【智慧駕駛】普華永道：“電動 自動 共享 互聯 更新”，將狠狠拋棄傳統汽車！...

智慧手機問世以來，如果某種技術能提升消費者生活的簡易度，則即使其十分複雜，價格高昂，也擋不住客戶們的追捧熱情。換句話說，使用者們都很看重方便性和簡便性。這些核心價值觀使得汽車成為20世紀最具典型性的技術文化專案。現在是時候將這些屬性納入到今天以及明天的技術和社會背景下了。

汽車行業有機會塑造這個基本性的重組過程。當制定策略和商業模式時，企業不應只考慮直接的產品買主，而應涵括運輸問題所影響的所有使用者和群體。汽車早已從一件技術性的商品轉化成社會性商品：可以確保我們的個人出行和社會參與，塑造著我們的城市和地貌，並且構建著我們的時間和空間思維結構。

正因如此，普華永道對整個汽車行業進行了重新思考，並總結出一份深度報告，車雲對其進行了整理，值得你靜下心來讀完。——編者按

汽車行業將充分實現eascy

未來汽車將是電動的、自動的、共享的、互聯的以及逐年更新的，簡言之，“eascy”。

• 因為電動化，所以向環境中排放的廢氣和噪音將減少。

• 因為自動，所以可以節省個人時間和空間。

• 使用者不再需要駕照，所以適用範圍更廣。

• 因為不再需要直接購買，而是分次購買使用，因此更加便宜。

汽車行業面臨著前所未有的變化，會對行業和使用者產生深遠的影響。因此，本文將在時間、容量和複雜性方面對汽車行業的基本重組進行預測。

基於研究結果，本文將分析使用者的出行行為會產生何種變化，並帶來何種影響。在詳細分析前，我們首先要了解電動、自動、共享、互聯以及逐年更新的準確含義：

• 電動：如果沒有驅動機制的電氣化，那麼個人交通的零排放幾乎就不可能實現了。首先，有本地元件的問題—汽車現在只會排放含量超低的有害物質、灰塵和噪音。而且，“零排放”似乎將是一個全球性倡議：車輛充電所用的電力資源將來自於可再生能源，以確保碳中和的出行。

• 自動：人工智慧、機器學習和深層神經網路等領域的快速進展，使得最近還似乎是空想烏托邦的事情不再沒有可能—即自動車輛的研發，即使在複雜的交通狀況下也無需人工干預。這將完全顛覆個人出行平臺的應用。就在幾年前還是不可想象的應用情境，如今已層出不窮。

• 共享：幾年來，許多大城市均已構建了拼車設施。雖然目前這些通常是作為試點專案或公民計劃，但是隨著自動車輛的推出，共享概念將逐漸實現經濟可行性。我們將不再需要搜尋周邊地區的共享車輛：而只需通過方便的“隨需應變”服務預定車輛，無論自己身處何處。

• 互聯：“eascy”的第四個維度是車輛與外部世界的聯網，稱為“聯網汽車”概念。這個術語實際上涉及兩個概念。一方面，它適用於Car2Car和Car2X通訊，即車輛與其他車輛或交通基礎設施（如交通訊號燈）之間的聯網。另一方面，該術語也涵蓋車內乘客與外部世界的聯網。未來，乘客將能夠在車輛行駛途中通訊、工作、上網或使用多媒體服務。

• 逐年更新：電動、自動、互聯和共享等發展主題將促進汽車行業創新速度的顯著提升。該行業內一直普遍的五至八年的車型週期可能很快就會成為過去。相反，車型的範圍將會逐年更新，以整合最新的硬體和軟體開發成果。自然而然，由於購買成本高，客戶們並不想每年都購買一輛新車，因此縮短的創新週期將主要通過定期更新共享車輛而進入市場。

從使用者的角度來看，這五個維度可帶來廣泛的效益。所有預測均表明，車輛駕駛的簡便性、安全性、經濟適用性和舒適性均會顯著提升。同時，個人出行解決方案的變革將會促使汽車行業進一步實施改造。

