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汽车电动化、智能化、共享化三个变革的影响初探
作者：史天泽陈璐
史天泽，博士，工程师，中国汽车工程学会；
陈璐，硕士，工程师，北京现代汽车有限公司。
摘要：由于能源环境的压力和技术进步的推动，汽车正朝着电动化、智能化、共享化方向发展。本文回顾了汽车三化的现状和关键进展，分析了其对汽车产业和社会经济产生的影响，探讨了三个变革的相互关系和协同机制，并分别从技术层面、产品层面、服务层面、政策层面提出了促进三化融合发展的应对建议。
关键词：新能源汽车智能网联汽车共享出行政策研究
一
汽车电动化、智能化、共享化的
现状与进展
在各领域快速发展的支撑下，汽车的电动化、智能化、共享化发展逐渐成为未来趋势。
（一）新能源汽车的现状与进展
现阶段，限制汽车电动化发展的主要问题是动力电池和基础设施。新能源汽车涉及机械、电子信息、先进材料等多个领域，其中动力电池技术是其发展的最大瓶颈。当前，动力电池的主要问题在于能量密度不足和系统成本过高，这造成新能源汽车续驶里程不足、造价过高，无法真正与传统汽车展开竞争。我国电动车动力电池技术虽已接近世界先进水平，但各项指标与理想目标相比还有一定距离。同时，充电基础设施的不足加剧了这一影响。基础设施建设涉及政府多个部门的协调，难以自下而上有效推动，需要强有力的顶层设计。此外，充电服务商尚未找到有效的盈利模式，例如南方电网所建设的充电桩，基本处于亏损状态。反过来，合理、充足的充电基础设施不仅能助力新能源汽车的推广，对缓解里程焦虑、降低动力电池需求也有正向意义。
（二）智能网联汽车的现状与进展
在技术层面，智能网联汽车在传统汽车的技术上融合了大量信息感知、智能决策、自动控制、网络通信等新技术，对技术发展提出了巨大挑战。我国在新型电子电气信息架构、多类别传感器融合感知、新型智能终端、车载智能计算平台、车用无线通信网络、高精度地图、云控基础平台等关键技术领域都有所布局，部分领域达到国际先进水平，成为智能网联汽车产业发展的重要支撑。另外，也必须正视我国汽车整车集成技术、电子电气架构技术、芯片制造、高端装备等底层研发和基础通用技术领域的落后。
在产业应用层面，低等级辅助驾驶、特定场景自动驾驶技术正逐步走向成熟，即将开展商业化应用。目前，丰田、通用、奔驰等国际车企已经在量产车型上规模化搭载智能辅助驾驶系统，国内主要整车企业也已经开展L1/L2级辅助驾驶系统的搭载和更高级别自动驾驶技术的开发。此外，国内外也涌现了一批提供各类自动驾驶解决方案的创业公司并占据了一定市场份额。国际上，法国自动驾驶公司Navya、EasyMile等已经在世界各国家的机场、景区等场景开展自动驾驶园区车运营；国内，智行者科技研发的无人驾驶园区车已经在清华大学校园内示范运行，主线科技已为天津港提供港口内无人驾驶物流卡车。
（三）共享出行的现状与进展
从国际发展看，1999年创办的Zipcar是共享出行领域最早的实践，其主要理念是汽车的分时租赁，将车辆停放在居民集中区域，满足人们的出行需求。2004年在法国出现了拼车平台BlablaCar，并迎来了迅速发展，到2016年该公司所提供的拼车服务用户已达到2000万人。2009年在美国推出的Uber无疑将共享出行推到了顶峰，其通过手机应用链接乘客和司机，协调了出行需求和出行资源的配置。2015年Uber进驻中国并迅速占领一定市场，最终与中国出行公司滴滴合并，共同成为中国最大的出行平台公司。2011年在法国巴黎推出的Autolib项目是由政府推动的、全球最大的新能源汽车分时租赁项目，但由于始终无法稳定盈利，在2018年关停。
