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