由中國電動汽車百人會、智能汽車與智慧城市協同發展聯盟聯合主辦的GIV2020隆重召開，本次峰會主要討論智能汽車近兩年取得的技術突破和產品創新、智能汽車應用場景和商業模式、以及智能汽車商業發展的頂層設計和實施路徑。下面是羅蘭貝格全球高級合伙人、大中華區副總裁鄭赟在本次論壇上的發言：

各位產業界的同仁，大家好！我是鄭赟，在羅蘭貝格十年，目前負責羅蘭貝格在大中華區的汽車業務，前面聽了各位產業界同仁的深入分享之后，也是覺得非常興奮，能夠感受到場景化的自動駕駛在落地層面已經有了非常扎實的進展。我們作為咨詢公司在服務大量的客戶的同時也感受到，對于自動駕駛是汽車行業的未來整個產業界也有共識，接下來也會利用十五分鐘左右的時間跟各位分享一下在羅蘭貝格的視角里面我們對于自動駕駛，尤其是對于場景化自動駕駛落地的一些看法以及在保障落地方面的幾個重要支撐維度。

首先大面上來看，我們反復的在提不管是“四化”或者在羅蘭貝格我們叫做“M.A.D.E”包括一些主機廠公司把它叫“CASE”，萬變不離其宗大家關注的都是對于移動出行、自動駕駛、數字化的應用和動力總成的電氣化切換的顛覆性趨勢。這些趨勢當中我們說位于風暴中心的一定是自動駕駛這個課題。

從羅蘭貝格的視角來看，我們認為中國整個自動駕駛的滲透率在未來10年左右的時間，按照不同的級別來探討的話，我們認為在2030年L4、L5的高級別自動駕駛在乘用車新車銷售視角能夠達到5%的滲透率，L2、L3配置的自動駕駛滲透率在60%的水平，初級的自動駕駛輔助在35%左右的體量。

自動駕駛和它相關的V2X車端通訊市場的在2030年能夠達到5千億的體量，主要是從傳感器、算法和計算平臺這三個驅動因素來驅動市場的發展。尤其是算法和計算平臺/芯片，前者在L2向L3發展階段有核心突破，L4、L5階段是逐步固化，后者受益于算力要求的指數級增長在數量和芯片表現能力大幅提升帶來的價值提升推動下，整體推動市場的快速發展。

自動駕駛在的發展的時候一定會按照場景化的落地節奏來進行，這頁ppt我們基于地理圍欄與自動駕駛技術等級，確定了包含私家車，客運，貨運三大領域，共計29種細分場景的自動駕駛應用場景全集。在我們與諸多主機廠、零部件公司、移動出行公司和自動駕駛解決方案提供商進行探討的時候，大家也普遍認同這樣的落地節奏。以私家車應用為例，我們認為在2022年之前肯定能夠實現停車場自動泊車場景，并且在2023年能夠實現停車場的自主泊車（Valet parking），指定場景的無人駕駛和全場景的無人駕駛則有望在2025年和2030年之后得到應用機會。

鑒于技術實現的難度和場景實現的急迫性，商用車的貨運場景以及乘用車的自主停車及結構化道路的一些使用場景將會得到一個優先的落地，這也是在結合了技術、政策、基礎設施完備度以及變現的商業模式這些綜合考慮因素之后，能夠比較清晰的得到這樣的結論。乘用車自動駕駛發展將由停車場景先行，逐漸往結構化道路場景發展，最后完成非結構化城市道路場景的實現，我們認為從時間軸上來看應該按照這樣的順序去發生。停車場景雖然在用戶出行總里程中的占比較小，但是自主泊車能夠極大的提升消費者對于自動駕駛的感知和相應的購買轉化，支撐整個市場的后續蓬勃發展。結構化道路的場景發展，將從擁堵道路開始，實現向單車道、多車道、匝道場景的不斷演進。