重點是現有汽車保有量和新車銷量。最終，這兩個變數決定著汽車生產的價值鏈，因此對於製造商和供應商的未來業務模式具有同等至關重要的作用。在研究中將集中關注全球三個最大的汽車市場，即歐洲、美國和中國。

這項研究從使用者出發，構建未來市場發展模型。可通過三個外部因素、三個建模結果和三種含義描述行業的重新定位狀況。

外部因素

我們的出行習慣將會改變：我們的出行行為將得到徹底改變。一旦法律問題得到澄清解決，主要技術障礙得以克服，那麼整體道路交通方面的共享和自動比例將會大幅上升。我們預測，到2030年，超過三分之一的行駛里程將已涉及共享概念。同時，使用者行為將愈加接近自動出行。在這方面，普華永道Autofacts又根據行駛里程，計算出到2030年，這一比例甚至可能會上升到40%。預計歐洲和美國的發展速度將大致平行。而相比之下，中國的共享和自動出行的滲透速度將超越西方世界。這可能使得中國成為汽車行業轉型的領先國家。

更多人的出行里程將延長：由於人口資料的增長以及出行需求的提高，車輛行駛里程將不斷增加。同時，考慮到車輛駕駛簡便性、安全性和經濟適用性的提升，整體出行趨勢將朝著個人出行的方向強勢發展。此外，個人交通可能會成為過去壓根沒有出行機會的人群的一個絕佳方案，例如，身有殘疾的人群。最後一個因素是由於自動車輛導致車位可能不會坐滿，從而造成里程數的增加。因此普華永道Autofacts預測到2030年，歐洲的個人里程估計增長 23%至5.88萬億公里。預測美國將實現24%的增長，而中國達到183% 。

未來汽車的使用強度將顯著提升：較之當前的傳統車輛使用，未來的自動性，尤其是共享自動性車輛在容量方面將實現重大改進。因此，年裡程將大幅上升。由此，汽車置換速度將會顯著提升，雖然其有效的生命里程將增加。未來車輛生命里程將增加這一假設與自動和互聯駕駛會導致事故降低這一優勢密切相關。保養和維修成本將會下降，而事故率的降低也意味著車輛可行駛的里程數會大大提升。

建模結果

某些市場的車輛保有量將大幅下跌：根據車隊利用率的上升，未來所需車輛的數量將下降。普華永道Autofacts預測，到2030年，歐洲的汽車保有量將從當前2.8億輛多一點減至約2億輛，減幅將超過25%。我們預計美國汽車保有量將減至2.12億輛，減幅22% 。由於中國的市場情況有所不同，雖然利用率提高，但其保有量可能還會同期增長近50%，達到2.76億輛。

汽車銷量還會持續上升：儘管保有量下降，但汽車銷量將明顯增加。傳統車輛將長時間滯留在保有量中。而相比之下，自動性，尤其是共享自動性車輛將會頻繁變革，導致銷量的提升。在轉型期間，整個歐洲的新車銷量將提升34% ，從大約1800萬量增至2400多萬輛。

普華永道Autofacts預測到2030年，美國的新車銷量大概會達到近2200萬輛，增長20% 。對於中國而言，預測銷量將達到3500萬輛，增長超過30%。

自動駕駛和電動化相輔相成：駕駛自動性（即所謂的自動駕駛）最初將主要限於一些範圍比較窄的具有地理限制的地區，最有可能是內陸城市和高速公路。這是因為自動性和電動化這兩個維度是相輔相成的。例如，自動駕駛車輛明確要求使用電動駕駛，因為“內陸城市”使用案例通常僅針對這一場景。其中一個例子是使用感應式充電的自動充電過程。這兩種維度的相互影響可實現積極的整體效果。因此到2030年，歐盟的新車銷售中，純內燃機可能將會出現很少的個位數佔比。在這種情境下，屆時超過55%的新車將實現完全電動化。40%的新車將仍然採用結合內燃機的混合驅動技術。

