汽車未來將有兩條戰線：主機廠利潤向後端轉移
從成本曲線看，到2025年，所有新車都將是電動汽車，凡是靠輪子行駛的機械都將是電動的，因為它的運行費用只有燃油機械的十分之一。
文丨王欣
「電動汽車的技術進步需要雙線作戰。電動汽車加上未來的無人駕駛、汽車共享，就是代表著汽車行業的未來。」9月24日，中國電動汽車百人會理事長陳清泰說。
物聯網、大數據、雲計算和移動互聯網等新一代信息技術的快速發展，為道路智能交通提供了強大的技術支持。
同時，眾多資本也都在追逐未來交通出行這一領域，包括自動駕駛和共享汽車。根據摩根士丹利最近發布的報告稱，如果谷歌旗下的自動駕駛部門Waymo分拆，後者的估值將達到700億美元甚至更高，而優步的市值在500億至700億美元。
9月24日，中國電動汽車百人會舉辦的「交通變革與智能出行」高峰論壇上，汽車行業獲得的共識是，電動化及智能化是未來出行兩大核心要素，汽車將從硬體性產品轉變為軟體性服務等。
趨勢是「無人駕駛+共享出行」
「一條技術戰線就是電池、電機、電控，它們主要是保障電動汽車的基本駕駛功能，但這只是電動汽車的『1.0版本』。另一條戰線是信息化、網聯化、智能化，主要是滿足日益提高的消費者的體驗要求，最終將會實現無人駕駛，這是電動汽車進入『2.0版本』或『3.0版本』所必需的。」陳清泰表示。
他認為，僅僅停留在「1.0版本」是不夠的，要在研究電池、電機、電控等基礎問題的同時，要高度關注信息化、智能化的發展。
各國在汽車電動和智能化的研究方面成果層出不窮。根據斯坦福大學經濟學家托尼·西巴在其《反思交通運輸2020—2030年》研究報告預測，從成本曲線看，到2025年，所有新車都將是電動汽車，凡是靠輪子行駛的機械都將是電動的，因為它的運行費用只有燃油機械的十分之一。
此外托尼·西巴還提到，一旦數據能夠證實人類駕駛汽車有多麼的危險，城市內就將禁止人來駕駛汽車，人們將集體轉向自動駕駛的電動汽車，下一代轎車將是裝在輪子上的電腦。
這種觀點反向證明了自動駕駛的安全性和必要性。這兩年，無人駕駛在園區內測試、區間路段測試甚至是實際道路測試已屢見不鮮，但真正能載著用戶出行的車輛何時能上路、需要哪些技術支持、有哪些障礙等問題依然值得關注。
在論壇期間，威馬創始人、董事長兼CEO沈暉在接受智庫君採訪時表示，目前無人駕駛車輛依然只適用於景區內、園區內等相對低速、封閉地區。
「眼下無人駕駛技術較好的產品也僅處於L2水平，即高級輔助駕駛，車輛在行駛過程中依然需要人參與決策。若想要車輛真正實現安全的無人駕駛則必須到L4、L5等級，還需要8-10年時間。」沈暉稱。
不過，車輛想要實現無人駕駛，對智能化的要求必然較高。中興通訊股份有限公司汽車電子副總裁田鋒指出，汽車的智能化就如同人類的大腦，就單個細胞而言很簡單，只要跟四五個其他神經元建立聯繫就能運作。
也就是說，想要車輛完成某個單一智能功能比較簡單，但如果想要車輛像人類大腦一樣以十億以上量級思考運作的話，就必須形成神經網路，對比到車輛上，就必須率先實現車聯網，在聯網的基礎上再進行開發，才能最終實現對人的替代。
「過去主機廠更多的是提供車輛產品，而現在及未來，更多的工作將集中在車輛售出之後，即從汽車製造商轉化為服務提供商。不僅如此，對於主機廠來說，它的利潤和收入在整個鏈條上也需要向後端轉移。未來主機廠將不再能賺到今天這樣的利潤，必須要在服務貿易等領域布局，例如開拓分時租賃等。」 羅蘭貝格企業管理（上海）有限公司合伙人鄭贇在接受智庫君採訪時稱。
智能交通是閉環系統
「我們可以大膽的預測，未來的道路交通系統將突破人類感知和反應能力的限制，實現車輛智能化和自動化，成倍地降低事故和傷亡率；將突破交通流理論的約束，通過廣義控制改變交通行為，實現交通自動化，成倍提升路網的交通承載能力；將突破信息不對稱的約束，通過資源配置實現由個體和局部最優轉變為全局最優，真正實現交通資源的高效利用。」 交通運輸部公路科學研究院院長張勁泉表示。
不過，在智能化實現路徑上，也有人選擇謹慎樂觀。中國科學院院士何積豐表示，在智能交通發展過程中，我國往往是講故事講得最早、收穫最晚，在制度建設上比較落後，雖然科研成果領先，但大多紙上談兵，沒有產生實在效益。
舉例來說，智能交通又稱信息物理系統，也就是把汽車看成是物理單元，它們之間要實現車車互聯、車路互聯、車人互聯。這一設想是，建立一套信息空間與物理空間之間數據自動流動的狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行的一個閉環系統。
「如果把這個帽子套在我們智能交通上，哪些是物理設備？除了電動汽車本身是有物理系統進行控制之外，其他的都談不上智能、談不上無人駕駛。我們設想的是車可以與路互動，但是目前高速公路沒有智能化，不能給車主提供很多信息，只能告訴你前面岔口還有3公里，GPS跟北斗也做一些簡單的智能導航，但是我們希望道路對汽車的服務遠遠超過這些簡單的服務。」何積豐說。
他認為，一個智能系統互聯互通，需要解決四個問題：一是在多尺度下實現信息部件跟物理部件的有效深度融合；二是解決連續離散系統的時空特性；三是智能駕駛數據建模與模擬；四是多實體協同感知和交互。
「汽車是連續動作，計算機是離散動作，系統融合併不容易。所以不是把計算機簡單地放在四個輪子上就能自動轉起來。此外對非確定情況下的智能駕駛數據建模跟模擬是很難的。需要搞個幾平方公里的測試場，測試不同環境下無人駕駛汽車的安全程度，否則我們的車是開不到高速公路上的，但這個投資不是一點點的問題，據我所知，一個車廠投資沒有100億是做不下來的。」 何積豐說。
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