前言
本文中，金准人工智能专家探讨了中国发展无人驾驶的市场潜力，以及行业竞争格局可能面临的变化，并对生态圈内各大企业如何顺应行业趋势、把握市场发展机遇提供思路和建议，帮助利益相关者决定发展方向与制胜策略。
金准人工智能专家认为中国极有可能成为世界最大的无人驾驶市场并且拥有世界领先的L4技术以及相关应用。中国特有的汽车业态、无人驾驶价值链上的部分封锁、高质量初创公司的涌现、再加上人才和资本的推波助澜，这一切都将助推中国未来L4产业中各方话语权的再平衡。金准人工智能专家认为中国本土企业在无人驾驶领域的价值，体现于其在高精度地图、云服务、车联网等领域的绝对主导地位以及因此产生的溢出效应……
一、L4级无人驾驶将从东方升起
无需紧盯路况，私家车车主每天在上班路上可以边喝茶边看报。无需人工干预，公交车每天有条不紊地将百万人次乘客送达城市另一端。无需中途停靠或长途驾驶员，干线卡车就能够将成千上万的包裹更快送达国家的另一端。这一切都极可能首先在中国实现，实现的时间预计在2025-2028年。
2017年，起步较晚的中国无人驾驶行业在L2和L3领域仍然全面落后于欧洲和美国，但是金准人工智能专家相信这一格局会在L4时代被打破。首先，中国政府加快在顶层设计上为无人驾驶技术研发、商业化应用、标准制定和法规完善提供制度性保障。在国家规划层面，2018年1月发改委在其网站上公布了《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，这是首个围绕智能网联汽车产业的战略层面的纲领性文件，对当前智能汽车发展的问题给出了针对性的解决方向。公告提出到2020年，中国智能汽车新车占比达到50%，中高级别智能汽车实现市场化应用；到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系全面形成，而且新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。
金准人工智能专家了解到，在此之前，《中国制造2025》已明确将发展智能网联汽车提升至国家战略；中汽协出台的《“十三五”汽车工业发展规划意见》也为智能汽车产业发展给出了具体路线图：到2020年具有驾驶辅助功能（相当于L1）的智能网联汽车当年新车渗透率达到50%，有条件自动化（相当于L2）的汽车新车渗透率达到10%。我们预测，未来“十四五”、“十五五”规划中，上述比例会逐渐稳步上升，技术和法规成熟后L4也将会尽快被纳入国家规划。
法规层面，北京率先于2017年年底出台了国内首部地方性的自动驾驶路测法规，填补了长期以来无人驾驶汽车上路测试的法律空白，并在亦庄设定了首条自动驾驶测试专用道。上海也于3月将首批两张无人驾驶开放道路测试牌照颁布给上汽和蔚来汽车；广州、深圳等城市也在积极开展路测示范点，推动相关法规出台。
其次，中国无人驾驶市场潜在需求极大。这不仅因为中国是全球第一大乘用车市场，同时中国消费者对于无人驾驶汽车展现出了相对更高的接受度，这意味着面向个人消费者的市场前景广阔。中国目前已形成极具规模的移动出行和物流产业，相关的无人驾驶2B端需求也将在L4阶段迎来爆发，帮助企业降低用人成本。不仅如此，新能源汽车、“智慧城市”的推广和普及也将增加对无人驾驶汽车的需求。
