黄紫蓝：电动汽车是这样“炼”成的 | 产业前沿观察

编者按 

近年来，随着我国电动汽车的全面普及，自动驾驶技术在电动车上的应用场景不断涌现。从微观上讲，自动驾驶可以减少人为失误，提高行车效率和舒适性，也能为老年人、残障人士等特殊群体提供更多出行选择。从宏观层面看，自动驾驶技术集成了自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等前沿技术，是衡量一国科研实力和工业水平的重要标志，在国防和民用领域均有广阔前景。

为此，各国纷纷投入巨资和资源以争夺这一未来出行方式的制高点。尽管“自动驾驶”概念早在1958年就已提出，但真正的商业化落地出现在电动汽车与自动驾驶技术的结合上。相较于传统燃油车，电动汽车在电气化架构、即时动力响应、机械结构简化和能量管理系统等方面具备天然优势，使得自动驾驶技术在其应用上更加“融洽”。中国凭借庞大的市场、产业政策支持和丰富的数据资源，正迅速崛起为全球自动驾驶领域的重要力量。

为什么自动驾驶

更容易在电动车上实现？

“自动驾驶”并非新词，世界上第一台自动驾驶汽车出现在1958年纽约世界博览会上，美国无线电公司（RCA）与通用汽车公司（GM）联合展示了一款名为“火鸟”（Firebird III）的概念车，该车的动力来源依然是内燃机，具备自动导航、自动避障和巡航控制等自动驾驶功能。然而，由于当时的技术尚处初级阶段，系统可靠性和稳定性非常有限，而且造价成本高昂，无论从基础设施还是社会接受度抑或制造商的研发重点看，“火鸟”都不是当时的最优选，最终还是停留在概念车上。

如果从技术层面比较电动汽车相对传统燃油车的发展优势，则不可忽视自动化技术的加持。因此，自动化技术并不是一开始就打算与电动汽车“结合”，而是逐渐从传统燃油车“移情”到电动车上的。

“火鸟”的设计重点在于其内部的电子设备和控制系统，而不是动力系统。它承载了上世纪50年代人们对未来汽车的一种设想，其中包括了自动化和电子化的特点。混合动力汽车的商业化和普及是在20世纪80年代以后才进一步发展起来的。

比起传统燃油车，自动化技术在电动车上的应用更为“融洽”。从技术角度讨论，主要得益于几个方面的优势。第一，电动车的电气化架构与自动驾驶技术的电子组件和传感器系统具有天然的兼容性，使得集成过程更为顺畅。第二，电动车的电机能够提供即时的动力响应，这对于自动驾驶中快速决策和遇紧急情况的反应至关重要。第三，电动车的机械结构相对简单，没有内燃机的复杂传动系统，这简化了自动驾驶系统的控制逻辑，提高了控制精度。第四，电动车的能量管理系统更加高效。电动车通常配备了先进的信息娱乐系统和网络连接功能，这些功能特性与自动驾驶系统紧密协作、相辅相成。

1958年，通用汽车推出的“火鸟”概念车

(图源：通用汽车官网）

自动驾驶、智能驾驶、

无人驾驶的概念辨析

通常我们谈到“自动驾驶”，很容易会将“智能驾驶”“无人驾驶”等概念混用。为便于讨论，我们需要从概念上作出区分。

智能网联汽车是一个宽泛的概念，涵盖了自动驾驶、5G通信等在内的产业群，由中国官方和相关学会界定，在国外语境中并无完全对应概念，我们可以从政策或产业规划的角度来理解。相比之下，智能驾驶则更强调智能化过程，需要搭载传感器、控制器、执行器等来共同实现。是否“智能”，是从人的需求出发的，越是能快速领会和满足人的需求就越是“智能”，这可以从满足市场需求的角度来理解。

自动驾驶强调自动化的操作系统和功能，比如现在不少新车型已经具备巡航、泊车、座椅调校。汽车的自动化功能都可以笼统地纳入自动驾驶范畴。无人驾驶则是自动驾驶的更高阶段，最终目的是要在其接受指令后，执行过程无需人类干预也能够应对绝大部分交通状况，从而安全地将人送达目的地。要达到这种效果，其所需的技术含量和自动化程度是很高的。这两种概念都属于技术层面，只是“无人驾驶”更强调技术要素。

