9月28日—29日,“中國車谷2021智能汽車產業創新論壇”隆重召開。本次論壇由武漢經濟技術開發區和東風汽車集團有限公司聯合主辦,由武漢市智能汽車產業創新聯盟與蓋世汽車聯合承辦,主要圍繞智能汽車的創新發展這一主題展開,涉及到人機共駕、地圖定位、人工智能與芯片、仿真測試等多個熱門領域。以下是中國汽車技術研究中心資深首席專家吳松泉的發言:
謝謝周總的介紹,很高興有這個機會到英雄城市武漢來為大家做分享。我個人是從事政策研究的,所以在此也想利用這個機會跟大家從宏觀角度分享一下我們團隊對智能汽車發展的思考和一些看法,從四個方面跟大家匯報一下。
首先,是關于汽車產業鏈供應鏈。這幾年我們配合中央政府各個部門,也包括地方政府做了非常多深入的研究和分析。大家都知道,產業鏈供應鏈這個詞這幾年非常頻繁地出現在中央文件、地方文件當中,特別是疫情以來,產業鏈供應鏈安全問題引起了行業和政府的高度關注。
智能汽車產業鏈供應鏈和傳統汽車相比多了很多東西,比如,算法和軟件、智能制造和新的硬件制造技術;整車企業方面也出現了很多新勢力企業,科技公司,還有跨界造車企業。此外還有服務、網絡、信息平臺、金融支付等等。呈現融合、重構、生態、服務等特征。隨著新四化發展不斷深入,正在推動汽車產業鏈供應鏈重構。
前幾年國家發改委曾委托我們做過一個調研分析,就是回答智能汽車的產業形態是什么樣子?當時我們團隊經過大量的調研分析,就提出了四橫三縱十模塊的結構。四橫是指生態圈、細分領域、一級零部件及服務配套、底層零部件及服務支撐四個層次。三縱是以出行工具為龍頭的智能汽車產業鏈條,以智能化道路為載體的道路配套產業鏈條、以服務平臺為主導的車聯網服務鏈條。十模塊就是被分成的十個子模塊。
說到產業鏈供應鏈,其實不但要研究短板,還要研究長板。智能汽車領域確實有很多的短板和卡脖子,對外依賴嚴重。這里面主要涉及軟件、操作系統、線控底盤、芯片等,涉及部件、軟件、芯片等三大類。圍繞這些短板,科技部、發改委、工信部等多個部門出臺了很多政策文件。
智能汽車產業鏈供應鏈,要強鏈,補鏈,育鏈、固鏈。解決產業短板,需要采取綜合的措施。我們提出了很多政策思路和建議,包括融通貫鏈,依托行業機構/科研院所,圍繞重點領域及產品,構建跨行業、跨領域協同創新平臺,擇優選擇一批整車及零部件龍頭企業,聯合開展重點領域產品示范應用;揭榜掛帥,發布重點領域產品榜單,遴選具有較強創新能力的企業、機構或聯合體,揭榜承擔攻關任務;賽馬機制,明確攻關目標,鼓勵多家企業同時開展短板攻關活動;軍令狀,就是發揮國有企業力量,明確重點攻關領域,簽署攻關“軍令狀”,確保相關目標達成。當然這里面很重要的是要應用,所以組建聯合體的時候特別強調主機廠和Tier1的參與。
第二個是關于商用化前景,我們團隊的看法相對樂觀一點。我們認為,未來智能汽車產業發展將迎來黃金十年;商用規模不斷擴大。預計2021-2024年是中高級ICV產業化準備階段,伴隨政策環境不斷優化,中高級ICV將具備商用化條件;2025-2030年,產業進一步發展,監管環境持續優化,商業模式不斷豐富和成熟,市場接受度逐步提升。
主要判斷依據是。一是在政策法規方面,將不斷完善形成有效監管制度。未來四年是商業化準備期,在這個期間相關方面的政策法規體系會不斷的取得重要突破,在2025年之后逐步形成規范的自動駕駛商用化政策法規體系。二是產品技術及成本逐漸穩定。2025年以后,智能化、網聯化標準體系建立,量產裝車產品技術及成本逐步穩定。后續伴隨市場化程度不斷深入,產品更為成熟。三是商業應用從簡單場景向復雜路況拓展。自動駕駛技術將在2024年左右實現量產應用,其中落地應用的場景根據道路交通復雜程度、配套設施完善程度、應用區域逐步展開。四是新型產業生態逐步形成。龍頭企業的拳頭產品在市場中先發地位的優勢將逐步顯現,具有資源整合能力的企業將逐步掌握行業話語權。
這個圖是我們的總體判斷,到2030年,L4/L5車型比例依然是很低的。
我們認為“十四五”是自動駕駛商用化關鍵窗口期。國內外企業都在瞄準智能化進行布局。我個人的觀點是,制約商用化、大規模推廣應用的首要障礙是在技術上,政策法規、環境、配套等,在各方努力下都會逐步解決,但是技術障礙的解決需要產業界的努力。
在L3尚未大規模量產的背景下,“十四五”期間L2級能力將最大釋放,無限向L3級靠攏將成為整車廠、集成商、圖商等各產業鏈企業的發力點,現階段上市新車中,組合駕駛輔助功能裝備率逐步上升。據我們統計,2021年上半年上市的345款高配新車中, 130款具備L1級自動駕駛功能,158款具備L2級自動駕駛功能;L1、L2級駕駛輔助功能裝備率均已達到40%以上。2021年上半年與去年同期相比,L2等級車型占比明顯提升。
應用場景方面,我們判斷,未來中高級智能汽車產品可落地場景遵循從單一向復雜過渡、從商業運營向私人使用過渡的原則,將陸續在干線物流、末端配送、園區接駁、自動駕駛出租車(Robotaxi)等場景實現商業化。
