麥肯錫的一份最新報告指出，如果自動駕駛的前景在中國鋪展開來，這一產業的收益規模將達到數萬億美元。
從無人駕駛出租車到自動化貨車，自動駕駛汽車（AV）將改變公路駕駛的性質，並在此過程中徹底改變汽車和出行行業。在這種機會和不確定性的混合中，自動駕駛的生態連接者（從組件供應商到移動服務提供商）可以在中國獲得數萬億美元的收入。未來 20 年中，人們的出行方式可能會發生翻天覆地的改變。乘客們會逐漸轉變觀念，將出行看成一種服務。
從根本上改變了出行性質
麥肯錫的研究表明，自動駕駛汽車在某種程度上可以佔領中國大部分汽車市場。調查中的行業受訪者表示，用於出行服務的乘用車（如“robo-taxis”）的最高採用率將達到62％，其次是私人高級車輛（51％）和私人大眾市場汽車（38％）。由於自動駕駛汽車的預期利用率增加（接近24/7運行）和較低的勞動力成本（無駕駛員），因此移動出行服務將佔據很大優勢。同樣的理由使城市公交車的採用率達到69％，而商用車（CV）則達到67％。
自動駕駛汽車可能會將大部分移動市場價值從產品（即購買車輛）轉向服務（即支付每英里的交通費用）。對汽車製造商來說，這種改變可能會替代這一行業一直強調的“多賣車多賺錢”的理念，取而代之的則是靠提供服務來賺取利潤。同時，靠新的出行模式變現的概念可能也會不斷延伸，乘客在車輛上的時間也會成為廠商們的兵家必爭之地。這種“移動即服務”（MaaS）轉型表明，汽車銷售量，商業模式以及公司在這種新環境中需要發展的能力將會發生巨大變化。在中國，我們認為完全自動駕駛汽車（SAE 4級及以上）將在9-10年內展開大規模的部署。
這些轉變將改變整個移動領域的遊戲規則，因為軟件和數據在構建和運營汽車時成為基本的差異化因素。因此，出行行業將成為包括汽車、交通、軟件、硬件和數據服務在內的行業融合的基礎。
當下的汽車製造商專注於銷售新車，運輸公司專注於提供服務，技術參與者們則向汽車製造商銷售硬件和軟件。未來，可能會出現新的商業模式。技術參與者可以從汽車製造商處購買車輛，並且直接向消費者提供服務。或者，汽車製造商可能垂直整合服務和軟件開發（正如領先的參與者今天已經在做的那樣）。這些行業的參與者必須協調他們在產品生命週期（例如，汽車三到四年，軟件幾周到幾個月）和商業模式（例如，產品與服務）之間的差異，以便彼此競爭和有效合作。
很明顯，許多公司已經擁有積極的自動駕駛汽車戰略，包括百度、騰訊和Waymo等技術企業以及通用汽車、上汽集團和特斯拉等汽車製造商。然而，考慮到該行業充滿活力，快速發展的特性，玩家們需要不斷更新和升級其策略。
中國如何撐起自動駕駛半邊天？
中國有潛力成為世界上最大的自動駕駛汽車市場。在麥肯錫的基準預測中，此類車輛可能佔到2040年旅客公里數的66％（圖1），從出行服務中產生1.1萬億美元的市場收入，並且依靠自動駕駛汽車銷售產生0.9萬億美元的收入。從單位來看，這意味著自動駕駛汽車佔2040年新車銷量的40％以上，佔車輛安裝基數的12％。
圖表1
自動駕駛汽車可以解決重大的基礎設施問題
2009年，中國超過美國成為世界上最大和最重要的汽車市場，2018年將繼續消耗近3000萬輛輕型汽車，比美國增加近70％。這種持續的爆炸性增長正在使該國與汽車相關的基礎設施負擔過重，從而導致交通擁堵和汙染加劇。北京人每天平均花費1.3小時通勤——是美國普通通勤者的三倍多。自動駕駛汽車將為這些基礎設施挑戰提供潛在的解決方案。在共享出行領域，他們可以減少道路上的車輛數量，並讓前司機在途中工作或放鬆。如果由綠色電力或氫氣驅動，它們還可以幫助減少當地的車輛排放。
