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传统车企利润将向车联网转移

发布时间: 2017-08-01
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 传统车企利润将向车联网转移

“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。”9月24日,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。

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