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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(yàn)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(fèi)者對自動駕駛汽車的接受度遠(yuǎn)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(bǔ)與自動駕駛發(fā)達(dá)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(diǎn)，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(dá)到將達(dá)到峰值，達(dá)到6.5萬億公里；個人非自動駕駛出行里程則在2030達(dá)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(dá)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(dāng)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(fù)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(jìn)一步合理配置出行資源，從而緩解當(dāng)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(rèn)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(biāo)牌，以及未完全標(biāo)準(zhǔn)化的交通信號燈和道路標(biāo)志，給自動駕駛的商業(yè)化落地確實(shí)提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。
同時，與其他地區(qū)相比，中國駕駛員不能嚴(yán)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(shí)際出行情況，花費(fèi)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(jìn)行商業(yè)化試運(yùn)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“解鎖”。
到了2027年，自動駕駛可以覆蓋90%的出行場景。而到2032年，將實(shí)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(yuǎn)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?yàn)樯厦孢@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(dá)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(xiàng)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(yùn)算平臺及處理器這一模塊，我國需要10到15年才有可能運(yùn)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(dá)等公司僅需要2到4年，幾乎可以說是準(zhǔn)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(jìn)，追求“以不變應(yīng)萬變”。
通過先進(jìn)的激光雷達(dá)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(yùn)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(shí)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(dāng)下Apollo的發(fā)力重點(diǎn)。
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(qiáng)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(shí)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(rèn)自己燒不動了呢？
工商網(wǎng)監(jiān)
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