然而，複雜的環境可能會減緩自動駕駛的初期普及。從短期來看，鑑於中國複雜的交通環境，自動駕駛汽車必須適應道路狀況和激進的駕駛行為，這可能會減緩採用的滲透率。但其實對比來看，紐約市中心到羅馬的西部城市，擁有同樣密集的人口和混合交通水平。
因此，中國自動駕駛的技術解決方案與其他國家的技術解決方案沒有太大差別。所需的計算平臺可能會符合要求，因為現有平臺具有足夠的“緩衝”能力來處理分析中國道路上的對象所需的更復雜的計算任務。傳感器配置可能不會因地區而異，因為當前設置可以覆蓋非常不同的駕駛用例的所有關鍵方向。
中國的主要差異體現在其高度複雜的標識、交通信號燈和道路標誌尚未完全標準化。同樣，由於中國司機未能遵守道路規則而導致的通行權問題，嚴重加劇了對自動駕駛車輛的編程和“培訓”要求等不確定因素。因此，中國市場在優化自動駕駛決策算法方面需要更多的訓練與積累，與採用美國相比，採用時間表可能會延長2-3年。因此，自動駕駛汽車在受限環境中的首次應用可能會在未來五年內開始，但大規模採用可能僅在2027年之後才會發生，因為它將需要該技術來解決城市和郊區駕駛的大部分所需條件（圖表2 ）。
圖表2
雖然自動駕駛汽車的核心算法在全球範圍內基本相同，但在中國運營需要額外的數據和測試。例如，開發人員需要收集和輸入本地流量數據，以解決獨特和不統一的道路標識問題。他們還必須通過道路測試優化運動規劃，以便算法能夠學會處理由一些中國交通駕駛中容易引起的問題。
不過，長期前景似乎很有希望
從長遠來看，中國很可能成為世界上最大的自動駕駛汽車市場。事實上，中國汽車市場已經在快速採用“移動即服務”（MaaS）。例如，今天出售的提供出行服務的汽車約佔中國汽車總銷量的10％，而且該國的出行服務市場在過去幾年中以兩位數的速度增長（圖表3）。這種趨勢長期以後將產生對自動駕駛出行的強烈需求。
圖表3
麥肯錫開發了專有的模型來預測中國的自動駕駛汽車市場。該模型採用用例方法，分析特定類別的自動駕駛汽車（例如機器人或自動卡車）在市場上取得成功所需的發展。該模型對自動駕駛生態系統中的40多位行業專家進行了調查，並收到了外部顧問委員會的反饋和建議，其中包括來自汽車製造商、一級供應商、技術公司和移動服務提供商的自動駕駛專家和高管。專家認為，可能會阻礙自動駕駛汽車採用的，可能不是監管，而是技術。模型分析選擇了兩種商業化速度：快速採用和緩慢突破。基於該分析，我們認為2025-2030將代表採用自動駕駛汽車的拐點，其廣泛的時間跨度取決於應用模型和基於城市的推動力量。
圖表4顯示了用作機動車出租車的全電池電動車的成本交叉分析。主要成本驅動因素包括車輛折舊、駕駛員成本、維護、保險和電力（或燃料）。它們不包括運營移動服務機隊的運營或管理費用。由於安全和監管考慮，自動駕駛車輛中的人類駕駛員的替換將逐步發生。
圖表4
自動化“機器人出租車”預計將在2025年到2027年之間達到一個拐點。
整個視音頻系統（包括傳感器，計算平臺和軟件）的成本應該在技術成熟（2023年後）迅速降低，到2025年達到約8,000美元。一旦自動駕駛汽車達到關鍵的“交叉點”，採用將加速。
這個拐點是基於自動駕駛技術的功能穩健性和成本的成本曲線，自驅動運輸將與人為驅動的運輸達到經濟等價。換句話說，自動駕駛汽車每公里的總成本將大致與帶駕駛員的傳統汽車的總成本相匹配。在這個拐點之後，對自動駕駛汽車的需求應該穩步上升，這取決於市場的發展方式。當這種情況發生時，新參與者掌握控制汽車價值鏈的可能性就會增加。
行業利潤池流向服務和軟件
