2017年10月18日，由集邦咨詢、VehicleTrend車勢主辦，北京中汽四方公司協(xié)辦的“2017全球智能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢高峰論壇”在中國北京國家會議中心309A報告廳盛大召開。首位演講嘉賓是來自主辦方集邦咨詢旗下拓墣產(chǎn)業(yè)研究院的白忠哲白博士，他由自動駕駛現(xiàn)狀以及趨勢出發(fā)，剖析了未來智能汽車的發(fā)展趨勢與脈絡。VehicleTrend車勢編輯將白博士演講內(nèi)容分列條析，以饕食客。

▲集邦咨詢拓璞產(chǎn)業(yè)研究院顧問白忠哲

?汽車的發(fā)明、生產(chǎn)到智能化：四個輪子的機器人
人類的駕駛行為將產(chǎn)生重大的變革，過去是以人為主的駕駛模式，但是未來因為科技的發(fā)展，所以車子即將要替代人們自動的駕駛。除技術的推展之外，傳統(tǒng)汽車的發(fā)展策略跟新興科技廠商的發(fā)展策略有所不同，車用感測器融合的應用和聚量資料的處理，更成熟的人工智慧的驗算法，使得自動駕駛的落實值得我們期待。當然這也產(chǎn)生了許多新的商業(yè)模式和智能運輸?shù)男碌囊恍┬螒B(tài)。當然這個要落實需要有配套的一些措施，包括法規(guī)的建立、消費者的信心以及基礎設施的完善等等。
我們先來回顧一下汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從1885年卡爾本茨先生發(fā)明了汽車以后，我們?nèi)祟愐苿拥姆绞骄彤a(chǎn)生了變革，接下來福特汽車和豐田汽車分別代表了汽車典范，福特T型車的大量生產(chǎn)模式，還有豐田汽車的生產(chǎn)模式帶來了汽車工藝生產(chǎn)生產(chǎn)的合理化、自動化等等。
接下來我們看到未來的趨勢，可以用特斯拉作為一個代表，就是汽車的智能化、電動化，它的生產(chǎn)線也是更加的智能化，它體現(xiàn)了工業(yè)4.0的一些概念。
未來是怎樣的情況，我們先來看一下整個全球車市全球發(fā)展的態(tài)勢，這是我們拓墣產(chǎn)業(yè)研究做的一個推估。在2016年全球車市已經(jīng)超過了9100萬輛，這是指新車的銷售數(shù)量。預估今年2017年底、2018年也有成長，分別是9300萬輛和9700萬輛。根據(jù)推估到2020年左右整車新車的銷售將達到1億輛的全球規(guī)模，主要的市場當然就是在中國大陸以及美國還有歐盟的部分。
全球電動車的市場的規(guī)模，在這幾年有很顯著的成長，2016年已經(jīng)有93萬輛左右的市場規(guī)模，預計2017年年底即將突破百萬輛，達到110萬輛，將近120萬輛的規(guī)模。這里面豐田汽車的Toyota Prius Prime是高居市場銷售的第一名，第二名是尼桑的Nissan Leaf，第三是特斯拉的ModelS。

大家都知道特斯拉的Model3即將要大量生產(chǎn)，只是它現(xiàn)在遇到了一些瓶頸，遲遲沒有辦法交車，Model3什么時候可以突破瓶頸，產(chǎn)能全開，特斯拉才有機會成為電動車市的冠軍。
所以整合的趨勢來臨了，未來的智能汽車或者說全自動駕駛的車，其實整合了我們現(xiàn)在所看到的一些，包括IOT物聯(lián)網(wǎng)、巨量的資料、大數(shù)據(jù)、人工智能演算法和機器人技術。這些整合以后，智能汽車全自動的駕駛系統(tǒng)才能夠落實，汽車產(chǎn)業(yè)的結構也即將產(chǎn)生重大的轉變，所以我們可以說過去汽車是純機械動力的車輛，但是現(xiàn)在的汽車因為有上百個感測器、有許多的芯片、組件等等，已經(jīng)成為了電子化的車輛，那未來的汽車以我個人的看法，就是整合了機器人技術，包括避障導航和精密的控制，還有一些智能的演算法，變成一個智能的汽車或者是全自動的駕駛，我們也可以說是四個輪子的機器人。
同時，相關的產(chǎn)業(yè)政策也相繼出臺，各國在法規(guī)和自動駕駛車的測試以及它的一些發(fā)展策略，美國領先在24個州和華盛頓特區(qū)已經(jīng)有支持自動駕駛汽車開發(fā)者的一些法規(guī)、配套的措施。英國也即將在2019年在道路上測試自動駕駛，歐盟也一樣有配套的法規(guī)，日本在2020年東京奧運也將要推出自動駕駛的出租車，中國大陸發(fā)改委也即將要起草國家智能汽車創(chuàng)新發(fā)展策略，新加坡和澳洲也有無人公交車測試的一些活動。

