汽车产业智能化变革的第三次颠覆性浪潮:自动驾驶按需出行 - Automobility
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汽车产业智能化变革的第三次颠覆性浪潮:自动驾驶按需出行

2024年10月5日
撰文:Bill Russo、汤文佳、陆仕诚
纵观过去数十年,中国互联网经济发展呈现出显著的指数级增长态势,其核心驱动力源自移动互联网技术的全面普及。这一具有里程碑意义的技术变革使社会大众能够连接到互联网,从而开启了空前的数字融合时代,不仅重构了社会生活方式,更为技术创新和经济转型奠定了坚实基础。在此背景下,智能终端设备与移动应用程序的迅猛发展推动在线服务领域实现跨越式扩张,进而引发了各行业的深度变革。伴随互联网经济与汽车产业的深度融合,创新型智能出行解决方案的发展潜力得到了充分释放。

我们于2021年发表的研究论文《智能电动汽车与数字化移动物联网的崛起》中,系统性地提出了”三次颠覆性浪潮”理论框架(参见图1),详细阐述了中国移动物联网技术浪潮的演进路径。同时,该研究深入剖析了数字化移动物联网技术进步对行业商业模式产生的革命性影响,指出需要从根本上重新构建市场价值的创造机制。基于此,汽车行业参与者必须实现战略思维的转型升级,即从传统的产品导向型思维(以汽车为中心)向效用导向型思维(以汽车出行服务为核心)转变。
中国凭借其庞大的用户基础,在新型数字化移动物联网技术的商业化应用与规模化发展方面展现出卓越能力,这种创新实践必将对全球行业发展产生深远影响。因此,中国在全球汽车产业智能化变革进程中确立了领先地位,现已进入我们定义的第三次颠覆性浪潮阶段——自动驾驶按需出行(AMOD)时代。
来源:Automobility

图1:汽车行业的三次颠覆性浪潮

 

汽车智能出行领域的三次颠覆性浪潮

这场”汽车智能出行革命”的三次技术变革浪潮构成了我司自2017年成立以来的核心战略理论基础。实践证明,该理论准确预测了技术驱动下的商业模式变革路径——这种变革在中国市场的演进速度显著快于全球其他区域。
当前,我们正处于大数据赋能个性化服务的时代,这些服务主要通过基于移动互联网的智能终端设备实现。随着智能设备技术向人员和货物运输装备领域渗透,必将引发出行设备商业变现模式的革命性变革。这一进程始于基于应用程序的按需出行解决方案,并在“Automobility 1.0”时代于中国市场实现了规模化发展。
智能出行服务连接着人们的生活、工作与休闲场景,满足日常需求并提供便捷体验。在按需服务平台的推动下,多模式交通系统、智能停车设施、充电基础设施及公共服务等领域实现了全面数字化,这也吸引了互联网科技巨头和智能终端制造商的持续投入。
进入“Automobility 2.0”时代后,中国汽车产业积极推进”智能电动汽车”或”智能网联汽车(ICV)”的创新发展。在此背景下,我们正在见证新能源汽车(NEV)动力系统技术与高级驾驶辅助系统(ADAS)的加速迭代与商业化进程,这不仅显著提升了出行安全性与经济性,更逐步实现了对驾驶员传统机械操作任务的智能化替代。
基于上述发展趋势,产业必将加速迈入“Automobility3.0”时代,即自动驾驶按需出行(AMOD)时代,届时无论是人员(如无人驾驶出租车)还是货物(如无人驾驶送货车)的运输都将全面实现自动化运行。尽管传统人工驾驶模式将在相当长的时期内与智能驾驶系统并行发展,但智能自动驾驶汽车在运营效率与经济效益等方面具备的系统性优势,必将加速推动其规模化商业部署进程。
“Automobility3.0”时代,车辆设计理念将发生根本性转变,呈现出明显的目标导向性与用户体验优先的特征,以期精准匹配客运和货运领域的差异化应用需求。基于出行场景产生的海量数据将通过多元化路径实现商业价值转化,有效推动个性化服务创新,并显著提升系统运营效率。”全栈式”移动物联网(IoM)生态系统的构建将实现车辆终端、基础设施与云平台的协同融合,从而为无缝衔接的数据驱动型出行解决方案提供坚实支撑。基于智能车队管理的自动驾驶汽车将实现显著提升的装备使用率,这不仅能够有效降低单位运营成本,更将全面重塑出行服务的效率边界。