从国内发展看，近年来我国共享经济迅速发展，2018年我国共享经济交易规模达29420亿元，交通出行领域交易规模达到2478亿元，2015年到2018年，网约车客运量占出租车总客运量的比例从9.5%提高到36.3%，共享出行在网民中的普及率由26.3%提高到43.2%。自2010年起，中国出现了各类共享出行服务商，涉及网约车、分时租赁、P2P租车等多种商业模式。典型案例是2012年创办的滴滴出行公司，利用互联网技术和大数据平台的支持，促进了巡游出租车和共享出行行业的加速融合。
总体上，共享出行正在国内外迅速发展，但也遇到了新生事物不可避免的阻碍和困难。从其提高资源利用率、促进可持续发展、促进产业升级等正面价值来看，共享出行是中国经济发展的一个重要支撑点。
二
影响分析
汽车电动化、智能化、共享化变革的迅速发展已经给社会和产业带来了重大影响，随着科技进步和产业融合的进一步深化，三个变革之间的协同作用也将逐渐加强。本部分将对汽车电动化、智能化、共享化变革的影响进行分析，并进一步对其协同效应进行研判。三个变革的主要影响可以提炼为以下内容：社会方面，主要体现在能源环境、出行效率、交通安全上；产业方面，主要体现在市场结构变化、产业链参与者变化、商业模式和盈利模式变化上。
（一）汽车电动化的影响分析
本部分建立了汽车电动化发展的能源经济模型，力图量化分析电动化给汽车和交通产业带来的影响。
1.模型思路及架构
基于能源经济学研究思路，本文采用自下向上的建模方式构建了中国交通领域能源系统模型，如图1所示。研究的基本思路是对汽车保有量、汽车使用强度、汽车燃料消耗量等因素进行耦合以获得车用能源消耗及排放量。汽车保有量等因素的取值基于更基础的参数获得，例如汽车保有量是基于人口变化、经济发展、汽车保有量分布等基本参数获取的。模型包括车辆总保有量模块、车辆存活规律模块、车辆使用强度模块、燃料消耗及排放因子模块、电动化模块。分析对象为载人车辆，包括私人乘用车、出租车、公务用车、公共汽车，重点探讨了从当前到2050年的变化情况。总体上，模型对人口、经济、平均燃料消耗量等基本参数进行长期假设并作为输入，梳理组织各因素间的耦合关系，最终获取交通领域能源消耗及排放数值。
（1）车辆总保有量模块
汽车的总保有量考虑了宏观经济和人口的发展，包括GDP、人口总量、城市化率等，所需数据从《中国统计年鉴》（公安部）、《国家人口发展规划》（国务院）、《中国车用能源展望》（中国车用能源研究中心）等文件或材料中获得。
（2）车辆存活规律模块
很多电子、机械产品的失效规律都近似服从Weibull分布，汽车的存活规律也不例外。Weibull分布描述了汽车报废的规律：使用初期，存活比例接近1，报废率很低；使用中期，开始集中报废，存活比例迅速下降；使用后期，存活比例和报废速率都逐渐降低为0，表示大部分汽车已经被淘汰。有学者对北京联合汽车解体厂的7024条报废车辆数据进行了拟合，给出了中国汽车报废Weibull分布的参考系数，是本文的参考。
（3）车辆使用强度模块
使用强度采用车辆的年平均行驶里程来表征。这些数据一般通过实地考察或文献调研获得，不同车型的使用强度也不同，例如出租车的使用强度大大高于私人乘用车。
（4）燃料消耗与排放因子模块
（5）电动化模块
新型动力系统的市场渗透率有多种估计方法，如基于离散选择模型的方法、Gompertz模型方法等。但前者需要积累有关消费者选择的基础数据，我国还未形成系统的数据资料，因此本研究选择后者。Gompertz模型可以用于表征种群、人口、工业产品在一个封闭环境中的演化过程，分为生长较慢的起步期、高速发展的增长期、保持稳定的饱和期。
2.模型分析主要结果
根据以上对我国未来车辆保有量、使用特征、新型动力系统渗透的假设，可以对未来交通领域电动化带来的影响进行初步分析。
（1）汽车保有量变化分析
（2）汽车动力系统结构变化
（3）碳排放变化
