趋势是无人驾驶共享出行

“电动汽车的技术进步需要双线作战。电动汽车加上未来的无人驾驶、汽车共享，就是代表着汽车行业的未来。”9月24日，中国电动汽车百人会理事长陈清泰说。

物联、大数据、云计算和移动互联等新一代信息技术的快速发展，为道路智能交通提供了强大的技术支持。

同时，众多资本也都在追逐未来交通出行这一领域，包括自动驾驶和共享汽车。根据摩根士丹利最近发布的报告称，如果谷歌旗下的自动驾驶部门Waymo分拆，后者的估值将达到700亿美元甚至更高，而优步的市值在500亿至700亿美元。

9月24日，中国电动汽车百人会举办的“交通变革与智能出行”高峰论坛上，汽车行业获得的共识是，电动化及智能化是未来出行两大核心要素，汽车将从硬件性产品转变为软件性服务等。

趋势是“无人驾驶+共享出行”

“一条技术战线就是电池、电机、电控，它们主要是保障电动汽车的基本驾驶功能，但这只是电动汽车的‘1.0版本’。另一条战线是信息化、联化、智能化，主要是满足日益提高的消费者的体验要求，最终将会实现无人驾驶，这是电动汽车进入‘2.0版本’或‘3.0版本’所必需的。”陈清泰表示。

他认为，仅仅停留在“1.0我老想着花店橱窗里的那一朵版本”是不够的，要在研究电池、电机、电控等基础问题的同时，要高度关注信息化、智能化的发展。

各国在汽车电动和智能化的研究方面成果层出不穷。根据斯坦福大学经济学家托尼·西巴在其《反思交通运输2020—2030年》研究报告预测，从成本曲线看，到2025年，所有新车都将是电动汽车，凡是靠轮子行驶的机械都将是电动的，因为它的运行费用只有燃油机械的十分之一。

此外托尼·西巴还提到，一旦数据能够证实人类驾驶汽车有多么的危险，城市内就将禁止人来驾驶汽车，人们将集体转向自动驾驶的电动汽车，下一代轿车将是装在轮子上的电脑。

这种观点反向证明了自动驾驶的安全性和必要性。这两年，无人驾驶在园区内测试、区间路段测试甚至是实际道路测试已屡见不鲜，但真正能载着用户出行的车辆何时能上路、需要哪些技术支持、有哪些障碍等问题依然值得关注。

在论坛期间，威马创始人、董事长兼CEO沈晖在接受智库君采访时表示，目前无人驾驶车辆依然只适用于景区内、园区内等相对低速、封闭地区。

“眼下无人驾驶技术较好的产品也仅处于L2水平，即高级辅助驾驶，车辆在行驶过程中依然需要人参与决策。若想要车辆真正实现安全的无人驾驶则必须到L4、L5等级，还需要年时间。”沈晖称。

不过，车辆想要实现无人驾驶，对智能化的要求必然较高。中兴通讯股份有限公司汽车电子副总裁田锋指出，汽车的智能化就如同人类的大脑，就单个细胞而言很简单，只要跟四五个其他神经元建立联系就能运作。

也就是说，想要车辆完成某个单一智能功能比较简单，但如果想要车辆像人类大脑一样以十亿以上量级思考运作的话，就必须形成神经络，对比到车辆上，就必须率先实现车联，在联的基础上再进行开发，才能最终实现对人的替代。

“过去主机厂更多的是提供车辆产品，而现在及未来，更多的工作将集中在车辆售出之后，即从汽车制造商转化为服务提供商。不仅如此，对于主机厂来说，它的利润和怎么可能搅浑它呢？”收入在整个链条上也需要向后端转移。未来主机厂将不再能赚到今天这样的利润，必须要在服务贸易等领域布局，例如开拓分时租赁等。”罗兰贝格企业管理（上海）有限公司合伙人郑赟在接受智库君采访时称。

智能交通是闭环系统

“我们可以大胆的预测，未来的道路交通系统将突破人类感知和反应能力的限制，实现车辆智能化和自动化，成倍地降低事故和伤亡率；将突破交通流理论的约束，通过广义控制改变交通行为，实现交通自动化，成倍提升路的交通承载能力；将突破信息不对称的约束，通过资源配置实现由个体和局部最优转变为全局最优，真正实现交通资源的高效利用。”交通运输部公路科学研究院院长张劲泉表示。

不过，在智能化实现路径上，也有人选择谨慎乐观。中国科学院院士何积丰表示，在智能交通发展过程中，我国往往是讲故事讲得最早、收获最晚，在制度建设上比较落后，虽然科研成果领先，但大多纸上谈兵，没有产生实在效益。

举例来说，智能交通又称信息物理系统，也就是把汽车看成是物理单元，它们之间要实现车车互联、车路互联、车人互联。这一设想是，建立一套信息空间与物理空间之间数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一个闭环系统。

“如果把这个帽子套在我们智能交通上，哪些是物理设备？除了电动汽车本身是有物理系统进行控制之外，其他的都谈不上智能、谈不上无人驾驶。我们设想的是车可以与路互动，但是目前高速公路没有智能化，不能给车主提供很多信息，只能告诉你前面岔口还有3公里，GPS跟北斗也做一些简单的智能导航，但是我们希望道路对汽车的服务远远超过这些简单的服务。”何积丰说。

他认为，一个智能系统互联互通，需要解决四个问题：一是在多尺度下实现信息部件跟物理部件的有效深度融合；二是解决连续离散系统的时空特性；三是智能驾驶数据建模与仿真；四是多实体协同感知和交互。

“汽车是连续动作，计算机是离散动作，系统融合并不容易。所以不是把计算机简单地放在四个轮子上就能自动转起来。此外对非确定情它也表现为看问题的新角度况下的智能驾驶数据建模跟仿真是很难的。需要搞个几平方公里的测试场，测试不同环境下无人驾驶汽车的安全程度，否则我们的车是开不到高速公路上的，但这个投资不是一点点的问题，据我所知，一个车厂投资没有100亿是做不下来的。”何积丰说。