2019年12月，McKinsey（麥肯錫）發布了報告《贏得競爭：中國汽車市場正在改變方向》，在宏觀層面對中國汽車市場做了分析及未來預測。

McKinsey指出，不僅汽車本身，汽車旅行的全部體驗也將被重新定義為ACES（自動駕駛，網聯汽車，電動汽車和共享出行）。

雖然我國自動駕駛技術與美國仍有較大差距，但是中國消費者對自動駕駛汽車的接受度遠高于歐美國家。

隨著“十四五”規劃的提出，中國政府有望對自動駕駛汽車的支持增加一倍，來彌補與自動駕駛發達地區的技術差距，從而有可能走在自動駕駛技術的前列。

本文將分析解讀報告中中國自動駕駛的七個關鍵點，供參考。

一、2040年個人自動駕駛出行全面普及

在McKinsey的基本預測中，中國有潛力成為全球最大的自動駕駛出行市場。

2025年，公共非自動駕駛出行里程達到將達到峰值，達到6.5萬億公里；個人非自動駕駛出行里程則在2030達到最高的2.3萬億公里。

中國自動駕駛行駛里程預測

2030年，自動駕駛出行服務開始普及，而非自動駕駛出行里程開始持續下降。

2040年，個人自動駕駛出行里程達到7.6萬億公里，高于此前公共非自動駕駛出行里程的最高值。由此可以判斷在2040年，中國的個人自動駕駛出行將得到全面普及。

二、自動駕駛汽車可以解決當前基礎設施落后的問題

2009年，中國市場購買了3000萬輛輕型車，超過美國成為世界上最大的最重要的汽車市場。到了2018年，中國私家車比美國多出近70％。

隨著私家車越來越普及，使得中國汽車上下游產業產能不足，負擔過重。

另外，道路基礎設施跟不上私家車的爆炸性增長，從而加劇了交通擁堵和污染，這一現象在北上廣深這樣的一線城市尤為顯著。

自動駕駛的出現將有助于推行智慧城市的同步發展，進一步合理配置出行資源，從而緩解當前面臨的基礎設施落后問題。

最為重要的是，業內專家認為成熟的自動駕駛技術將使交通事故率大幅度降低，這也預示著未來人們的出行將更為安全。

三、中國復雜的出行環境可能會影響自動駕駛的發展速度。

在短期內，鑒于復雜的交通環境，自動駕駛汽車必須在適應道路狀況的同時，還需要注意少部分駕駛員的攻擊性駕駛行為，這可能會延緩自動駕駛的商業化速度。

這不僅是中國自動駕駛面臨的問題。

不管是紐約市中心，還是像羅馬這樣的歐洲大型城市，都有著和中國一線城市同樣的人口密集和復雜的交通狀況。

因此，中國的自動駕駛技術解決方案與世界上其他國家沒什么大的不同。

但是，中國高度復雜的道路標牌，以及未完全標準化的交通信號燈和道路標志，給自動駕駛的商業化落地確實提出了獨特的挑戰。

同時，與其他地區相比，中國駕駛員不能嚴格遵守道路交通規則所導致的問題，增添了更多的不確定因素，將給自動駕駛的算法層面增大難度。

因此，需要針對中國特色的實際出行情況，花費更多的時間和精力來收集更多的數據，以及更多的路測里程。這可能會讓自動駕駛技術的應用比美國晚兩到三年。

四、中國可能會在2027年大規模采用L4級自動駕駛汽車

目前在中國的自動駕駛仍然無法適應所有場景，如道路狀況復雜的鄉鎮以及惡劣天氣，僅能夠在低速狀態下在路況相對簡單的郊區進行商業化試運營。

L4自動駕駛技術使用場景預測

但是隨著時間的推移，自動駕駛的潛在應用場景將被不斷“解鎖”。

到了2027年，自動駕駛可以覆蓋90%的出行場景。而到2032年，將實現L5等級的自動駕駛，即在任何場景下都不需要人干預的自動駕駛技術。

五、打車服務將是未來自動駕駛最主要的落地場景

McKinsey數據分析了2013年到2017年中國出行服務市場規模（共享汽車市場份額太小，故忽略不計），打車服務在期間的市場份額持續增加，如今已遠超過出租車市場份額。

中國出行服務市場規模

回到中國，打車服務最大的風險就是安全問題，而最大的成本支出為人力成本。

不管是滴滴還是Uber，雖然已經牢牢占據龐大的全球出行市場，但因為上面這兩個問題一直找不到完美的解決方案。

自動駕駛技術的出現讓Uber和滴滴看到了巨大的市場空間。

六、中國與世界自動駕駛領導者在不同技術上的差距

下圖是McKinsey預測的中國與自動駕駛領導者在不同技術層面達到商業化所需時間的對比。

中國與世界自動駕駛領導者各項技術商業化所需時間對比

從圖中可以看到，在技術層面中國與世界上自動駕駛領導者仍有不小的差距。在運算平臺及處理器這一模塊，我國需要10到15年才有可能運用在自動駕駛得商業化上，而最前沿的玩家如谷歌、英偉達等公司僅需要2到4年，幾乎可以說是準備就緒的階段。

中國政府大力支持本地自動駕駛技術的發展，建立了多個自動駕駛測試區，包括上海嘉定和雄安。這種支持起初可以幫助本地玩家快速發展。但是隨著時間的推移，以本地化基因成長起來的公司，可能失去全國甚至全球性競爭力。

七、中美自動駕駛行業的不同

在自動駕駛行至瓶頸之時，大家都在找尋一個突破路徑。

美國自動駕駛代表企業如谷歌的Waymo、通用汽車Cruise、特斯拉等，都在朝著L4級別的自動駕駛行進，追求“以不變應萬變”。

通過先進的激光雷達及算法技術能力，積累了大量的路測數據，Waymo甚至已經在加州鳳凰城區域開始商業化運營。

回到中國，以百度為首的國內自動駕駛企業更多的傾向于車路協同的路，追求“萬物互聯”的自動駕駛未來。

2019年12月18日，百度在長沙舉辦了“Apollo首屆生態大會”。

“‘聰明的車+智能的路’將是實現自動駕駛的最優解。”百度副總裁兼智能駕駛事業群總經理李震宇如是說，而這也是當下Apollo的發力重點。

中美國情的不同，也導致了在自動駕駛的發展將會走不同的路線，但無論是哪種路線，技術始終是其中最關鍵的一環。

雖然我國有強大的資源調動能力，以及目前世界領先的5G技術優勢，但是基礎技術仍需要持續的推動提高，否則將是制約我國自動駕駛發展的一大門檻。

結語

中美發展自動駕駛的兩條路線，哪個才是最優解？

其實大家心里都明白，“以不變應萬變”才是最好的選擇。

只是這個最優解，太過燒錢了。哪家自動駕駛企業能承認自己燒不動了呢？