考慮到L3的實用性和潛在的高成本，我們認為在非結構化的道路場景中L2有可能會直接實現向L4的跨越。原來還準備了一頁是討論停車場自主泊車的場景難點，今天下午因為有很多產業大拿都對這個課題展開了透徹的分析，我這里不一一展開，右邊核心價值鏈這塊，不管我們討論的是單車智能的自主代客泊車還是V2I智能停車場的代客泊車，我們認為核心價值鏈上有差異，前者更多強調的是地圖和定位，后者更多的是對場內傳感器和云運營的強調。

自動駕駛場景落地化至少需要四個方面的支撐，政策的加持，技術和基礎設施的成熟和完善，以及新的商業模式的構建（車輛擁有，出行場景，整車架構和系統，用戶數據等）。我們認為對于主機廠，對于一級零部件供應商，移動出行公司，以及自動駕駛的解決方案提供商，在技術和商業模式這兩個視角相對而言是比較容易進行把握和探討并且實現落地的，難點可能是在并不完全受自己掌控的政策推進速度和基礎設施的完善進度方面。這里面圍繞這四個點稍微展開和探討。

我們把視角稍微做一個縮放能夠看到，在全球層面上，各國的自動駕駛相關的法律框架發展相較兩年前正在進行比較快的提速，目前我們看下來，美國的確是目前已經最快實現無車型審批的限制，審批流程進展的第四步的是英國和新加坡，更多關注的是應用，我們中國目前處在第二步，已建立了基礎的型式認證相關法規。具體來看，我們國家已經設定了分階段的智能網聯汽車技術的里程碑，并且對商業化的推進也設定了一個量化的技術目標，目前處在一個分區域上路試點的階段

我們需要關注貿易保護主義帶來的高度不確定性風險，我們說自動駕駛的核心技術需要自主化，但是我們也應該意識到現在整個產業鏈是一個融合性的發展、全球化的發展，這當中需要有一個平衡是產業界的朋友需要進行關注和留意的。

剛才提到的另外一個維度是在技術，技術發展方面，一個是整車電子電氣架構方面，向域融合方向發展的整車電子電氣架構，會為高級別自動駕駛技術的軟硬件平臺提供非常好的技術基礎，現有的架構里面，不管是我們看某些德系的豪華品牌的五大域設置，或者是特斯拉以四大域為主線并在這基礎上進行一定的拆分，整體來說未來的趨勢一定是朝著域融合的方向進行發展。第二個技術課題，我們討論自動駕駛的時候一定會談到HPC高性能計算平臺，它會呈現出多樣化非標化發展的趨勢，在某一個時間點也會向標準化發展這個方向去進行聚攏，就當下而言，從分布式+集中式、軟硬集成+軟硬分離以及傳感器的應用等視角，大家都有各自的判斷，目前處在多樣化非標化發展的過程當中。

傳感器融合算法不斷推進以最優化準確度和可靠性，從而滿足自動駕駛對于實時性的要求，這個點我就不做過多的展開。5G是自動駕駛發展必不可少的通訊支持，其實大家最近也提新基建，這當中其中有一個視角是對5G提出了一個非常明確的鼓勵方向，我覺得各位產業界的朋友也可以利用好這個風口做一些預判，更好的在自己的商業計劃過程當中有一個體現。

當然我們剛剛提到的最后一點是關于變現模式，這里面各有不同的視角，我們看到有些是以車輛為生態中心的，主機廠；有些是以出行場景微生態中心的，滴滴也好、Waymo也好；還有一些是以用戶數據微生態中心的；當然現在隨著包括華為這樣的ICT行業跨界進入到汽車，是以算力為生態中心；像傳統的Tier1我們說是以整車架構和系統為生態中心的。不同類型的企業會主導一定程度上的聯盟，通過發揮自身能力和整合其他的聯盟成員的優勢，來加速相應的技術和商業模式的發展。

我個人認為，在技術和商業模式創造層面產業界的玩家相對有更多的主導權掌握的大前提之下，需要對于政策和基礎設施的發展有持續的關注，以及去探索出差異化的優勢并進行建設，會是大家在自動駕駛場景化落地競爭時代脫穎而出的一個主要考量。

時間關系就分享這么多，非常感謝各位產業界朋友的時間，謝謝主辦方的邀請。謝謝大家！
? ? ? 責任編輯：tzh