金准人工智能专家预测，在这样的态势下，中国一定会孕育出一批拥有世界领先水平的无人驾驶企业。近几年，国内科技公司加大在无人驾驶领域的研发力度，并频频在算法、激光雷达等软硬件核心领域崭露头角，他们以中国实力雄厚的资本市场为支撑，力争在无人驾驶领域，特别是L4级别，实现弯道超车。例如，初创企业禾赛科技在2016年10月宣布已成功研发出相对低成本的32线激光雷达，打破美国激光雷达传感器制造商Velodyne长期以来在该领域的技术垄断，而激光雷达的量产被认为是L4商业化的关键前提。另一家在自动驾驶领域受到关注的企业为AI初创公司商汤科技，该公司的估值预计在2017年底C轮融资后（公司成立仅3年之后）达到30-50亿美元，其增长态势毫不逊色于被英特尔以153亿美元收购的行业内翘楚企业Mobileye。国际领先的美国芯片厂商高通于前不久宣布和商汤科技达成合作，后者的机器学习算法将被整合进高通的骁龙TM处理器上，双方将推动AI算法在自动驾驶等领域的应用和商业化。同时，商汤科技近日也获得了本田汽车在无人驾驶AI研发业务的大单，显示这些企业已逐步实现商业化。
综上，金准人工智能专家认为，中国极有可能成为世界最大的无人驾驶市场并且拥有世界领先的L4技术以及相关应用。金准人工智能专家预测，2030年中国L4级别无人驾驶新车年销量将超过50万辆，约占全球年销量的24%，相应的L4市场规模将达到23亿美元。我们对于各个级别的无人驾驶汽车销量及相应的市场规模的预测如图1所示。
二、话语权的再平衡
传统汽车行业的竞争格局是金字塔型——整车厂位处顶端，紧随其后的是各级别供应商，话语权有限。但在L4时代，整车厂的主导地位将受到严峻挑战，零部件厂商、互联网巨头、算法公司、芯片制造商、传感器供应商等企业无不加快对无人驾驶技术的研发和商业化步伐，并期望通过占据技术制高点来打破汽车产业的生态平衡。
在L2和L3时代，整车厂和ABCD 4 等一级供应商仍将继续占主导地位，图商、激光雷达厂商、车联网通讯运营商等企业在无人驾驶上的应用有限，不会从根本上改变竞争格局。但进入L4时代后，汽车产业将不可避免地迎来话语权的再平衡——传统的自上而下的价值链将会在L4时代趋向扁平化，一些非一级供应商的角色将不再局限于供货给上游供应商，他们可直接与整车厂开展合作。甚至，直接从传统的2B业务转向2C业务，同终端用户直接发展关系，包括数据获取以及产品销售（如OTA业务）。
在L4应用端，客户结构将变得更加多元化。本土的移动出行公司、物流公司以及“智慧城市”相关企业都将成为L4技术的主要买家。在L4技术端，中国企业也在不断挑战ABCD的主导地位，包括百度和阿里巴巴在内的中国科技巨头决心成为无人驾驶解决方案提供商，并在软件算法、高精度地图、云服务、数据服务等领域积极布局。例如百度在今年年初联同禾赛科技，推出Pandora自动驾驶开发者套件，为自动驾驶研发机构提供软硬件及AI在内的一体化解决方案；阿里巴巴入股的高德地图则已经完成全中国所有高速公路的高精度地图采集。另一方面，本土无人驾驶技术初创公司正逐渐缩小同国外厂商在算法和激光雷达等核心领域的实力差距，尤其是随着激光雷达量产的提速，这些企业在性价比和产能供应上将拥有明显优势。
总体而言，中国特有的汽车业态、无人驾驶价值链上的部分封锁、高质量初创公司的涌现、再加上人才和资本的推波助澜，这一切都将助推中国未来L4产业中各方话语权的再平衡。
三、为变革做准备
“合作大于竞争”已成为业界对于L4时代无人驾驶生态圈的共识，这意味着没有一家企业能够包办一切，并在这个新的生态圈中独善其身。
无人驾驶汽车的发展是汽车工业一次新的革命，将推动汽车工业进入全新的发展时代，对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局都会产生重大而深远的影响。一场汽车新工业革命即将到来汽车和互联网融合发展催生了无人驾驶汽车。互联网与经济社会的融合正在向汽车工业领域全面渗透，除了谷歌、苹果、百度、阿里等互联网公司正在加速布局智能汽车领域之外，福特、宝马、奔驰、大众等传统汽车厂商也在积极拥抱互联网等信息技术，加速研发自动驾驶技术，以无人驾驶汽车为代表的智能汽车革命正在蓄势待发，许多公司相关产品已经处在了大规模商业化的前夜，一场汽车新工业革命即将到来。