▲集邦咨詢拓璞產(chǎn)業(yè)研究院顧問白忠哲

?自動駕駛及其配套：從L2到L5，配套零組件的商機巨大
整個自動駕駛的發(fā)展，根據(jù)美國汽車工程學會SAE的分類是從第一級到第五級，這個部分是我們推估預計的落實的形成。當然各個主要的車廠都有自己的自動駕駛智能汽車的發(fā)展藍圖，所以有一些會先達到第四級或者是第五級的自動駕駛。
這個部分我們剛提到要有一個配套措施，所以車聯(lián)網(wǎng)我們認為是一個基礎的設施。車和一些基礎設施，車對人、車對人和車對基礎設施的完善，我想這些都是推動自動駕駛落實的主要關鍵。
所以拆開看，我們知道自動駕駛有許多的傳感器，包括關鍵零組件，包括我們熟知的短距離和長距離的雷達和攝像機，以及激光雷達的部分，是未來自動駕駛的一些關鍵零組件，當然這些感測器怎么樣來融合，這些數(shù)據(jù)怎么樣一并來處理，這要涉及到中央計算電腦演算法的部分。一個很好的芯片中央的控制演算才能夠操控自動駕駛車的方向、油門和剎車等等，這是非常重要的部分。
我們再分析一下不同層次的自動駕駛所應用到的一些功能和關鍵的配套零組件。我們知道L2部分自動駕駛在車道維持、車道轉換的補助，還有適應性巡航等等，有這些基本的功能，配套的包括剛提到的攝像機和傳感距離的雷達等等。
在L3或者是L4、L5，這些更進一步的自動駕駛的情景，我們會用到更不同的感測器，感測器的種類會增加，感測器的數(shù)量也會增加。比如說激光雷達在L3以上會應用到，在L4或者L5就用到了四個激光雷達。
所以說，不同的進程里面這些關鍵的零組件的數(shù)量以及種類會逐漸增加，這是未來的商機。
我們來看一下市場的規(guī)模，預估到2020年，這些相關的駕駛輔助系統(tǒng)的市場價值即將來到300億美金。到2025年有好幾倍的成長，來到將近900億美金左右。這里面包括剛剛提到的傳感距離的雷達、激光雷達、攝像機和嵌入式的一些系統(tǒng)、人機互動界面等等，都是里面的一些關鍵的成分。
所以整體看來，如果說我們把自動駕駛的系統(tǒng)分成三個子系統(tǒng)來看，整合控制的部分、智能決策的部分基本上還是由整車廠來主導的，我們剛才提到的一些車用電子和感測器的一些廠商，能夠從哪個地方切入？我們認為是感知自系統(tǒng)的部分。因為剛才提到的這些感測器咨詢的整合融合，深度學習或者是人工智慧的演算，來決定汽車駕駛的一些方向或者是要剎車、加速等等，這些都要靠感測器融合的技術和演算法。

▲集邦咨詢拓璞產(chǎn)業(yè)研究院顧問白忠哲

?車聯(lián)網(wǎng)：整車廠掌控決策權
我們知道這些定位地圖、交通的訊息、動態(tài)的規(guī)劃，這些也都是我們剛提到的車聯(lián)網(wǎng)的基礎設施，也要一并來結合剛剛提到感測的部分，還有整合整個智能決策的部分。
我們剛剛提到整車廠還是掌控了一些決策，控制了一些模組，所以就專利來看的話，這是我們引用了德國科隆經(jīng)濟研究中心的一份報告，它統(tǒng)計了2010年—2017年全球自動駕駛相關的專利數(shù)的分析，發(fā)現(xiàn)德國的整車廠和TOP10的供應商，占用了這些專利的前部分，包括了博世、奧迪或者是大陸。
美國的車企，包括福特、通用居次，還有日本的豐田，以及德國的戴姆勒等等。我們所熟悉的谷歌、Waymo在這里面的排行是位居第10?？梢钥闯鰜碚噺S還是掌控了整個自動駕駛關鍵的一些系統(tǒng)整合的部分。
剛提到感知自系統(tǒng)部分，一個重要的廠商就是Mobileye，它的主力產(chǎn)品就是視覺為基礎的車用感測器的解決方案，那它的技術發(fā)展藍圖，我們可以看到就是它2017年預計能夠完成L3的自動駕駛能力。2020年預計在多重感知整合和克服各種天侯的問題以后，能夠支持L4的自動駕駛能力。當然我們再細看一下它的解決方案，在硬件的方面有IQ系列的SOC，執(zhí)行它的演算法，軟件的部分支持被動和主動的ADAS的能力，還有它的演算法是計算機視覺。

