2020年以來，“新基建”，即新型基礎設施建設，成為公眾新焦點。在新基建涉及的細分領域中，5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、智能交通基礎設施等均與自動駕駛技術(shù)密切相關，而新基建也將為我國自動駕駛技術(shù)的發(fā)展創(chuàng)造前所未有的戰(zhàn)略窗口期，進一步加速自動駕駛的商業(yè)化落地。
未來，隨著無人駕駛技術(shù)的成熟和商業(yè)化程度加深，汽車將不再是從屬于人的駕駛工具，而是成為自主導航的運輸類機器人，推動真正共享汽車時代的到來?；谶@樣的行業(yè)趨勢，德勤汽車行業(yè)團隊發(fā)布了智能網(wǎng)聯(lián)白皮書《新基建下的自動駕駛：單車智能和車路協(xié)同之爭》。
1、網(wǎng)聯(lián)化是自動駕駛的必經(jīng)之路
2020年3月，工信部發(fā)布了《<汽車駕駛自動化分級>推薦性國家標準報批公示》，向社會各界征求意見，標志著中國正式擁有自己的自動駕駛汽車分級標準。
智能化通常指單一車輛的智能化，在感知層面，車上多傳感器融合，通過雷達系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)對周圍環(huán)境進行數(shù)據(jù)采集，在決策層面，通過車載計算平臺及合適的算法對數(shù)據(jù)進行處理，并做出最優(yōu)決策，最后執(zhí)行模塊將決策的信號轉(zhuǎn)換為車輛的行為。
網(wǎng)聯(lián)化意味著車輛聯(lián)網(wǎng)和實時的信息交互，通過V2V（汽車對汽車通信）、V2I（汽車對基礎設施）、V2N（汽車對互聯(lián)網(wǎng)通信）和V2P（汽車對行人通信）來獲取超視距或者非視距范圍內(nèi)的交通參與者狀態(tài)和意圖。
2、自動駕駛兩大方向：單車智能和車路協(xié)同
由于單車智能的成本高昂，若用路側(cè)設備代替部分技術(shù)，讓路“變聰明”，可降低不少車載成本，這樣一來，就衍生出了自動駕駛的兩大方向：單車智能和車路協(xié)同，其本質(zhì)是技術(shù)和成本在車側(cè)和路側(cè)的分配。
車路協(xié)同的前提是公路的智能化改造和基礎設施投資。車側(cè)智能和路側(cè)智能的分配和發(fā)展受到諸多因素的影響，例如政府對公路智能化改造的支持力度、不同區(qū)域的路況等因素。這些因素共同決定了不同方案初始投資的高低、投資回報期的長短，以及投資的經(jīng)濟性，從而影響了技術(shù)和成本在車側(cè)和路側(cè)的分配方案與演進路線。
三種技術(shù)路線的演進
從技術(shù)和成本在車側(cè)和路側(cè)的分配出發(fā)，未來自動駕駛的發(fā)展演化出三條技術(shù)路線，分別是以激光雷達和高精地圖為代表的“谷歌派”單車智能路線，以視覺感知和影子模式為代表的“特斯拉派”單車智能路線，以及在網(wǎng)聯(lián)化方面率先發(fā)力與突破的車路協(xié)同路線。
單車智能“谷歌派”以激光雷達為主要感知設備，采取了激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多傳感器融合的方案。
單車智能“特斯拉派”以視覺識別為核心，此技術(shù)路線認為視覺是最有效的信息獲取方法，在量產(chǎn)汽車上選擇了更為便宜也更容易量產(chǎn)的計算機視覺的方案，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡的模型訓練算法。
而車路協(xié)同的發(fā)展路徑有望率先在網(wǎng)聯(lián)化的維度實現(xiàn)突破，對車端、路端以及云端的協(xié)同提出了較高的要求，而通信平臺提供車-車、車-路、車-云間實時傳輸?shù)男畔⒐艿?，從而讓車輛實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)化自動駕駛。
3、不同國家的路徑選擇
對于自動駕駛發(fā)展路徑的抉擇，美國、中國、日本、德國等國家從各自國情出發(fā)，基于相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況與核心能力，整合各自的戰(zhàn)略優(yōu)勢，將選擇適合自身的發(fā)展道路。
對于美國而言，人工智能領域全球領先，人才儲備充足，基礎科研實力強，美國的人工智能企業(yè)數(shù)量位居全球首位，遍布基礎層、技術(shù)層和應用層，在自動駕駛領域的人工智能算法方面有較為深厚的技術(shù)積淀，保持一定的優(yōu)勢。
