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统计局:四大指标显示当前中国经济运行稳中向好

2018-10-18 16:51 来源:硅谷网

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  统计局:四大指标显示当前中国经济运行稳中向好

 
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王强 | 瞭望智库特约研究员

发布日期:2018-10-18

目前,中国国产汽车品牌在全球的竞争力还比较薄弱。不过,未来十至十五年,一场激动人心的无人驾驶革命有望扭转这一局面。

目前,中国国产汽车品牌在全球的竞争力还比较薄弱。不过,未来十至十五年,一场激动人心的无人驾驶革命有望扭转这一局面。

就在不久前的3月1日,上海向上汽集团、蔚来汽车等企业发放了三张无人驾驶汽车路试牌照。当天下午,数辆使用新牌照的无人驾驶试验车辆在指定路段进行了实际测试。过程中人们清楚地看到,汽车司机双手离开方向盘,汽车依旧能够自动行驶、转弯、加减速、避让来往行人。

国产无人驾驶汽车开始大范围路试,标志着中国力量在竞争逐渐白热化的全球无人驾驶产业正式“崭露头角”,开始与各国顶尖高手同台竞技。凭借国家政策推动、跨行业企业广泛联盟等战略,中国汽车工业足以在无人驾驶时代来临之际实现“直道超车”,一举跃升为全球一流水平。

测试现场 图源:央视新闻

无人驾驶路试牌照 图源:央视新闻

未来,当国产无人驾驶汽车跑在大街小巷,中国的社会形态也将发生巨大变化,社会经济在无人驾驶的带动下将迎来新的高速增长时期。与此同时,中国产业升级的宏伟目标也会一并实现,推动我国提前跨入发达国家行列。届时,无人驾驶将成为中国在新世纪的国家骄傲和产业重器,标志着中国真正成为高技术、高水平产业主导的一流国家。

一、无人驾驶意义堪比蒸汽机

正如字面意思一样,无人驾驶指的是车辆无需司机操控,完全自主行驶的技术。 

上海路试中自主驾驶的车辆 图源:人民日报

完全形态的无人驾驶所需要的技术极为复杂先进,涉及多维度高精度传感器网络、人工智能、超低延迟高速移动网络、精确定位系统、大规模物联网、智能交通管理系统等一系列尖端科技领域,堪称人类科技发展的推动剂。

发展无人驾驶产业,意味着同时带动车辆制造、人工智能、大数据分析、物联网等一系列技术行业的进步,并推动交通、物流、地产、文娱等诸多行业产生全新的形态,大幅解放社会生产力、推动国家经济高速增长。

奔驰展示的未来无人驾驶概念车辆 图源:奔驰

举个例子,如今需要诸多人力运行的行业,如快递、外卖、出租汽车,未来都将交给自动化系统运行,成本会显著下降,同时运输效率会提升到前所未有的程度。在智能交通管理网络的协调下,所有车辆都以最优路线、最优速度行驶,堵车现象将成为历史,交通事故也几乎消失。

更为重要的是,人们乘坐无人驾驶车辆时可以在车内继续工作、娱乐或休息,无需浪费精力关注路况,这将极大程度地节约消耗在路上的时间资源。

毫不夸张地说,无人驾驶技术最终将改变我们的社会形态,其意义堪比历史上蒸汽机、电力能源的普及。

二、美日欧领跑,中国追赶

正因为看到了无人驾驶产业辉煌诱人的未来,众多国家都投入了大量资源,以期在这一产业中占据先机,取得全球范围的主导地位。

当下,在全球无人驾驶领域,美国暂居领跑者位置,但中国的追赶决心不可小觑。

从终端层面来看,美日欧的几大传统车企是各国无人驾驶产业的中坚力量,戴姆勒、福特、通用、本田、丰田、大众、沃尔沃等企业都在全力发展相关技术,也取得了相当大的成果。

不过,虽然无人驾驶技术的终端载体是汽车,但关键技术环节却在IT层面。可以说,美国的无人驾驶产业主要由几大科技企业推动,谷歌、优步、特斯拉、英伟达是市场领跑者,苹果、脸谱等则是潜在的实力竞争者。

