汽车未来将有两条战线:主机厂利润向后端转移

“电动汽车的技术进步需要双线作战。电动汽车加上未来的无人驾驶、汽车共享，就是代表着汽车行业的未来。”中国电动汽车百人会理事长陈清泰说。

物联网、大数据、云计算和移动互联网等新一代信息技术的快速发展，为道路智能交通提供了强大的技术支持。

同时，众多资本也都在追逐未来交通出行这一领域，包括自动驾驶和共享汽车。根据摩根士丹利最近发布的报告称，如果谷歌旗下的自动驾驶部门Waymo分拆，后者的估值将达到700亿美元甚至更高，而优步的市值在500亿至700亿美元。

9月24日，中国电动汽车百人会举办的“交通变革与智能出行”高峰论坛上，汽车行业获得的共识是，电动化及智能化是未来出行两大核心要素，汽车将从硬件性产品转变为软件性服务等。

趋势是“无人驾驶+共享出行”

“一条技术战线就是电池、电机、电控，它们主要是保障电动汽车的基本驾驶功能，但这只是电动汽车的‘1.0版本’。另一条战线是信息化、网联化、智能化，主要是满足日益提高的消费者的体验要求，最终将会实现无人驾驶，这是电动汽车进入‘2.0版本’或‘3.0版本’所必需的。”陈清泰表示。

他认为，仅仅停留在“1.0版本”是不够的，要在研究电池、电机、电控等基础问题的同时，要高度关注信息化、智能化的发展。

各国在汽车电动和智能化的研究方面成果层出不穷。根据斯坦福大学经济学家托尼·西巴在其《反思交通运输2020—2030年》研究报告预测，从成本曲线看，到2025年，所有新车都将是电动汽车，凡是靠轮子行驶的机械都将是电动的，因为它的运行费用只有燃油机械的十分之一。

此外托尼·西巴还提到，一旦数据能够证实人类驾驶汽车有多么的危险，城市内就将禁止人来驾驶汽车，人们将集体转向自动驾驶的电动汽车，下一代轿车将是装在轮子上的电脑。

这种观点反向证明了自动驾驶的安全性和必要性。这两年，无人驾驶在园区内测试、区间路段测试甚至是实际道路测试已屡见不鲜，但真正能载着用户出行的车辆何时能上路、需要哪些技术支持、有哪些障碍等问题依然值得关注。

在论坛期间，威马创始人、董事长兼CEO沈晖在接受智库君采访时表示，目前无人驾驶车辆依然只适用于景区内、园区内等相对低速、封闭地区。

“眼下无人驾驶技术较好的产品也仅处于L2水平，即高级辅助驾驶，车辆在行驶过程中依然需要人参与决策。若想要车辆真正实现安全的无人驾驶则必须到L4、L5等级，还需要8-10年时间。”沈晖称。

不过，车辆想要实现无人驾驶，对智能化的要求必然较高。中兴通讯股份有限公司汽车电子副总裁田锋指出，汽车的智能化就如同人类的大脑，就单个细胞而言很简单，只要跟四五个其他神经元建立联系就能运作。

也就是说，想要车辆完成某个单一智能功能比较简单，但如果想要车辆像人类大脑一样以十亿以上量级思考运作的话，就必须形成神经网络，对比到车辆上，就必须率先实现车联网，在联网的基础上再进行开发，才能最终实现对人的替代。

“过去主机厂更多的是提供车辆产品，而现在及未来，更多的工作将集中在车辆售出之后，即从汽车制造商转化为服务提供商。不仅如此，对于主机厂来说，它的利润和收入在整个链条上也需要向后端转移。未来主机厂将不再能赚到今天这样的利润，必须要在服务贸易等领域布局，例如开拓分时租赁等。” 罗兰贝格企业管理（上海）有限公司合伙人郑赟在接受智库君采访时称。

智能交通是闭环系统

“我们可以大胆的预测，未来的道路交通系统将突破人类感知和反应能力的限制，实现车辆智能化和自动化，成倍地降低事故和伤亡率；将突破交通流理论的约束，通过广义控制改变交通行为，实现交通自动化，成倍提升路网的交通承载能力；将突破信息不对称的约束，通过资源配置实现由个体和局部最优转变为全局最优，真正实现交通资源的高效利用。” 交通运输部公路科学研究院院长张劲泉表示。

不过，在智能化实现路径上，也有人选择谨慎乐观。中国科学院院士何积丰表示，在智能交通发展过程中，我国往往是讲故事讲得最早、收获最晚，在制度建设上比较落后，虽然科研成果领先，但大多纸上谈兵，没有产生实在效益。

举例来说，智能交通又称信息物理系统，也就是把汽车看成是物理单元，它们之间要实现车车互联、车路互联、车人互联。这一设想是，建立一套信息空间与物理空间之间数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一个闭环系统。

“如果把这个帽子套在我们智能交通上，哪些是物理设备？除了电动汽车本身是有物理系统进行控制之外，其他的都谈不上智能、谈不上无人驾驶。我们设想的是车可以与路互动，但是目前高速公路没有智能化，不能给车主提供很多信息，只能告诉你前面岔口还有3公里，GPS跟北斗也做一些简单的智能导航，但是我们希望道路对汽车的服务远远超过这些简单的服务。”何积丰说。

他认为，一个智能系统互联互通，需要解决四个问题：一是在多尺度下实现信息部件跟物理部件的有效深度融合；二是解决连续离散系统的时空特性；三是智能驾驶数据建模与仿真；四是多实体协同感知和交互。

“汽车是连续动作，计算机是离散动作，系统融合并不容易。所以不是把计算机简单地放在四个轮子上就能自动转起来。此外对非确定情况下的智能驾驶数据建模跟仿真是很难的。需要搞个几平方公里的测试场，测试不同环境下无人驾驶汽车的安全程度，否则我们的车是开不到高速公路上的，但这个投资不是一点点的问题，据我所知，一个车厂投资没有100亿是做不下来的。” 何积丰说。