整车厂、一级供应商以及中国本土企业应当采取行动。整车厂在无人驾驶领域的价值主要体现在其产品设计生产和整体解决方案的开发整合能力。整车厂需制定清晰的长远发展计划，明确自身在产业链中的定位。相较于规模较小、定位低端的整车企业，大型整车厂更有机会成为无人驾驶的全套解决方案提供商，而算法就是重中之重。近期，一些整车厂也通过收购、投资等手段增强自身算法竞争力。战略联盟和初创企业孵化也是主要手段，尤其在L4技术和应用还不成熟的阶段，低风险、非强制性非义务性的合作是一个更为合适的方式。
一级供应商在无人驾驶领域的价值在于成为全套解决方案提供商，并继续扮演其在无人驾驶产业链中不可或缺的角色。一级供应商面对的变化是革命性的，传统的零配件集成业务的重要性将在L4时代被大大削弱，他们必须迅速转型成为全套解决方案提供商从而保持其强大的业界话语权。同样的，算法（以及相关的硬件电子控制单元）将成为必争之地，一级供应商同样需要将增强自身算法能力作为重点发展领域。越早具备足够的算法和电子控制单元集成能力，就越容易得到实力较弱的自主品牌整车厂的青睐。由于算法会在路测数据基础上不断演进，企业越早开始算法相关的路测数据积累，越有望在2030年拥有一套不可取代的安全高效的算法。短期内，一级供应商可以寻求合适的中方整车厂作为其合作伙伴，尝试L2/L3在中国市场的商业化落地，这将给企业带来可观的收入和消费者的认可。金准人工智能专家建议一级供应商尽早行动，德国大陆集团已于2017年10月联手中国联通成立了一家合资公司，双方各持股50%，共同布局智能交通系统和车联网领域。
1.人工智能等技术发展加速了无人驾驶汽车产业化
人工智能等技术发展加速了无人驾驶汽车产业化。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的发展为汽车产业实现智能化和无人化发展提供了坚实的技术支撑，万物互联、泛在感知、海量信息、高速计算、智能分析等信息资源和信息能力让汽车有了自我观察、思考、判断和控制能力，环境感知、智能决策、自动控制成为了未来汽车发展的标配。无人驾驶汽车的发展将对汽车工业产生重要和深远的影响。不仅是汽车发展的技术革命，更会对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局产生强烈地震效应，推动汽车产业全面升级换代，引发产业组织模式创新，重塑原有区域布局和竞争格局。能否抓住无人驾驶汽车发展机遇，事关我国在新一轮汽车工业革命之中能否实现弯道超车，抢占汽车工业发展主导权。
无人驾驶汽车发展现状和问题产业链多个环节核心关键技术基础薄弱。无人驾驶最为关键的技术在于提高车辆在行驶过程中对道路情况的全方位感知和反馈控制能力，然而我国目前在这方面存在多项技术薄弱状况：一是道路场景信息感知和识别能力弱，特别是复杂场景下对道路标识、交通信号、周围物体等感知精准不高，受天气、光照、视角等因素影响较大。二是信息快速并行处理能力弱，道路环境、交通信号、路径导航、车辆控制等信息智能化协同处理速度慢，难以满足高速驾驶环境下信息处理速度要求。三是缺乏高精准度数字化控制技术，难以满足道路实际行车环境需求，数字化、软件化、毫秒级、毫米级反馈控制能力有待提高。汽车行业和互联网融合应用水平低。
目前，汽车行业与互联网融合应用主要集中在汽车导航、车内娱乐、远程控制等简单应用，而信息技术与车辆驾驶控制系统本身融合较少。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在汽车研发设计、生产制造、道路行驶等领域融合程度较低，尤其在车辆驾驶控制、交通状况识别、行车道路规划、行车安全保障等方面，互联网等信息技术应用还处在起步阶段，信息技术对汽车研发设计、驾驶控制等变革创新作用尚未发挥。
