汽車行業(yè)三大趨勢
—— 電氣化、聯(lián)網(wǎng)化、自動化
—— 有一個共同之處，就是軟件。
我們正處在汽車技術(shù)巨變的大門口。這次不是自動化變革，雖然自動化變革旋即到來。但這次變革是由現(xiàn)有的且快速發(fā)展的自動化底層技術(shù)推動。即高級駕駛員輔助系統(tǒng)（簡稱 ADAS）實現(xiàn)的防碰撞技術(shù)。
ADAS 具有安全和市場雙重意義。不管是戴姆勒、豐田、福特、尼桑、通用汽車還是其他汽車 OEM 廠商，抑或是谷歌，沒有一家在信任這項技術(shù)的工作性能之前，會讓全自動轉(zhuǎn)向、制動或加速的汽車上路。ADAS 有望首先減少事故發(fā)生，并以“副駕駛”的身份協(xié)助駕駛員，最終完全取代駕駛員，以“自動駕駛”的身份掌控整個旅程。
至于多快就能感受到這項技術(shù)帶來的影響，任何新技術(shù)的采用過程似乎都極為相似。例如第一個商用移動電話網(wǎng)絡是 1983 年在美國巴爾的摩-華盛頓都市區(qū)率先投入使用。那時電話的成本大約為 3,000 美元，用戶稀少。即使在數(shù)年之后，該商用移動電話網(wǎng)絡除了在人口稠密的市區(qū)外，大部分地區(qū)尚未覆蓋。今天美國的移動電話用戶數(shù)已超過美國人口總數(shù)，有超過 30 萬個移動電話塔連接著整個國家。低端智能電話成本約 150 美元。
汽車技術(shù)也以類似的步伐向前發(fā)展。而且由于交通運輸對我們的生活有如此根本性的意義，這種顛覆性的影響可能會令人瞠目結(jié)舌。
當今的 ADAS 系統(tǒng)以及未來的自動駕駛系統(tǒng)都將依賴軟件來分析利用來自傳感器、攝像頭、互聯(lián)網(wǎng)、基礎設施及其它車輛的大量數(shù)據(jù)。
三類車輛，一場革命
率先顛覆汽車行業(yè)現(xiàn)狀的并非是自動化和 ADAS 這一發(fā)展趨勢的出現(xiàn)。國際競爭和貿(mào)易自由化永久性地改變了汽車 OEM 市場格局，讓美國三大汽車巨頭的國內(nèi)市場份額在過去 20 年里從 72% 銳降至 45%。雖然汽車技術(shù)已取得巨大進步，但駕駛基礎技術(shù)在過去四十年里沒有太大變化。
現(xiàn)在在加州南灣每天都可以看到三輛代表全球汽車行業(yè)變化趨勢的汽車：一輛時尚的特斯拉 S 型靜靜地駛過；一輛后窗上有“U”（Uber首字母）標識的新型轎車正在攬客；一輛車頂安有旋轉(zhuǎn)定位雷達的大動作改裝的雷克薩斯 SUV 正沿街行駛，車上的谷歌員工正在采集數(shù)據(jù)（或是一位來自汽車 OEM 廠商的員工乘坐在用世界其他地方的部件組裝的汽車中）。這些日常情景代表著正在同時到來的三大技術(shù)變革趨勢：電氣化、聯(lián)網(wǎng)化和自動化，它們將徹底顛覆汽車行業(yè)的現(xiàn)狀。雖然每個趨勢的發(fā)展步伐有所不同，但所有三大趨勢有一個共同點：那就是軟件為王！
軟件：塑造今天，變革未來
自 2004 年以來，平均每輛汽車中電子設備的成本占比已從 20% 翻倍到 40%。目前的一輛豪華汽車通常裝有 100 個微處理器，運行 10，000 萬行軟件代碼，控制著從發(fā)動機正時到信息娛樂系統(tǒng)的各個方面。我們正處在軟件、傳感器和處理器正在帶來全新車輛功能，而不僅僅是把常規(guī)功能從機械控制變?yōu)殡娮涌刂频霓D(zhuǎn)折點。當今的 ADAS 系統(tǒng)和未來的無人駕駛系統(tǒng)將完全依賴軟件來分析利用來自傳感器、攝像頭、互聯(lián)網(wǎng)、基礎設施及其它車輛的大量數(shù)據(jù)。
