自動駕駛無疑已成為整個汽車產(chǎn)業(yè)最新的發(fā)展方向，這一方面得益于深度學習和人工智能技術正逐步走向成熟，另一方面，整個汽車產(chǎn)業(yè)近年來已進入存量博弈時代，銷售利潤增速放緩，企業(yè)需要找到新的增長曲線、創(chuàng)造新的市場價值。技術革新成為新的產(chǎn)業(yè)變量，據(jù)波士頓咨詢測算，至2035年自動駕駛及電動汽車零部件、新能源汽車銷售、數(shù)據(jù)和智能網(wǎng)聯(lián)將產(chǎn)生超過200億美元的利潤增量空間，而隨著智能汽車、自動駕駛等技術的升級，按需出行將成為成本更低的出行方式，利潤空間超過760億美元。
除了對汽車產(chǎn)業(yè)帶來直接影響，自動駕駛對整個人類社會也將造成顛覆性的改變，這種顛覆力量，不亞于一百年前的汽車取代馬車。進入四輪時代，汽車產(chǎn)業(yè)生機勃勃，建立在車輪上的社會效率也得到了空前的提升，人們的時空概念迅速收窄，出行自由度大幅提高，商業(yè)貿(mào)易和社會往來進入了前所未有的繁榮局面。而自動駕駛正在以相同的勢頭改變著我們的未來：
首先，自動駕駛將再次重塑人類的時空觀念——釋放人們花在駕駛上的塊狀時間，同時改變?nèi)藗儗ζ嚳臻g的認知和用途。新的時空結構必將進一步解放生產(chǎn)力，產(chǎn)生新的消費需求，對生活、生產(chǎn)無疑將帶來巨大的經(jīng)濟和社會價值。
其次，自動駕駛將對眾多領域產(chǎn)生深遠影響，引發(fā)行業(yè)的連鎖反應。譬如，物流效率將大幅提高，從而進一步推動商業(yè)貿(mào)易的飛速發(fā)展;而隨著時空界限模糊，城市建設也將加速向集群化發(fā)展，對房地產(chǎn)、城市規(guī)劃、線下業(yè)態(tài)結構將帶來新的改變;汽車將從功能性向平臺型進化，成為人類交互信息的移動入口。這意味著汽車本身變成一個移動的計算平臺，如同智能手機一樣，圍繞汽車終端，將會形成一個類似Wintel、蘋果、安卓的網(wǎng)絡生態(tài)，對零售、娛樂、游戲、廣告、傳媒等各個行業(yè)帶來新的體驗。
每當技術變革時代，是新興勢力得以發(fā)育的溫床。在這次自動駕駛研發(fā)大潮中，除傳統(tǒng)車企外，以百度、谷歌為代表的科技力量以及蔚來、小鵬等造車新勢力也紛紛加入“戰(zhàn)局”，并多采用“一步到位”的技術發(fā)展路線，跳過L1、L2級，直接研發(fā)針對L3級以上的自動駕駛汽車，技術迭代節(jié)奏明顯高于傳統(tǒng)車企。相對而言，傳統(tǒng)車企多選擇較為保守型的“并進式發(fā)展路線”——一邊漸進提高汽車駕駛自動化水平，逐漸實現(xiàn)低等級自動駕駛量產(chǎn)，一邊積極研發(fā)高等級自動駕駛技術，布局未來。
兩種不同的技術迭代路線，背后是兩類迥異的產(chǎn)業(yè)思維。在安全第一、成本控制、技術可行和路權保障的前提下實現(xiàn)量產(chǎn)，是傳統(tǒng)車企一貫遵循的行業(yè)準則;而科技型企業(yè)，在自動駕駛領域的布局重點不在短期量產(chǎn)而在長期技術，用戶體驗和產(chǎn)品迭代思維是牽動這類企業(yè)技術創(chuàng)新的主要驅動力。比如，相對于傳統(tǒng)車企將2020年作為L3級自動駕駛的量產(chǎn)元年，并計劃于2025年跨入L4級階段，新興車企蔚來、拜騰等則表示將于2020年實現(xiàn)L4級自動駕駛。
