AutoR智驾 2017-11-01 17:24
清华刘宗巍:汽车产业渐趋无边界与企业经营必须有边界正互相矛盾
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由《AutoR智驾》联合清华大学、上海汽车工程学会和中电器材共同策划举办的2017智能网联与新能源汽车产业峰会10月26日在上海举办。从今天起我们节选部分嘉宾的演讲进行分享。今天我们分享的是中国汽车工程学会技术管理分会秘书长、清华大学汽车产业与技术战略研究院刘宗巍教授的演讲。

智驾注:本文来源为智驾网,转载请注明出处。


很高兴来到2017智能网联与新能源汽车产业峰会暨第十五届中国(上海)汽车电子论坛。今天我的演讲题目是“中国智能网联汽车产业的战略价值与发展策略”,我将从以下四个方面向大家介绍:一、汽车产业的全面重构;二、智能网联汽车的战略价值;三、汽车智能化、网联化技术分析;四、智能网联汽车产业的发展策略。


首先先谈谈中国汽车市场的前景。中国汽车市场到底会增长到什么样的规模,我们在这里做了一个分析预测。


目前国家在“节能与新能源汽车技术路线图”中发布的数据是2030年年产销规模达到3800万辆。为什么提3800万辆,并不是说中国只有3800万辆的发展潜力,而是政府也很纠结,担心中国的社会资源不能承载更大规模的汽车产业。


而我们估计,中国汽车年产销峰值至少在4000万辆左右。这个数字是有根据的,我们预测汽车产业未来的发展空间主要从汽车千人保有量来分析。美国的汽车千人保有量是八百辆以上,日本有六百辆,欧洲平均大约五百五十辆左右,即便是欧洲环保做得非常好的一些小国也都在三百辆以上,而中国目前才仅仅一百四十辆。汽车千人保有量实际上代表了一个国家的资源调配(Mobility)能力。


我们知道中国要达到中等发达国家水平,届时如果汽车千人保有量不足,那么至少从社会资源调配能力来说是有问题的。我们做了测算,即使我们年销汽车4000万辆,千人保有量也不过三百五十辆左右,也就是说还有很大的缺口。这个缺口怎么解决?就要靠汽车共享,同样造一辆车,通过汽车共享,使这辆汽车的利用效率提升,一辆车发挥几辆车的资源调配能力,就可以满足社会需要。而汽车共享和车辆的智能化、网联化息息相关。从这个意义上讲,我们应该从更高的维度去理解智能网联汽车,它对于保证中国的资源调配(Mobility)能力具有战略意义。


 

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由此可知,未来中国汽车市场还有很大的增长空间,尽管增速总体趋缓,但中国仍然是一个增长的市场,还将有15-20年的增长期。并且市场的增量主要来自于含金量更高的家用乘用车领域。而由于超级庞大的市场,全球最严的法规,再加上中国的消费者对智能网联的需求最强烈,我们认为未来中国汽车市场必将会引领世界潮流。这是中国汽车产业的重大发展机遇。


再来看看政府是如何思考智能网联汽车的。这其中有两个逻辑主线,一方面,政府的共识越来越强,建设汽车强国是战略诉求,并且一定要从做强本土企业做起。另一方面,中国不可能回到闭关锁国的时代了,汽车产业的大趋势必然是越来越开放。


从发展的角度出发,为了实现经济稳增长,国家必须培育有掌控力、有体量的新增长点。而汽车作为制造业中的集大成者,正是这样为数不多的增长点,因此汽车产业的地位正越来越高。


同时,在寻觅新增长点的过程当中,智能网联汽车越来越受到高层的重视,甚至得到了最高层的关注。因为智能网联汽车将形成全新的生态,和诸多不同领域相互关联,并与新能源汽车协调发展,因此,政府的作用从未如此重要。应该说,政府在智能网联上的发力点,要比在新能源上更多。发展智能网联汽车,必将成为新的政策热点,无论信息安全,还是自主品牌发展,包括构建全新生态,应用北斗导航,建立5G通讯标准等,中国一定会走自己的道路,并最终使智能网联汽车平台融入到智能交通、智慧城市和智慧能源的大格局中。