以谷歌为代表,在人工智能、先进传感器、芯片技术等IT领域钻研多年,其无人驾驶汽车已经完成数百万公里的上路测试,离完全意义的实用化指日可待;

特斯拉在量产电动汽车中已经部署了初、中级的无人驾驶系统,并积累了大量实际上路行驶数据;

英伟达为无人驾驶汽车推出了一系列关键核心芯片和传感器平台,在这一领域遥遥领先……

总体上来看,美国未来的无人驾驶市场大概率将由科技企业主导,传统车企将退居二线。

谷歌的无人驾驶测试车辆,已经完成数百万公里路试 图源:谷歌

在我国,国内科技公司和汽车制造企业都对无人驾驶技术表现出了浓厚的兴趣,在发展中也形成了科技企业与汽车行业联合推进、国家科研学术机构提供协助的产业模式。

此次上海发布的路试牌照就是颁给上汽集团与蔚来汽车的联合阵营。上汽集团是国内传统车企的代表,蔚来汽车则有多家科技巨头的投资背景,代表国内科技企业的尖端力量。两大产业携手共进、联合发展,是国内无人驾驶产业的重要特征。

蔚来汽车是国内IT企业进入汽车领域的先锋力量 图源:蔚来汽车

在政策引导方面,各国政府也表现出了比较积极的态度。美国加州最早准许企业进行无人驾驶汽车上路测试,如今联邦政府已经制定了无人驾驶产业的具体发展规划和相关政策引导措施。欧盟、日本也跟随美国脚步,相继制定了推动本国无人驾驶技术发展的法规。

中国在2015年提出的《中国制造2025》白皮书,对未来十年中国无人驾驶产业的发展给出了顶层规划。2016年,中国智能网联汽车标准的发布,则标志着中国无人驾驶产业的技术路线大体确定。2018年初,交通部发布消息称,正在制定无人驾驶的具体技术标准体系,为产业的前进道路指明具体方向。

目前来说,在实际的产品、技术形态上,中国无人驾驶技术的发展等级与美国等领跑者还有较大差距;在传感器、人工智能、核心芯片等关键技术环节,中国企业的发展水平还比较初级,有待掌握核心技术;在实际的上路测试里程、经验方面,中国也尚待追赶。

但是,中国政府在推进无人驾驶技术方面展现的决心和行动力,并不低于或少于其他国家。事实上,目前只有中国将无人驾驶产业的发展提高到了国之大计的层面,其他国家的产业发展主要由企业推动,我国则在更大程度上由政府推动,因此在技术路线、标准制定等方面有着更好的前瞻性和统筹规划。

事实上,这一关键的区别很可能成为中国在无人驾驶领域实现超越的“杀手锏”。

三、终端核心:发达国家走上了“弯路”

前文提到,无人驾驶技术不仅涉及终端汽车的传感器、人工智能分析、核心芯片等技术领域,同时还与物联网、高精度定位、智能交通网络管理等技术息息相关,而后者是未来完全形态无人驾驶的关键点所在。

事实上,单纯凭车辆终端的传感器和自动控制系统,永远不可能从根源上解决无人驾驶面临的困境:传感器只能捕捉周围路况的变化并反馈到控制系统,无法对路况发展作出“预测”,遇到突发事件、糟糕的天气状况,就极有可能出现故障。

全球首起在使用汽车“自动驾驶”功能时,发生车祸并致死的事故就发生在特斯拉的身上。事故原因是,特斯拉的摄像头和雷达未能分辨前方的道路清扫车,径直撞了上去,最终导致23岁的驾驶员不幸身亡。

上述事件发生在中国,此后,美国也发生类似事件。

一名40岁的男子驾车通过十字路口时,正在“自动驾驶”状态的特斯拉没有识别出左转的大型卡车,与其相撞,司机当场死亡,而特斯拉撞上电线杆才最终停下来。

特斯拉汽车在“自动驾驶”时与卡车相撞 图源:abc新闻图片

传感器的升级虽然能解决类似的故障,但终归“治标不治本”。

要解决这一根本矛盾,唯一的出路就是彻底改变“终端核心”的技术路线,将无人驾驶车辆视为无人驾驶网络的组成部分,将整个网络视为整体,来进行统一协调管理。

这样一来,路面所有汽车的传感器信息就能融合共享,所有车辆的行驶轨迹、前进路线都会实时发送给周围汽车,一辆车开始转向之前周围车辆就已经获得消息,提前做好了避让准备。道路沿线也将部署固定式的传感器网络,为路面车辆提供实时更新的路况信息。有行人准备穿越马路时,路口的传感器立刻会将行人动向发送给附近来往车辆,避免事故发生。