移动物联网变革

传统以整车销售为核心的制造模式将逐步让位于服务导向型运营模式。在新模式下,车辆将通过数据驱动的持续性服务在其全生命周期内创造增量价值。为在这一颠覆性变革中保持竞争优势,整车制造商(OEMs)需要实现战略定位的根本性转型,一方面积极布局多样化的出行服务场景,另一方面需要与数字平台运营商和云基础设施提供商建立深度战略协同关系。这种转型需要对车辆设计理念、智能车队管理体系和商业模式创新进行系统性重构,以适配智能网联汽车在高频使用场景下服务导向的核心特征。

中国凭借其具有显著规模优势且商业创新活跃的数字经济生态,正高效推动传统产品导向型汽车产业向服务导向型移动物联网(IoM)商业模式的系统性转型。

当汽车被重新定义为智能终端时,将持续性地采集和整合用户行为特征、车辆运行状态和环境感知信息。这些来自车辆终端和用户交互的多维度数据通过云端分析后,能够支持更加精准和个性化的数据赋能服务输出(参见图2)。

来源:Automobility

图2:移动物联网数据商业化

在政策支持体系完善和数字经济产业投资驱动的双重推动下,这场具有颠覆性意义的”移动物联网”革命在中国市场展现出显著的发展速度优势和规模效应特征。

随着移动互联网技术的深度渗透,智能终端已然成为中国超10亿互联网用户获取出行相关服务的核心入口。这些服务呈现多元化发展态势,涵盖网约车、电子商务和即时配送等典型应用场景(参见图3)。

 

来源:CNNIC, Automobility

图3:移动互联网用户渗透率规模

 

作为出行产业生态的核心参与主体,互联网企业正在对传统汽车产业价值链施加系统性的变革影响。具有互联网基因的出行服务提供商已将用户导向的出行服务体系(而非传统的硬件产品销售与后市场服务)确立为其价值链的战略核心(参见图4),同时优先布局基于应用程序赋能的数字生态系统服务变现路径。

 

 

来源:Automobility

图 4: 用户导向与车辆导向商业模式对比

这一战略转型趋势推动车辆配置体系向互联网时代特征加速演进,重点优化智能网联汽车在车端数据与用户数据的聚合与分析能力,从而构建新型可持续收入来源(参见图5)。
来源:Automobility

图 5: 智能网联汽车数据价值聚合
在全球最大数字经济体的赋能效应下,中国汽车制造商正在重新定义高端和优质,以提供升级版智能座舱用户体验为核心导向,系统性地整合了具有互联网时代特征的功能模块与技术架构。通过这种具有前瞻性的战略转型,制造商得以基于数字生态系统构建可持续的售后增值收入体系。多家中国互联网原生企业也在开发智能网联汽车操作系统。典型案例包括华为鸿蒙OS、小米MiOS、阿里巴巴AliOS等自主研发平台。

这种发展趋势使得能够为车内所有乘员提供差异化数字体验的功能特性,已然成为中国消费者的核心需求要素。尽管传统意义上的驾驶体验仍具有重要战略意义,但其已不再构成消费者的首要购车决策因素。那些未能及时认知并适应数字化体验重要性的品牌,其市场地位相较数年前已显著弱化。