啟示

研發投資的快速重新分配：已經很顯然，汽車行業將開始壓縮產品範圍投入。在《全球創新1000強研究》的框架中，普華永道思略特計算出，到2020年，該領域的投資就將下降19%。但是，這並不一定是不好的徵兆。研究最後得出的總體結論表明，將研發預算投資於軟體解方案而非產品範圍的企業，較之其他競爭對手，已顯現出更強勁的增長。

該圖也表明了製造商和供應商需採取的發展方向。除特斯拉外，尚無任何一家汽車行業問鼎全球最具創新性企業前十（不過有五家位列第11至20名之間），雖然研發支出最高的是一家德國的汽車製造商。總體而言，2015和2016年間汽車行業的研發支出下降了4%，這個時期最為顯著的特徵就是數字創新和轉型。

2020 年和 2025 年之間將確定長期發展結構：特別是2020年和2025年之間，製造商和供應商將不得不在應對利潤下跌的同時，大力投資以客戶為中心的創新。傳統汽車製造商將不得不考慮自身準備在出行服務商投資多少資本，以抵消其核心業務的潛在縮減。同時，新車銷量的上漲也需要製造商們追加必要“硬體”的產能投資，執行靈活可擴充套件概念的企業將能夠發揮積極的作用，自2025年後引領行業未來的發展。

未來商業模式涵蓋汽車銷售和運營：未來，僅僅關注汽車產量和銷量還將遠遠不夠。製造商和供應商需重新考慮他們的商業模式，以管理“eascy”模型五個維度的變化。出廠交付將不再是汽車價值鏈的最後一個環節，該價值鏈將延伸至車輛整個生命週期內的各類使用，直至車輛的最後回收。汽車行業的客戶和目標群體將不再僅限於車輛的直接買家，而覆蓋到所有產品使用者，私有和共享使用模型。品牌體驗所支撐的與每位客戶之間基於軟體的直接互動將在整個客戶關係生命週期外進一步擴充套件收益。

焦點在於使用者

不同的出行使用：如果製造商和供應商將他們的業務模式進一步擴充，以涵蓋“運營”要素，則該行業的傳統目標資料，即汽車銷量和汽車保有量的重要性將削弱。即便如此，企業仍然需要了解這兩種資料在未來幾年會發生怎樣的變化，這一點至關重要。因此，普華永道開發的數學模型，對五大“eascy”維度進行量化的首個模型，將從使用者（“角色”）開始。通過對 使用者行為建模，可以計算個人里程，從而計算特定市場的整個汽車行駛里程。在此基礎上預測汽車保有量和汽車銷量時將實現更大的確定性。

為對所審查市場內部的使用偏好進行建模，我們確定了三個不同的類別。“角色”主要依據人們對各種出行形式的態度和接受程度以及使用方式進行人口分類。在這一過程中，必須考慮一些主要地區和文化差異。使用者群體內的其他特徵包括年齡結構及其生活環境—城市或鄉村環境。這種類別邏輯使得我們可以考慮每個使用者群體人口比例隨時間推移而產生的變化。

2017至2030年期間的發展趨勢：擁有技術頭腦的年輕一代將在未來幾年推動可持續的便捷出行解決方案的發展方面發揮關鍵作用，而且還將表現出連續世代的態度和行為。而對比之下，中年人群在看待新出行方案的發展方面，往往帶著一定程度的懷疑，至少剛開始會這樣。但是，在更具現代取向的角色方面，人口比例將不可避免地發生轉變—不僅歐洲和美國是如此，中國也不例外。而且在中國，這一過程可能來得更為迅速，力度更大，在這裡，技術變更可以獲得最好的文化和政治土壤。到2030年，中國“傳統”使用者的人口比例將會顯著下降。自動駕駛的電動計程車以及廣泛電動化的公共交通將在這一轉型過程中發揮主要作用。

在技術發展方面，中國的城市地區可能會在2030年趕上美國和歐洲，甚至還有可能超越。中國各城市不同程度的空氣汙染水平，將成為未來幾年內城市佈局中引入拼車和共乘服務的一個考慮因素，與街道擁堵一道構成兩大驅動力。這些服務可能很快會被視為傳統出行形式的替代方案。