車輛日趨復雜，已改變了汽車價值鏈。電氣化、聯(lián)網(wǎng)化和自動化趨勢只會讓價值加快向開發(fā)電子裝置和軟件的企業(yè)傾斜，疏離那些不能創(chuàng)新的 OEM 廠商。
這一變化會帶來兩重影響。首先軟件會成為關(guān)鍵的市場差異化因素，迫使 OEM 廠商縮短產(chǎn)品周期，為傳統(tǒng)系統(tǒng)提供支持與更新。為滿足消費者對時興技術(shù)的需求，OEM 廠商現(xiàn)在不得不每隔三到四年就大幅修改或推出新的車型，而以往的產(chǎn)品周期平均為五到八年。這給 OEM 廠商帶來了重重挑戰(zhàn)，包括創(chuàng)新速度快、質(zhì)量檢測復雜、開發(fā)成本上揚、研發(fā)成本分攤期限縮短、需要新的銷售和車輛保有量權(quán)模式。
其次，向軟件轉(zhuǎn)型使行業(yè)新秀能夠在這個以高準入門檻著稱的行業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新。在行業(yè)巨頭占據(jù)這個行業(yè)數(shù)十年后，谷歌、蘋果、特斯拉和 Uber 都躍躍欲試，準備通過軟件重塑汽車行業(yè)格局。這個想法即便在五年前也似乎是天方夜譚。
在典型的配備 ADAS 的車輛中（圖 1），前向防撞 （FCA） 等應用通過一組傳感器實現(xiàn)的。這些傳感器能向電子控制單元 （ECU） 提供有關(guān)外部駕駛環(huán)境的數(shù)據(jù)。該單元然后利用軟件判斷是否存在威脅，并運行制動執(zhí)行器（或其他可能應對措施）來減輕該威脅。
新技術(shù)系統(tǒng)
圖 1 - 基本的 ADAS 架構(gòu)最初由一套傳感器組成，可為 ECU 提供有關(guān)駕駛狀況的數(shù)據(jù)。
目前用于駕駛員輔助應用的傳感器就是無人駕駛車輛的硬件基礎。但未來的傳感器一定會更小、更快、更廉價。例如大陸集團 （ConTInental AG） 的傳感器和處理器能每隔10到60毫秒發(fā)送和重新計算理解駕駛環(huán)境所需的算法，而人腦從感覺神經(jīng)元向運動神經(jīng)元傳遞消息僅需數(shù)毫秒。
在復雜環(huán)境中要讓車輛自動駕駛比駕駛員駕駛更安全、更高效的軟件算法仍然是最嚴峻的挑戰(zhàn)。
不過當今的ADAS系統(tǒng)和未來的全無人駕駛系統(tǒng)之間的真正差別在于軟件。不管處理輸入的速度有多快，在復雜環(huán)境中要讓車輛比駕駛員更高效安全地駕駛的軟件算法仍然是最嚴峻的挑戰(zhàn)。復雜性同時包括駕駛員在不同路況下遇到的威脅數(shù)量、威脅類型（例如行人、橫向行駛的車輛、自行車）以及車輛行駛的速度（見圖 2）。
駕駛環(huán)境復雜性
圖 2 - ADAS 軟件算法必須考慮道路類型、速度和威脅復雜性。
隨汽車 OEM 廠商競相改進自己的軟件，他們正在以三種截然不同的途徑向市場推出自己的技術(shù)。寶馬、戴姆勒和尼桑等 OEM 廠商已經(jīng)開始銷售設計用于在簡單駕駛環(huán)境中（如洲際公路上）行駛的中等功能 ADAS 系統(tǒng)。無需考慮交通信號燈、轉(zhuǎn)彎或多向車流，這些車輛能使用“交通阻塞輔助”等系統(tǒng)在低速情況下自動轉(zhuǎn)向、制動和提速（圖 3 中的藍線代表其行駛軌跡）。最終系統(tǒng)將能夠在較快速度下工作或是在較復雜的都市環(huán)境中工作，并提供更豐富的功能，例如并線、變道或過十字路口。沃爾沃和福特等部分 OEM 廠商則正在為特定地理區(qū)域（圈定區(qū)域）推出中等功能系統(tǒng)，比如為兩個城市間的洲際公路特定延長線，以充分利用激光掃描測繪數(shù)據(jù)的作用。隨著時間推移，系統(tǒng)功能將增強，系統(tǒng)適用的地理區(qū)域數(shù)量及復雜性也將增加（見圖 3 的綠線）。最后，谷歌的方案是全新開發(fā)一種高功能全無人駕駛車輛（用于圈定區(qū)域、城市低速或園區(qū)駕駛），然后測試并優(yōu)化其在日趨復雜環(huán)境中的功能（見圖 3 中的橙色線）。
