1.1 自动驾驶是一场技术革命

从20世纪70年代以来，电子通信领域经历了3次技术革命，分别是20世纪80年代的PC技术革命、20世纪末和21世纪初的互联网技术革命以及2015年至今的人工智能技术革命。从历史经验来看，任何一次技术革命的来临，都是时和势的完美结合，其业务效能不会仅为2倍或3倍的改良，而是会带来10倍甚至数十倍的革命式跃进。钱穆老先生曾说：“认识你的时代，带领你的时代。”然而，作者认为这句话仅适用于伟人。一般从业者或者创业者应该遵循“认知这个时代，紧随时势风口”的原则，把握时和势，乘着趋势的帆船，到达理想的彼岸。

为什么说自动驾驶是一场技术革命并将影响未来30年的科技走向呢？因为自动驾驶符合一个时代到来的 4 个典型特征，分别为：大趋势、大变革、大影响和大市场。下面分别介绍这4个方面。

1.1.1 大趋势

改革开放以来，我国城市化进程加速，大型城市先后涌现。根据第六次全国人口普查的结果，我国500万以上人口城市已经超过88个，800万以上人口城市有30个，1000万以上人口城市有13个。和已经城市化高度发达的国家一样，我国城市发展都遇到了一个瓶颈——交通技术发展缓慢限制了城市发展的规模。

交通技术是如何限制城市发展的呢？是不是到了当前阶段，交通技术才成为城市发展的制约呢？城市从诞生之日起，其发展速度都是和交通技术的发展相辅相成的。如图 1-1所示，从交通维度看，城市的发展可以分为几个时代，分别为步行时代、火车时代、有轨电车时代和汽车时代。

（1）步行时代，城市繁华区域的规模一般不超过步行 1 小时的范围，也就是城市的繁华区域在以市中心为圆心、半径为5km的圆内。市民通过步行的方式穿梭于城市内部生活。

（2）火车时代，城市的规模变化不大，但数量显著上升。沿着火车线路，各站点形成了以步行1小时范围为繁华地带的城市群。

（3）有轨电车时代，城市规模变大，逐步形成了以有轨电车站点为圆心、以步行 1 小时距离为半径的点状繁华区域。在火车时代和有轨电车时代，城市繁华区域的规模还是受步行范围的限制。

（4）汽车时代，城市的发展突破了人类步行的限制，城市形态越发多样化。人们可以乘车穿越整座城市通勤，甚至可以居住在郊区而工作在市区。

但是，随着汽车保有量的上升，城市发展遇到了瓶颈，需要新的交通技术把城市的发展带向新的层次，使城市变得更宜居，出行更高效。如何理解城市发展的瓶颈呢？从表现层面来看，瓶颈主要表现为交通拥堵、停车困难、交通不安全和交通污染严重 4 个方面：一方面是因为汽车保有量上升和城市资源有限之间的矛盾，另一方面是因为交通效率不能有效提升。

自2000年后，交通行业和信息行业加速融合，先后诞生了绿波带、智能交通灯、自行车低速车共享车道、公共交通专用车道等多种解决交通拥堵的方法，出现了计时收费和公共停车位等解决停车难的方法，出现了用于拍摄违反交规行为的摄像头或雷达捕捉等解决交通安全问题的方法，还出现了限号、限行、限排等用以解决交通污染问题的方法。但是，这些方法的实际效果和预期效果相差较远。为什么呢？因为这些方法都是通过规则来迫使驾驶人员合理、高效地驾驶以提高交通效率。规则是固定的，但人类具有高度的不可控性，因而导致规则的适用性大大降低，不能解决上述 4 个方面的问题。例如，摄像头和测速雷达只能在固定区域监控，无法承担全路段监控的成本，违规事件仍然频发，交通效率和交通安全性降低；绿波带技术需要车辆以合适的车速行驶，配合智能交通灯的“绿波控制”和“红波控制”来实现交通流快速运转，已经由于驾驶人员的高度不可控性收效甚微。

从生态城市的发展角度来看，4 种不利表现使城市高效率流转系统遇到了障碍。如图1-2所示，流转系统包括交通运输系统、快速有序的信息传输系统和保障有力的能源系统。只有通过信息传输系统利用全局安排或计划经济的方式实现对能源流和交通流的统一调度，才能保障流转系统的高效，解决城市发展的瓶颈问题。如何才能实现信息调度交通和能源呢？只有“拿掉”驾驶员，迫使车辆按照信息流的调度以特定的行驶方案行驶。自动驾驶恰好能够跨越城市流转系统的最大障碍，解决城市发展的瓶颈问题。

