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皓天鑫
【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】概念和構(gòu)想催生實踐研究。20世紀(jì)80年代，美國、歐盟分別進(jìn)入自動駕駛、智能汽車的研究熱潮。美國、歐盟資助研發(fā)，解決技術(shù)和應(yīng)用問題，日本則涉足略晚，更多關(guān)注車聯(lián)網(wǎng)和智能安全。盡管起步時間夠早，一度還是科研領(lǐng)域的熱潮，但自動駕駛僅在近幾年才開始成為藍(lán)海市場，進(jìn)入大眾視野。
1939年——僅僅在福特“T型車”推出20多年、逐步實現(xiàn)汽車的平民化之后——通用汽車在紐約世界博覽會上搭建了Futurama的模擬城市展廳，對六十年代的智能交通提出構(gòu)想。1956年，通用又推出款具備自動駕駛功能的概念車Firebird II。
概念和構(gòu)想催生實踐研究。20世紀(jì)80年代，美國、歐盟分別進(jìn)入自動駕駛、智能汽車的研究熱潮。美國、歐盟資助研發(fā)，解決技術(shù)和應(yīng)用問題，日本則涉足略晚，更多關(guān)注車聯(lián)網(wǎng)和智能安全。盡管起步時間夠早，一度還是科研領(lǐng)域的熱潮，但自動駕駛僅在近幾年才開始成為藍(lán)海市場，進(jìn)入大眾視野。筆者通過使用PEST模型，試圖透過自動駕駛行業(yè)表面，對其宏觀環(huán)境因素進(jìn)行分析。
自動駕駛行業(yè)的PEST分析
PEST模型按照政治(Political)、經(jīng)濟(Economic)、社會(Social)、技術(shù)(Technological)四大因素洞察企業(yè)、行業(yè)所處的宏觀環(huán)境，是經(jīng)典的分析工具。以下將使用PEST模型對自動駕駛行業(yè)進(jìn)行較為詳細(xì)的梳理。
技術(shù)：自動駕駛汽車行業(yè)進(jìn)展快慢，直接相關(guān)的就是自動駕駛技術(shù)。
1984年，卡耐基梅隆大學(xué)研發(fā)的自動駕駛車輛便能利用激光雷達(dá)、計算機視覺及自動控制技術(shù)感知周邊環(huán)境，并據(jù)此作出決策，完成自動控制，在一定程度上實現(xiàn)了機器層面的自動駕駛。伴隨V2X、人工智能(尤其是深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí))的發(fā)展以及更新速度的加快，自動駕駛汽車能夠更大程度地模擬駕駛員行為，接近人的智能水平。如今，博世等制造商在自適應(yīng)巡航系統(tǒng)、道路標(biāo)志識別、自動泊車等方面已較為成熟，不過這些技術(shù)對于自動駕駛的實現(xiàn)還遠(yuǎn)未足夠。
《中國智能駕駛白皮書》指出，百年汽車工業(yè)成功的三大要素在于規(guī)?；a(chǎn)、精細(xì)化管理和高可靠運行。目前傳感器的高價格和低產(chǎn)能問題得不到解決、無線數(shù)據(jù)傳輸效率低、車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋難度大、信息安全技術(shù)沒有保障……面對種種難題，高度自動駕駛的量產(chǎn)化在短期內(nèi)還難以兌現(xiàn)，因此，車企在大力研發(fā)單車智能的同時仍在謹(jǐn)慎觀望關(guān)鍵技術(shù)的成本下降以及政府的技術(shù)關(guān)注度和資金投入。
政治：在顛覆性技術(shù)尚且超出大眾知識理解的范圍時，政府牽頭促進(jìn)研發(fā)和應(yīng)用落地就顯得彌足珍貴。
美國政府自上世紀(jì)90年代就實施“智能交通系統(tǒng)”支持自動駕駛汽車發(fā)展，2009 年和 2014 年分別以網(wǎng)聯(lián)化和自動駕駛為重點發(fā)布研究計劃，并于 2016 年發(fā)布自動駕駛汽車政策指南;歐盟、日本也持續(xù)推動自動駕駛汽車項目，并且分別在2015、2014年制定了未來發(fā)展戰(zhàn)略。
在國內(nèi)，相關(guān)法律法規(guī)滯后，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)仍在制定階段，導(dǎo)致相關(guān)企業(yè)難以獲得路測機會，標(biāo)準(zhǔn)缺失也使得業(yè)內(nèi)產(chǎn)品良莠不齊。此外，自動駕駛汽車的整條業(yè)務(wù)鏈涉及多個部委管控，如何協(xié)同也是擺在從業(yè)者和管理者眼前的難題。
不過近年來政府規(guī)劃的支持和寬松的政策管制使得國內(nèi)的自動駕駛企業(yè)有機會與當(dāng)?shù)卣畢f(xié)商獲得政策傾斜，自動駕駛汽車有望獲得和電動汽車一樣的政策優(yōu)惠待遇。對此持樂觀態(tài)度的從業(yè)者認(rèn)為，自動駕駛在提高交通效率、減少事故等方面的優(yōu)勢顯著，技術(shù)倒逼政策法規(guī)制定將是水到渠成的事情。
