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汽车行业将掀大波澜:国家层面对智能汽车达共识
更新时间:2018-02-23 浏览数:

  大约每隔五六十年,在以科技发展为核心因素的驱动下,世界经济会呈现一个轮次的兴衰交替。有迹象表明,新一轮经济周期的驱动要素将可能是人工智能(AI)、物联网及由之造就的工业4.0,以及伴生的能源革命。在此背景下,由于汽车是一种大批量、可复制、普及性强的耐用消费品,可以大幅度摊薄技术创新成本,并且带动上下游产业链之间的联动。因此,智能汽车的应运而生,将成为整合人工智能、万物互联、新能源技术,并发挥工业4.0优势的产业领域。


  传统车企与新进入车企之间的竞争客观存在,某些原本就竞争力不足,加之因循守旧的传统车企,将可能受到颠覆性的冲击。但是站在行业整体看,汽车产业的传统优秀车企,在这场长期的胶着战中,将面临自我更新、自我完善的新机遇,极有可能借助其已经具有的技术与管理优势,在这场颠覆性的挑战中获得重生。


  1月5日,国家发改委公布了《智能汽车创新发展战略(征求意见稿)》,初步制订了战略愿景,设置了目标达成的时间节点:到2020年,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,新车基本实现智能化,高级别智能汽车实现规模化应用;到2035年,中国标准智能汽车享誉全球,率先建成智能汽车强国,全民共享“安全、高效、绿色、文明”的智能汽车社会。


  这一战略的形成意味着,经过一段时期的实践和认知,我国目前已初步在国家层面对发展智能汽车的意义、目标、路径和措施形成共识,资本市场深度关注与布局智能汽车,正当其时。


  什么是智能汽车?按照征求意见稿的定义,智能汽车是指通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,运用信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,具有部分或完全自动驾驶功能,由单纯交通运输工具逐步向智能移动空间转变的新一代汽车。智能汽车通常也称为智能网联汽车、自动驾驶汽车、无人驾驶汽车等。


  传感器、控制器、执行器,对应智能汽车技术的三个层次:感知层、决策层和执行层。其中,感知层技术主要基于视觉技术与雷达技术,为汽车提供环境感知输入。硬件设施主要包括安装于汽车本体的摄像头、各类雷达,以及接收车联网信息的终端装置等。


  决策层技术的作用在于接收来自车体自身感知器件,以及来自车联网的网络虚拟空间信号,通过整合车载或云端处理结果,输出车辆控制信号,通过车辆执行部件实现行车即时控制。这项技术相当于自动汽车的“驾驶脑”,以算法为核心,通过半导体等硬件技术对高速运算提供支持。


  执行层技术指汽车的加速、减速、转向、制动等基本执行机构系统及其相关部件技术。整体而言,智能汽车可以被看作具备特定用途、未来可以实现更加复杂、更加精细化运作的机器人之雏形。正如人类具有灵魂、心魄、身体三个层面能力资源,智能汽车区别于传统汽车的本质特征正在于其感知层与决策层,感知层和决策层是智能汽车容纳汽车魂魄的器官。


  目前,无论是传统车企,还是新造车企业,它们作为汽车产业漫长价值链的集成者,均不具备全面的技术资源禀赋。一般来说,部分优秀传统车企的技术基础及整合能力,要远远强于多数初创的、带有互联网创业公司光环的行业新进入者。新进入者的优势可能首先在于其“互联网造车”的理念,在快速集成和新技术应用上达到匹敌传统车企,甚至胜过一筹的水平。如特斯拉宣称,推出一步到位备齐智能驾驶硬件的新车,之后将通过机器不断地学习,将新的经验和技能借助云平台分享到所有售出的新车上。这种理念符合人工智能产品与人类相似的不断学习与更新的特质。然而,理念虽然到位,但同样将面对由低级智能驾驶到高级智能驾驶的不断进化之路。


  迄今为止,国内车商更多的是发挥国内的互联网技术积淀,推进的是“网联”技术而非“自动驾驶”。如上汽集团目前重点布局高精度定位、导航和地图领域,以及车载服务信息等;与阿里巴巴合资成立斑马网络,为上海汽车注入互联网基因。上汽还于2014年底在硅谷建立了投资公司,并先后于2016年和2017年在加州和以色列建立了创新中心。


  相对而言,在自动驾驶核心技术方面,无论是硬件还是软件,无论是技术水平还是资本投入,我国相对欧美日韩均还有不少差距。但在这一新的生态领域,渐进式的智能驾驶技术升级路径,为无论是传统车企还是新进入车企,无论是“智能”车企还是“网联”产业链车企,都提供了广阔的生存空间。


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