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自動駕駛生態(tài)協(xié)同破局:從“單車智能”到“生態(tài)革命”

本文來源:智車科技 引望

自動駕駛的競爭已不再只是芯片算力的比拼或算法模型的精度。在首屆自動駕駛出行生態(tài)論壇上,行業(yè)領(lǐng)袖們一致認(rèn)為,競爭焦點正從單一的車輛技術(shù),轉(zhuǎn)向“汽車技術(shù)+數(shù)字AI技術(shù)+汽車服務(wù)業(yè)”的新三角模型。

這一轉(zhuǎn)變背后是巨大的市場空間!蹲詣玉{駛出行生態(tài)2025》及相關(guān)專家預(yù)測,到2028年,汽車服務(wù)業(yè)將形成超8萬億元的市場規(guī)模,成為第二個汽車產(chǎn)業(yè)。

曾幾何時,自動駕駛賽道擠滿了專注于“單車智能”的玩家。算力、感知硬件、算法迭代是它們整日談?wù)摰年P(guān)鍵詞。如今,行業(yè)共識正在轉(zhuǎn)變:自動駕駛的終極戰(zhàn)場,不在算法模型的精度,而在生態(tài)連接的密度。

生態(tài)現(xiàn)狀,停車充電痛點亟待破解

在自動駕駛出行生態(tài)的構(gòu)建中,停車與充電是兩大高頻剛需場景,也是當(dāng)前生態(tài)協(xié)同的重點突破口。

停車領(lǐng)域,全國車位總?cè)笨诔^8000萬個,且每年新增的汽車數(shù)量遠(yuǎn)高于新增車位數(shù)量,導(dǎo)致缺口持續(xù)擴(kuò)大。更為棘手的是,我國停車難問題由絕對性停車位缺口和局部供求矛盾共同導(dǎo)致。

根據(jù)ETCP智慧停車產(chǎn)業(yè)研究院調(diào)研,30%的道路擁堵問題是由停車造成,日常48%的車輛需在停車場排隊。全國超過90%的城市停車位使用率低于50%,北上廣深等一線城市的車位使用率也僅為50%左右。

充電場景同樣面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。截至2025年9月底,全國充電設(shè)施數(shù)量已達(dá)1806.3萬個,相當(dāng)于每5輛新能源汽車就配備有2個充電樁。然而,充電網(wǎng)絡(luò)布局不均衡、設(shè)施功能結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化等問題依然存在。

在自動駕駛時代,需要實現(xiàn)“自動泊入、自動插槍、即插即充、無感支付、自駛離”的全流程自動化,才能真正破解補能“最后一公里”難題。

據(jù)西南證券、川財證券等多家券商測算,公共充電樁的盈虧平衡點,即充電時間利用率約為8%-10%。盡管目前行業(yè)頭部企業(yè)整體平均日利用率已超過盈虧平衡點,但在非核心地段點位依然偏低。

技術(shù)賦能,自動駕駛重構(gòu)服務(wù)模式

自動駕駛技術(shù)正從多個維度重構(gòu)傳統(tǒng)的出行服務(wù)模式。

在停車生態(tài)方面,自動駕駛通過“車端智能、場端賦能和云端大腦”的協(xié)同模式,實現(xiàn)了從“人適應(yīng)場”到“場主動服務(wù)車”的根本轉(zhuǎn)變。

報告詳細(xì)介紹了自動駕駛在停車領(lǐng)域的技術(shù)賦能路徑:從基礎(chǔ)的泊車輔助(APA)功能,到自主泊車代駕功能,再到更高級的車位到車位全流程服務(wù)。這些技術(shù)正在將傳統(tǒng)停車體驗從“尋找車位”的世紀(jì)難題轉(zhuǎn)變?yōu)榧赐<醋叩臒o感體驗。

在充電生態(tài)方面,自動駕駛正在實現(xiàn)從“人找樁”到“車找樁”的模式變革。代客充電功能允許用戶在目的地下車后,通過手機(jī)APP下達(dá)指令,車輛將自主規(guī)劃路徑,前往空閑充電站進(jìn)行充電。

報告展示了代客充電的端到端業(yè)務(wù)流程:從云端預(yù)約與喚醒、駛向充電位、自動充電執(zhí)行,到充電完成后的自動復(fù)位,整個流程實現(xiàn)了全自動化閉環(huán)。

商業(yè)變革,新商業(yè)模式加速涌現(xiàn)

隨著自動駕駛技術(shù)的成熟,一系列新商業(yè)模式正在各個生態(tài)場景中加速涌現(xiàn)。

停車產(chǎn)業(yè)正從單一的停車費收入轉(zhuǎn)向多元化經(jīng)營。傳統(tǒng)模式下,停車費占停車場總收入的95%以上,收入結(jié)構(gòu)單一。而自動駕駛技術(shù)能通過分析停車數(shù)據(jù),為商業(yè)引流與城市規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

