德勤：全自動駕駛的未來

在泛汽車行業生態圈中，各大公司和品牌爭相提供便捷、低成本和定製化的移動解決方案，而消費者的最終選擇將決定它們的成敗。在德勤最新發布的《全自動駕駛的未來：先進汽車技術消費者需求調查》中，德勤對全球17個國家的2萬多名汽車消費者展開了調研，並重點探討了其中六個國家（美國、德國、日本、韓國、和印度）的消費者對自動駕駛技術的接納程度、對先進汽車技術的興趣與需求，以及出行方式的選擇等。以下總結歸納了調研報告的重要發現：

在全球市場上，消費者對不同水平的自動駕駛技術各有喜好，其中和印度的消費者對自動駕駛技術最感興趣，德國消費者的態度最為保守。(圖一)

自2014年以來，和美國的消費者對全自動駕駛技術的興趣有所上漲，但其他全球市場的消費者對這種技術的興趣保持平穩甚至還下降了。從消費世代角度看，Y/Z世代消費者對全自動駕駛汽車更感興趣。

目前消費者一致對全自動駕駛汽車的安全性表示擔憂，不過如果能為全自動駕駛汽車創建安全行駛記錄，或是來自消費者信賴的品牌，可以改善消費者的態度。

對於相信誰會將自動駕駛汽車推向市場，日本、德國、美國的消費者更相信傳統汽車公司會扮演這一角色，而和韓國的消費者則更相信新興自動駕駛技術公司。

圖一: 消費者對不同水平自動駕駛技術的偏好比例

汽車製造商可以充分利用單個自動駕駛技術（如自動泊車和車道控制等）來創造商機。

對比一系列的先進技術，我們發現提供預測性安全功能的先進技術最受消費者青睞，而定製化娛樂、推薦地點通知、管理日常活動等技術被認為用處最小。(圖二)

消費者購車時，願意對汽車先進技術支付一點額外費用，但整體來說，與德勤2014年的調研結果相比，消費者的付費意願顯著降低。(圖三)

圖二：消費者認為用處最大和最小的先進技術功能 （分國家排列）

圖三：消費者願意為先進汽車技術買單的總體預期價格（2014年和2016年）*

* 每個國家的美元價值代表五個技術類別（安全性、連接性、駕駛艙/便利性、自動駕駛和替代動力）價格的總體加權平均值。非美元貨幣已使用2016年的平均匯率換算成美元。

消費者期望那些曾經被認為是高端配置的先進技術功能，可以變成汽車的標配，而不會抬高汽車價格。

關於消費者出行方式的選擇，像和印度這類新興市場，近一半的消費者每星期至少使用一次打車服務，超過美國和韓國，更是遠超德國。但不同國家在城區和非城區使用打車服務的情況各有差異。

從消費世代來看，Y/Z世代年輕消費者更傾向於使用打車服務。此外，與年長的消費者相比，經常打車的年輕消費者更有可能懷疑個人買車的必要性。(圖四)

圖四：使用打車服務的消費者中懷疑個人買車必要性的比例（按世代劃分）

按需打車服務可以從廣義上歸為共享出行和接送服務，它將顛覆傳統汽車持有的觀念。

在自動駕駛汽車研究方面，非汽車廠商表現搶眼，以谷歌自動駕駛汽車為例，在 2010年，谷歌公司在官方博客

中宣布，正在開發自動駕駛系統，到目前為止，谷歌已經申請和獲得了多項相關專利，其無人駕駛汽車於 2012 年獲得牌照上路，總駕駛里程已經超過了 48.3 萬千米，並且幾乎零事故發生率。谷歌自動駕駛汽車外部裝置的核心是位於車頂的 64 束激光測距儀，能夠提供 200 英尺以內精細的 3D 地圖數據，無人駕駛車會把激光測到的數據和高解析度的地圖相結合，做出不同類型的數據模型以便在自動駕駛過程中躲避障礙物和遵循交通法規。安裝在前擋風玻璃上的攝像頭用於發現障礙物，識別街道標識和交通信號燈。GPS 模塊、慣性測量單元以及車輪角度編碼器用於監測汽車的位置並保證車輛行駛路線。汽車前後保險杠內安裝有 4個雷達感測器（前方 3 個，後方 1 個），用於測量汽車與前（和前置攝像頭一同配合測量） 后左右各個物體間的距離。在行進過程中，用導航系統輸入路線，當汽車進入未知區域或者需要更新地圖時，汽車會以無線方式與谷歌數據中心通信，並使用感應器不斷收集地圖數據，同時也儲存於中央系統，汽車行駛得越多，智能化水平就越高。

奧迪自動駕駛系統使用兩個雷達探頭、八個超聲波探頭和一個廣視角攝像機，可以在設定的時間內，按照導航系統提供的信息，在最高 60km/h 的速度以下自主轉向、加速和剎車，實現完全的自主駕駛。搭載奧迪自動駕駛系統的車型可以在交通擁擠的城市中起停自如，轉向操作也十分靈活。在高速行駛中，能夠及時根據前方車距來調整自己的速度。當前方出現險情時，奧迪自動駕駛車型能夠及時剎車。

德國漢堡IBEO公司早在2007年開發了無人駕駛汽車。行駛過程中，車內安裝的全球定位儀將隨時獲取汽車所在準確方位。隱藏在前燈和尾燈附近的激光雷達隨時「觀察」汽車周圍 200 碼（約 183米）內的道路狀況，並通過全球定位儀路面導航系統構建三維道路模型。它能識別各種交通標識，保證汽車在遵守交通規則的前提下安全行駛，安裝在汽車後備箱內的計算機將匯總、分析兩組數據，並根據結果向汽車傳達相應的行駛命令。

國內從上世紀 80 年代開始著手自動駕駛系統的研製開發，雖與國外相比還有一些距離，但目前也取得了階段性成果。國內國防科技大學、北京理工大學、清華大學

、同濟大學、上海交通大學、吉林大學等都有過無人駕駛汽車的研究項目。國防科技大學和一汽聯合研發的紅旗無人駕駛轎車高速公路試驗成功。同濟大學汽車學院建立了無人駕駛車研究平台，實現環境感知，全局路徑規劃，局部路徑規劃及底盤控制等功能的集成，從而使自動駕駛車具備自主 「思考 - 行動」 的能力，使無人駕駛車能完成融入交通流、避障、自適應巡航、緊急停車（行人橫穿馬路等工況）、車道保持等無人駕駛功能。另一方面，為了促進自動駕駛系統技術創新，「未來挑戰」無人駕駛車比賽受到更多的重視，對車的性能要求不斷提高，包括更為實際的模擬環境，和更加複雜的控制要求。

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