高級別自動駕駛應(yīng)用場景與運營模式

          當(dāng)下，汽車行業(yè)正面臨MADE（M-Mobility移動出行，A-Autonomous driving自動駕駛，D-Digitalization電子化，E-Electrification電氣化）四大顛覆性趨勢。作為顛覆“風(fēng)暴”的中心，自動駕駛正在快速發(fā)展，市場滲透率逐年提升。羅蘭貝格預(yù)測，從乘用車新車銷售視角來看，到2030年L4、L5的高級別自動駕駛滲透率將達(dá)到5%，L2、L3級別的自動駕駛滲透率為60%，而初級的自動駕駛輔助將達(dá)35%左右。與自動駕駛相關(guān)的V2X車端通訊市場在2030年能夠達(dá)到5千億的體量，主要由傳感器、算法和計算平臺這三大因素驅(qū)動市場發(fā)展；尤其是算法和計算平臺/芯片，前者在L2向L3級別發(fā)展階段有著核心突破、在L4、L5階段逐步固化，后者受益于算力要求的指數(shù)級增長，在數(shù)量和芯片表現(xiàn)能力大幅提升帶來的價值提升推動下，促進(jìn)市場的快速發(fā)展。

　　自動駕駛的發(fā)展是按照場景化的落地節(jié)奏進(jìn)行的?；诘乩韲鷻谂c自動駕駛技術(shù)等級，我們確定了包含私家車、客運、貨運三大領(lǐng)域的自動駕駛應(yīng)用場景全集。以私家車應(yīng)用為例，我們認(rèn)為在2022年之前能夠?qū)崿F(xiàn)停車場自動泊車場景，而在2023年能夠?qū)崿F(xiàn)停車場的自主泊車，指定場景的無人駕駛和全場景的無人駕駛則有望在2025年和2030年之后得到應(yīng)用。

　　鑒于技術(shù)實現(xiàn)的難度和場景實現(xiàn)的急迫性，商用車的貨運場景和乘用車的自主停車及結(jié)構(gòu)化道路的一些使用場景將優(yōu)先落地。乘用車自動駕駛發(fā)展將由停車場景先行，逐漸往結(jié)構(gòu)化道路場景發(fā)展，最后完成非結(jié)構(gòu)化城市道路場景的實現(xiàn)。其中，停車場景雖然在用戶出行總里程中的占比較小，但自主泊車能夠極大地提升消費者對于自動駕駛的感知和相應(yīng)的購買轉(zhuǎn)化，支撐整個市場的后續(xù)蓬勃發(fā)展；而結(jié)構(gòu)化道路的場景發(fā)展路徑將從擁堵道路開始，實現(xiàn)向單車道、多車道、匝道場景的不斷演進(jìn)。此外，考慮到L3級別自動駕駛的實用性和潛在的高成本，我們認(rèn)為在非結(jié)構(gòu)化的道路場景的發(fā)展過程中L2可能直接實現(xiàn)向L4的跨越。

　　自動駕駛的場景落地化需要依靠政策的加持以及技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)模式的成熟和完善，以構(gòu)建全新的運營模式。我們認(rèn)為，對于主機廠、一級零部件供應(yīng)商、移動出行公司和自動駕駛解決方案提供商而言，在技術(shù)和商業(yè)模式上相對較易把握并實現(xiàn)落地，難點或?qū)⒙湓诓⒉煌耆茏陨碚瓶氐恼咄七M(jìn)速度和基礎(chǔ)設(shè)施的完善進(jìn)度方面。
　　1.政策發(fā)展
　　縱觀全球，各國自動駕駛相關(guān)法規(guī)框架的發(fā)展進(jìn)程正在提速。可以看到，美國已經(jīng)最快實現(xiàn)無車型審批限制，而英國和新加坡的審批流程進(jìn)展至第四步，更多關(guān)注的是應(yīng)用。中國當(dāng)前處在第二步，已建立了基礎(chǔ)的型式認(rèn)證相關(guān)法規(guī)。具體來看，我國已經(jīng)設(shè)定了分階段的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)里程碑，并對商業(yè)化設(shè)定了量化的基礎(chǔ)目標(biāo)，目前處于分區(qū)域上路試點階段。同時，我們也需要關(guān)注貿(mào)易保護(hù)主義帶來的高度不確定性風(fēng)險。目前的貿(mào)易摩擦與爭端將成為“新常態(tài)”，并會長時間存在。在此背景下，中國需要實現(xiàn)核心技術(shù)的“自主化”，以應(yīng)對日益激烈的貿(mào)易戰(zhàn)與技術(shù)戰(zhàn)。

　　2.技術(shù)發(fā)展
　　在技術(shù)發(fā)展層面，向域融合方向發(fā)展的整車電子電氣架構(gòu)將為高級別自動駕駛的軟硬件平臺提供良好的技術(shù)基礎(chǔ)。在現(xiàn)有架構(gòu)里，不論是德系豪華品牌的五大域設(shè)置，抑或是特斯拉以四大域為主線并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行一定的拆分，整體來說未來的趨勢均是朝著域融合的方向進(jìn)行發(fā)展。另一方面，高性能計算平臺為自動駕駛提供算力和安全保障，從分布式+集中式、軟硬集成+軟硬分離以及傳感器的應(yīng)用等視角呈現(xiàn)出多樣化、非標(biāo)準(zhǔn)備化的發(fā)展趨勢。與此同時，傳感器融合算法不斷推進(jìn)以最優(yōu)化準(zhǔn)確度和可靠性，從而滿足自動駕駛對于實時性的要求。
　　3.基建
　　5G以其高帶寬低延時的特點成為自動駕駛發(fā)展必不可少的通訊支持，多方位助力提升計算能力和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

　　4.商業(yè)模式
　　自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)中的市場玩家以不同切入點構(gòu)建了各自的生態(tài)，創(chuàng)造了未來多元化的商業(yè)變現(xiàn)可能性。例如，以車輛為生態(tài)中心的主機廠，以整車架構(gòu)和系統(tǒng)為生態(tài)中心的Tier 1 供應(yīng)商，以出行場景為生態(tài)中心如滴滴和Waymo，以用戶數(shù)據(jù)為生態(tài)中心的互聯(lián)網(wǎng)巨頭如阿里巴巴，以及以算力為生態(tài)中心的技術(shù)公司如華為、英偉達(dá)等。由不同類型企業(yè)主導(dǎo)的聯(lián)盟逐漸形成，通過發(fā)揮自身能力和整合聯(lián)盟成員優(yōu)勢加速相應(yīng)的技術(shù)和商業(yè)模式的發(fā)展。
　　羅蘭貝格認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)界的玩家在技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)造層面相對有更多主導(dǎo)權(quán)的前提之下，需要持續(xù)關(guān)注政策和基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，同時探索差異化的優(yōu)勢并進(jìn)行建設(shè)，這無疑將是在自動駕駛場景化落地競爭時代中脫穎而出的一個重要考量。