然而，從近兩年業(yè)界和資本市場逐漸回歸理性的趨勢看，技術可量產(chǎn)、實現(xiàn)商業(yè)化價值將成為傳統(tǒng)車企和科技企業(yè)共同的發(fā)展目標。
首先，經(jīng)過幾年的發(fā)展，非全棧解決方案提供商開始陸續(xù)出現(xiàn)，對諸多關鍵技術進行各個突破，也逐漸受到業(yè)界和資本的關注，產(chǎn)業(yè)分工和協(xié)作的出現(xiàn)和深化，這意味著自動駕駛產(chǎn)業(yè)開始從粗放式向精細化方向逐步演進，產(chǎn)業(yè)標準將在協(xié)同分工中逐漸形成;其次，自2017-2018年資本投入迎來高峰后，自動駕駛領域的融資規(guī)模和件數(shù)連續(xù)兩年收窄，資本開始回歸投資理性，穩(wěn)走進行商業(yè)化落地成為現(xiàn)階段自動駕駛企業(yè)的首要目標。
隨著新基建的提出和付諸實際，5G、人工智能、智慧交通、車路協(xié)同技術將得到迅速發(fā)展，這無疑成為自動駕駛技術背后的推動力量。相較于單車智能，車路協(xié)同通過增加云端和路端部署，可以有效降低單車智能技術的整體難度。譬如，通過路端感知設備，車端硬件成本得以降低，同時相當于形成一個“上帝視角”，解決超視距、惡劣天氣等因素影響，保障了自動駕駛的行車安全。同樣，通過云端算法訓練，同時可支持全局信息存儲和共享，自動駕駛決策效率將得到進一步提升。根據(jù)百度預測，車路協(xié)同將為自動駕駛開發(fā)成本降低30%，接管數(shù)下降62%。
此外，政府和資本支持，是自動駕駛能夠實現(xiàn)規(guī)?；涞氐闹匾饬χ?。從政府層面來看，無論是中央還是地方政府，對自動駕駛領域的前景未來都傾注了相當?shù)年P注。尤其是多地地方政府針對開放公路測試路段和建立智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)方面都在相繼出臺一系列的政策跟進，同時在稅收、土地、基建等方面給與相關企業(yè)一定的優(yōu)惠待遇，還聯(lián)合當?shù)剀嚻?、自動駕駛企業(yè)一起探索更多的合作模式。而從資本方面，雖然融資規(guī)模近兩年有所收緊，但資本所呈現(xiàn)的理性態(tài)度，有助于整個產(chǎn)業(yè)回復本質(zhì)，將主要精力從“講故事”轉移到運營本身，更加專注于場景落地和技術突破。
和以往任何一項技術變革一樣，都會遭受市場“短期高估和長期低估”的過程。經(jīng)過前幾年的“市場高估”，未來5年，自動駕駛領域將面臨新一輪的“洗牌”，能夠盡速實現(xiàn)商業(yè)化落地，或具有很強的技術壁壘和運營能力的市場參與者將會從中勝出。
對于非全棧解決方案企業(yè)，進行小范圍單點攻破，在技術和成本上為下游企業(yè)提供具有性價比競爭優(yōu)勢的硬件產(chǎn)品、算法IP或解決方案，是優(yōu)選策略。
對于提供全棧解決方案的自動駕駛企業(yè)，一是需要降本增效，選擇在中長期具有一定商業(yè)潛力的場景作為重點研發(fā)方向，譬如在礦區(qū)、貨運、出租等特定場景下，與整車制造廠、場景關聯(lián)方一起構建生態(tài)合作關系，最大程度的控制風險、加快商業(yè)化落地步伐;二是持續(xù)打造技術壁壘，支撐解決方案的快速迭代和平穩(wěn)落地，包括核心人才儲備、增強運營能力，以及提升底層的平臺能力。此外，鑒于汽車產(chǎn)業(yè)復雜的制造流程，以及對安全質(zhì)量的高度要求，理解汽車工藝、打造符合產(chǎn)業(yè)標準的質(zhì)控體系，也是自動駕駛領域未來競爭的軟實力體現(xiàn)。