整个城市、整条公路路段的行驶车辆以及沿路的传感器网络,全部都归总到政府运营的交通管理中心进行统一协调。交管中心的智能网络管理系统会自动安排所有车辆的行驶计划,根据车辆的需求优先级、性能、路况等因素选择最优管理方案。当所有的无人驾驶汽车融合为一张“大网”,终端的传感器、自动控制系统分析能力局限就不再是问题,“各自为战”的交通现状讲被“统一行动”的全新模式取代,这才是无人驾驶的终极发展方向。

然而,欧美国家目前主流的无人驾驶技术方向,仍然偏向于“终端技术改进”而非“统一规划”一侧。

究其原因,一方面,统一规划的无人驾驶网络更依赖政府政策引导,难以体现企业的技术优势。另一方面,欧美日等国政府对产业发展的控制权较小,影响力较弱,很难在政策上引导企业优先发展智能交通网络系统。

无人驾驶概念图

以谷歌为例,虽然谷歌在网络建设、大数据分析等技术领域积累雄厚,但其无人驾驶技术的发展重点却放在了汽车本身,所有的努力都放在了怎样让汽车“特立独行”,独自完成自动控制的层面。这样的策略对未来谷歌销售自己的汽车、授权无人驾驶技术非常有利,但长远上看是非常低效的。优步本想同谷歌合作,在网络建设方面进一步探索,谷歌却出于自身利益考虑而拒绝了合作邀请,由此可见私营企业在产业推动方面的局限性。

企业出于自身利益不愿意关注网络化模式,政府又无力改变企业发展路线,结果就造成今天欧美日的无人驾驶产业高度偏向终端技术,忽视网络发展的现状。

发达国家在发展无人驾驶产业时走上了“弯路”,给中国的产业崛起创造了绝佳的历史机遇。中国在制度、政策、市场等层面的优势,最终很可能使国产无人驾驶汽车直线超越,实现行业跨越升级,一举赶上甚至超越发达国家的现有地位。

四、直道超车:中国握有三张好牌

如前所述,未来无人驾驶产业的关键制胜点在于城市智能交通网络,而不是车辆本身。在这条路线上,中国的无人驾驶行业有数张好牌可打,潜力十分可观。

第一张好牌是国家政策。

虽然目前全球无人驾驶技术主要由私营企业研发和推动,但长远来看各国的产业政策所起到的作用会越来越大。与发达国家不同,中国的政策决定由中央统筹规划,没有太多的扯皮和利益纠葛,更容易把握全局、考虑长远影响。

具体到无人驾驶领域,中国很早就开始在诸多方面为产业发展铺垫道路,以国家之力开始建设几大重要前置工程:

其一是北斗高精度定位系统。城市无人驾驶交通网络需要非常高的移动状态定位精度,传统的卫星定位系统已经无法满足这一需求。大范围铺设定位站需要庞大的投资和长期建设,而中国在基础设施建设领域处于全球领先地位。目前正在建设的北斗高精度定位网络,通过在地面铺设大量辅助定位站的方式将定位精度提升到了厘米级,为无人驾驶车辆的自主定位、安全行驶打下了良好基础。在未来,我国将最早建成覆盖全国的高精度定位平台。

北斗高精度定位系统是无人驾驶系统重要的前置技术 图源:环球网

其二是5G移动通信网络。无人驾驶交通系统需要高带宽、超低延迟的无线网络来传输海量数据,只有5G网络能够符合条件。中国在5G建设方面同样走在世界前列,几大移动通信集团已经做好了全面升级到5G的准备。2020年之后,中国将迅速进入5G时代,广泛覆盖的5G信号可以完美地承载无人驾驶交通网络的流通数据,并大幅降低后者的建设成本和风险。