而从开放的角度来说,大致会有一个排序,比如考虑到国家安全,信息不能放开,能源不能放开,金融不能放开,这样可以放开的大产业可能就只剩下汽车了。但是现在来看,智能化网联化之后,汽车安全也同样是信息安全了,所以汽车产业也不会完全放开。在包括高精地图、卫星导航、信息平台等多个领域,本土企业都会迎来重大发展机遇。


所以,我们认为智能网联将会成为汽车产业新的战略制高点。当然,这是一个全新的生态,绝不是某一类企业就可以做好的,一定需要跨界交融、分工协作。


对于当前的汽车产业,可以用一句来概括,三大革命驱动汽车文明重新定义。一是能源革命,就是指新能源汽车,这将催生一条全新的“三电”产业链,并且现在已经逐渐成熟。二是互联革命,三是智能革命,这两者相互联系在一起,共同催生一个新型的出行服务生态圈。在此前景下,我们将面临新的挑战、新的格局,需要新的核心竞争力,也将由此迎来前所未有的新机遇。


当此之际,我们更加需要正确认识汽车产业。汽车产业本来就是一个集成的产业,这是其基本特点。而在能源和智能网联革命到来之后,作为制造业的集大成者,汽车产业的载体、龙头和抓手作用将更加突出。


汽车产业的边界在急剧变大,影响在不断增大。汽车已成为学科的载体、技术的载体、应用的载体、集成的载体、创新的载体、价值的载体,因此是一个最古老的战略新兴产业。国家提出的七大战略新兴产业,新能源汽车本身位列其中,而其他如节能环保、新兴信息产业、高端装备制造、新能源、新材料等也都和汽车密切相关,唯有生物目前看起来与汽车没有直接关联。毫无疑问,汽车产业的重构正在到来,这样一个波澜壮阔的时代,将为我们提供前所未有的机遇。


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汽车智能化、网联化不是孤立的,两者的关系需要正确的认识。


一方面,汽车智能制造和智能汽车双向并行、互为促进。只有智能制造才能真正满足未来打造智能汽车的需求;反过来讲,智能汽车也会成为智能制造大体系中的一个节点,为大规模定制化生产提供输入。两者融合在一起就形成了新的产业生态,进而成为智能交通的主要组成部分,智慧城市的基本移动工具,智慧能源的可移动储能单元,物联网的典型连接节点,以及包括AI在内众多新兴技术的重要应用载体。


这一轮的创新不会只限于产品和技术上,而是包括商业模式、用户体验和应用场景在内的全生态创新。所有这些要素加在一起,将使汽车产业对于国家产生更大的战略影响:支撑建设和谐汽车社会,更有效地解决能源、环境、拥堵和安全问题;建成新型制造强国,因为全世界所有汽车强国,无一例外都是制造强国;确保国家综合安全,包括制造业安全,也包括交通安全、能源安全和信息安全;实现可持续的发展,汽车产业将成为不断增长的全新增长点。


如果说,过去一百年汽车改变了人类,那么未来一百年人类则将改变汽车,进而改变自己。


另一方面,从汽车产业价值链来说,仍然符合微笑曲线的规律,但是价值体量将会提升,更重要的是价值内涵将向后端扩展。也就是说,围绕着汽车使用,原来汽车企业不是特别关注或者说不是特别能够掌控的环节,也将会产生无穷多种全新的可能。总的来说,网联会成为未来产业和社会生态的基础要素。在这个过程当中,大数据与人工智能将会成为未来的核心竞争力。


我们来看看有哪些参与者进入到汽车产业。有传统的OEM、传统的供应商,更有IT/互联网企业、高科技公司、运营公司、新商业模式公司以及基础建设公司等。其实所有的企业都在寻找未来产业的核心究竟在哪里?并围绕着自己认为的核心在布局各自的业务圈。如果这个业务圈画小了,万一未来的核心在圈外面,企业就会丧失主导权;而如果把圈扩得很大,又做不到,因为企业不是投资公司,业务一定要聚焦。那么,到底主营业务应该布局在哪里?非主营业务又要怎样和外部合作,这就成为企业关注的焦点。


我们认为,汽车产业从未像今天这样生机勃勃而又倍加复杂,诸多能力都成为未来出行服务生态圈不可或缺的重要组成部分,而没有任何企业能够拥有全部能力,产业渐趋无边界与企业经营必须有边界正成为汽车产业的主要矛盾。这就越发需要相关各方,理清趋势、明确战略、清晰分工、有效协作。