▲會場聽眾

?自動駕駛共享汽車：商業(yè)模式多樣創(chuàng)新
商業(yè)模式的創(chuàng)新部分，我們看到自動駕駛的共享汽車是一個未來的趨勢，除了整車廠的部分，我們看到自動駕駛的服務平臺的提供廠商，還有就是我們剛才提到的感測演算軟件的部分廠商在上面，包括今天的廠商NVDIA、Intel等等，還有top10的供應商，第一階的供貨商Bosch等等。他們都各自在自己的核心領域里面發(fā)展一些演算法，從自己核心的技術里面去切入自動駕駛的部分。
當然他們還有跟上游或者是下游做一些策略的聯(lián)動，比如說優(yōu)步，它跟卡耐基梅龍大學，也就是美國著名的機器人學府合作，在美國匹茨堡推出了自動駕駛汽車的測試。福特和百度，他們共同合作了激光雷達的一些關鍵技術的廠商。
所以看的出來，整個生態(tài)系統(tǒng)正在醞釀、正在形成，各自有不同的發(fā)展策略和方向。
第三個例子就是自動駕駛開放平臺的發(fā)展策略，也就是開放平臺、開放代碼或者是進行策略聯(lián)盟。這些開放平臺包括軟件或者是硬件的平臺，云端數(shù)據(jù)的平臺，開放的代碼包括一些避障控制、路徑規(guī)劃或者是作業(yè)系統(tǒng)，來提供這些開發(fā)或者是測試的工具。
未來在這樣的基礎之下，可能的商業(yè)模式，比如說大數(shù)據(jù)和軟件的服務，精密的地圖、感測的資料、車控或者是測試軟件。策略聯(lián)盟的創(chuàng)新合作，比如說剛剛提到軟件和硬件的整合。

▲集邦咨詢拓璞產(chǎn)業(yè)研究院顧問白忠哲

?國際自動駕駛發(fā)展趨勢：自動駕駛的發(fā)展是一個漸進式的過程
從整體看來，整個國際自動駕駛發(fā)展的趨勢，我們可以說未來的汽車就是一部電腦，它的發(fā)展重點不再是硬件，而是本身的芯片或者是軟件、演算法等等，我們即將看到再次垂直的整合，新的芯片廠商的需求、新的傳感器的需求會陸續(xù)的出發(fā)。
我們認為自動駕駛的重要研發(fā)方向，一是感知的自系統(tǒng)，二是建立一個深度學習影像的技術和大規(guī)模的訓練資料庫，所以現(xiàn)在很多的大廠都在進行測試。國際大廠也有不同的發(fā)展策略，比如說自動駕駛開放的平臺，可以降低研發(fā)的門檻，也可以重建價值鏈，整合上中下游的價值體系。
另外特定場域的自動駕駛各國也都在測試當中，可以降低環(huán)境的不確定性和法規(guī)的限制，加速來落實真正的運營的服務。還有車規(guī)等級的一些規(guī)范的健全，還有可靠度的測試認證等等，這也都是我們自動駕駛要上路必要的一些環(huán)節(jié)。
自動駕駛的一些先驅(qū)者，包括2005年得到無人駕駛車冠軍的斯坦福大學的教授特隆先生，他的理想就是要降低人為因素造成事故的風險。谷歌原來的自主駕駛車的研發(fā)團隊的領導，他其實是想要超越輔助駕駛，直接攻完全自動駕駛，他認為谷歌的優(yōu)勢就是要直接來攻自動駕駛。維吉尼亞理工的丹尼斯宏教授，他是開發(fā)了一個人性化的界面，讓視障的人士、身心障礙的人士有能力來駕駛車輛。
這些都是很美好的未來和愿景，但是有一些障礙和困難，右下方卡耐基梅隆大學自動駕駛的研究教授，他就認為應用與自動駕駛全能通用的人工智慧不會很快的出現(xiàn)，我們也看到可能德國的應用前景不能落實到中國大陸，或者說可能瑞典的情景不能落實到澳洲，這都是需要我們花更長的時間來測試和落實。這個人性化車輛的美夢即將在我們這一代來落實，這個技術的發(fā)展，現(xiàn)在還是處于萌芽期，即將進入到快速成長階段，各種的解決方案、演算法、芯片的開發(fā)，傳統(tǒng)的車企和這些新興的科技廠商有不同的側重和發(fā)展策略。所以他們常常借由策略的聯(lián)盟合作或者說合并，收購上中下游的整合，來開創(chuàng)一些新的軟件、算法或者是硬體的感測，來進行自動駕駛的開發(fā)。
展望未來，除了技術的推動，還有需求面的拉動，我們消費者是不是對自動駕駛有信心，還有配套的法規(guī)能不能跟得上，隱私、責任、公眾的支持、車輛聯(lián)網(wǎng)、自動化及這些都是一些關鍵的要克服的議題。因此，我們認為自動駕駛是一個漸進式的過程，而不是顛覆式的過程。我們即將要參與這樣的歷程。

我們集邦咨詢顧問在車勢網(wǎng)這邊提供了有關智能聯(lián)網(wǎng)汽車，有關于自動駕駛相關的研究，主要的內(nèi)容有國內(nèi)外智能聯(lián)網(wǎng)汽車行業(yè)發(fā)展的一些綜合的論述，還有我們?nèi)虻母鲊囊恍┱?、法?guī)的分析。另外還有ADAS全產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的概述和解析，包括我們提到的感知、決策、執(zhí)行等等，這將要在12月初正式的推出。