未來出行是什麼狀況？誰會出行，如何出行？

出行需求和偏好在不斷變化：“角色”的變化意味著未來幾年出行需求也會發生變化。各種“eascy”維度均有自身的驅動因素。例如，自動駕駛的主要驅動因素為省時和安全。而共享的首要驅動因素為成本。互聯和電動化則可視為汽車行業轉型的健康因素。畢竟，電動汽車的市場滲透最初並不是市場經濟需求結構所推動的，而主要是一種政治和監管問題。

“逐年更新”歸功於“eascy”其他維度的高速創新，尤其是在“自動化”和“電動化”領域，這些領域的基礎技術正快速改進，因而不能將它們整合到傳統的模型週期之中。“模型年”此類門面活動不應增加，汽車行業必須使用最新的技術來推出“年度模型車”。

在某些情況下，這些技術還包括改裝早期的年度模型車以推動其更新換代。

使用而非擁有：行為的變化將定義未來的出行方式。出行選擇的廣度和深度將顯著增加。這一點，已在本部分所述的提供商數量增加中得到了論證。新型創業公司正在與現存的汽車、運輸和物流公司爭奪市場份額。共享出行方式有以下兩種不同的表現形式：分時租賃汽車和網約車。

分時租賃汽車vs網約車：分時租賃汽車有兩種表現形式，即站點式的和自由停靠式的。這兩種形式基本的區別在於車輛的可用性。站點式分時租賃汽車模式意味著車輛只能從預先定義的車站中召集，自由停靠式的可選擇的區域反映了提供商的整個業務範圍。相比之下，網約車只關乎行程共享。此種概念愈來愈受歡迎，不能再被視為邊緣現象。到2017年，全球使用者數量預計將增至3.38億。總的來說，有三種不同的趨勢：

• 線上分時租賃汽車代理商建立駕駛社群

• 線上平臺將充當私家車司機提供旅程服務的經紀商

• 通過應用程式提供服務的計程車公司

使用者想要使用自動駕駛汽車：汽車分時租賃在哪些方面與自動化維度，即自動化駕駛相關？為了能夠對自動化水平進行標準化分類，德國在國家和國際層面上引入了0到5的階段模型。

自動化水平有不同的分級：這本身就是一個社會公眾不斷爭論的問題。例如，在特定的地理區域（如某一特定城市內），一些汽車製造商將4級自動化水平的共享汽車視為最佳用例。根據此種解釋，4級車輛將被允許在該區域自動駕駛，以收集有快車需求的使用者資訊。除此之外，根據自動化水平，還有其他首選的應用領域。1到3級的車輛主要用於陸路和高速公路，因為從技 術角度來看，這種用例相對容易實現。

技術可用性和法律因素是瓶頸：普華永道Autofacts預計歐洲、美國和中國此類大型市場對自動駕駛車輛的需求不盡相同，但是在這些地區中，客戶們往往都對自動駕駛技術本身持有積極的態度。除技術問題之外，由於缺乏法律框架，目前自動駕駛汽車的發展正受到限制。如今，道路上2和3級自動化水平的汽車少之又少。從技術角度來看，將有越來越多的汽車製造商能夠生產此類等級的汽車，但是法律框架尚未明朗。目前的假設是，即使技術上提前會有重大突破，4級自動化水平汽車的面市，最早也要到2022—223年。各種汽車製造商已宣佈能生產4級和5級車自動化水平的汽車。

自動和共享：如將共享和自動化這兩個趨勢結合起來，你會得到四種維度的出行方式：

• 不能共享和不能自動駕駛

• 已能共享尚未能自動駕駛

• 未能共享但已能自動駕駛

• 已能共享且自動駕駛

今天最受歡迎的交通工具仍然是自駕式私家車（因此是“不能共享和不自動駕駛”）。然而，自駕式共享車（換句話說，“已能共享但尚未能自動駕駛”）正日益普及。自動駕駛私家車（“未能共享但已能自動駕駛”）尚未面市，但在未來幾年內可能會徹底改變。同時，這也將為共享無人駕駛汽車（“能共享且自動駕駛”），以及自動駕駛和共享這兩個維度的融合，鋪平了道路。

