罗兰贝格全球合伙人、大中华区副总裁、汽车行业中心负责人 郑赟

　　非常感谢主办方邀请，刚才听了港闸区那边的介绍，也听了市北高新的介绍，虽然不需要买房，但是听了也很激动。自我介绍一下，我是郑赟，罗兰贝格大中华区副总裁，跟周老师也是很多年的朋友，今天借助这样一个场合，跟各位来分享一下我们汽车团队针对智能网联的看法。

　　其实大家都知道，我们谈汽车未来的发展，都说现在所处的是一个非常好的时间节点，是让汽车从一个简单的A到B点的交通工具，变化成未来生活的第三空间。

　　放眼近几年的发展，有不少趋势已经切身体会到了，并且也享受到了这些服务，我们说移动出行，数字化应用，新能源，动力总成的电气化，其中我个人认为最重要的一个颠覆性的因素，可能更多是车联网或者放大一点说是智能网联。

　　今天这个课题围绕着智能网联，大概有4个点跟各位做一个分享。首先看一下整个市场的容量，毋庸置疑，对一个传统行业带来颠覆性的变化，市场冲击力肯定是非常巨大的。第二，整体的落地路径，大家都会问，我是不是能够期待在明年甚至在后年，在上海就能坐上一辆自动驾驶汽车，有可能，但是有非常多的先决条件。不得不承认，在整个技术快速发展的过程当中，还是存在大量的技术挑战和相应的瓶颈的，要有非常客观的认识。同时，所有玩家在进入这个非常有憧憬的新产业的时候，自然会考虑到具体的变现模式，相较2017、2018年的时候，大家还是比较模糊的概念，我做自动驾驶如何从消费者端收取相应的费用，如何在产业链上与大家形成利润的最优分配，还没有明晰的话，应该说经过2、3年的发展，整个市场格局更加清晰，可能更多是以联盟化的形式展现。

　　第一，我们说智能网联本身的概念非常大，非常综合，很多人往往不知道智能网联到底指什么，当然可以有不同的解读，在我们团队，我们把它等同于未来三个大的应用方向——自动驾驶、车联网以及智能座舱。同时，这三个大的应用领域，我们能够看到的是，在自动驾驶和车联网本身，更多的是交叉、交互的发展。智能座舱，作为非常重要的媒介，是一路从过渡期进入大家的生活。

　　在整体的发展路径上，我们是怎么看的？刚才提到了，自动驾驶和车联网会有交叉式的发展，结合智能座舱持续升级，在整体上推动整个智能网联汽车的发展。那么我们这边提2030年能够实现，有一个先决条件，法规没有办法落地，但是从技术上来看，在2030年这个时间节点，实现一辆完全智能网联汽车在全天候环境，并且在感知、决策、执行能力上有一个完全的自动化应用，这个是完全可行的。

　　那么从过往来看，2016年开始是起步期，换道辅助、全自动泊车、远程控制，这是我们说的引入期或者是起步期。在进入发展期的时候，我认为会有更多场景化的应用出现。在成熟和终极形态的时候，可能会对现在大家觉得已经进入到低迷期的市场带来更大的冲击，因为整体的汽车共享行为会增多，反过来会影响整体的销量水平。

　　在整个汽车快速发展过程中，智能座舱作为核心媒介，更多的是从5个视角来看，交互、环境、控制、空间、数据。

　　所有新产品在推出的时候，一定要考虑消费者具体对这样的新生事物是怎么看的，整体来上说，我们认为家的手机从功能机切换到数字电话的时候，不觉得冲击力有这么大。但是在当下可以感受到，所有消费者在体验这个环节上，永远是有非常高的要求的。所以我们认为，在整个汽车大的传统工业当中，在未来的发展时间点上，对于这样的第三空间一定有非常大的渴望。

　　从2017年开始，罗兰贝格在全球大概17个国家，每半年做一次比较大的调研工作。这个调研更多是希望把这些颠覆性的趋势，通过调研持续观察各自核心市场上对于颠覆性趋势是怎么看的。2019年，连续发布了第六期，在官网上可以看到。我节选了一些，消费者接下来购买新的车辆的时候，多大程度上会受到智能网联相关的功能，或者说潜在的自动驾驶功能的影响。大家可以清楚的看到，在影响购车决策的加分项和影响购车决策的关键要素中，都占了非常高的比例。

　　看完消费者之后，对整体再做一个深入的探究，当我们去横向比较，调研的17个国家中，中国消费者对于自动驾驶的认可度比其他地区高，这个比较有意思。可能是因为中国消费者在最近一些大的数字化变革、数字化支付、即时通讯快速发展的过程中尝到了甜头，所以中国消费者对前瞻性消费趋势接受度非常高。

　　前面铺垫的长了一些，最后落到数字。2030年自动驾驶和智能网联车端系统的市场规模至少是5000亿，比较明确的是，从传统的低性能传感器，去转向计算平台，转向算法和我们说的新一代芯片等。作为最大的驱动力，可以看到的是在算法和计算平台这两个端，尤其是基于算力要求的指数级增长，在整体的芯片数量，包括芯片的计算能力上提出了新的要求。