這使得收入模式從一次性的空間出租轉(zhuǎn)向持續(xù)的數(shù)據(jù)交易與效率服務(wù),顯著提升停車場資產(chǎn)價值和盈利能力。

充電運營也在發(fā)生深刻變革。自動駕駛通過智能調(diào)度系統(tǒng),引導(dǎo)車輛在夜間、工作日的閑時充電,將無效時間轉(zhuǎn)化為有效運營時段,顯著提升充電樁利用率。

同時,自動駕駛車輛在充電過程中可以實時檢測充電樁的性能數(shù)據(jù),異常數(shù)據(jù)自動上報,使運營商從被動維修轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護(hù),大幅降低運維成本與設(shè)備停機(jī)時間。

車服務(wù)市場同樣在經(jīng)歷重構(gòu)。搭載自動駕駛系統(tǒng)的車輛能夠自主前往指定服務(wù)點,完成清潔等基礎(chǔ)維護(hù),無需車主參與。

據(jù)統(tǒng)計,單次包含往返、等候與清洗的傳統(tǒng)洗車服務(wù),平均需要占用車主50至70分鐘。而通過代客洗車服務(wù),車主的時間成本可降至零,實現(xiàn)真正的“無感”體驗。

未來車服務(wù)生態(tài)將呈現(xiàn)四大核心趨勢:一是全過程自動化;二是硬件智能化;三是服務(wù)前置化;四是體驗定制化。

協(xié)同瓶頸,數(shù)據(jù)孤島與標(biāo)準(zhǔn)缺失

盡管前景廣闊,但自動駕駛出行生態(tài)的協(xié)同發(fā)展仍面臨多重瓶頸。

數(shù)據(jù)孤島是首要挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)模式中,各停車場數(shù)據(jù)孤立,空滿信息不互通,車位使用率僅為約50%。而在自動駕駛模式下,系統(tǒng)接入多個停車場后形成統(tǒng)一的“停車大腦”,實時掌握全局車位資源。

標(biāo)準(zhǔn)缺失同樣制約生態(tài)協(xié)同。報告指出,當(dāng)前充電領(lǐng)域亟需推動接口與通信標(biāo)準(zhǔn)化,制定全國統(tǒng)一的充電接口協(xié)議,支持大功率直流與V2G雙向通信。同時,需要建立自動駕駛-充電協(xié)同數(shù)據(jù)平臺,實現(xiàn)車輛狀態(tài)、充電需求、電網(wǎng)負(fù)荷信息的實時交互。

商業(yè)模式模糊也是生態(tài)協(xié)同的難點。在地產(chǎn)物業(yè)領(lǐng)域,傳統(tǒng)物業(yè)系統(tǒng)的最大結(jié)構(gòu)性問題,是系統(tǒng)孤島化與數(shù)據(jù)割裂。停車、充電、樓宇門禁、安防監(jiān)控等子系統(tǒng)往往由不同供應(yīng)商獨立部署,缺乏統(tǒng)一的頂層設(shè)計與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

總結(jié)與展望

根據(jù)預(yù)測,2025年至2027年將是自動駕駛商業(yè)化落地的“黃金三年”。具體路徑為:2026年高速L3級自動駕駛將規(guī)模商用,城區(qū)L4將試點商用;2027年城區(qū)L4將規(guī);逃,同時無人干線物流將進(jìn)行小規(guī)模試點落地。

在技術(shù)創(chuàng)新方面,自動駕駛結(jié)合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將持續(xù)深入發(fā)展。更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法有望進(jìn)一步提升停車需求預(yù)測的精準(zhǔn)度。

通過引入時間序列分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法,能夠更精準(zhǔn)地捕捉停車需求在時間維度上的復(fù)雜變化規(guī)律,結(jié)合空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實現(xiàn)對不同區(qū)域停車場停車需求的精細(xì)化預(yù)測。

在政策協(xié)同方面,建議強(qiáng)化跨部門統(tǒng)籌,將充電網(wǎng)絡(luò)與智慧城市、路網(wǎng)設(shè)計結(jié)合,在自動駕駛城市優(yōu)先部署無線充電道路。同時,鼓勵充電樁生產(chǎn)企業(yè)、運營服務(wù)平臺企業(yè)參與標(biāo)準(zhǔn)制定。

自動駕駛不是單一企業(yè)的‘獨角戲’,而是需要主機(jī)廠、科技公司、服務(wù)運營商、政策制定者等多方攜手。技術(shù)決定自動駕駛能跑多快,但生態(tài)將決定它能跑多遠(yuǎn)。當(dāng)未來千萬輛級的自動駕駛車輛行駛在道路上時,自動駕駛生態(tài)將升維為一個聚合了能源、信息、商業(yè)與服務(wù)的更大生態(tài),成為賦能智慧城市、驅(qū)動社會高效可持續(xù)發(fā)展的核心力量。

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       原文標(biāo)題 : 自動駕駛生態(tài)協(xié)同破局:從“單車智能”到“生態(tài)革命”

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