发布网友 发布时间:2022-04-23 02:25
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热心网友 时间:2023-10-05 01:09
有些机遇靠的是“遇”,但也有些机遇靠的是“势”,尤其是大的机遇。
事实上,在40年前,改革开放下海经商是第一波“势”;在过去的20年里,尤其是加入WTO之后,伴随贸易全球化,各种各样的投资与实业都是“势”;当然,如今最让人感同身受的,是房价的“势”,自打2008年的四万亿之后,基建+房地产的循环驱动就没有停下来过。房价已经不用说了,而基建,则是能真正带给每一个人实在的意义,从高速到高铁,从机场到跨海大桥,极大规模的基建不仅拉动了经济发展,更是造福每一个人。
肯定有人会想问,事后说机遇有什么难的,上面一整段不过是历史的罗列,过去的机遇把握了也就把握了,错过了自然也就错过了。那这一次,笔者不说过去,我们来说说未来,关于未来5年,也就是2020年到2025年,又有什么是大的“势”的机遇呢?
答案就是“智能汽车及其关联产业,包括横向的,也包括上下游”。
这个答案,在2月25日的A股市场里,资本们已经给出了最有力的认同,汽车大类行业细分里,在大盘整体大幅度下跌的背景下,还有18支股票涨停,86支实现不同程度的上涨。
特别值得注意的是,除了整车厂之外,更多实现暴涨的是供应商、道路基建与技术开发相关企业。而至于最根本的原因,则是2月24日由*在内11部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》。
在这份《战略》中,不仅发展智能汽车被提升到了国家战略意义层面,更是就未来5年将大力发展的部分全部写了出来,以下为原文部分:
到 2025 年,中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖,新一代车用无线通信网络(5G-V2X)在部分城市、高速公路逐步开展应用,高精度时空基准服务网络实现全覆盖。
从中间提取核心内容:即将大力发展的智能汽车,除了整车智能化之外,与之相关的基建也会同步跟进。
那么,是什么样的原因,让21世纪20年代开始的第二个月,就已经能够确立未来多少年的发展战略了呢?又是什么原因,能让时间如此提前,到2025年就能够形成体系呢?
【从单车智能到车道协同,无人驾驶愈发具有可行性】
在我们传统的认知里,包括目前处于主流的自动驾驶技术开发路径中,单车智能是处于优先地位的,通过更多更好的传感器,通过更有力的算法与AI技术支持,让车辆自主识别路况,一如我们人类驾驶员开车一样。
想法很美好,现实很骨感。因为现有的单车智能技术似乎已经到达一个瓶颈点,虽然未解决的问题仅剩百分之几,但却需要开发者花费百倍精力去解决。以马路上我们常见的红绿灯识别为例,红绿灯在一副图像中占据的像素比极低,激光雷达发射出的点又很难打到,常规思路是通过长短焦相机等多个相机融合,结合深度学习算法,组合尝试小目标特征提取模型,花费大量人力去采集图像、打标签、设计算法模型、实车验证调试,再反复修改,最后即使能达到95%以上的识别准确率,一旦遇到雨天或雾天,准确率又会大打折扣,投入与产出比极低。
不过这些疑难杂症,用车道协同的端到端V2X通信就可以解决,比如红绿灯的状态信息及时更新到车载端硬件,车辆可以根据收到的红绿灯信号来决定前行或停止,这个例子就足够说明车道协同是单车智能极好的补充,能以更少的代价解决更为复杂的场景问题。
同时,大规模的车道协同,也意味着基建设施将进一步升级,拉动的相关经济效益,是巨大且不可忽视的。
而至于单车智能+车道协同是否可行,其实像现在大部分的智能驾驶示范区,例如上海临港、苏州相城、长沙智能网联示范区、京冀国家智能汽车与智慧交通示范区等等,都已经在做,成效显著。
当然,至于2025年要更大规模的做到,其实这里面也少不了通讯运营商和主机厂们的努力,包括5G基站的部署建设,包括传统汽车一步步向智能汽车的进化等等,都是您需要知道的。特别是在通讯技术加持下,像是吉利此前发布的“爬行者”系统,都能够在传统汽车的基础上,通过网络支持,快速实现部分场景驾驶智能化,具有足够的现实意义,能使得过渡不会太突兀,即使您现在买车,也不会落伍于时代。
【智能成本大幅度降低,从中控屏幕到硬件,皆可为】
要推动一个产业的快速发展,一定要考虑到成本因素,尤其是汽车这种大件消费品,如果成本快速上升导致价格过高,大部分消费者没有购买能力,那么再大层面的产业驱动也是无效且失败的。
而近两年,尤其是近一年以来,正是因为汽车智能化的成本大幅度降低,使得未来慢慢变得可以预期,也可以努努力加速到来。
先说大家都知道的,最低级的智能化,也就是中控部分,作为汽车消费者的您可以回想一下,汽车中控大屏幕的普及才用了多少年?几年前还是USB+收音机的时代,如今一个车联网都已经无法满足新车配置需求了,得需要OTA才行。
这里面,有网络通讯成本的快速降低,有芯片成本的降低,亦有屏幕成本的降低,甚至是现在我们已知的,像是苹果采用的那种OLED显示屏,都已经有了装车的案例,这是以前想都不敢想的。
而更高级的成本降低,则是出现在激光雷达与毫米波+摄像头身上。
举几个例子,像是目前博世推出的毫米波+单目摄像头+算法支撑的L2级自动驾驶辅助系统,除了设计优化使得硬件成本降低之外,还带来了更大规模装车的规模效应,使得成本持续下降,像是顶配售价才10万多的名爵ZS,就已经通过这套系统实现了L2级别的全部自动驾驶能力。
10万元就有L2自动驾驶的功能,在两三年以前,都还感觉是天方夜谭。
至于激光雷达,这个成本下降与技术进步的幅度,就更让人叹为观止了。
我们以Velodyne 的线激光雷达为例,前几年最高价格达到80万一台,同品牌16线雷达产品也在5万6左右,堪称“非常昂贵”,且完全不具备大规模量产的实用意义。
但是后来,国内初创公司速腾聚创的16线产品,售价就降到了仅为2万8左右,虽然还是不便宜,但至少让人看见了希望。
时间再推移,在之前的2020年CES展上,我们就又看见了激光雷达价格的“暴跌”,以大疆为例,其推出的两款分别支持L3、L4级自动驾驶的激光雷达,售价仅为99元和9000元,堪称价格“膝盖斩”,甚至就像是上文“巨贵”的Velodyne,也成功拿出了廉价的版本来,其微小版激光雷达Velabit价格仅仅只需100美元。
写在最后
这一次,这又是一个肉眼可见的风口,虽然不代表人人都能抓得住机会,但至少是未来5年不可忽视的大趋势;当工业与技术基础已经夯实,*与战略的加持,一定会让与之相关的产业快速受益,甚至如果我们走的够酷够好,“智能汽车”未来会成为与“5G”和“高铁”一样的中国名片。
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