回到智能网联汽车,有一种误区是把智能网联汽车与自动驾驶等同,其实智能网联汽车的内涵要丰富得多。智能网联汽车是一种平台,包括自动驾驶,网联,智能和内容本身,一个都不能少。


从广度和深度来看,在本轮产业变革中,智能网联的机遇是大于新能源的。要做好智能网联汽车需要各类不同企业通力合作:例如,整车和零部件企业可以为IT/互联网企业提供整车和零部件总成级别的载体;反过来,IT/互联网企业也可以提供车联网、大数据平台和智能技术给整车企业和零部件企业。在智能网联汽车平台上,以车联网技术为信息传输手段,以自动驾驶技术为核心功能,以人工智能提升能力等级,以车载信息娱乐系统为汽车信息节点,这四类核心技术缺一不可。


总的来说,车辆本身是载体,实现智能是目的,网联是核心手段,最终的目标是为用户提供更聪明的汽车。从车辆本身来说,要有感知、决策、执行和人机交互,未来甚至要有情感。但是仅仅靠车本身的智能还不够,还要通过云、管、端和外部连接,进一步变得更加智能。从这个角度分析,我们无需纠结于是自主式还是互联式的自动驾驶技术路线,未来两者将有效融合,从而确保有足够安全冗余的自动驾驶,并使汽车真正获得可能的最高智能。


而汽车电子对于汽车智能化、网联化来说,既是基础,更是驱动力。目前汽车产业约70%的技术创新都是来自于汽车电子或与之相结合的领域。未来汽车电子的价值含量将会更高,有一组数据显示,2025年汽车电子市场规模有望达到1.5万亿。


同时,在汽车电子的发展过程中,汽车本身的属性也会发生变化。原来汽车是带有电子功能的机械产品,而未来汽车将变成带有机械功能的电子产品。如果说现在汽车品牌的定义还是以硬件为主,未来很可能会变为以软件为主。这将带来多元的复杂变化。


当然,我们说硬件和软件是辩证的关系:软件是智能汽车的灵魂和充分条件,硬件是智能汽车的基础和必要条件。没有好的硬件,软件是无本之木;没有好的软件,硬件如行尸走肉。两者缺一不可。但是彼此需要不同的逻辑思维、开发流程与迭代方法,对此车企必须有充分的认识。


未来,人工智能及其有效载体的作用将至关重要,实际上“人工智能+”已成为政府新的关注点。2017年7月国务院发布《新一代人工智能战略规划》中提到2020年人工智能技术要与世界先进水平同步,到2030年成为世界主要人工智能创新中心。


我们认为,汽车极有可能成为AI的最大 “金矿”,也是AI的最高成就之一。实现从L3(人主导)到L4(车主导)的跨越,AI的进步是关键。


我们知道AlphaGo战胜了柯洁,现在出了新的AlphaGO Zero,自学三天就把原来的AlphaGo打败了。但围棋毕竟还是规则单一且固定的,而且只需要和一个对手静态互动。


而汽车驾驶的规则恐怕多到数不清,而且规则又是变化的,就好像在北京五道口开车,你永远要注意不看交通灯的各类非机动车辆,这实在太难用一致的规则来描述了。此外,还涉及道德取舍的问题。当小孩出现在路上,车是去撞路边的大树还是去撞小孩?撞大树乘车者自己危险,撞小孩是不是不道德?如果人自己决策,无论那一瞬间怎么做都是人的选择,但是如果说让电脑来决策,这在道德取舍上要怎么判断?最后,汽车行驶过程中要面对诸多要素,不仅有人,有车,还有路,以及周边的事物,而且要动态执行。


相比之下,AI征服围棋要简单得多。而如果AI可以征服汽车,可能才是其真正的最高成就。


而作为AI的载体,芯片就处于非常重要的位置。AI和芯片,可以说是“皮之不存,毛将焉附”。未来智能汽车需要更大的数据量、更大的运算量、更高的精确度、更低的能耗和更好的稳定性,整个汽车就是一个超级计算平台,或者说超级综合处理器。而它的核心就是芯片。现在汽车上大概有600个芯片,预计到2020年的时候,会有1000个芯片,再往后或许还会有更多。