與現在的價值相比，自動駕駛汽車的出現將使中國自動駕駛汽車行業的流動性利潤至少增加600億美元。汽車銷售仍將佔整個價值鏈利潤總額的很大一部分，即500億至600億美元。但是，移動服務利潤將增長到總利潤池（包括車輛，組件，移動服務和車隊管理）的25％到30％，並且可能超過汽車銷售，特別是如果MaaS市場競爭力較弱（例如，如果政府與流動性參與者合作）。另一方面，視音頻技術和系統集成將產生150億至200億美元的利潤，佔汽車零部件總利潤池的50％至60％。
利潤池將取決於競爭環境。在一種情況下，機器人出租車將通過當地的公共/私營合資企業運營。在這種情況下，MaaS可以彌補500億至550億美元——超過中國195億美元利潤池的四分之一。在另一種情況下，如果機器人出租車在競爭激烈的自由市場環境中運營，那麼移動服務部門將大幅縮減至150億至200億美元。無論哪種情況佔優勢，更重要的是自動駕駛汽車為行業創造巨大價值的潛力，這種潛力無疑將對利潤池產生重大影響。
重塑中國自動駕駛革命
中國自動駕駛汽車市場將為願意承擔風險的運營商提供巨大的機會，從中國本土汽車製造商到跨國公司再到科技巨頭和出行業務。為了抓住這些機會，玩家可以與最終客戶建立差異化的服務連接，或者控制自動駕駛技術的關鍵部分。確定該技術的哪些元素具有長期戰略價值及其隨時間的演變將使玩家能夠找到自動駕駛機器的高價值“靈魂”。
技術將成為價值鏈的“最強助攻”
新興的自動駕駛生態系統與傳統的汽車方法不同，因為它專注於技術積累——高科技和計算行業中使用的概念（圖表5）。
圖表5
一個示例有助於說明自動駕駛車輛的技術層面。核心要素包括傳感器、計算平臺、軟件（包括對象檢測和分析以及運動規劃）、系統集成和驗證、映射和基於位置的服務（LBS）。因此，它代表了汽車自動駕駛系統的核心。這使其成為汽車製造商、供應商、技術公司和其他公司“擁有”汽車的關鍵部分。這一層次結構的重要元素似乎會隨著時間的推移而發展，因此要求該細分市場中的公司監控和評估與後續技術創新相關的顛覆。
每個技術積累層都有不同的關鍵成功因素。例如，傳感器層需要強大的可靠性和安全元素，以及強大的批量生產和生產管理能力，以實現必要的規模經濟。算法和軟件層需要敏捷開發技能和快速迭代功能，以使公司能夠通過培訓數據來一致地提高性能。系統集成和驗證需要出色的可靠性和安全性以及強大的批量生產能力。
中國的技術積累層分佈如何？
業內人士關注的重點是中國市場在多大程度上與世界其他國家不同。該層面結構的最終狀態仍然高度不確定，因為它取決於不同參與者的競爭力和監管環境。然而，早期指標表明，全球和本地開發的解決方案將在整個層面結構中出現。
硬件組件最有可能從全球解決方案的規模經濟中受益。傳感器、照相機、激光雷達和計算平臺在中國需要與世界其他地區相同的功能（因此受益於全球解決方案的規模影響）。映射、LBS和數據雲解決方案可能需要大量本地化。
例如，典型的自動駕駛汽車技術積累層面的一些元素——例如LBS和數據雲——目前面臨政策上的一些門檻和限制。這就需要外國企業抓緊基於攻破其他五個部分——移動服務接口、運動規劃算法、連接功能、中央處理和圖形處理單元以及傳感器——這些目前大多是開放的。
圖表6
中國在計算平臺和自動駕駛汽車系統集成和驗證方面的技術差距最大。
中國政府大力支持本地視聽技術的發展，建立多個視聽測試區，包括上海的嘉定和北京以外的雄安。最初是積極的，這種支持可以幫助本地玩家發展能力。然而，隨著時間的推移，日益增長的本地化進程可能會限制該行業的競爭（例如，妨礙外部人員在本地運營或訪問本地技術的能力）。