2.中国本土企业在高精度地图、云服务、车联网的主导地位和溢出效应
中国本土企业在无人驾驶领域的价值，体现于其在高精度地图、云服务、车联网等领域的绝对主导地位，以及因此产生的溢出效应，比如能够为中国消费者提供更实惠更贴心的体验，以及给跨国公司合作伙伴带来（相比单独干）更低风险的利益回报。本土企业在扩大主场优势的同时，也可以将触角涉及欧美市场，并致力于成为相关领域的世界领导者。大唐和华为已经在全球范围引领车联网LTE-V标准的制定和技术的研发。2017年2月，华为在欧洲与德国博世和英国沃达丰共同测试基于蜂窝通讯技术的LTE-V车联网通讯标准。相关联的本土企业也将迎来巨大的发展契机。
无人驾驶汽车发展对策和建议加强产业关键技术攻关研究。加强无人驾驶关键技术研究，提高汽车场景感知、信息处理和反馈控制能力。一是加强激光测距、近景观察、车载雷达、GPS高精度定位、三维位置感知、位置超声传感、交通标志和信号解析等信息感知技术研究，提高感知精度和灵敏度。二是加强信息快速并行分析处理技术研究，构建汽车场景智能感知分析模型，提高对场景信息的快速分析和识别能力。三是加强高精度控制技术研究，深入推进信息技术与车辆控制系统融合，推进数字化、软件化和网络化控制，提高敏捷控制和精准控制能力。深化汽车行业和互联网融合发展。深化互联网等相关信息技术在汽车驾驶控制、车内娱乐、自动导航、行车安全等领域全方位融合应用。
有大型资本背书的本土互联网企业可以重点关注智能互联解决方案。互联网三巨头在图商、定位服务商和车载操作系统等相关领域拥有较高的渗透率，体现其对L4和车联网商业化的乐观预期。
本土无人驾驶技术初创企业则拥有强大的人才和资本吸引力。而对于车队管理和移动出行服务提供商而言，其在L4时代的优势是掌握一手的消费者数据，发掘这些数据的商业价值将帮助他们在生态圈中找到适合自己的定位。中国无人驾驶市场将会是庞大且错综复杂的，各利益相关方需要尽早制定明晰的战略定位，并高度关注外部情况，特别是法规变化所带来的潜在影响。同时开展更多生态圈内协同合作，扩大自身的“朋友圈”。
3.培育和壮大产业发展生态圈
培育和壮大产业发展生态圈。加快构建无人驾驶产业生态圈，提高产业整体竞争力。一是推进统一、开放、标准的车载信息服务平台建设，构建车载信息服务产业生态圈，充分利用众包众创力量做大做强车载信息服务。二是整合产学研资源，充分利用高等院校、科研院所在雷达探测、模式识别、人工智能、信号处理等方面学科优势，加强无人驾驶场景感知和识别等基础技术攻关研究，提高关键核心技术国内自主可控水平。三是推进驾驶控制、车载信息、路径导航、安全保障等全链条汽车信息服务开放式发展，构建无人驾驶技术开放信息服务平台，降低无人驾驶系统开发成本，提高用户结合车辆和硬件系统构建自动驾驶系统的能力。
总结
无人驾驶市场前景可期。随着中国政府顶层设计的推动，以及市场需求的发展潜力，中国极有可能成为世界最大的无人驾驶市场，并拥有世界领先的L4技术及相关应用。
汽车行业各方话语权再平衡。传统自上而下的价值链将会在L4时代趋向扁平化，整车厂的主导地位会受到严峻挑战，价值链上各方话语权将面临再平衡。
企业需要在变革中明确自身定位。在新的生态圈中，各利益相关方都需要明确自身在产业链中的定位，制定清晰合理的发展战略，以应对瞬息万变的市场格局。
合作大于竞争，企业需要谋求协同合作的伙伴。在无人驾驶生态圈中，企业之间的联合已成为共识，没有一个单一的企业能凭借自身能力取得成功，企业需要通过协同合作方能增强自身的竞争力。
中国无人驾驶市场将会是庞大且错综复杂的，金准人工智能专家认为，各利益相关方需要深入剖析自身优势，尽早制定明晰的战略定位，同时开展更多生态圈内协同合作，扩大自身的“朋友圈”。