因此，自动驾驶技术符合城市发展的时代要求。

1.1.2 大变革

1886年1月29日，梅赛德斯和奔驰两位德国人获得了世界上第一辆汽车的专利权，标志着汽车的诞生。从基因的角度看，汽车行业是技术密集型和资金密集型行业。

在汽车行业起步期，成立汽车公司进入汽车生态圈的成本并不高。如图1-3所示，20世纪三四十年代，美国汽车行业发展迅速。20世纪30年代美国国内汽车年销量约为220万辆，到了40年代，这一数字增长至460余万辆。这一时期，美国国内的汽车公司数量有近300家。

随着汽车行业的快速发展，汽车公司大量兼并、重组和倒闭后，汽车厂家数量逐渐减少。以美国举例，1950—2010 年间，美国逐渐形成了以福特、通用和克莱斯勒为首的汽车集团，汽车产量峰值从600万辆/年增长至接近1700万辆/年，后来陆陆续续有100多家新汽车公司诞生，但是存活并发展起来的只有一家——特斯拉。

如图1-4所示，汽车行业和很多行业相似，产量和进入汽车行业的成本在逐年递增过后会进入一个波动的平稳期。然而，任何行业都有成长期、平稳期、衰退期和重生期，周而复始，不断循环。2010—2015 年，汽车行业出现了两个新势力，分别为电动化和共享化。电动化和共享化打破了汽车行业的发展平稳期，行业后入者的成本开始降低。

1.电动化的影响

传统汽车的基本性能主要由底盘、变速箱、发动机和系统调教决定，一般需要由 3 万多个零件才能组装成一台传统的车辆。国外传统车厂巨头和主要零部件供应厂商在三大件的技术储备和调教经验方面远超我国自主车厂。

纯电动汽车是由电动机驱动的车辆，其性能主要由驱动电机、动力电池、底盘和系统调教决定，仅需1万多个零件就可以组装成一台纯电动车。电动汽车的驱动电机原理简单、技术成熟，动力电池也不是传统车厂的强项。后进入者在纯电动车领域发力，能够有效避开传统巨头车厂的技术储备优势，有换道超车的可能性。

此外，为促进我国整车企业加速发展，保护大气环境，国家出台了相应的纯电动汽车激励政策。

综上所述，电动化为后入者提供了一次换道超车的机会，降低了进入汽车领域的成本。

2.共享化的影响

共享化对汽车行业的影响大于电动化对汽车行业的影响，主要是因为它改变了汽车的消费方式。一方面，用户从必须拥有一辆汽车向使用和租用汽车转变；另一方面，出租车和部分车辆从路上无目的行驶拉客和闲置向有目的拉客转变，极大地提高了运营车辆的效费比。此外，共享化也改变了汽车行业相关公司的估值方式。截至2017年7月，年产量达到1000万辆汽车的福特公司估值为465亿美元，而一辆车都不卖的Uber公司估值约为600亿美元，滴滴出行估值约为500亿美元。

从上述数据可知，一辆车都不卖的共享出行公司的估值已经超过了年产量1000万辆的汽车厂商。共享化已经打破了原有汽车行业的估值体系。新的估值理论是以传统汽车厂商的已有估值、共享出行厂商的年盈利额和传统汽车厂商的年盈利额为基础计算得到的。表1-1给出了传统汽车公司的估值和共享出行公司的估值计算方法和举例。

表1-1中，福特公司每卖出一辆汽车获盈利1400美元，年产1000万辆车，共盈利140亿美元。而Uber公司有300万辆车为其服务，每辆车年共享出行服务里程约为2万英里，Uber公司从每英里车费中扣除0.3美元的服务费，这样，Uber公司的年盈利额为180 亿美元。由于福特公司的估值是确定的，那么 Uber 公司的估值为 180/140×465 亿美元≈600亿美元。

但是，电动化和共享化仅是稍许降低了后入者进入汽车行业的成本，它们各自均有前行的瓶颈。例如，电动化受电池成本和性能的影响，纯电动汽车的普及率不高；由于人力问题，滴滴公司的共享出行量在快速增长后停留在2100万单/天。通过电动化和共享化途径进入汽车行业仍需要雄厚的资金成本，例如在补贴竞争和免费试用的前提下，Uber 中国市场在2015年亏损67亿元，滴滴出行在2015年亏损100亿元。更重要的是，电动化和共享化并未解决城市发展的瓶颈问题，不能使信息流畅通无阻地调度交通流和能源流，无法保障城市流转系统高速运转。