在無人駕駛模式下，分時租賃汽車和網約車在技術上相差無異，因為均無需使用者自己開車。然而，兩者在商業模式方面仍存在著一些差異。汽車分時租賃使用者會為特定車型選擇特定的品牌，而網約車使用者則對來自特定品牌服務提供商的特定運輸服務感興趣。個體使用者肯定會在兩種模式之間切換，這意味著兩種模式都擁有明顯的商業潛力。

城市與鄉村：可以預見的是，這兩種出行的共享方式的主要應用地域將是城市地區。 Robotaxi（“已能共享且自動駕駛的”）特別適合在城市推廣。

預防交通事故，同時減少擁堵，提高道路的通行效率，使其能容納不斷上升的交通流量。私家車的使用，不管是自動的還是無人駕駛的，仍主要集中在鄉村地區。在城市中，把這些私家車納入廣泛使用的Robotaxi網路中，將能減少私家車的使用。對於那些仍重視自有車輛的消費者而言，自動私家車則往往更是一種身份的象徵。

漸進式車輛分化：儘管乘坐機動交通工具的出行方式發生了變化，但我們仍然認為在尺寸和細分方面，將會出現漸進分化。在高階車和平價車細分都會有共享汽車，但由於主要是城市使用，這些車輛很可能是座位較少的小型車。相比之下，自動駕駛私家車往往是大型車，尤其是高檔車。

然而，汽車的未來，將不僅是一個關乎共享和自動化的問題，而且也是一個關乎互聯和電動化的問題。由於電力驅動系統的快速發展，可以預測絕大多數4級和5級自動駕駛汽車將是電動汽車。同時，這也預示著更大程度的互聯可能性，部分原因是，電動汽車的大幅推廣將成為自動駕駛汽車廣泛使用的先決條件。此外，互聯汽車這個概念還涵蓋各種汽車及互聯服務。

全球汽車市場將如何變化？

以個人里程這個概念為基礎，我們計算了佔新車銷售總量的電動汽車百分比。我們最初研究了聚合因子，以表示每輛車平均載人率（在本文後面會有關此概念的更詳細釋）。此因子有助於我們將個人里程轉換為車輛里程。反過來，我們也能借助這一因子，以確定電動汽車年行駛里程所需的保有量。通過某一種出行方式的車輛保有量週轉率及其變化，我們能夠計算歐盟、美國和中國所需的新車銷量。自動共享出行方式的普遍化以及相關自動化水平的變化，對電動化時代的到來有著積極的影響。

出行時交通工具的選擇將會發生改變：使用者角色的變化趨勢顯示，預計到2030年，自動和共享的出行方式將變得更為普遍。這不僅會對駕駛風格，而且會對車主產生影響。

歐洲

目前歐洲所有出行中使用共享服務的佔比不到1%。到2030年，隨著年複合增長（2017-2030）的提高（預計超過20%），這一比例將大幅上升，到2020年下半年在行駛里程總量中的比例將達到10％以上。2022年左右，自主駕駛車輛將可以上市。這 些第一代全自主駕駛汽車可能主要著眼於共享概念，因為如前所述，這是其首選的使用領域。這將大大推動共享服務，因為靠“人力成本因素”已行不通。2022年到2030年，由自主共享概念衍生的市場份額的年平均增長率可達70％以上，到2030年將佔出行方式的25％以上。根據我們的預測，到那時，傳統自駕車的里程佔所有汽車裡程的比例要遠遠低於50%。與此同時，自主駕駛汽車裡程數佔所有汽車裡程數的比例可達40％以上。

美國

在美國，目前只有1％以上的個人車輛行駛里程採用的是共享形式。2021年此比例可能會超過5％，到2030年可能會高達33.5％。那時，無人駕駛共享汽車的使用比例可接近10%，自主共享汽車的可接近24％。並且，到2030年，美國境內的個人里程中，自主車輛的里程將接近36％。

中國

在中國，共享汽車的比例可能會進一步上升。目前，部分城市已經限制新車註冊，勢必對共享汽車概念的推廣產生積極影響。我們認為，到2030年，個人里程中使用共享汽車的比例將有可能達45％以上。

