从供给端看多因素利好智能汽车尤其是无人驾2019iyiou

2019年05月15日 来源:

近些年,随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展,智能汽车正成为产业战略发展方向。国际研究机构普遍认为,2020年之后,L4级别的无人驾驶技术将逐步进入市场;到2030年,全球L4和L5级别的无人驾驶车型保有量将达到几千万辆,其中,超过40%左右的车辆行驶里程都将由自动驾驶机器人车辆来完成。我国社会各界也十分关注智能汽车的发展问题,笔者认为,未来的市场规模将取决于供给端、需求端和行业政策的共同作用。综合来看,智能汽车在我国有广阔的发展前景。

从供给端看,多因素利好智能汽车、尤其是无人驾驶汽车(L4/L5)的发展首先,电动汽车规模的快速扩张将为智能汽车提供发展基础。电动汽车为车载智能设备提供了应用载体,汽车智能化又推动了电动汽车的发展,因此,两者可协同发展,形成良性互动。在大力发展新能源汽车的战略背景下,我国电动汽车前景广阔,2017年全球新能源汽车总销量为129万辆,其中60%的销售来自于中国。为满足巨大的需求潜力,跨国车企纷纷布局,比如大众计划在2025年前推出50款纯电动车型;奔驰计划将现有的每款车型都延展出新能源车型,其中纯电动车型将达10款左右,从产品供给层面推动电动汽车的发展。因此,汽车电动化步伐加快将为智能汽车的发展提供基础。

其次,全产业链的前瞻规划和科学布局利好智能汽车的发展。

从整车企业规划看,无论是传统造车企业还是新势力造车企业,都已形成明确的智能汽车发展规划。整车企业采用渐进式发展路线,即从L1级辅助驾驶出发,逐步实现L4级高度自动驾驶和L5级完全自动驾驶。从智能汽车硬件系统看,自动驾驶L1级和L2级的硬件系统都已经形成相对成熟的产业链,尤其是L1级。国际传统零部件巨头如博世、大陆都已研发出具备感知、控制、执行功能的成套辅助驾驶产品,且具备大规模量产的条件,同时不断提升硬件与自行研发软件的匹配效果。

从智能汽车软件系统看,百度Apollo(阿波罗)计划向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台。百度凭借其人工智能的技术优势,将直接打造L4/L5阶段所需的软件系统,并协助他们兼容车辆本身与硬件系统,快速搭建一套属于车企的完整的自动驾驶系统。在地图技术方面,适配自动驾驶L2级的高精度地图已具备应用的技术条件,政府也将率先放开高速公路的高精度地图数据以供民用,适配L3及以上自动驾驶级别的高精度地图预计在2022年前后符合应用条件。

从需求端看,中国国情为智能汽车、尤其是无人驾驶汽车(L4/L5)提供巨大的需求基础一是汽车保有规模潜力大。我国汽车市场正处于第二高速发展期,汽车保有量还将持续提升,预计保有量将从2017年的2.1亿辆增长到6亿辆左右,达到峰值。和美国的2.7亿辆峰值、日本的0.75亿辆峰值相比,即使在智能汽车市场占有率相同的情况下,中国智能汽车保有量都将远高于美日。而且,目前我国汽车市场距离饱和点还有4亿辆左右的增长空间,智能汽车发展必将从中获益,潜力巨大。

二是年轻群体多。中国人口众多,且汽车使用者较欧美日更加年轻化。中国年轻群体正在成为购车主力,引领汽车消费的变化趋势。90后、00后等年轻群体更易接受新鲜事物,对智能汽车的兴趣远大于其他世代。未来随着这一购车群体的扩张,智能汽车将更受青睐。

三是智能化与共享化协同发展。目前共享经济发展势头良好,汽车共享尤其突出。以分时租赁为例,近年来分时租赁车辆以数倍的速度快速增长,整车企业、互联公司等都在加速布局汽车共享领域。自动驾驶技术重要的应用场景就是以分时租赁为代表的汽车共享,而高人口密度地区也是自动驾驶和汽车共享重要的应用区域。我国人口密度为143人/km2,但资源分布不均衡、区域经济差异大等因素导致94%的人口主要集中在腾冲-黑河线以东43%的国土上,因此腾冲-黑河线以东的实际人口密度约为300人/km2,且大城市更为集中。所以,无论是汽车共享还是自动驾驶,都能获得良好发展。综上,智能汽车、尤其是无人驾驶汽车(L4/L5)将有望借助汽车共享的发展红利,获得广泛应用,形成有益互助。

从行业政策看,政府将在推动智能汽车发展方面发挥重大作用今年年初,国家发改委发布了《智能汽车创新发展战略》(征求意见稿),加速推进我国智能汽车产业发展培育。道路测试方面,目前已有北京、上海、重庆、长沙、天津等6个城市陆续进行和推出相关的道路测试管理办法,开启智能联汽车规划及道路测试,并授予部分企业测试牌照。以北京为例,北京在顺义、海淀及大兴亦庄开发区开辟33条测试道路,长达105公里。除道路测试法规外,政府未来还将在移动络、大数据、高精度地图与定位、智能交通设施等方面积极出台法规、标准,以保证行业的顺利发展。

由此可见,供给端、需求端、行业政策都利好智能汽车的发展。但是,混行交通是智能汽车、尤其是无人驾驶汽车(L4/L5)发展的重要制约因素。一方面,自动驾驶车与人力驾驶车混行,会因机器和人的驾驶习惯不同、对突发状况敏感程度不同和对突发状况反应不同而造成交通拥堵、混乱甚至事故;另一方面,自动驾驶车与非机动车混行,也会带来交通隐患。因此,如果混行交通的问题不能得到妥善解决,智能汽车、尤其是无人驾驶汽车(L4/L5)的发展潜力将大打折扣。

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