图4给出了我国乘用车领域碳排放量的变化，其中不同动力类型汽车的碳排放按图3所示渗透率换算获得。推广新能源汽车所带来的减排效果是显著的，我国乘用车领域碳排放有望在2030年左右达到峰值。可以看出，自2020年起新能源汽车已开始快速增长，然而相应的碳排放则在2030年左右才开始下降。这一方面是因为新能源汽车在汽车总保有量中所占比例尚低，减排效果还不能覆盖汽车总量的提高；另一方面是因为本文假设中2020~2030年电能的碳排放因子还未下降到理想程度，同时这期间汽车总保有量增长速度也较快，导致总排放量上升。随着新能源汽车所占比例的增加和电能碳排放因子的下降，在2040年以后总体碳排放量将迎来快速下降。
（二）汽车智能化的影响分析
1.汽车产品层面的影响
智能化对汽车产品的直接影响主要体现在两方面，近期由于新技术、新装备的搭载，引起能耗、成本的提高；远期则在高级自动驾驶的应用下影响产品的形态和使用模式（见图5）。
为了实现汽车的智能化，需要引入感知单元、计算单元，并改进现有的执行机构。低等级驾驶辅助功能一般需要车载摄像头、毫米波雷达等零部件的支持，其计算单元也往往独立于现有的ECU；在高等级或全自动驾驶的情景下，对各种先进零部件的集成要求更高，例如当前主流的自动驾驶解决方案为高成本的激光雷达+车载摄像头，同时智能化的提升也对电子电气设计也提出了重构的挑战。这些零部件的运行将带来新的能耗，需要在未来应用中加以考虑。
从远期来看，随着高等级自动驾驶技术的成熟，汽车产品的形态和使用模式也会逐渐发生改变。在取消驾驶员后，汽车舱内空间的布置可以拓展新思路，例如百度近期推出的园区内自动驾驶车辆“阿波龙”（见图6a）和丰田推出的未来共享出行载具“e-palette”（见图6b）均采用了新的概念设计。随着全自动驾驶的实现和推广，未来拥有一辆车不再是必须选项，车辆使用模式将发生变化，共享汽车可能会成为主流。
2.汽车产业链层面的影响
智能化将汽车产业链从传统整车厂和传统零部件供应商扩展到芯片厂商、传感器厂商、汽车电子/通信系统供应商、平台开发与运营商、高精度地图和信息服务商等参与者，形成包括移动装备制造、移动服务供应、智能交通系统、软/硬件供应、基础设施制造等角色的新体系，扮演这些角色的可以是以整车厂为代表的传统OEM，也可以是以信息技术公司为代表的新进OEM。图7给出了当前世界主要智能网联汽车新零部件/服务供应商，可以看出在智能化影响下，汽车产业链被大大丰富了。
同时，汽车产业的价值链也出现了“总量上升，重心后移”的现象，如图8所示。总量上升意味着汽车产业价值体量将整体上扬，比以前创造更大的商机和价值；重心后移则是指汽车产业价值内涵向服务端，尤其是出行领域深度扩展，将由于汽车产业价值链外延而产生巨大的商业发展空间。传统汽车产业价值链聚焦“制造”，而未来新的汽车产业价值链则是“制造+服务”的集成。
（三）汽车共享化的影响分析
在互联网和信息技术的不断渗透下，专车、快车、分时租赁、P2P租车、定制巴士等新出行业态不断涌现，促进了汽车共享化的发展，也丰富了消费者的出行选择。总体上，当前汽车共享主要有以下几种模式。
①分次共享：这类共享出行的基本特点是按次计费，主要包括出租车（网约出租车和巡游出租车）、顺风车、专车服务等。
②分时共享：这类共享出行的基本特点是按时计费，可细化到小时甚至分钟。不同于传统汽车租赁，这种共享方式可以根据城市经济发展、交通出行结构、停车资源等因素制定不同的车辆投放机制，具有一定灵活性。
③拼车服务：这类共享出行的基本特点是每辆车服务多个乘客。这种出行模式可以显著降低车辆空驶率，提高出行效率。
三
汽车产业三化变革的
协同机制思考