总的来说,智能网联汽车的发展需要有效的产业分工与合作,需要OEM、零部件供应商、IT公司、科技公司等各种不同类型的企业一起来参与,政府也要在其中发挥重要作用。比如自动驾驶,我们现在都是围绕车在努力,其实更应该考虑交通设施。从这个角度出发,也许我们今天设计智能网联汽车的路径都是错误的,我们总想用车的人工智能取代人的智能,让它可以判断红绿灯,其实机器之间通话需要用眼睛看吗?如果交通设施实现了数字化,隔着几个大楼就把信息发过来了,告诉车辆前面的路况如何,应该如何操作?如果这样,车辆还需要设计得那么复杂吗?还需要安装这么多摄像头吗?这是需要我们深思的。


未来智能网联汽车的发展策略,一定是清晰定位,合作共赢。整车厂关注集成的能力和技术,并强调智能汽车和外界协同的关系;供应商从软硬件配套逐步升级到系统性的综合解决方案,建立典型的应用案例,比如提供自动驾驶平台;运营服务平台由IT、OEM和相关内容提供商共同开发;外围产业生态、信息平台等由国家、地方以及产业联盟来承担。未来智能网联汽车产业一定是资源共享与有效组合,战略联盟、资本形式的合资合作将会成为常态,凝聚各方合力,方能实现发展与共赢。


最后简单做一个总结,智能网联将给未来汽车插上腾飞的翅膀。中国汽车产业未来仍有增长空间,其载体作用将更趋凸显。汽车产业的重构期,政府作用前所未有,政府认识也在不断加强。智能化、网联化,不只是改变产品和技术,更将改变产业链条和社会生态。汽车电子将成为智能网联汽车的基础和驱动力,其中AI及其载体芯片的作用将越来越重要。尽管智能网联汽车商机无限,但要把这个事情做成,必须是国家、行业以及各类企业进行有效分工与密切合作。而在此过程中,中国完全有可能诞生新的世界级的汽车企业,或者说世界级的移动出行服务商,以及大型的产业平台公司,从而实现汽车强国。


演讲全文完


现场提问:刘教授,您刚刚讲到智能汽车,能不能再稍微展开一点,这个技术和现有的物联网技术有什么样的关联?


刘宗巍:我们需要AI的升级,使汽车本身变得更加聪明,这是智能汽车的本质诉求。其实我们也不要把智能技术过分神话了,机械加上电控就是一种智能,只不过可能还是比较初级的智能。而如果我们要解决的问题是自动驾驶时,初级智能就不符合我们的需要了。前面讲到,L3从本质上还是人主导,到L4基本上就是车主导了,这会是一个巨大的变化。为此,AI本身必须有很大的跃升,包括算法本身的效率,硬件支持的速度,也包括网联的速度以及云端的智能水平,这些都将是非常关键的。这也是为什么一定要推5G,推5G也需要有足够的驱动力,而智能网联汽车的需要就是很好的着力点。这样一来,汽车就会由现在的信息孤岛,融合而成信息的海洋,成为万物互联的重要智能终端与节点。从这个意义上讲,汽车的智能化与网联化相互促进、互为支撑,并将极大地促进更大范围内物联网技术的提升和发展。


现场提问:我们都知道AlphaGO Zero的事,人工智能会不会从这个角度出发自我思考、自我学习,实现自动驾驶。而不是说输入一系列的信息,未来他会不会自学自动驾驶?


刘宗巍:很好的问题,这其中有两个层面。一是AI未来会不会产生自主意识和价值判断。它会不会怕冷,会不会怕热,会不会喜欢做一件事情,讨厌做另一件事情。对此,包括很多AI专家和未来学家在内都没有达成一致,涉及到意识究竟如何产生的复杂问题,我们只能拭目以待。二是AI的自学习能力究竟能有多强。在这方面,我认为AlphaGO Zero尽管标志着显著的进步,但距离通过自学习来掌握自动驾驶其实还有很远的距离。就像刚刚说的,下围棋毕竟还是有固定规则的,而自动驾驶就复杂得太多了。同时AI的能力提升之后,执行层面能不能足够快速、准确地响应也是一个问题,毕竟理论上AI可以比人的反应和操作快很多,但是如果车辆跟不上显然也没有意义。所以我才说,或许征服自动驾驶,才是AI应用的最高境界。


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