　　另外一个视角是提高智能座舱领域和汽车交通领域的云服务，我们把这些细分市场做一个拆分的话。整体来说，到2030年左右，如果说单看智能座舱相关的市场规模，操作系统、芯片和算法能够看到是1000亿+的体量，汽车和交通的云服务，大概是在800亿不到的水平，这个是我们对整个大的车端系统的智能网联、智能座舱以及汽车和交通领域的云服务三个细分市场在市场容量方面的看法。

　　第二，场景化的落地。大家知道，汽车在应用的时候，最跟生活密切相关的是私家车、客运、货运三个不同品类，按照最为传统的SAE自动驾驶分类，而且考虑到不同的交通环境，考虑的是封闭道路，市郊道路，特定园区，复杂市区道路，我们认为这三个领域会有29种自动驾驶应用，这个是我们认为接下来10年时间技术上完全能够达到的。

　　如果说要进一步去细究的话，鉴于技术实现难度和场景实现的急迫性，商用车固定线路场景，以及乘用车自主泊车、结构化道路上的应用场景会率先落地。

　　为什么说在一些商用领域会更加的快呢？更加实际的是，这一特定的应用场景对成本有非常明显的缩减，如果按照特定场景的全面TCO，全生命周期拆到每一年的话，有非常实际的节省。

　　我们认为，在整体的自动驾驶的升级道路当中，结构化道路会先于非结构化道路落地。在非结构化道路上，我们认为在整个发展过程中，L2向L4直接跨越，核心的限制条件或者说驱动力，主要是应用场景的先天限制。

　　我们认为在整体的自动驾驶落地过程中，主要参与者的核心诉求，越来越多的移动出行服务商和私家车车主，在整个市场上对于自动驾驶会有不同的需求，我们认为，无人驾驶的出租车队会早于私家车来实现自动驾驶。

　　当然在不同应用场景里，智能座舱由于本身概念不是特别的清晰，如果按照驾驶的前中后以及整体的发展趋势、技术上能够形成的完备度来划分，大概可以挑选出将近70项左右的智能座舱核心功能，这也是当下核心的一级供应商和主机厂非常关心的问题。

　　我们在几年前讨论车辆本身能做什么的时候，大家都希望在车辆上加入一些功能，包括在车内点餐，寻找下一个娱乐场所，或者是回到自己的工作地，或者是车内实现一定的工作场景，在没有自动驾驶或者是没有智能座舱情况下是一个理想状态。但是未来几年，第三功能是能实实在车端通过技术来实现的。

　　从当下到2030技术发展相对完备的过程中，还是有几个核心的技术的瓶颈，这里面我们认为，自动驾驶的软硬件、整车电子架构、高精地图、5G通讯协议作为实现L4/L5高阶自动驾驶的核心技术，各自都有相应的瓶颈。

　　首先是硬件方面，车规级的硬件还需要进一步的发展。在芯片和算力领域，目前能够看到的是整个感知和决策，还有复杂场景，对当下的芯片算力提出了比较高的要求，这个是相辅相成的发展过程。

　　而5G是整个自动驾驶实现必不可少的通讯支持，目前看到的是，政策端、法规端、产业协同端暂时还没有办法大面积的去配合或者说实现商业化落地，这可能需要一定的时间才能实现。

　　而在整车电子架构端，技术路线非常明晰，但是具体的域分配还需要进一步开发，这是技术操作上的一些细节。

　　最后我希望谈一下整个产业生态或者是刚才提到的变现模式，供大家探讨、指正。

　　我们可以分成两类，一个是我们说的渐进式发展，第二类是跨越式的发展。渐进式比较直接，基于当下ADAS基础功能，通过不断的发展，从L2/L3进行迭代，而跨越式更多是借助强大的算法，通过机器人深度学习能力，和相应的自主决策能力，切入到L4/L5。

　　这两类路线各自有相应的粉丝或者说用户群，更多还是从自身的优劣势角度去看，整车厂、Tier1更多是选择渐进式路径，而原来的传统互联网企业以及现在新兴专注在自动驾驶领域的新企业，他们更多的是希望利用比较成熟的算法积累，能够直接进入到L4/L5，这样一个跨越式的技术路径。

　　不同的路径其实都一样，不管是汽车还是其他行业，我记得有位领导刚才提到了融合这个词，其实挺合适在这里用的。在不同的商业模式中，不管你是以车辆为中心，算力为中心，出行场景为中心，用户数据为中心，还是我们说的比较传统的以整车架构和系统为中心，一定会需要融合，这个是很自然的下一步，就是我们看到智能驾驶领域出现越来越多的产业联盟，有以传统主机厂为主导，也有互联网企业为主导的。

　　最后，希望今天的内容能够给大家起到一些帮助，同时也非常高兴能够得到周老师的邀请，会后如果有时间，我们可以做更多的交流。

　　(本文来自2019世界车联网大会，根据现场速录整理而成，如有错漏，敬请告知。)

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