（一）智能化与共享化的协同发展智能化和共享化的协同发展可以大大促进交通出行领域关键问题的解决。汽车的共享化可以降低车辆空置率，提高交通工具的使用效率；汽车的智能化可以通过优化交通流、减小车间距等方式提高道路通行效率。同时，智能化和共享化也相辅相成，汽车的智能化可以促进其共享化的发展，提高车辆利用效率，并有效解决停车问题，最终实现交通领域节能、高效的目标；另外，仅导入智能化而不改变车辆使用模式时，在道路通行效率达到所负担的极限时，将无法进一步提升；仅导入共享化，则只能有限地优化出行资源。两者结合可以提供更为丰富的出行资源，满足人们的出行需求（见图9）。
（二）智能共享出行模式初探
本部分从汽车的共享化切入，探讨信息技术、智能网联技术等新技术的渗透对出行模式的影响，如图10所示，主要分为以下三个阶段。
第一阶段为传统共享模式，主要包括城市公交车、巡游出租车、地铁等交通方式。这个阶段，人们出于经济考虑，自发地选择成本更低的出行方式。这些出行方式给人们提供了方便，但其缺点也是较为明显的。例如公交、地铁出行的最后一公里问题，出租车的价格较贵、数量不足等问题。
第三阶段的变化将在智能网联汽车和自动驾驶技术导入下产生。高度智能化、网联化的汽车可能催生“拥有/使用”分离的新模式，探索全新的产业生态与使用模式是非常必要的。在智能化技术导入后，需要考虑用车者的需求将发生怎样的变化，拥车者所提供的服务将发生怎样的变化，相对的造车者需要生产什么样的汽车以满足需求。同时，用车者、拥车者、造车者三者之间的协调与反馈也将成为重要议题。
（三）三化协同发展的愿景
汽车电动化、智能化、共享化的融合发展，可以支撑实现交通出行环保、高效、安全、便捷的最终目标。
交通效率是影响社会经济发展的重要因素，智能化与共享化的协同可以提升交通效率。理想的自动驾驶车队可以实现更高的平均车速和更小的车间距，提高道路通行效率；汽车共享可以实现用更少的车辆总数和行驶里程满足相同的出行需求，变相提高交通效率。同时，智能化和共享化可以相互促进，通过两者协同提高交通效率。
总体上，在能源环境方面，需要三化协同努力；在交通效率、交通安全、出行便捷性等方面，主要以新能源汽车为载体，由智能化和共享化协同发力。
四
应对汽车产业三化变革的
发展建议
汽车的电动化、智能化、共享化趋势将对未来经济社会产生重要影响，本文从如何实现三化协同的角度出发，提出以下发展建议。
技术层面，需要各领域基础技术、产业装备、基础设施等要素的协同发展。三化协同涉及传统汽车技术、电子信息技术、新能源技术等不同领域，这些技术需要协同发展，为汽车的电动化、智能化、共享化融合提供基础技术支持。
产品层面，需要加快推进面向未来出行的新型智能化交通装备研发。为满足环保、高效、安全、便捷等目标，新型交通工具应是具备智能共享功能的新能源汽车。一方面，需要设计这类新型交通工具的最佳形态；另一方面，需要构建与之相适应的使用环境，实现“人-车-路”的充分协同。
服务层面，需要实现不同领域应用/服务的协同。开展更多的智能共享汽车使用模式探索，通过汽车共享实现以更少的汽车保有量和运行里程满足人们的出行需求，继续探索具有节能减排效果、满足出行需求、可持续盈利的智能共享出行模式。
参考文献：
国家信息中心：《中国共享经济发展年度报告（2019）》，2019。
MarionL.,etal.，CanCarsharingServicesbeProfitableACriticalReviewofEstablishedandDevelopingBusinessModels，TransportPolicy，2019（77）.
郝瀚：《中国汽车保有量及车用能源系统建模研究》，2012。
PinderJ.,WienerJ.,SmithM.，TheWeibullDistribution:ANewMethodofSummarizingSurviorshipData，Ecology,1978,59(1).