美国汽车工程师学会（SAE）将自动化水平分为0-5共6个等级。目前真正实现商业化的乘用车主要集中在L2级别或L2+，即能够同时控制加速、制动和转向，再进一步的辅助功能包括自动泊车、召唤车辆等，但要求驾驶员必须时刻监控驾驶环境并准备接管。当前，部分车企准备推出L3级别的规模化上路测试，这个级别允许特定设计运行条件下车辆完全自动驾驶，但驾驶员必须在系统请求时能够接管控制。L4和L5级别的高度自动驾驶和完全自动驾驶技术，在某些测试和示范项目中得到应用，但目前还没有广泛地应用在商业化的量产车辆中。

杭州市余杭区未来科技城的自动驾驶接驳示范线巴士，车内配备的屏幕可实时显示路面及驾驶信息（图源：新华社）

为什么电动汽车

直到现在才成为主流？

随着电动技术的不断进步，特别是电池、电机和电控等关键零部件的改进，加上充电设施的大范围铺设，电动汽车在本世纪初获得了发展动力，并逐渐在市场上占据一席之地。据科技市场分析机构Canalys预测，2023年全球新能源汽车渗透率已达17%，同年中国的新能源汽车渗透率更是达到了33%。2024年4月，新能源汽车在国内零售市场的批发、零售渗透率已双双突破50%，已提前11年完成国家要求的2035年渗透率目标。这意味着在中国每卖出2辆新车，就有1辆是新能源汽车。就在2020年，中国制定的相关产业目标还是——到2035年实现新能源汽车渗透率超过50%，这个增长速度远远超出了人们的预期。

这就带来另一个问题，为什么明明电动车发明得更早，但商业推广却在过去如此之慢，直到最近二十年，才由一个既不是发明汽车的母国，也不是工业先发的国家在短时间内推到了一个产业前所未有的蓬勃状态？

简单回顾电动车的发展历程。电动车的概念和原型车可以追溯到1830年代，苏格兰发明家罗伯特·安德森（Robert Anderson）使用非充电电池发明了最早的简易电动车，这距离1885年世界上第一台燃油汽车出现大约要早半个世纪。

可惜的是，虽然电动车更早出现，但一直未能成为乘用车的主流，这主要是因为燃油汽车在技术成熟度、能源供应、性能、制造成本、基础设施建设等方面具有明显优势。石油的广泛可用性和内燃机的长续航里程、迅速补能等特性，以及较低的生产和维护成本，使其迅速获得市场青睐并主导了汽车工业发展一百多年。相对而言，电动车受限于电池技术，续航能力和补能便利性不足，加之相关基础设施缺乏，导致其普及速度缓慢。

有了以上理由，要解释电动汽车的商业化成功，很容易就得到答案——以上的阻碍电动车发展的技术如今被人类克服了。我们固然可以从技术演进的角度来解释技术进步给电动车行业的蓬勃现状，然而，这些因素中的任何一个都不能成为电动汽车一百多年来没能担当主流乘用车的决定性因素。电池等技术并非中国首创和独有，进而不足以解释中国最近二十年在电动汽车领域的迅速推广。

这说明，新能源汽车技术的发展并不遵循线性发展，而是一个充满波动和阶段性的过程。如果将有利于电动汽车商业化推广的因素逐一归类，可以粗略地将这些变量分别归于技术、制度（政策倾向）和市场三个体系。由于这三类体系的向上互动，促使新能源电动车在本世纪初拥有“挑战”内燃机汽车主导地位的势能。

如果一定要给全球新能源汽车迅速发展做一个笼统的归因解释，可以这么说——发展得益于电力机械技术的积累和全球气候变化的紧迫性，具备一定汽车工业基础的国家或经济体为新能源汽车行业提供了倾向性政策，他们注重新市场的培养，从而加速了从传统燃油车到混动车再到纯电车的商业化进程。