其三是城市物联网产业。中国已经将物联网纳入国家重点产业规划,未来将在全国范围全面推广。无人驾驶智能交通需要大量路边传感器提供信息支持,这些传感器需要通过物联网来通信和控制。建设城际物联网同样是费时费力的工程,只有中国在这种任务上驾轻就熟,总是走在各国前面。

这三大工程的共同特点,就是耗资巨大、费时良久,只有国家主导统筹才能快速建设推广。中国得益于政策和国企等优势,在这类基础设施的建设覆盖方面优势巨大。三大工程一旦建成,中国的无人驾驶交通网络就可以非常容易地在此基础上以较低的成本发展起来,在世界范围抢占先机。

第二张好牌是市场规模。

中国国土辽阔、人口众多,改革开放后经过数十年经济增长,人均GDP即将突破1万美元,社会经济发展到了相当高的水平,为无人驾驶产业的发展留出了庞大的市场空间。

目前,中国各级公路总长超过450万公里,机动车保有量超过3亿。未来无人驾驶技术全面普及后,中国就会成为全球最大的无人驾驶技术应用市场。庞大的市场空间,为无人驾驶产业的发展创造了巨大的利润前景,足以吸引国内乃至世界一流水平的人才、技术、资金。

更为重要的是,无人驾驶技术的更新迭代,非常依赖实际应用中获得的大数据和相关经验。虽然国外企业已经进行了很长时间的上路测试,但一旦无人汽车实际上路销售,其面临的路况复杂程度是测试阶段难以比拟的。在政策的支持和鼓励下,一旦国内企业的无人驾驶汽车快速上路推广、城市智能交通网络实地建成运营,就能在实践中收集大量数据,为产业技术升级提供宝贵的资源。另一方面,各企业获得的技术数据可以在政府推动下实现行业共享,减少不同企业的重复收集劳动,提升整个产业的进化速度,并为创新企业、中小企业提供平等的发展机遇。

第三张好牌是金融和人才支持。

无人驾驶产业技术复杂、规模庞大,发展过程中需要投入大量资金、占用大批高精尖人才的研究能力,并且多年以后才能看到回报。在这种情况下,国外发展无人驾驶技术的企业基本都是财力雄厚的跨国巨头,它们才能负担得起这方面的巨大投入。

中国能与国外巨头在资金、人才方面抗衡的企业少之又少,但中国的优势在于国家层面。在政府产业基金的支持下,国内汽车和科技企业可以获得金融层面的大力支持,就有了同国外巨头同样的起跑线。而国家的大学、科研机构又可以在学术层面上为产业输送技术储备和人才队伍。与国外企业“单打独斗”、“各自为战”的情况不同,中国的无人驾驶产业是合作多于竞争,政府、学术界和企业界共同努力、联合作战,在资金、技术、人才方面都能拧成一股绳,最大程度发挥国家实力。

此外,由于中国已经确立了明确的产业规划和方向,产业的资金、人才就能尽可能减少浪费现象,投入到最关键的领域,发挥最大的效率。

有了这几张好牌,中国的无人驾驶产业的发展前景可谓十分光明。只要中国坚持将无人驾驶产业作为国家战略重点对待,在实践中不断根据实际情况快速调整政策细节、持续鼓励企业试错、创新,中国在无人驾驶领域实现超越,就是可见的必然结果。

当然,我国存在的诸多问题也需要予以重视,要在地方政策保护、企业恶性竞争、政府运作效率不足等方面设法解决障碍。只要政策和市场引导工作做好,金融和人才层面给予足够的资源,这些就会是中国无人驾驶行业的独有优势。相比之下,发达国家不仅在政策和政府引导方面步伐较慢、容易反复,企业间也难以形成合力,在产业长跑中后劲不足的问题就会越来越明显,更给中国“直道超车”留下了机遇和空间。

今天全球第一大汽车工业国是日本,日系车的市占率高达30%。而未来的中国品牌无人驾驶汽车不仅有望超越这一数字,甚至可以将国产智能交通网络解决方案一并推广到全球,在世界范围全面普及无人驾驶智能交通系统。无人驾驶产业很可能成为未来中国在全球影响力最大、最广泛的技术工业。

来源:瞭望智库

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