消費者采用及推廣
雖然 OEM 正選用不同策略將 ADAS 和車輛自動功能推向市場，自 2010 年以來幾乎每年都會推出功能不斷增強的配備 ADAS 的汽車，而且每年都在不斷推出。2013年，29%的乘用車型提供可選的前向碰撞預警功能，而且在此類車型中，有12%具備自動制動功能。今年的梅賽德斯入門級高檔CLA轎車已將前向防撞系統(tǒng)作為標配，沃爾沃也已自 2010 年起把自己的“城市安全 （City Safety）”制動系統(tǒng)作為 XC60 型車的標配?，F(xiàn)在該技術(shù)的早期幾代已經(jīng)面市，但消費者采用速度如何呢？
圖 3 - 像“交通擁塞輔助”等較為簡單的系統(tǒng)將率先推出，后續(xù)將推出能夠操作車輛的系統(tǒng)。
要了解配備 ADAS 功能的車輛和無人駕駛車輛的推廣情況，可以參照其他技術(shù)的采用速度。就總體趨勢來說，像手機、互聯(lián)網(wǎng)和PC等現(xiàn)代技術(shù)的采用速度明顯快于 VCR 或 TV 等較古老的技術(shù)。汽車通常屬于采用速度較慢的技術(shù)之列。這主要是因為與消費類電子相比，它們的=成本相對較高，而且需求修建道路。相比之下，智能手機被認為是歷史上采用速度最快的技術(shù)，僅用十年就達到飽和狀態(tài)。移動電話（也就是今天我們主要說的“功能電話”）僅20年時間就達到了飽和狀態(tài)，而傳統(tǒng)有線電話用了一個世紀（主要是因為需要建設有線網(wǎng)絡）。
由于車輛成本所限，配備 ADAS 的車輛和自動駕駛車輛很有可能推廣速度會慢于其他現(xiàn)代技術(shù)，但他們?nèi)匀粫员葌鹘y(tǒng)汽車更快的速度推廣。隨著其他新技術(shù)的推開，我們預計一波嘗鮮者和早期試用者將推動配備 ADAS 的車輛的早期銷售，后續(xù)一旦安全優(yōu)勢得到證明，大多數(shù)消費者會逐步采用（見圖 4）。重要的是目前添加一套典型 ADAS 設備只需增加大約 3，000 美元成本（且每年還在以大約 7%-9% 的幅度下降），僅相當于在美國銷售的普通汽車價格 33，560 美元的 10% 左右。豪華車型中 ADAS 設備成本僅占車輛平均售價的 2%-3%。
按技術(shù)等級劃分新車銷售年度增長率
圖 4 - 一旦消費者領(lǐng)略了安全和便利優(yōu)勢，ADAS 和無人駕駛車輛 （AV） 技術(shù)的銷售就會進一步提速。
技術(shù)推出線路
Marconi Pacific 對 ADAS 和自動化的研究顯示，最初吸引消費者的是該技術(shù)的安全性和便利性。安全性對家庭來說是主要刺激因素，因為他們開始聽說裝備 ADAS 的汽車能避免本來會讓汽車乘客受傷或死亡的碰撞事故。不過更大的推動因素是節(jié)省時間。能夠在高速公路（很快可以在其他類型的道路上）行駛，而且只用少量精力關(guān)注路況，這將成為需求的重大推動因素。