在中國，由於接受程度和需求水平較高，自主駕駛汽車將會得到快速推廣。到2030年，自主駕駛汽車裡程佔所有汽車裡程比例將會接近一半。

保守預測：未來出行方式受各種因素影響，無法準確預測。法律和技術條件一直在不斷變化，給適應新興出行方式方面帶來了一定的自由度。消費者對自主共享汽車的態度和接受度取決於其未來的發展。雖然我們能確保向自主化共享化演進的方向清晰明朗，但不可預見的關鍵事件（如技術故障導致的致命事故）可能會對接受程度和需求水平產生長期影響。

因此，普華永道Autofacts決定進行保守預測和樂觀預測。在保守估計的情況下，根據國家和地區的不同，使用自主技術車輛的滲透率將為10％到15％。此種情況下，消費者接受技術以及法律的原則和水平將不再贅述。

樂觀預測：而開放預測則認為未來自主駕駛汽車將保持極高的採用率。在此種情況下，到2030年，所有自主駕駛汽車裡程佔個人里程的比例將達60％以上。無論是消費者需求，還是法律技術要求，都不會對此種新興出行方式的發展造成任何障礙。

個人里程和汽車裡程均將增加：個人里程和汽車裡程是我們模型的一個關鍵點。如上所述，這兩個數字間的關聯度取決於車輛的平均載人率。在研究共享和自動化問題時，我們將其稱為聚合因子。採用該因子來統計的話，共享車輛（如UberPOOL）的載人率相對較高。

在一個國家內，描述移動性的基本起始數字是個人里程數。根據人們使用交通工具的行為來劃分出行方式，里程形成了計算，計算車輛保有量的基礎，我們也能借此間接計算新車的銷售量。個人里程增加的原因包括人口增長和機動化率上升，以及相對和絕對的出行成本變化。對此類以及其他巨集觀社會經濟因素的預測，決定了個人里程增加趨勢的可信度。本研究中，筆者將假設所考察的三個地區的經濟進展基本穩定。

通過自動化共享汽車，越來越多的人將參與到機動交通中來。老年人、身體殘疾人、低收入人群和沒有駕駛執照的人群，特別是兒童和年輕人，可以積極參與，從而有助於個人里程的增加。

歐洲

在歐洲，目前客運車輛的行駛里程近3.7萬億公里。每輛車的平均載人率為1.3人，相當於每年近4.8萬億人每年行駛里程數。載人率根據出行方式的不同而有所差異。對共享車輛而言，我們首先假設一個相對較高的聚合因子。

美國

目前，美國客運車每年行駛里程近4.7萬億公里。平均每輛車1.3人的載人率，因此每年客運車的總里程達到3.59萬億公里。未來車輛里程可能增至高達六萬億公里。

中國

目前，中國的里程總數還遠遠落後於歐洲和美國水平。個人里程約為3.0萬億公里。未來幾年里程將大幅增加，到2030年可能會超過美國。

車輛使用的強度將會增加：然而，要計算保有量量和新車銷售量，還需要進一步的資料，即車輛的年裡程和至報廢時整個壽命期間的里程數。通過這兩個數字，我們可以得出車輛的置換率。

隨著時間的推移，這四種出行方式的行駛里程數都將增加。其原因包括電動化的推進以及傳動系統的相關簡化。未來車輛的維修需求和事故率會降低。這意味著在計劃行駛里程期間，發生故障的機率將會降低。

在研究週轉率時，除總里程外，還應考慮年裡程這一相關資料。年裡程變化很大，這取決於出行的方式。共享汽車的使用率遠超過私家車，因此每年的里程數更高。如果將此種效應與自動駕駛技術相結合，將會有更多的人使用共享自動駕駛汽車，從而帶動年裡程的進一步增加。除了使用自動汽車的理念得到推廣外，私家車的行程也將導致里程的顯著增加，因為無論是共享自動汽車，還是私人自動汽車，均能按需載客至某一地點。