自动驾驶技术重塑交通出行范式:中国智慧物流与无人驾驶出租车创新实践

作为汽车产业的颠覆性技术革新,自动驾驶正在引领未来交通方式的系统性变革。通过先进传感器、智能控制器、高精度执行器、新一代计算平台和车联网通信技术的协同集成,自动驾驶车辆实现了对周围环境的智能感知、决策分析与驾驶任务执行的一体化,从而保障车辆运行的安全性与效率性。依据汽车工程师学会(SAE)国际标准体系,自动驾驶技术可划分为多个递进等级,从无自动驾驶功能(L0级)到完全自动驾驶能力(L5级)不等。

在前沿技术创新、城市智能基础设施投资布局和产业政策支持体系的多维度推动下,中国自动驾驶产业正呈现出高速发展态势。这一发展的基本要素在我们2020年发表的论文《中国按需自动驾驶出行(AMOD)的未来竞争格局分析》中已有阐述。

中国按需自动驾驶出行(AMOD)的竞争格局呈现出多元化生态系统特征,各类企业主体在货运与客运领域深度布局创新解决方案。众多企业致力于构建全栈式自动驾驶能力,实现软件、硬件、数据分析与云服务的系统性整合。

电子商务的快速发展显著推动了自动驾驶物流解决方案的市场需求。在干线物流与货运运营领域,智加科技、DeepWay深向和赢彻科技等企业正引领自动驾驶重卡技术发展。自动驾驶重卡具备全天候不间断运营能力,可显著降低运营成本,提升运营效率。在城市物流领域,新石器和美团等创新企业重点布局高密度城区最后一公里配送场景下的自动驾驶配送车应用。

无人驾驶出租车领域是另一个重要的发展方向,小马智行、百度Apollo和AutoX等企业在这一领域处于领先地位(参见图6)。这些企业正在广州、北京等城市开展无人驾驶出租车试运营,随着技术日趋成熟和法规体系持续完善,服务规模将进一步扩大。

来源:Automobility

图6:中国自动驾驶企业应用场景分布

 

另外,自动驾驶技术及其应用创新的影响范围已突破中国市场边界。通过跨境战略合作机制,这些创新成果正在全球范围内推广,为世界各地提供可及性强、经济性好的出行解决方案。

典型案例体现在:2024年9月25日,全球领先的自动驾驶技术企业文远知行(WeRide)与全球最大的移动出行与配送技术平台优步(Uber)宣布建立战略合作伙伴关系,共同推进WeRide自动驾驶车辆在阿联酋优步平台的部署工作。该合作伙伴关系将于今年年底在阿联酋首都阿布扎比正式启动。基于合作框架,用户可通过Uber应用平台便捷预约WeRide自动驾驶车队提供的智能出行服务(参见图7)。WeRide与Uber的这一战略合作具有里程碑意义,标志着自动驾驶技术与主流出行服务的深度融合进入新阶段。选择在阿联酋市场首发体现了精准的战略眼光,该地区不仅对新技术持开放态度,更具备支撑创新应用的基础设施条件。通过此次合作,双方将进一步巩固各自在自动驾驶领域的创新领导地位,为未来自动驾驶车辆的规模化应用奠定重要实践基础。

 

来源:文远知行

图 7: 优步与文远知行战略合作签约仪式

智能解决方案:硬件与软件深度融合的“Tier 0.5”供应商模式

自动驾驶领域构建了一个高度复杂的硬件与软件生态系统,涵盖传感器、处理芯片、操作系统和人工智能算法等核心要素的硬件与软件双向整合。在全球范围内,产业链各方正积极推进上下游资源整合,打造包括英伟达等芯片制造商与百度Apollo等软件平台之间的战略协同。在硬件层面,激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达和视觉摄像头等传感器在环境感知中发挥关键作用。软件层面则负责驾驶控制系统、感知算法和数据处理平台等核心功能的协同管理,确保系统运行的安全性与效率性。