在商用車方面,商用車方面,部分貨運場景行駛路況簡單、路線固定,且對自動駕駛對人力的替代需求較高,有望率先應用。比如說礦區自動駕駛及無人末端配送、干線物流等。在乘用車方面,乘用車應用從封閉區域向城市道路逐步拓展,環境單一、區域封閉的場景先行落地。比如說自主泊車、高速公路等特定場景自動駕駛,自動駕駛出租車等。
第三方面,想跟大家分享一下我們團隊對于政策的分析和建議。相比傳統汽車,智能汽車的政策體系發生了很大的變化,還涉及網信辦、自然資源部等部門。智能汽車的政策體系大致可以分為五個方面:1、戰略引導層面,包括技術路線圖、戰略引導性文件等相關頂層設計;2、法律法規,涉及測試、民事刑事責任、地圖、大數據、通訊、網絡安全等多部法律法規;3、技術標準;4、軟硬件的創新支持;5、配套環境。
我們前幾年專門組建了一個團隊,和業內企業聯合研究法律法規問題,經過梳理我們也提出了相關建議,并且提交給了政府部門。法律法規主要涉及產品管理、交通管理、基礎設施、信息安全4方面內容。
目前在法律法規層面確實存在很多亟待突破的問題。如在產品管理方面,政策法規基于傳統汽車制定,在測試示范、標準管理、產品準入、OTA升級等領域存在不足。在交通管理方面,現行交通管理政策法規以“人”為核心建立,不適用于智能汽車。網絡安全方面,已圍繞終端、網絡、云平臺及信息數據安全等方面出臺多項政策法規,但在汽車產品信息安全能力審查、網絡安全等級保護實施、信息數據出境管理等方面有待優化。
最新的進展情況,測試示范方面,工信部發布了《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范(試行)》;在產品準入方面工信部發布了《關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見》;在數據安全管理方面,今年以來也出臺了包括數據安全法、汽車數據安全管理規定、信息保護法、《關于加強車聯網網絡安全和數據安全工作的通知》等;在交通管理方面則是道交法的修訂。
我們認為,當前最急迫的是需要解決產品準入、交通責任界定、網絡與數據安全保障等三方面問題。
最后介紹一下對地方產業發展的看法和建議。在智能汽車時代,地方政府可以做更多的事。我們覺得地方政府至少在三個方面可以發揮重要作用。在技術研發方面,地方可以構建研發測試環境,采用各種方式鼓勵企業創新,包括鼓勵產學研用聯合攻關,以及推進有關地方標準和團體標準制定;在商業應用方面,地方也可以先行先試探索政策法規突破的路徑,包括支持企業開展商業示范應用,完善商業應用配套環境;產業培育方面,地方可以搭建產業聯盟形成發展合力,從各個領域創造良好的發展環境,如孵化具有競爭力的龍頭企業,推進產業集聚發展等。
我們梳理了一下很多地方推進智能汽車產業發展的相關經驗,至少有十幾個省市已經發布了智能汽車相關的專業發展規劃來明確本地智能汽車產業發展的方向和目標。如上海、北京、江蘇、成都、浙江、天津、安徽等。
安徽就在今年1月份發布了《智能汽車創新發展戰略實施方案》,這個文件是我們配合安徽方面研究起草的,非常系統、全面,包括4個方面的目標,6大任務。
現在全國有9個國家級示范區,4個先導區。截止2021年8月,已有18個省/市發布測試示范相關政策,其中北京、上海等城市已根據測試開展情況對政策進行修訂,進一步完善公共道路測試環境。部分地方也在先行先試逐步開放測試示范場景,不斷地豐富相關類型。今年1月上海提出打造智能駕駛全出行鏈創新示范區,廣州提出啟動自動駕駛混行試點,北京提出開放自動駕駛高速場景等。
在典型城市方面,上海頂層設計非常明確,而且是從智慧城市、新型基礎設施建設角度來推進這項工作,早在2017年就出臺了創新工程實施方案,在測試示范工作開展時充分注重與當地產業基礎、地方特色相結合,不同區域示范應用也注重差異定位。北京則是政策前瞻規劃非常強,且提出了政策先行區的概念,市工信局在今年4月印發了總體方案;深圳發揮特區立法優勢,直接提出出臺深圳特區智能網聯汽車管理條例,提出了準入、登記、使用管理、網絡安全和數據保護、車路協同基礎設施、道路運輸、交通事故及違章處理、法律責任等方面的管理方式。長沙的政策體系則關聯度高,逐步深入部署車路協同。
我們從聯盟的角度也提幾點建議來推進武漢中國車谷智能汽車產業發展:
1、結合其他地方發展經驗,盡快明確制定相關的發展戰略規劃和行動方案。
2、在創新攻關方面要發揮聯盟的作用,組織相關領域優勢資源聯合開展技術攻關,搭建相關的創新平臺和產業孵化平臺,承接相關的重大科技項目。
3、加快推進商用化落地。對于新技術、新模式、新業態,中央文件說得非常清楚,在制定相關政策時要鼓勵創新,所以很多地方也在積極探索。政策一定要適應產業的發展,其中的商用化應用非常重要,建議發揮聯盟作用,面向智能汽車商用化需求,聯合開展相關的示范運營項目,探索相關的示范運營模式,組織開展相關的地方標準,團體標準制定工作等。
就分享這些,歡迎大家批評指正,謝謝大家。