年裡程和實際行駛里程的組合可以用來計算平均車輛預期壽命和由此產生的置換率。對於共享和私家車，情況截然不同。自購車出庫時，目前私家車的使用時間遠遠不止十年。而共享概念中共享汽車的半衰期要短得多。由於消費者對共享汽車服務水平的預期較高，此類汽車必須在技術和視覺上給消費者留下友好的印象。

年裡程的增長和車輛總里程的減少，意味著自動駕駛汽車的置換率將遠高於私家車。

車輛保有量將減少：將個人年裡程除以車輛的平均年裡程數將得出車輛的保有量數。本文中，所有出行方式都有不同的年度里程。保有量表示保證里程所需的車輛數量。

歐洲

目前歐洲的車輛保有量超過2.8億輛，幾乎全是私人擁有和使用的。向自主共享的出行形式的轉型百分比顯示，到2030年，保有量可能會降至2億多輛。與此同時，由於共享自主駕駛的利用率較高，保有量車輛能產生更高的里程，將超過4.2萬億公里。

到2030年，自主駕駛私家車的保有量可能會下降1.1億至1.7億輛。到2030年，2700 萬輛自主駕駛汽車的里程（佔整體保有量的 13 ％）可能佔全部個人里程的40 ％以上。

美國

各種出行方式可能導致保有量容量從2017年的2.7億多輛減少到2030年的2.12億輛。將有近7％的保有量減少是由於共用車輛的使用形成的。到2030年，將有近10％的車輛可以自主駕駛。

中國

目前中國的汽車保有量量約為1.85億輛。然而，里程強勁的增加趨勢意味著，保有量容量將會隨後降至低於歐洲和美國的水平。容量峰值可能是3.1億多個單位，到2030年再下降到2.8億輛。

在汽車行業轉型期間，汽車銷量將會增長，但隨後可能會下降。要計算新車的銷量，有必要了解預計保 有量量，年平均里程和總里程。通過後 兩個數字，我們可以計算出了車輛須置 換週期。用置換週期除以保有量量可以 得出新車銷售量。

所研究的所有國家和地區的新車銷量將增加。其中原因不盡相同。

歐洲和美國市場是增長較慢，僅有單位數字的增長率。另一方面，由於人口增長、機動化率提高以及城市化程式加快，中國新車銷售仍然保持強勁的增長勢頭，儘管新車銷售受到巨集觀調控的影響以確保。

城市不會過度擁堵。除政府和經濟因素外，出行行為的變化也將對未來新車的銷售產生重大影響。如上圖所示，自動駕駛共享型汽車形式的更新速度更快，這將對新車銷售產生積極的影響。

歐洲

到2030年，輕型汽車的新增銷售量可能從如今的1700萬，增長至2400多萬。最早在2025年，新車銷售總量中，可能包括200萬輛無人駕駛汽車。到2030年，這一數字將穩步增長，達到近1250萬輛。這意味著每兩輛新車中就有一輛已經完全自主化，這將完成向“eascy”車輛新常態的過渡。

在所研究時段中，共享服務需求可能創造30％（相當於730多萬輛）的新車銷量。然而，我們相信，服務差異更有可能導致流行車型的增加而不是減少—但是是在特定條件下。

中國

目前中國的汽車保有量量約為1.8億輛。然而，里程強勁的增加趨勢意味著，保有量容量將會隨後降至低於歐洲和美國的水平。容量峰值可能是3.1億多輛，到2030年再下降到2.8億輛。

自動化和電動化是相輔相成的。如上所述，“eascy”模型表明，大多數具有4級或5級自動駕駛技術水平的汽車將是電動車輛。不斷使用自動駕駛汽車，將擴大電動車輛的應用領域。這將導致需求從政治權宜向以客戶為中心轉變。作為第一步，自動駕駛汽車將主要用於共享服務。自動駕駛電動汽車滿足了人們出行時對低排放便利交通工具的共享需求，因而將成為城市出行的理想使用工具。