这种硬件与软件的深度融合正在重塑汽车产业格局,特别是在高级驾驶辅助系统(ADAS)的开发领域表现突出。相较于传统汽车独立运行的车道保持辅助或自适应巡航控制等功能,当前系统通过技术融合实现了更智能化、更协同化的功能体系。传统车企与科技公司正在向全栈式解决方案转型,着力打造传感器、执行器与人工智能决策软件的协同设计与无缝集成。这种整合式发展路径不仅显著提升了自动驾驶系统的表现,更加速了向无人驾驶的技术演进,推动了更安全、更高效的智能汽车发展,逐步模糊了传统意义上硬件与软件的界限。

纵观自动驾驶产业,其技术架构涵盖了广泛的软硬件技术栈。中国本土供应商已经在自动驾驶技术栈的各个细分领域崭露头角。在产业核心价值链中,部分企业已具备成长为一级甚至0.5级供应商的潜力(参见图8)。

 

来源:Automobility

图 8:传统供应链与智能供应链对比
自动驾驶供应链面临的主要风险包括:技术限制(特别是芯片和高端传感器短缺)以及全球危机带来的供应中断(如疫情影响和地缘政治紧张)。为有效应对这些挑战,企业正在加速本土供应链建设并强化自主研发能力。

结论

通过系统性分析可以看出,互联网经济的快速发展及其与汽车技术的深度融合,已经深刻重塑了中国汽车产业格局。值得特别强调的是,这种变革影响绝不局限于中国市场。作为全球最大的汽车市场,中国汽车产业的创新实践必将对全球汽车产业竞争格局产生深远影响。面对这一演进趋势,企业要保持竞争优势并紧跟时代步伐,需要把握两个关键:第一,始终坚持”以用户为中心”的理念;第二,积极拥抱”服务导向”的出行解决方案。在迈向更互联、更电动、更智能的汽车出行3.0时代,这将成为企业制胜的关键所在。


关于作者

Bill Russo 是Automobility Limited(上海谋拓商务咨询公司)的创始人兼首席执行官。他拥有超过40年的行业经验,其中包括在克莱斯勒公司担任高管15年,以及在中国和亚洲地区超过20年的工作经验。他还曾在IBM和Harman公司工作了近12年,积累了丰富的电子信息技术产业经验。Russo先生为众多跨国公司和中国本土企业提供咨询服务,协助他们制定和执行全球市场及产品战略。此外,Bill目前还担任上海美国商会汽车委员会的主席。

通过电子邮件联系:[email protected]

汤文佳 是Automobility Limited(上海谋拓商务咨询公司)的项目总监。她拥有超过十年的专业经验,其中包括六年的咨询经验,专注于汽车和数字领域,以及五年的移动出行和自动驾驶行业经验。她对中国汽车行业有着深入的理解,特别是在共享化、电动化、智能化和自动驾驶等领域。汤文佳还曾领导了多个创新型“0-1”项目,涵盖从创新商业模式的设计到成功实施全流程。

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陆仕诚 是Automobility Limited(上海谋拓商务咨询公司)的咨询师。他拥有超过6年的专业经验,其中包括作为普华永道的审计师,负责汽车、能源和航空行业的IPO和审计工作3年。他还曾在一家专注于金融科技投资的风险投资公司担任投资经理。陆仕诚目前在为跨国公司和初创企业提供咨询和投资顾问服务。

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Automobility Limited是一家总部位于上海的全球战略与投资咨询公司,专注于帮助客户在未来出行领域建立优势并实现价值。在瞬息万变、错综复杂且充满不确定性的经营环境中,我们助力客户应对和解决最具挑战性的业务与管理难题。我们不仅为客户量身定制解决方案,更提供全方位支持,包括投融资对接和战略落地,与客户并肩前行,共创业务新局面。

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重要声明:本文所有内容(包括图表及材料展示形式)均为Automobility Ltd的知识产权。我们乐于分享这些洞见以服务新老客户,但如需使用相关内容,请务必获得我们的明确授权并注明来源。

英文原文:

The Third Wave of Disruption: Autonomous Mobility on Demand

 

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