2020年以来， “新基建”，即新型基础设施建设，成为公众新焦点。在新基建涉及的细分领域中，5G、物联网、人工智能、智能交通基础设施等均与自动驾驶技术密切相关，而新基建也将为我国自动驾驶技术的发展创造前所未有的战略窗口期，进一步加速自动驾驶的商业化落地。
未来，随着无人驾驶技术的成熟和商业化程度加深，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，而是成为自主导航的运输类机器人，推动真正共享汽车时代的到来。基于这样的行业趋势，德勤汽车行业团队发布了智能网联白皮书新基建下的自动驾驶：单车智能和车路协同之争。
1. 网联化是自动驾驶的必经之路
2020年3月，工信部发布了《<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批公示》，向社会各界征求意见，标志着中国正式拥有自己的自动驾驶汽车分级标准。
智能化通常指单一车辆的智能化，在感知层面，车上多传感器融合，通过雷达系统和视觉系统对周围环境进行数据采集，在决策层面，通过车载计算平台及合适的算法对数据进行处理，并做出最优决策，最后执行模块将决策的信号转换为车辆的行为。
网联化意味着车辆联网和实时的信息交互，通过V2V（汽车对汽车通信）、V2I（汽车对基础设施）、V2N（汽车对互联网通信）和V2P（汽车对行人通信）来获取超视距或者非视距范围内的交通参与者状态和意图。
2.自动驾驶两大方向：单车智能和车路协同
由于单车智能的成本高昂，若用路侧设备代替部分技术，让路“变聪明”，可降低不少车载成本，这样一来，就衍生出了自动驾驶的两大方向：单车智能和车路协同，其本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。
车路协同的前提是公路的智能化改造和基础设施投资。车侧智能和路侧智能的分配和发展受到诸多因素的影响，例如政府对公路智能化改造的支持力度、不同区域的路况等因素。这些因素共同决定了不同方案初始投资的高低、投资回报期的长短，以及投资的经济性，从而影响了技术和成本在车侧和路侧的分配方案与演进路线。
三种技术路线的演进
从技术和成本在车侧和路侧的分配出发，未来自动驾驶的发展演化出三条技术路线，分别是以激光雷达和高精地图为代表的“谷歌派”单车智能路线，以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”单车智能路线，以及在网联化方面率先发力与突破的车路协同路线。
单车智能“谷歌派”以激光雷达为主要感知设备，采取了激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器融合的方案。
单车智能“特斯拉派”以视觉识别为核心，此技术路线认为视觉是最有效的信息获取方法，在量产汽车上选择了更为便宜也更容易量产的计算机视觉的方案，并通过神经网络的模型训练算法。
而车路协同的发展路径有望率先在网联化的维度实现突破，对车端、路端以及云端的协同提出了较高的要求，而通信平台提供车-车、车-路、车-云间实时传输的信息管道，从而让车辆实现网联化自动驾驶。
3.不同国家的路径选择
对于自动驾驶发展路径的抉择，美国、中国、日本、德国等国家从各自国情出发，基于相关产业的发展情况与核心能力，整合各自的战略优势，将选择适合自身的发展道路。
对于美国而言，人工智能领域全球领先，人才储备充足，基础科研实力强，美国的人工智能企业数量位居全球首位，遍布基础层、技术层和应用层，在自动驾驶领域的人工智能算法方面有较为深厚的技术积淀，保持一定的优势。
