近些年，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展，智能汽车正成为产业战略发展方向。国际著名研究机构普遍认为，2020年之后，L4级别的无人驾驶技术将逐步进入市场；到2030年，全球L4和L5级别的无人驾驶车型保有量将达到几千万辆，其中，超过40％左右的车辆行驶里程都将由自动驾驶机器人车辆来完成。我国社会各界也十分关注智能汽车的发展问题，笔者认为，未来的市场规模将取决于供给端、需求端和行业政策的共同作用。综合来看，智能汽车在我国有广阔的发展前景。

 

从供给端看，多因素利好智能汽车、尤其是无人驾驶汽车（L4/L5）的发展

 

首先，电动汽车规模的快速扩张将为智能汽车提供发展基础。电动汽车为车载智能设备提供了应用载体，汽车智能化又推动了电动汽车的发展，因此，两者可协同发展，形成良性互动。在大力发展新能源汽车的战略背景下，我国电动汽车前景广阔，2017年全球新能源汽车总销量为129万辆，其中60％的销售来自于中国。为满足巨大的需求潜力，跨国车企纷纷布局，比如大众计划在2025年前推出50款纯电动车型；奔驰计划将现有的每款车型都延展出新能源车型，其中纯电动车型将达10款左右，从产品供给层面推动电动汽车的发展。因此，汽车电动化步伐加快将为智能汽车的发展提供基础。

 

其次，全产业链的前瞻规划和科学布局利好智能汽车的发展。

 

从整车企业规划看，无论是传统造车企业还是新势力造车企业，都已形成明确的智能汽车发展规划。整车企业采用渐进式发展路线，即从L1级辅助驾驶出发，逐步实现L4级高度自动驾驶和L5级完全自动驾驶。从智能汽车硬件系统看，自动驾驶L1级和L2级的硬件系统都已经形成相对成熟的产业链，尤其是L1级。国际传统零部件巨头如博世、大陆都已研发出具备感知、控制、执行功能的成套辅助驾驶产品，且具备大规模量产的条件，同时不断提升硬件与自行研发软件的匹配效果。

 

从智能汽车软件系统看，百度Apollo（阿波罗）计划向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台。百度凭借其人工智能的技术优势，将直接打造L4/L5阶段所需的软件系统，并协助他们兼容车辆本身与硬件系统，快速搭建一套属于车企的完整的自动驾驶系统。在地图技术方面，适配自动驾驶L2级的高精度地图已具备应用的技术条件，政府也将率先放开高速公路的高精度地图数据以供民用，适配L3及以上自动驾驶级别的高精度地图预计在2022年前后符合应用条件。

 

从需求端看，中国国情为智能汽车、尤其是无人驾驶汽车（L4/L5）提供巨大的需求基础

 

一是汽车保有规模潜力大。我国汽车市场正处于第二高速发展期，汽车保有量还将持续提升，预计保有量将从2017年的2.1亿辆增长到6亿辆左右，达到峰值。和美国的2.7亿辆峰值、日本的0.75亿辆峰值相比，即使在智能汽车市场占有率相同的情况下，中国智能汽车保有量都将远高于美日。而且，目前我国汽车市场距离饱和点还有4亿辆左右的增长空间，智能汽车发展必将从中获益，潜力巨大。

 

二是年轻群体多。中国人口众多，且汽车使用者较欧美日更加年轻化。中国年轻群体正在成为购车主力，引领汽车消费的变化趋势。90后、00后等年轻群体更易接受新鲜事物，对智能汽车的兴趣远大于其他世代。未来随着这一购车群体的扩张，智能汽车将更受青睐。

 

三是智能化与共享化协同发展。目前共享经济发展势头良好，汽车共享尤其突出。以分时租赁为例，近年来分时租赁车辆以数倍的速度快速增长，整车企业、互联网公司等都在加速布局汽车共享领域。自动驾驶技术最重要的应用场景就是以分时租赁为代表的汽车共享，而高人口密度地区也是自动驾驶和汽车共享最重要的应用区域。我国人口密度为143人/km2，但资源分布不均衡、区域经济差异大等因素导致94％的人口主要集中在腾冲-黑河线以东43％的国土上，因此腾冲-黑河线以东的实际人口密度约为300人/km2，且大城市更为集中。所以，无论是汽车共享还是自动驾驶，都能获得良好发展。综上，智能汽车、尤其是无人驾驶汽车（L4/L5）将有望借助汽车共享的发展红利，获得广泛应用，形成有益互助。

 

从行业政策看，政府将在推动智能汽车发展方面发挥重大作用

 

今年年初，国家发改委发布了《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿），加速推进我国智能汽车产业发展培育。道路测试方面，目前已有北京、上海、重庆、长沙、天津等6个城市陆续进行和推出相关的道路测试管理办法，开启智能网联汽车规划及道路测试，并授予部分企业测试牌照。以北京为例，北京在顺义、海淀及大兴亦庄开发区开辟33条测试道路，长达105公里。除道路测试法规外，政府未来还将在移动网络、大数据、高精度地图与定位、智能交通设施等方面积极出台法规、标准，以保证行业的顺利发展。

 

由此可见，供给端、需求端、行业政策都利好智能汽车的发展。但是，混行交通是智能汽车、尤其是无人驾驶汽车（L4/L5）发展的重要制约因素。一方面，自动驾驶车与人力驾驶车混行，会因机器和人的驾驶习惯不同、对突发状况敏感程度不同和对突发状况反应不同而造成交通拥堵、混乱甚至事故；另一方面，自动驾驶车与非机动车混行，也会带来交通隐患。因此，如果混行交通的问题不能得到妥善解决，智能汽车、尤其是无人驾驶汽车（L4/L5）的发展潜力将大打折扣。