欧盟委员会6月12日发表声明，拟从7月4日起对从中国进口的电动汽车征收临时反补贴税，税率为17.4%至38.1%不等（图源：新华社）

自动驾驶技术的国际竞争格局

根据韩国首尔大学教授李根（Keun Lee）的技术赶超理论，我们可以通过比较制度、市场、技术三个维度，比较各国在全球自动驾驶技术的发展版图中正展开激烈的技术竞争与创新实践，从而比较跟踪当前多元化的技术革新生态。

美国凭借其在科技创新方面的深厚积累，特别是硅谷的科技企业和研究机构，在自动驾驶技术上占据领先地位。特斯拉和Waymo是自动驾驶测试的两大主力。通过大量的道路测试，两家积累了丰富的数据和经验，助推自动驾驶技术的商业化落地。美国在相关政策层面相对开放，各州可以自行制定自动驾驶测试和上路的法规。加州、亚利桑那州和密歇根州是自动驾驶测试的主要地区。同时，联邦政府也在不断完善相关法规，以促进技术的发展。此外，美国的融资环境对自动驾驶领域的发展也非常有利。

日本依托其在汽车工业和电子产业的传统优势，通过大型企业如丰田、本田在自动驾驶技术上的投入，推动技术进步。日本企业的资金来源多依赖于全球燃油车市场的盈利，再投入到自动驾驶技术的研发中。韩国则在政府补贴的支持下，注重研发和城市智能交通的发展，储能体系和5G技术也取得了一定的进展。企业层面，韩国的现代集团也在加大对自动驾驶技术的投资，并与美国和欧洲的科技公司进行合作。

欧盟国家高度重视环保和数据隐私，消费者对高质量创新技术的接受度较高，进而推动了自动驾驶技术的发展。德国制定了详细的发展路线图，尽管目前在智能网联汽车方面的关注点可能并不集中，但毕竟德国汽车在华市场基础雄厚，与中国汽车自主品牌的技术合作是大趋势。

中国在自动驾驶领域的发展迅速，特别是在商业化进程上具有明显优势。政府的强力支持、民众的接受度以及投资和融资方面的资助，为中国的自动驾驶技术提供了良好的发展环境。百度和华为等企业在软件平台开发方面取得了多项成果，中国在高精度传感器方面也展现出一定的竞争力。同时，中国巨大的市场规模和对电动汽车的高接受度，为自动驾驶技术的测试和应用提供了广阔空间。

总体来看，自动驾驶技术的发展涉及技术、市场、资本、政策和国际环境等多个方面。各国根据自身的特点和优势，采取了不同的发展策略，当前已经形成了中美在研发和应用领域各有优势，美国更胜一筹的格局。随着技术的进一步成熟和国际合作的加强，自动驾驶汽车将在全球范围内实现更广泛的商业化应用。当前中国电动汽车在海内外走俏，依靠的是完备且强大的供应链和规模优势，但在“从0到1”的原创性技术上尚未形成领导力，下一轮掌握竞争主动权在于自动驾驶，而改技术进步的关键在于数据质量的提升。

自动驾驶技术进步的

关键在提升数据质量

纵然自动驾驶需要装置高质量的摄像头、激光雷达等高精度设备，但如果没有复杂的算法模型、迅速处理信息的算力以及真实可靠的数据储备，那么再好的材料和组装能力，也无法让人们安心地将部分甚至全部控制权交给一辆车本身。

（一）软件的核心地位

如果说软件是智驾汽车的灵魂，那么数据就是训练自动驾驶操作系统的基石。高质量的数据可以帮助自动驾驶系统更准确地理解和预测道路状况、交通规则以及其他车辆和行人的行为。而数据的收集、处理和分析能力决定了自动驾驶系统的智能化水平。

随着人工智能技术与电动汽车的紧密结合，人们关于自动驾驶的讨论不再局限于硬件的进步，而是转向了软件和数据的质量。这一趋势不仅涉及技术层面的深度变革，还牵涉到市场、政策和社会各方面的因素。