對于中國而言，4G和5G基站數(shù)量多，覆蓋廣，同時中國政府大力推行5G網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎設施建設，在道路的改造方面堅決推行5G LTE-V2X技術(shù)標準，支持LTE-V2X向5G-V2X平滑演進。未來中國有望通過車路協(xié)同實現(xiàn)自動駕駛領域的“彎道超車”。
4、汽車產(chǎn)業(yè)鏈價值分配格局之變
未來，汽車產(chǎn)業(yè)核心零部件由體現(xiàn)動力和駕駛操控體驗的傳動系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向體現(xiàn)自動駕駛技術(shù)水平的智能軟件系統(tǒng)（人工智能算法）和處理器芯片。隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，非核心零部件和整車制造的利潤將進一步被壓縮，而自動駕駛的設計研發(fā)環(huán)節(jié)，以及與用戶更貼近的出行服務與運營服務利潤會更高。
另外，自動駕駛賽道也涌現(xiàn)了很多創(chuàng)業(yè)公司，圍繞特定場景布局，聚焦L4/L5級的自動駕駛解決方案。對于出行公司而言，自動駕駛的到來意味著頭部出行公司的流量壁壘和平臺模式可能被顛覆。對于零部件供應商而言，傳統(tǒng)零部件供應商和主機廠長期穩(wěn)定的合作關系決定了其在自動駕駛戰(zhàn)役中天然地與主機廠形成同盟。
長期來看，一旦互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭的自動駕駛方案成熟，人工智能算法、云計算、數(shù)據(jù)、核心零部件等方面形成技術(shù)和規(guī)模壁壘，可迅速通過規(guī)模效應攤薄軟硬件成本，就有可能改寫自動駕駛領域的游戲規(guī)則，擠壓其他公司的利潤空間。
中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈未來價值分配格局
中國與美國的自動駕駛技術(shù)路線有所不同，以車路協(xié)同為主。而資金雄厚的科技巨頭可以通過仿真平臺產(chǎn)品建立起以自身為核心的商業(yè)生態(tài)，接入不同品牌的車輛，建立軟硬件核心技術(shù)標準，從而掌握未來自動駕駛研發(fā)和落地的主動權(quán)。
通信運營商也是推動車路協(xié)同整體解決方案的重要玩家之一，作為道路信息的傳輸和調(diào)度通道，將云計算和AI結(jié)合，作為調(diào)度平臺的技術(shù)支撐參與自動駕駛車路協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)建設。此外，還需要政府、整車廠和金融機構(gòu)參與到投資建設中，共同推動車路協(xié)同的落地。
對于中國的零部件供應商而言，核心零部件的競爭更為激烈，另外，車路協(xié)同也帶來了增量零部件和增量服務的機會。
5、對主機廠的啟示
德勤認為，對于主機廠而言，自動駕駛領域既要做好全球化部署，也要充分考慮不同國家的國情和發(fā)展路徑的差異，也就是說，除了統(tǒng)一的全球化方案，也要因地制宜。具體而言，可從以下三個方向進行考慮。
外資車企應考慮“兩條腿走路”，全球化方案跟隨單車智能路線，同時在中國部署本地化的車路協(xié)同方案
中國憑借領先的5G水平、廣泛的通信基站布局、“新基建”的政策支持以及廣闊的國內(nèi)市場，走出了具有中國特色的車路協(xié)同路線。因此，對于全球領先的主機廠而言，自動駕駛的全球化部署應充分考慮中國發(fā)展路徑的獨特性，甚至是“兩條腿走路”。對于外資車企而言，在中國制定和執(zhí)行本地化方案的時間日益緊迫，而中國的本土品牌車廠可抓住此窗口期，制定適合自身的自動駕駛和車路協(xié)同戰(zhàn)略。
關注中國市場動向，緊跟政府導向，充分利用“新基建”帶來的新機遇
德勤認為，車企應該緊跟政府導向，積極與政府溝通，利用相關的政策法規(guī)支持，協(xié)助政府完成“新基建”信息和融合基礎設施的布局。各地方政府也紛紛落地了自動駕駛示范區(qū)，從車端、路端、云端三方面開展車路協(xié)同的測試與應用，加速自動駕駛技術(shù)的落地。主機廠應抓住時代機遇，盡早獲取高級別道路測試牌照，積累測試里程，向未來布局。
把握未來3-5年自動駕駛細分場景的落地和突破期，制定合適的商業(yè)模式
2020年是自動駕駛商業(yè)化落地的前夕，將迎來細分應用場景的不斷突破。在未來的3-5年，自動駕駛解決方案提供商將選定1-2個應用場景全力突破，探索可能的落地路徑和商業(yè)模式。德勤認為，主機廠應充分關注自動駕駛各個細分場景的商業(yè)化進程，制定適合自身的商業(yè)模式，在競爭中把握主動權(quán)。
在未來的3-5年內(nèi)，基于應用場景的自動駕駛解決方案會有突破性進展。參與自動駕駛的玩家需要密切關注場景的落地進展，根據(jù)自身優(yōu)勢，分場景進行技術(shù)突破，制定合適的商業(yè)模式，推出差異化的服務。