歐洲的車輛目前主要分為0級或1級。在2級有一些車輛，例如帶有“智慧駕駛”系統的梅賽德斯E級車，以及一些帶有3級的車，如新的奧迪A8。

我們假設先由輔助級（1級）擴充套件到部分自主化（2級）車輛。另一方面，自主化（3級）將起到相對較小的作用，因為未來幾年的重點已經放在全自主車輛（4級）上，以

滿足共享服務的應用。

PwC Autofacts將監管視為電動化的另一個影響因素。為了量化“電動化”的維度，我們選擇了一個現有的模型，該模型把重點放在二氧化碳目標值的制定和遵守上。

除了政治和法律規定之外，電動化、自主化和共享概念的融合可以對新電氣車的銷售和保有量產生積極影響。根據自主駕駛和共享汽車的普及情況，到2030年，歐洲新車銷售 中內燃汽車的比例可能會降至5％以下。同時，每2輛新車中就有1輛以上可以提供純電力驅動。在回顧期內，混合動力車輛的重要性將持續上升，到2030年將佔歐洲所有新車銷量的40％以上。

對汽車價值鏈產生什麼樣的影響？

正如我們預測的那樣，汽車行業的全面快速重組將對整個行業及其價值鏈產生深遠的影響。為了應對2030年以後的發展趨勢，基礎結構和價值觀念必須迅速改變。如果想保持成功，製造商和供應商都必須以客戶為導向來堅持創新。本報告可以為製造商、供應商、汽車貿易以及保險公司和其他金融服務提供商提供戰略和理念啟示。我們研究的最初焦點是傳統汽車行業。

研發預算需快速重新分配：如上所述，只有一家汽車公司——特斯拉，出現在全球十大最具創新性公司之中。公司規模固然重要，但更重要的是投資型別。為了應對汽車行業重組帶來的挑戰，製造商和供應商需精準快速重新分配預算。研究和研發需關注軟體和服務，而且還要關注製造的可行性和車輛的模組化。軟體需提高產品的效能，服務則需為客戶提供額外的功能，其對使用者的友好性要持續改進，這些要求必須能靈活地整合到硬體中。

2020年到2025年，公司須作出企業長期生存的戰略決定：汽車行業的“eascy”轉型將遠非易事。傳統的製造商和供應商在未來幾年將非常脆弱。一方面，他們將不得不面對利潤率下滑的趨勢，另一方面，他們又需在電動汽車和新興客戶導向型創新方面作出更大的投資。內燃機，尤其是幾十年來支撐汽車工業發展的內 燃機將會過時。與此同時，越來越多的新競爭對手將湧入市場，傳統廠商的發展將更加困難。預計到2020-2025年，這些競爭趨勢將達到白熱化的狀態，同時這也意味著對於製造商及其供應商而言，2020-2025年將會是關鍵性的幾年。

這不僅關於汽車，而且更關乎出行方式：製造商和供應商若只繼續專注於汽車的生產和銷售，在汽車行業重組的大背景下，它們的管理將會變得異常困難。在“eascy”時代，商業模式的核心，不再只是產品，而將是出行服務。假如公司想繼續致力於滿足客戶不斷變化的期望，這將是唯一的途徑。將“硬體”（即車輛）與“軟體”（即服務）聯絡起來是非常重要的。

尤其是對製造商而言，它們將必須做出至關重要的抉擇，要麼繼續做規模車隊提供商，要麼做服務提供商。對於某些製造商，它們轉型的正確途徑可能是專注於這兩個領域中的一個，而另外一些則有可能在多樣化的過程找到其發展的契機。儘管面臨著巨大的挑戰，但仍有一些令人樂觀的趨勢：製造商進軍出行服務領域，將為其開闢新的收入來 源；但與此同時，汽車生產和銷售的核心業務將會面臨更大的壓力。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

---

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

本文系“產業智慧官”（公眾號ID：AI-CPS）收集整理，轉載請註明出處！

---

---

版權宣告：由產業智慧官（公眾號ID：AI-CPS）推薦的文章，除非確實無法確認，我們都會註明作者和來源。部分文章推送時未能與原作者取得聯絡。若涉及版權問題，煩請原作者聯絡我們，與您共同協商解決。聯絡、投稿郵箱：erp_vip@hotmail.com

---

---