社會：毋庸置疑，自動駕駛為消費者出行帶來的效益是巨大的(經(jīng)濟節(jié)約、出行方便)，消費者也不必再經(jīng)歷考駕照這個頭疼的過程，但汽車的安全可靠度仍是消費者接受的大問題。
在大眾尚不了解自動駕駛時，特斯拉的致死事故已經(jīng)造成一定的震動，在概念普及之后，這樣的事故給行業(yè)帶來的沖擊可能更為嚴(yán)重。波士頓咨詢在報告中發(fā)布了對消費者的調(diào)研結(jié)果，發(fā)現(xiàn)多數(shù)人還是愿意接受這種新的出行方式，而日本、荷蘭、德國民眾要顯得審慎一些。
在近期美國眾議院批準(zhǔn)自動駕駛法案的過程中，受到擁有140萬名會員的美國卡車司機工會的影響，法案將商用卡車排除在自動駕駛之外。Uber、滴滴在進(jìn)入市場時遭到出租車司機的強烈反對，自動駕駛這樣的顛覆性技術(shù)也必然會受到傳統(tǒng)模式受益者的反對和阻礙。
經(jīng)濟：在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、新能源和共享租賃模式的驅(qū)動下，汽車行業(yè)具備了新的發(fā)展動力，2016年的汽車產(chǎn)銷量和行業(yè)營收均實現(xiàn)顯著增長。
自動駕駛技術(shù)作為汽車的發(fā)展趨勢，被Strategy Analysis預(yù)測將有7萬億的市場規(guī)模(2050年)，如此龐大的藍(lán)海市場引起資本的競相追逐。智行者科技CEO張德兆認(rèn)為，21世紀(jì)初汽車已開始具備一定的自動駕駛技術(shù)基礎(chǔ)，但直到近兩年才成為熱點，關(guān)鍵是市場對其商業(yè)變現(xiàn)能力的認(rèn)可。
除“放開方向盤”這一直接的價值外，通勤成本降低、交通安全成本降低、車企能夠利用駕駛空間創(chuàng)造更多收益(例如廣告接入)、運營商省去司機雇用成本、用戶體驗得到更大程度的挖掘……這些商業(yè)變現(xiàn)的途徑促使參與者能夠更主動地參與到自動駕駛市場之中,力爭成為新的生活方式的商業(yè)者。
麥肯錫對未來汽車發(fā)展的宏觀環(huán)境分析
類似于PEST模型，其他研究機構(gòu)也相當(dāng)注重對未來技術(shù)的宏觀環(huán)境分析。麥肯錫在2016年初發(fā)布報告《Automotive revolution – perspective towards 2030》，在探析未來汽車多樣化出行、自動駕駛、電動化和互聯(lián)化這四大發(fā)展趨勢時，納入了諸多宏觀環(huán)境變量，并分別歸納為高層次的變革場景(High-disruption Scenarios)與低層次的變革場景(Low-disruption Scenarios)這兩個概念進(jìn)行衡量，形成預(yù)測模型。
針對自動駕駛未來發(fā)展的預(yù)測，麥肯錫認(rèn)為在技術(shù)和法律監(jiān)管問題得到解決后，在2030年，完全自動駕駛汽車，即無人車能在當(dāng)年出售的新車中占到15%，高水平的自動駕駛汽車(L3及以上車型)將占到50%。相比較而言，技術(shù)、監(jiān)管、商業(yè)的阻礙若難以解決，在2030年能出產(chǎn)的L3級別以上車型連5%都無法達(dá)到。
總結(jié)而言，在技術(shù)層面，深度學(xué)習(xí)、車聯(lián)網(wǎng)、5G、信息安全等關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)展以及激光雷達(dá)等車載硬件在成本、產(chǎn)能上的突破，對于自動駕駛的推動將有強力的影響;
政治層面，盡管行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)體系暫未出臺，但國家目前已顯露的重視態(tài)度值得行業(yè)期待;
經(jīng)濟層面，自動駕駛商業(yè)變現(xiàn)能力得到挖掘，促使其成為資本市場的熱點;
社會層面，消費者的開放態(tài)度和傳統(tǒng)行業(yè)受益者的反對將持續(xù)并存。
此外，四個因素之間相互作用，例如，技術(shù)的實現(xiàn)將倒逼政策落地，吸引資本的持續(xù)投入，給予消費者信心;相反，技術(shù)遇阻或難有應(yīng)用落地將使過度火爆的行業(yè)泡沫破碎，引起社會和政府的不信任?？梢姡詣玉{駛的實現(xiàn)是全局性、整體性的，存在著較為顯著的短板效應(yīng)。
筆者在走訪自動駕駛從業(yè)者的過程中，注意到了行業(yè)對于全局環(huán)境的重視，尤其是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、需要高經(jīng)費、高精力投入的關(guān)鍵技術(shù)和商業(yè)變現(xiàn)路徑，已成為企業(yè)常常提及的痛點。因此，在短時間內(nèi)，除技術(shù)突破之外，實現(xiàn)自動駕駛的目標(biāo)仍然復(fù)雜艱難。
原標(biāo)題：想實現(xiàn)自動駕駛，技術(shù)突破之外，還需攻克三層難關(guān)
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