3.智能化和网联化影响

从2015年开始，汽车行业出现了新的变革，出现了智能化和网联化。智能化和网联化是自动驾驶的核心组成部分，前者是自动驾驶系统根据传感信息做出正确的决策，实施于底层系统，控制车辆的油门、方向和刹车，完成安全、高效行驶；后者是打破各个传感器、车辆、路边基础设施、人员和云端之间的信息孤岛效应，实现信息量1+1＞＞2的有效方法，使得智能决策信息输入更大、冗余更高、边界更模糊、决策更正确。智能化和网联化情况下，自动驾驶系统和人类驾驶组成部分对比见表1-2。

智能化和网联化彻底降低了进入汽车行业的门槛。和之前必须拥有整车厂或者大量资金注入的电动车领域和共享出行领域相比，人工智能行业、通信行业、传感器行业、互联网行业均能够以更少的成本进入汽车行业。例如，有人工智能技术的企业可以通过智能决策系统进入汽车行业，传统的通信厂商可以通过V2X介入汽车行业，雷达厂商可以通过传感器进入汽车行业。最重要的是，智能化和网联化构成的自动驾驶系统能够去除人的高度不可控因素，令信息流可以全局调度交通流和能源流，使城市的整个流转系统高速运行，从而打破城市发展的瓶颈。

自动驾驶彻底颠覆了整个汽车生态圈，重构了原有价值链，同时也激活了整个汽车行业。不同的新角色、新力量用不同的方式重新定义了汽车行业。仅就汽车芯片和物联网汽车领域而言，传统巨头厂商有恩智浦、英飞凌、德州仪器、意法半导体、Mobileye、瑞萨和哈曼国际等。如表 1-3 所示，2016—2017 年间，汽车芯片和物联网汽车领域发生了重大变化，IT芯片厂商和通信厂商通过购买和联盟等方式强势进入汽车芯片领域。

由于自动驾驶涉及 V2X、感知、地图、决策和控制等诸多层面，汽车领域产业链的一级供应商和众多后入公司采取联盟的方式增加竞争力并节省成本。现已形成两大阵营：一是英特尔阵营，包括宝马、Mobileye、德尔福、菲亚特特莱斯勒；二是英伟达阵营，包括博世、采埃孚、特斯拉、丰田、奥迪、百度和Tomtom。

值得注意的是，智能化和网联化重构了汽车领域的利益链。如图1-5所示，传统汽车领域的利益链是分层严格、利益匹配的，按照利益从大到小分为整车制造厂商、一级供应商、二级供应商和汽车材料供应商。自动驾驶介入后，新的汽车领域利益链按照利益从大到小分为出行提供商、三化商、整车制造厂商、一级供应商和其他供应商。

在新的汽车行业利益链中，整车制造厂商的利益阶层从第一跌到第三，很可能成为一个代工厂阶层。因此，传统汽车厂商现在已投入相当的资源向利益链上下游扩展。

综上所述，自动驾驶已打破原有汽车行业的生态圈，引入了新的玩家和游戏规则，并重构利益链，其变革性是毋庸置疑的。

1.1.3 大影响

自动驾驶不断升级并渗透至社会生活的方方面面，将对城市建设和居民生活产生巨大的正面影响，这个正面影响可以分为3个方面：乘车感受、停车感受和城市建设。

1.乘车感受

自动驾驶使车辆从驾驶工具或交通工具转变为一种移动空间。一方面，自动驾驶解放了司机的双手，使得乘车过程转变为休息、工作和娱乐过程，极大地提高了社会效率。例如，通勤过程中睡觉休息、通勤过程中的影音娱乐、通勤过程中和客户谈合作完成合同、出行过程中完成健身等。例如，丰田在2018年国际消费类电子产品展览会（CES2018）上展出的 e-Palette 模块化出行平台就是自动驾驶将车辆转变为一种移动空间的变现形式。如图1-6所示，e-Palette可通过更换不同的模块，将车辆转换为不同的移动空间。

2.停车感受

自动驾驶不仅能通过提升行车效率和减少在行车辆数，减少需要停车的车辆数，还能够通过折叠车辆或折叠停车空间，提高停车效率。在无人驾驶高度渗透的社会中，车辆数显著减少，停车状态的车辆更少。车辆在自动驾驶技术的帮助下，可以做到车到人下、人下车走。此外，车辆的结构和停车位的架构会发生显著的改变。例如，MIT 设计的 swing自动驾驶汽车，可以像超市购物车那样叠加起来，使得停车面积减小1/3。如图1-7所示，广泛采用自动泊车，使得车辆自动停入折叠式停车位更为方便，也减少了停车场地需求。在相同的停车场地供应下，自动驾驶将使停车不再成为一个困扰车主的问题。