对于中国而言， 4G和5G基站数量多，覆盖广，同时中国政府大力推行5G网络、物联网等新型基础设施建设，在道路的改造方面坚决推行 5G LTE-V2X技术标准，支持LTE-V2X向5G-V2X 平滑演进。未来中国有望通过车路协同实现自动驾驶领域的“弯道超车”。
4.汽车产业链价值分配格局之变
未来， 汽车产业核心零部件由体现动力和驾驶操控体验的传动系统，转向体现自动驾驶技术水平的智能软件系统（人工智能算法）和处理器芯片。随着自动驾驶技术的发展，非核心零部件和整车制造的利润将进一步被压缩，而自动驾驶的设计研发环节，以及与用户更贴近的出行服务与运营服务利润会更高。
另外，自动驾驶赛道也涌现了很多创业公司，围绕特定场景布局，聚焦L4/L5级的自动驾驶解决方案。对于出行公司而言，自动驾驶的到来意味着头部出行公司的流量壁垒和平台模式可能被颠覆。对于零部件供应商而言，传统零部件供应商和主机厂长期稳定的合作关系决定了其在自动驾驶战役中天然地与主机厂形成同盟。
长期来看，一旦互联网科技巨头的自动驾驶方案成熟，人工智能算法、云计算、数据、核心零部件等方面形成技术和规模壁垒，可迅速通过规模效应摊薄软硬件成本，就有可能改写自动驾驶领域的游戏规则，挤压其他公司的利润空间。
中国汽车产业链未来价值分配格局
中国与美国的自动驾驶技术路线有所不同，以车路协同为主。而资金雄厚的科技巨头可以通过仿真平台产品建立起以自身为核心的商业生态，接入不同品牌的车辆，建立软硬件核心技术标准，从而掌握未来自动驾驶研发和落地的主动权。
通信运营商也是推动车路协同整体解决方案的重要玩家之一，作为道路信息的传输和调度通道，将云计算和AI结合，作为调度平台的技术支撑参与自动驾驶车路协同调度系统建设。此外，还需要政府、整车厂和金融机构参与到投资建设中，共同推动车路协同的落地。
对于中国的零部件供应商而言，核心零部件的竞争更为激烈，另外，车路协同也带来了增量零部件和增量服务的机会。
5.对主机厂的启示
德勤认为，对于主机厂而言，自动驾驶领域既要做好全球化部署，也要充分考虑不同国家的国情和发展路径的差异，也就是说，除了统一的全球化方案，也要因地制宜。具体而言，可从以下三个方向进行考虑。
外资车企应考虑“两条腿走路”，全球化方案跟随单车智能路线，同时在中国部署本地化的车路协同方案
中国凭借领先的5G水平、广泛的通信基站布局、“新基建”的政策支持以及广阔的国内市场，走出了具有中国特色的车路协同路线。因此，对于全球领先的主机厂而言，自动驾驶的全球化部署应充分考虑中国发展路径的独特性，甚至是“两条腿走路”。对于外资车企而言，在中国制定和执行本地化方案的时间日益紧迫，而中国的本土品牌车厂可抓住此窗口期，制定适合自身的自动驾驶和车路协同战略。
关注中国市场动向，紧跟政府导向，充分利用“新基建”带来的新机遇
德勤认为，车企应该紧跟政府导向，积极与政府沟通，利用相关的政策法规支持，协助政府完成“新基建”信息和融合基础设施的布局。各地方政府也纷纷落地了自动驾驶示范区，从车端、路端、云端三方面开展车路协同的测试与应用，加速自动驾驶技术的落地。主机厂应抓住时代机遇，尽早获取高级别道路测试牌照，积累测试里程，向未来布局。
把握未来3-5年自动驾驶细分场景的落地和突破期，制定合适的商业模式
2020年是自动驾驶商业化落地的前夕，将迎来细分应用场景的不断突破。在未来的3-5年，自动驾驶解决方案提供商将选定1-2个应用场景全力突破，探索可能的落地路径和商业模式。德勤认为，主机厂应充分关注自动驾驶各个细分场景的商业化进程，制定适合自身的商业模式，在竞争中把握主动权。
在未来的3-5年内，基于应用场景的自动驾驶解决方案会有突破性进展。参与自动驾驶的玩家需要密切关注场景的落地进展，根据自身优势，分场景进行技术突破，制定合适的商业模式，推出差异化的服务。
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