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陈清泰:电动汽车技术进步需双线作战 智能化零部件企业迎来历史性发展机遇


来源:中国产业经济信息网   时间:2020-08-25





  8月22日,中国电动汽车百人会理事长陈清泰在第三届全球智能汽车前沿峰会(GIV2020)上表示,电动汽车技术进步需双线作战:一条战线是打好电池、电机、电控和充电设施的基础;另一条战线是未来竞争的焦点,即智能化、网联化,最终实现无人驾驶。

  汽车革命下一步是智能网联

  “电动化目前已取得了阶段性进展,接下来应把智能化、网联化放到更重要的位置,汽车革命的下一步是智能网联。”陈清泰说。

  陈清泰认为,未来智能网联的电动汽车是能源革命、信息革命、交通革命和智慧城市建设的引领性核心产品,有极强的能力广泛吸纳新能源信息化、网络化、智能化、大数据,以及新技术、新材料、电子电力、先进制造等方面的新发展新势能,成为众多产业融合创新的大平台。

  “跨界协同创新的潜力是巨大的,汽车企业最重要的是整体技术集成,很多技术要素可通过多种形式的联合创新而获得。为此,汽车企业应该把合作的手伸出去,互联网、IT、AI企业要把手插进来,双方携手重构汽车产业链,共同构建智能汽车的产业生态。”陈清泰说。

  此外,陈清泰表示,智能汽车发展需要加强核心技术和关键零部件的创新研发。“此前中国汽车产业对零部件缺少关注度和投入度,导致我国汽车行业处于零部件空心化的尴尬处境,今年疫情的暴发和国际形势的变化,让中国汽车在核心技术和关键零部件方面的弱点和痛点暴露。”

  他认为,目前智能化零部件的技术壁垒尚未形成,技术路线还有多种选择,存在着巨大的创新空间,给新的进入者提供了众多的机会,也为中国的零部件企业特别是科技型中小企业的发展带来了历史性机遇。智能汽车强国的底层是智能化零部件的强国,相关产业和企业应该抓住这次机遇,打牢我国新型零部件的基础,用高质量智能化零部件和软件,支撑智能化汽车产业的发展。

  整车厂是主要引领者

  广汽集团总经理冯兴亚表示,智能汽车在关键技术领域仍然面临着很多难题,自动驾驶辅助技术和无人驾驶汽车之间的鸿沟仍然很深,高昂的单车成本和基础设施投入是制约规模化量产的重要因素。根据Gartner(高德纳)公司技术成熟度曲线,L4、L5级别的自动驾驶汽车量产需要十年时间。

  冯兴亚认为,整车厂是智能汽车产业发展的主要引领者。在未来的智慧城市和智能交通中,智能汽车扮演着关键的节点和核心载体的角色,整车厂作为产品的提供商是自动交通建设和运营的重要参与者,是核心移动要素供给者和打通者。在整个生态中,整车厂主要聚焦车辆和车载软件产品、自动驾驶技术、V2X技术、车路协同技术、大数据平台和出行、网联及软件服务等。“到了高级别的自动驾驶,比如L4、L5级汽车,相信只有主机厂牵头才能做到系统的设计和整合,没有任何一家供应商能够单独完成。”

  冯兴亚表示,广汽集团下一步将加速推进智能网联技术的开发,完善智联终端五大支撑平台,努力掌握AI人工智能、5G、软件定义汽车、大数据、信息安全及整车架构六大核心技术。“我们将优化智能汽车核心技术路线的规划,力争在2023年实现L4级自动驾驶的区域示范运营。”

  罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟预测,在中国自动驾驶的渗透率方面,到2030年的乘用车新车配置中,L4、L5高级别自动驾驶可达到5%的渗透率;L2、L3级别自动驾驶可达到60%的渗透率。

  地平线副总裁张玉峰预计,中国将会在2030年成为全球最大的自动驾驶市场。张玉峰表示,从行业发展趋势看,自动驾驶的成本正从硬件占比达到90%,向软硬件基本五五分成的方向发展。特斯拉的FSD(Full Self Driving)、Autopilot3.0系统的高额售价即是一个证明。计算平台是实现自动驾驶规模量产的关键,只有计算和计算平台标准化,才能让自动驾驶实现真正的量产。此外,从电子电气架构看,从分布式架构向域架构、最终向中央计算架构发展是必然趋势。特斯拉目前在中央计算架构上发展较快,也证明了这一方式的可行性。

  滴滴出行人工智能实验室智能控制首席科学家唐剑表示,融合是实现和驱动汽车智能化的一个关键。把交通和出行做好,最重要的是实现人、车、路的深度融合,具体来讲即实现底层的智能交通基础设施、中间层的智能交通工具以及最上层的共享出行深度融合。

  自动驾驶商业化已提上日程

  在自动驾驶商业化方面,目前国内外已经开展了不同程度的自动驾驶商业化示范。一方面是掌握有核心技术的企业,选择在特定领域展开的试运营服务;另一方面,一些国家或城市提出支持政策,准许企业开展自动驾驶商业化应用的部署,加快自动驾驶产业发展,提升商业化应用的日程。

  《自动驾驶应用场景与商业化路径(2020)》显示,在成本方面,现有自动驾驶与人工驾驶成本基本持平。其中,Robo-taxi是使用自动驾驶技术代替人工驾驶员进行驾驶行为的出租车服务,但受各地政策与技术成熟度约束,目前Robo-taxi需配备安全员,成本高昂。根据麦肯锡预测,Robo-taxi每千米成本不断下降,与传统出租车成本相比将在2025年至2027年之间达到拐点。

  企业方面,目前百度、文远知行、小马智行、AutoX等均已在城市的特定区域开展Robo-taxi业务。文远知行COO张力表示,“目前在出租车成本结构里,司机的成本占据60%左右。如果不能替代司机,Robo-taxi的商业模式是不成立的。预计未来三年左右,Robo-taxi能够实现在限定区域里的载客运营,这也意味着能够把60%的成本转化为收入,实现单车盈利进而实现商业化。”

  郑赟称,自动驾驶场景落地化至少需要四个方面的支撑,包括政策的加持、技术、基础设施的成熟和完善以及新的商业模式的构建(车辆拥有、出行场景、整车架构和系统、用户数据等)。其中的难点是,政策推进的速度和基础设施完善的进度。

  在政策法规的支持方面,小马智行总经理莫璐怡表示,希望全国更多城市可以开放道路场景测试区和高速公路测试;此外,在卡车物流等不同形式自动驾驶落地方面,也希望得到更多的政策支持。(作者 崔小粟)



  转自:中国证券报

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