風險投資界和主要互聯網公司正在中國大力投資，以縮小全球/本地差距。在過去五年中，自動駕駛和組件公司已獲得70億美元的資金。阿里巴巴、百度和騰訊都通過參與融資（例如，百度和騰訊與NIO，阿里巴巴與Xpeng）、建立合作伙伴關係（例如，阿里巴巴與上汽集團，騰訊與幾家原始設備製造商、百度與眾多參與者合作構建其Apollo生態系統）。
大量可用資金以及政府的積極參與將積極有助於塑造中國自動駕駛汽車的競爭格局。與此同時，為了取得成功，中國的視聽產業必須與全球生態系統深度融合，以避免重新一步步地去摸索。
這種類型的集成對於各種類型的中國自動駕駛生態圈玩家來說都是必不可少的，因為高級自動駕駛技術要求基本相似，因此可以跨市場和地區轉移。此外，由於其全球影響力和專業知識，國際參與者通常在自動駕駛技術層面的某些元素方面具有相當大的優勢。與任何新技術一樣，儘可能多地將自動駕駛技術標準化可以帶來巨大的回報，特別是對於那些在中國本土資源不足的企業。
確定獲勝者和合作企業
贏得自動駕駛競賽將需要行業老牌企業走出他們的舒適區域，並與整個價值鏈和整個技術架構層面中的各種參與者充分互動。技術巨頭和其他外部人員也必須採用新戰略，以確保他們的技術產品成為任何標準化自動駕駛汽車解決方案的核心部分。此外，參與者可能需要進入價值鏈的新細分市場。因此，獲勝將需要本地和跨國公司之間以及價值鏈上的合作。
自動駕駛技術層面結構（圖表7）以及跨國和本地參與者之間存在多種聯盟模式（圖表8）。
圖表7
圖表8
為未來的自動駕駛現實做好準備
對於在中國競爭的汽車製造商、高科技公司和出行服務提供商而言，自動駕駛現象的普及只是時間早晚的問題，但推遲定位策略可能會使玩家受到自由度的影響。
贏得這場比賽將要求公司仔細評估他們的進入戰略，平衡高風險與成為世界上最大的自動駕駛汽車長期市場領導者的潛在價值。在中國以及全球範圍內，由於技術的不確定性和缺乏經過驗證的商業模式，自動化和MaaS為投資者提供了一個具有挑戰性的環境。對傳統駕駛技術進行大規模投注的公司（至少在未來五年內將產生大量市場量）需要同時平衡他們在新舊投資中的投資。
麥肯錫為開發自動駕駛策略的全球參與者們提供瞭如下建議：
做好優勢定位。在控制點和差異化方面，明確決定自動駕駛技術層面結構的哪些部分對公司最有意義。建立與已識別的差異化來源兼容的商業模式。
制定路線圖。確定您的差異化來源與您需要提供的技術路線圖之間的聯繫。估算公司的能力差距以及決定是在內部開發技術還是獲得所需能力所需的投資。
選擇正確的聯盟和生態系統。確定您的生態系統和聯盟戰略;沒有一個玩家能夠在自動駕駛技術層面結構中提供所有必需的技術。同時，AV價值鏈將與傳統價值鏈不同。
建立組織敏捷性。培養戰略和組織敏捷性，以便可以更新策略和策略，以預測市場動態的變化，並快速響應競爭對手或合作伙伴的行動。
除了這四項建議外，跨國公司還應考慮制定針對中國的戰略，靈活地調整其中國的市場模式和應用解決方案。
麥肯錫還指出，想要打造一個成功的自動駕駛生態系統，一定不能忘掉這四點：
一是聚焦使用到的技術。比如現在自動駕駛汽車能做什麼？功能進一步提升還要多久？
二是規則，現有交規和相關新政策能為部署創造什麼新機遇？
三是專注於顧客，他們到底是誰？使用自動駕駛汽車的意願如何？舉例來說，從整體擁有成本（TCO）的角度來看，如果自動駕駛出租車全面普及，用戶還會選擇購置私人車輛嗎？
四是商業案例，開發自動駕駛出租車有利可圖嗎？這種商業模式能長期維持嗎？換句話來說，自動駕駛出租車出現後，能給現有出行市場帶來一次大洗牌嗎？
在進入全自動駕駛前，自動駕駛出租車還有三個階段要走完。這些階段在測試里程、道路類型等問題上都截然不同：
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