3.城市建设

除了对停车感受和停车面积的影响，自动驾驶还将对路面面积产生深远的影响。自动驾驶技术推动路面车辆平均行驶速度显著提升，结合编队方式，单车道的车流量将相当于现在车流量的4倍。这样，当前双向六车道或八车道可以降低至双向四车道。如图1-8所示，自动驾驶情况下，道路速度可以差异化，双向四车道的中间两车道可以设置为高速车道，外侧两车道用于无人驾驶车辆到达目的地或者启动时的低速行驶，可以和自行车公用。道路面积的缩减，将为行人提供更大的空间，为城市提供大量的绿化带空间，城市将变得更加宜居。

综上所述，自动驾驶将给人们的生活和城市建设带来正面、积极的影响。

1.1.4 大市场

自动驾驶的市场可以分为直接市场和间接市场。直接市场包括：车辆市场、出行市场和能源市场；间接市场包括：广告市场、影音娱乐市场、保险市场、金融市场、移动空间市场等。

1.车辆市场

根据美国汽车新闻网站的统计，2017年全球汽车销量突破9000万辆。按照15万元/辆的价格，全球汽车市场是一个13.5万亿人民币（约合2万亿美元）的市场。仅就车辆市场而言，自动驾驶车辆市场在未来也将是一个 2 万亿美元以上的市场。自动驾驶的普及会带来两个变化，一个是车辆价格的上升，另一个是车辆数的下降。在车辆数方面，根据斯坦福rethink市场分析公司的预测，在自动驾驶普及的社会中，汽车总量较目前会下降80%，年新增车辆数会下降70%。仅就新增车辆而言，每年新增车辆数将不超过2700万辆。自动驾驶车辆的价格，是需要和司机成本比较的。一般而言，假设自动驾驶汽车在市场上运转10年，如果自动驾驶汽车的无人驾驶系统成本能够低于司机10年工资的50%，那么它就具备商用可能。如表1-4所示，假设司机年薪5万元，公司雇佣司机成本为2×5=10万元，自动驾驶车辆运转年限为10年，10年内司机薪金成本总额为100万元。如果无人驾驶系统的价格为司机成本的50%，再加上传统车辆单价的15万元，那么自动驾驶汽车单价为65万元。这样，自动驾驶汽车的市场价格为2700万辆×65万元/辆=17.55万亿元。如果无人驾驶系统的价格为司机成本的10%，按照上述计算方式，自动驾驶汽车的市场价格为6.75万亿人民币（约合1万亿美元）。

综上所述，在自动驾驶普及后，车辆总数下降，但单价上升，将总体维持在一个 1 万亿～3万亿美元的市场总额范围内。

2.出行市场

自动驾驶的出行市场指的是需求提供市场，类似于当前的滴滴出行和Uber。滴滴出行在我国占垄断地位，其单天出单数量逐年攀升，截至2017 年12 月，滴滴出行出单量稳定在2100万单/天左右，不再上升。和网络购物相比，出行是一个高频的刚性需求。截至2017年12月，美团每天1800万单的成交量加上淘宝每天5000万单的成交量是网络约车出行量的3倍以上。这并不是出行市场的不足，而是没有技术革新带来网约车成交单数的爆炸式增长。

例如，现在的网约车会视约车人员的地点远近选择是否接单；夜间驾驶员休息导致夜间出行人员受到较大的限制；驾驶员人力成本占到网约车出行价格的 70%；网约车司机数量上升受到人力资源的限制。当自动驾驶技术普及后，行车效率大大提升，出行成本有效降低，网约车总数也会随之提高。此时，自动驾驶会给出行市场带来催化酶，使出行规模快速增长，达到亿单级别的规模。

3.能源市场

这里的能源市场指的是电动化能源市场。首先，传统的电力能源供给方法为集中发电和集中供电。由于缺乏有效的储能手段，用不了的电能就会浪费或被低效率使用。例如，北京密云水库将无法使用的剩余电能用于水泵，将低处的水抽到高处变为势能存储起来。就发电方式而言，传统的水电厂、火电厂、核电厂可以集中发电，但是风能发电、太阳能发电并不能集中发电，而且电压不稳定无法并网，因而造成了极大的浪费。

自动驾驶的电动化可以有效解决这一问题。电动汽车为新能源发电市场和传统供电企业的低效率利用能源部分提供了一个重要的储能设施。目前我国有3亿多辆车，如果电动车的渗透率达到30%，将能够覆盖全国所有的新能源发电量。此外，作为一种储能单元，结合阶梯电价机制，电动汽车在用电低峰期充电，在用电高峰期放电，甚至可以创造一个新的市场。

1.1.5 小结

自动驾驶符合一个时代到来的 4 个典型的特征：大趋势、大变革、大影响和大市场。综上所述，自动驾驶将掀起一场波澜壮阔的技术革命，给城市建设和人们生活带来不可估量的正面影响。