首先，电动汽车的核心竞争力可以大致划分为几个部分：硬件、软件和数据。自动驾驶技术本质上涵盖了这些模块，包括硬件设备、背后的软件支持，以及数据采集。在硬件方面，中国已经取得了显著的进步，尤其是在电机、电控和电池等技术应用领域。然而，自动驾驶的关键在于软件层面。在这个领域中国企业如华为和百度已经取得了一些成绩。以问界汽车为例，其内部的架构与华为手机非常接近，这表明华为在产品设计上给问界提供了重要参考。

不只是问界，华为还在车联网、驾驶辅助、电驱系统、电控系统上为极狐、阿维塔等汽车提供技术服务。此外，华为和百度在自动驾驶软件平台建设方面的努力，使得中国在这一领域拥有一定的竞争力。因此，自动驾驶时代的竞争核心将不同于传统燃油车那样专注在硬件上，而是软件。以其他领域作比，智能手机有苹果（ios）和安卓系统（Android）之争、个人电脑有macOS、Windows和Linux之争，随着系统的算法模型和兼容性拓宽，各自可“驾驭”的硬件将越来越多，而自动驾驶的概念也将演变成“车轮上的智能手机”（smart phone on the wheels）。

问界同华为联合设计的问界M7

（图源：问界官网）

（二）数据质量是关键

软件的进步离不开数据的支持。数据质量和数据处理能力是自动驾驶技术发展的核心。目前，中国在数据管理方面还存在一些屏障，各地区的数据管理界限尚未打破，跨区域的数据使用缺乏明确的解决方案。随着电动汽车的普及，中国将成为全球最大的数据市场之一。这些数据的质量和收集方式将决定其在自动驾驶领域的价值。

政策层面上，中国需要进一步支持软件开发和数据管理。华为和百度等公司在自主战略指导下进行软件开发，但需要更多的政策支持来提升其竞争力。例如，如何基于华为目前的工作进一步提升其竞争力，如何在数据质量和数据处理能力上取得突破，都是需要政策层面深思的问题。

目前，广州和深圳都有自动驾驶试点项目，百度在深圳试运营“萝卜快跑”出租车项目，广州也有“小马智驾”和“文远知行”等项目。这些项目在测试范围和测试条件控制上取得了一些进展，但与美国相比，测试规模仍显不足。中国的企业在道路安全和标准制定等方面需要更多的监管部门授权，而美国的企业则享有更大的测试范围和权限，这使得美国在数据收集和实地测试方面具有优势。

过去，自动驾驶的数据采集希望通过帮助车企做辅助驾驶来获得更多真实路测数据。但现在随着人工智能尤其是多模态学习的进步，数据源已经不限于由车辆采集的数据，包括路端数据在内，网上一些与车无关的视频同样也可以帮助到自动驾驶的数据采集和训练。这进一步突显了数据开放对提升自动驾驶技术的重要性。

当前，中国的许多测试数据是人为设置的“非自然”（unnatural）数据，与特斯拉等公司收集的自然数据不同。数据质量不佳会影响算力和算法的效果，越差的数据会误导算力和算法。美国之所以在AI领域能保持领先地位，很重要的原因在于其能够利用人类知识的整合，并考虑创造更多的数据来提升自动驾驶的能力。中国还面临着企业间数据交流困难的问题，因此需要打破行政阻隔，并构建利于数据流动的法治环境。

2022年2月，全球首个基于真实场景的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X正式发布，图为发布会现场（图源：新华社）

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结语

尽管中国拥有广泛的技术应用市场和对关键原材料的掌控力，但我国的电动车在全球市场上的盈利能力尚无一家能进入全球前十名。

由于贸易壁垒高筑，中国电动车在美国市场的占有率几乎为零，欧盟最近也公布了加征来自中国电动车的税率，给中企拓展欧洲市场增加了一定障碍。面对全球贸易保护主义和以美国为首的地缘政治挑战，破题的关键还是要利用好我们在新能源产业的技术优势。因此，我们要抓住电动汽车与自动驾驶技术（人工智能赋能）紧密结合的特性，不断提升电动汽车智能化水平，通过构建更加丰富和灵活的全球产业链分工、合作体系，以打消各国对安全的担忧，同时强化共同利益，从而取得技术和市场的双重突破。

本文作者

黄紫蓝：香港中文大学（深圳）前海国际事务研究院研究助理。