Marconi Pacific已經(jīng)構(gòu)建了一個推廣模型，用于更好地掌握這項技術(shù)的推出步伐和消費者的采用情況。該模型以場景為基礎，有大量輸入。部分關(guān)鍵因素有年度汽車銷售量、ADAS 技術(shù)發(fā)布日期和汽車銷量預測。結(jié)果令人震驚。根據(jù)模型運行結(jié)果，預測到 2035 年 ADAS/AV 的車輛銷售和新車銷售將占各個細分市場總銷量的 50% 和 85% 以上（見圖 5）。當然不同的 ADAS 水平和自動化水平會給社會造成不同的影響，包括不同的總年度碰撞減少程度、不同的對交通擁塞的影響以及不同的對類似 Uber 的車輛共享服務的影響。
按技術(shù)等級劃分新車銷售累計比例
圖 5 - 根據(jù)模型預測，ADAS/AV車輛的累計銷量到 2035 年將接近汽車銷售總量的 85%。
汽車生態(tài)系統(tǒng)影響
汽車行業(yè)及相關(guān)行業(yè)構(gòu)成一個龐大的生態(tài)系統(tǒng)，對全球經(jīng)濟的產(chǎn)生巨大影響。在美國，交通運輸占美國 GDP 近 10%。隨著電氣化、聯(lián)網(wǎng)化和自動化的革命性創(chuàng)新打破行業(yè)現(xiàn)狀，OEM 廠商以及之前圍繞傳統(tǒng)私人汽車發(fā)展的眾多其他行業(yè)和企業(yè)都會深受影響。
隨著競相交付高級功能步伐的加速，汽車制造商擁有大量商機。這些包括更奢華的汽車及功能，更多車載資訊系統(tǒng)/信息娛樂系統(tǒng)和更新穎的“駕駛”體驗。但在上市時間競爭、技術(shù)功能（軟硬件）、復雜的采購、經(jīng)銷商的技術(shù)銷售能力和品牌差異化方面仍存在風險。由于他們的技術(shù)要對更多駕駛體驗直接負責，因此汽車 OEM廠商、組件和零部件市場供應商也很有可能承擔更高的產(chǎn)品責任風險。
汽車零部件和組件供應商以及相鄰行業(yè)也有自己的責任和風險。芯片制造商和擔保公司由此有實現(xiàn)和保障這一新功能的重大機遇。車載資訊系統(tǒng)內(nèi)容和平臺提供商以及電信網(wǎng)絡運營商有機會在映射、車輛共享、泊車應用、信息娛樂、車輛對任意通信和車輛與Web集成方面擁有大量商機。
駕駛員輔助系統(tǒng)和無人駕駛車輛對生態(tài)系統(tǒng)的影響
圖 6 - ADAS 和無人駕駛車輛將給汽車行業(yè)外的許多輔助產(chǎn)業(yè)造成重大影響。
由于價值向軟件和信息娛樂轉(zhuǎn)移，傳統(tǒng)車輛硬件提供商很有可能遭遇壓價。隨著碰撞的頻率和嚴重性下降以及由此造成的保費降低，汽車保險公司需要開發(fā)新的業(yè)務模式。房地產(chǎn)開發(fā)商、汽車修理廠、交通工程和建筑公司、公交公司（等行業(yè)）必須考慮隨著車輛安全性提高，由私人家庭擁有的車輛數(shù)減少和最終實現(xiàn)的無人駕駛車輛，交通運輸將發(fā)生怎樣的變化。
將極大顛覆汽車行業(yè)現(xiàn)狀的三大同步到來的技術(shù)發(fā)展趨勢——電氣化、聯(lián)網(wǎng)化和自動化，今天都已實現(xiàn)。能夠迅速采取行動把握機遇的企業(yè)將成為市場上的贏家。而止步不前者，他們的命運在歷史上一再重演。
參考資料
1. Wards Auto，《按企業(yè)劃分的美國汽車銷售總量市場份額，1961年到2014年》
2. Gapper，John，《軟件正在引領(lǐng)汽車行業(yè)》，《金融時報》，2015年2月18日
3. Kuchinskas，Susan，《速成課：訓練無人駕駛汽車的大腦》，《美國科學》，2013年4月11日。
4. 高速公路安全保險協(xié)會 （IIHS） 狀態(tài)報告，第48卷第3號，2013年4月25日
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