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自动驾驶汽车的下一步是什么?

2022/08/28
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自动驾驶汽车(AVs)何时上路?哪些促成因素将有助于其广泛采用?哪些技术在通往自动驾驶的道路上将是至关重要的?

为了回答这些问题以及更多的问题,某调查机构调查了来自世界各地从事自动驾驶的汽车、运输和软件公司的75位高管。有些是初创企业,有些是现有企业,包括OEM和一级供应商。他们的回答(在此总结)讲述了一个关于显著技术进步和丰富创业能量的故事。

但他们也谈到了现实世界的挑战,即监管、大规模商业化和获得实现自动驾驶汽车愿景所需的巨额资金,特别是那些具有自动驾驶能力的汽车。

第一批L3级交通拥堵智能驾驶项目试点项目已经获得了监管部门的批准,其中自主系统将在某些情况下控制驾驶和监控。

在调查中,受访者认为,到2024年或2025年,第一批L4级高速公路智能驾驶--那些涉及比交通拥堵智能驾驶更高的自动化程度和更高的速度--将有可能用于私家车(见图1)。来自初创企业的受访者比来自更传统的公司的受访者更看好这些时间表。

麦肯锡的研究表明,涉及下一代自动驾驶汽车的高速公路试点将在不久的将来出现,随后将向批量或大众市场平台推广。这些早期的L4级高速公路试点将可能局限于有预先规划的高速公路和良好天气的地点;它们将排除某些运行设计域(ODD),如在高速公路上合并或高速公路交叉口。

早期的机器人出租车服务已经在选定的市场上提供,但由于需要技术进步、监管支持和可用资本,通往大规模商业化的道路仍然具有挑战性。最早的规模化应用可能出现在较大的市场--通常是城市中心--这些市场有较高的出行量,并且通常有良好的天气。调查对象预计,这些规模化应用将在2026年或以后出现,而中国和美国将引领市场。

多个卡车制造商和自主系统供应商正在北美进行试点,让完全自主的卡车在高速公路上行驶。他们从一个直接连接到高速公路的枢纽到另一个。这些测试包括一个安全驾驶员在驾驶。这些测试大多在 "太阳带 "各州进行,因为它们拥有有利的天气和有利的监管条件。调查对象预计这些服务将在2026年或更晚的时候投入商业使用。一些机构认为,卡车运输可能是商业领域中最早的自动驾驶用例之一。封闭环境的用例,如港口/托盘卡车和院子里的跳板,也可能会被早期采用。

一些国家最近出台了关于自动驾驶的法规,其中德国发布了特别有力的指导方针。尽管如此,其他许多国家和许多城市一样,都缺乏总体的、全面的法规。

在调查中,60%的受访者认为需要监管支持是自动驾驶的最大瓶颈;欧洲的受访者最有可能表达这种观点(见图2)。值得注意的是,几个欧洲国家已经启动了独立的努力来创建法规,而不是相互协调。在中国,城市层面也出现了不同的法规。

 

调查对象最不可能将缺乏消费者需求作为采用自动驾驶的障碍

许多调查对象预计,L4级车辆的早期用例需要大约6亿至15亿美元的技术开发投资(见图3)。这些成本涉及硬件和软件开发,以及验证和测试。L4级或L5机器人出租车用例可能需要五倍于L4/L5早期用例的金额。

 

硬件开发包括传感技术和执行器,以及高性能计算控制单元。开发成本包括组件和系统级的开发,包括最初的安全概念设计、测试和工业化(大规模市场制造的设计),以及针对特定使用情况的潜在定制。

成本还包括那些与低级模块测试有关的软件开发和满足所需标准的文件。验证成本包括那些与仿真工具、数据收集和存储、使用云技术的仿真有关的成本,以及在受控环境和现实世界中测试整个软件系统的成本--这个过程将需要数百个司机。

软件将是自动驾驶的一个长期控制点。被调查对象认为,感知软件和预测/决策软件对成功最为重要(见图4)。在创建软件时,开发人员在试图处理 "边缘 "情况时将面临最大的挑战--那些只在非常罕见的情况下发生的情况。随着时间的推移,AV运行设计域变得更加复杂,例如,当它们包括高速行驶、城市环境或恶劣天气时,软件将需要涵盖更多的边缘情况。

 

硬件开发可能是引进AV的一个瓶颈,主要是因为系统成本高。被调查对象认为,光探测和测距(激光雷达)是最关键的硬件组件,但也有不少人提到了性能芯片和硬件加速器,它们是控制单元的主要组成部分。相信在2030年代早期,AV硬件的成本会下降,组件最终会变得商品化。

很少有受访者表示,开发工具是堆栈中对AV用例最关键的元素。尽管如此,自动驾驶确实需要新的开发工具链,可以处理大型数据集,并允许持续的数据集成和部署。为了成功,玩家可能需要能够加快开发周期和更好的仿真验证工具。

自动驾驶的出现,有望重新设定私家车和移动服务的市场模式。虽然原始设备制造商必须努力满足客户对高级驾驶辅助系统ADAS)功能的期望,但由于测试和验证的高昂开发成本,他们可能难以盈利。空中(OTA)软件将作为一种门槛机制。

调查显示,受访者对哪些货币化模式将在私人AVs中最受欢迎有不同的看法(见图5)。成熟的汽车OEM厂商主要认为一次性付款将是默认的,而软件公司和初创公司则认为订阅模式将是最普遍的。

 

调查对象对可能成为机器人轴和机器人车最普遍的货币化模式存在分歧(见图6)。虽然订阅模式是各地区最受欢迎的选择,但行业利益相关者可能会尝试其他方法。公司类型似乎影响了一些受访者。例如,那些在初创企业和软件公司工作的人,与在成熟的原始设备制造商的受访者相比,更有可能认为订阅模式将变得最普遍。

 

汽车行业正在被自动驾驶、互联互通、电气化和共享出行(ACES)的趋势所颠覆。这些力量加在一起,将使移动性达到第二个拐点。由于需要大量投资,自动驾驶将改变该行业。它还将促使技术栈和车辆内的客户体验发生重大转变。更重要的是,物流将从根本上改变。例如,长途运输可能不再需要司机了。这种变化可以降低成本,并可能导致价值池的转变,如电子商务的增长。

在这种新环境下,可能会出现战略伙伴关系和新的市场战略。一些最可能的变化见图7。参与者可能考虑改变他们的市场和组织模式,同时建立新的能力。自动驾驶技术的进步所引发的转型可能会促使这些企业寻求新的途径来筹集和部署资本,包括并购。相邻领域的参与者也可能会受到影响。例如,物流企业必须考虑随着自动驾驶汽车的普及而重塑其基础设施,例如在靠近高速公路的地方建造仓库,以便在这些地方之间实现完全自动驾驶。新的基础设施可以补充他们现有的网络和流量。

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智能驾驶行业从业者,专注于整车仿真与智能驾驶开发。B站个人主页: https://space.bilibili.com/407007820/