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合伙人专栏 | 自动驾驶对百年汽车业的革命性影响

2018-12-25 15:40 来源: 罗兰贝格管理咨询

合伙人专栏 | 自动驾驶对百年汽车业的革命性影响

合伙人专栏

郑赟(Ron Zheng) ,罗兰贝格全球合伙人兼大中华区副总裁、汽车行业战略咨询领域专家,拥有十年以上的管理咨询和行业管理经验,项目经验覆盖新能源汽车和移动出行、品牌营销、独立后市场等环节,曾为诸多中外汽车主机厂、零部件公司、经销商和投资人提供行业洞察并助其做出战略决策。

回首过往百年,全球的汽车产业经过了三次重大变革,其一是发端于1900年的汽车的流水线规模化制造,其二是上世纪50年代主流汽车制造商格局形成,其三是90年代的全球化与电子化;而今,汽车产业正站在关键的变革拐点之上,“MADE”(M-mobility移动出行;A-autonomous driving自动驾驶;D-digitalization数字网联化;E-electrification电气化)将推动新技术的发展,并将重塑整个生态圈。

在MADE四大趋势之中,自动驾驶是最具有影响力和可持续性的一个趋势,它的发展将在未来数十年内不断改变人类社会的出行方式,并持续重塑整车制造商、零部件供应商与技术解决方案供应商的竞合格局。

值得一提的是,MADE中的其他三大趋势与自动驾驶的发展都是相辅相成且密不可分的。

例如数字化与智能网联将带动人机交互、车联服务、通讯技术和智慧交通等关键领域的发展,并为自动驾驶的实现创造更好的条件;而电气化除了改变汽车的能源结构之外,还将带动其电子电器架构的发展,使汽车本身具备更低延时、更大容量的信息传输和处理能力,这种架构同样非常适用于对信息处理要求极高的自动驾驶汽车;共享出行则会成为自动驾驶的重要应用场景,目前的分时租赁和网约车业态将作为过渡业态,分别以线下网点和云端调度能力为依托,最终演化为无人驾驶出租车形式的终极业态。

什么驱动了自动驾驶?

首先是技术上。

自动驾驶本身的发展由于涉及到技术发展和社会接受度等要素,因此具有较高的不确定性,其中技术发展要素包括算法、芯片、通讯、感知硬件、高精地图与定位等,而社会因素则包括了政府的支持和消费者的接受度。

算法领域的发展与AI技术的进步密不可分,虽然车辆底层控制算法仍由主机厂/一级供应商所掌控,但传感器融合算法、决策算法则依赖于深度学习技术的进步,其预期的演进路线将从3年-5年内深度学习视觉算法的不断成熟开始,逐步演化至未来增强学习决策算法的普及,以及基于云端的多传感器融合决策算法的进一步优化。

新一代芯片技术的发展将在3年-5年内使系统芯片拥有大幅度提升的运算能力,从而支撑自动驾驶硬件数据处理和算法的实现,并能够在低能耗的前提下支持更多的数据量与更复杂的深度学习数据处理。

通讯领域技术的发展也将更有效地推动自动驾驶的实现,5G通讯预计将在2020年开始商用,其十毫秒级的低延时响应、支持每平方公里百万级终端同时在线的大带宽,以及超过99.99%的可靠性等特点非常符合自动驾驶对数据传输的要求。

传感硬件的进步主要体现在摄像头、毫米波雷达和激光雷达等领域的突破,同时,传感硬件将作为技术进步最快、成本下降最快的领域在2020年之前得到优先发展。

对高精度地图而言,精度与实时性将进一步提高,达到20厘米级甚至更高精度的高精度地图有望在2020年左右实现在一线城市、全国高速及主要路网的规模化的绘制,并将在部分搭载自动驾驶功能的车辆中实现预装。

其次是社会驱动因素。

自动驾驶的发展离不开政策的支持,法律法规将从车辆规范、驾驶区域设定、通讯技术应用、事故责任认定四个方面规定自动驾驶的应用条件。在立法方面,由于美国采取自认证的原则,对于车型审批没有明确限制,因此处于绝对的领先地位。另外,韩国几乎将全国开放作为自动驾驶测试区域,美国部分州已开展了测试与运营,中国则仅在部分城市设置了特定测试道路。预计到2020年左右,中国政府将明确规定L3自动驾驶汽车允许行驶的特定工况,并明确L3车辆发生交通事故的权责;而到2025年左右,将允许城市特定区域内L4级别车辆上路。

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