2019年中国智能汽车行业概览.pdf

1 报告编号19RI0507 头豹研究院 | 汽车系列行业概览 400-072-5588 2019 年 中国智能汽车行业概览 报告摘要 宏观研究团队 智能汽车是一种集环境感知、智能分析、规划决策 和协同控制等多功能于一体的新一代汽车。得益于 核心技术的不断发展与配套基础设施的日益完善， 中国智能汽车应用领域发展迅速，其市场规模在过 去五年内实现快速增长。按照搭载智能设备销售金 额计，过去五年，中国智能汽车的市场规模从 2014 年的 49.6 亿元增长到 2018 年的 550.8 亿元，年复 合增长率 82.6%。未来，随着自有品牌的崛起，中国 智能汽车制造商将从豪华车型广泛向价格低廉的入 门级车型渗透，有利于行业的进一步发展。 热点一：互联网企业横向进入产业 热点二：人、车、路智能化与网联化并行 热点三：限定场景的自动驾驶应用率先开拓市场 互联网公司利用大数据及人工智能领先技术快速进入智 能汽车行业，通过积累行车数据库、与车企深化合作等 方式，在行业技术、商业化推动方面形成举足轻重的影 响力，成为智能汽车产业链重构的重要参与者。 智能化和网联化是智能汽车实现自动驾驶的两大技术路 线。智能化和网联化的协调发展，可实现技术间优势互 补，优化现有条件下的资源配置，提升智能汽车在各极 端条件下的判断能力，有利于推进智能汽车行业的快速 发展，早日实现其在多重场景下的实际应用。 智能汽车的完全自动驾驶功能需遵循从低速到高速，由 封闭道路测试到公开道路实际应用的发展路线。对于路 况简单的农业、工业和物流运输等工作场景，自动驾驶 技术有望在短期内实现商业化应用。 戈书晟 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 汽车系列行业概览2020 中国汽车热交换器行业概览 汽车系列行业概览2020 中国汽车液晶仪表行业概览 汽车系列行业概览2020 年中国新能源汽车驱动电机 行业概览 2 报告编码19RI0507 目录 1 方法论 . 5 1.1 方法论 . 5 1.2 名词解释 . 6 2 中国智能汽车行业市场综述 . 7 2.1 中国智能汽车行业定义与分类 . 7 2.2 中国智能汽车行业发展历程 . 8 2.3 中国智能汽车行业产业链 . 9 2.3.1 上游分析 . 10 2.3.2 下游分析 . 11 2.4 中国智能汽车行业市场规模 . 12 3 中国智能汽车行业驱动因素 . 14 3.1 技术革新推动研发 . 14 3.2 政策激励汽车消费更迭 . 15 3.3 互联网企业横向进入产业 . 15 4 中国智能汽车行业制约因素 . 16 4.1 汽车市场需求低迷 . 16 4.2 消费者认可度不高 . 18 4.3 相关法律法规有待完善 . 19 3 报告编码19RI0507 5 中国智能汽车行业政策分析 . 20 6 中国智能汽车行业发展趋势 . 22 6.1 限定场景的自动驾驶应用率先开拓市场 . 22 6.2 智能系统从豪华车向入门级渗透 . 22 6.3 人、车、路智能化与网联化并行 . 23 7 中国智能汽车行业竞争格局 . 24 7.1 中国智能汽车行业竞争格局分析 . 24 7.2 中国智能汽车行业典型企业分析 . 24 7.2.1 北京初速度科技有限公司 . 24 7.2.2 北京小马智行科技有限公司 . 26 7.2.3 威马汽车科技集团有限公司 . 27 4 报告编码19RI0507 图表目录 图 2-1 中国智能汽车行业发展历程，1980 年至今 . 8 图 2-2 中国智能汽车行业产业链 . 10 图 2-3 中国智能汽车行业市场规模，2014-2023 年预测 . 12 图 4-1 中国居民交通和通信消费支出，2014-2018 年 . 18 图 5-1 中国智能汽车行业相关政策 . 21 5 报告编码19RI0507 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从汽车、电子、人工智能等领域着手，研究内容 覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立、发展、扩张，到企业走向上 市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式， 企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去、现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 07 月完成。 6 报告编码19RI0507 1.2 名词解释 智能汽车： 一种集环境感知、 智能分析、 规划决策和协同控制等多功能于一体的新一代 汽车。 5G：5th Generation Mobile Network，第五代移动通信技术是最新一代蜂窝移动通 信技术，具有高数据传输速率、低延迟、省能源、低成本、高系统容量和大规模设备连 接等性能，是 4G（LTE-A、WiMax） 、3G（UMTS、LTE）和 2G（GSM）系统后延伸。 APP：Application，指安装在智能移动终端上的软件，为原始系统提供个性化的模块 添加与升级功能。 D2D：Device to Device，是一种基于蜂窝系统的近距离数据直接传输技术。D2D 会 话的数据直接在终端之间进行传输， 不需要通过基站转发， 可减轻基站负担， 降低端到 端的传输时延，提升频谱效率，降低终端发射功率。 M2M：Machine to Machine，指机器对机器、人与机器间以及移动网络和机器之间 的通信，它涵盖所有实现人、机器与系统之间通信的技术。M2M 是物联网最常见的应 用形式，在智能电网、安全监测、城市信息化和环境监测等领域均已实现商业化应用。 ADAS：Advanced Driving Assistant System，高级驾驶辅助系统是利用各式车载传 感器，在汽车行驶过程中随时监控周围环境，具体包括数据收集，针对静态、动态物体 的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行运算与分析，使驾驶者预先察觉到 可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的安全性。 SUV：Sport Utility Vehicle，运动型实用汽车是一种拥有旅行车般超大储存空间和货 卡车优越越野能力的车型。 7 报告编码19RI0507 2 中国智能汽车行业市场综述 2.1 中国智能汽车行业定义与分类 智能汽车是一种集环境感知、 智能分析、 规划决策和协同控制等多功能于一体的新一代 汽车。其中，智能汽车基于普通车辆进行改造，通过搭载车载传感器、人工智能芯片、控制 器和执行器等插件， 融合现代网络通讯技术， 实现对车辆整体控制及其移动终端功能的拓展， 可为驾驶员和乘客提供安全、舒适及富有趣味性的驾驶和乘坐体验。 按技术划分， 智能汽车主要可分为智能化和网联化两个层面， 分别以多等级自动驾驶的 和车联网为基础： （1）多等级自动驾驶：按照国际工程师学会（SAE International）制定的全球行业参 照标准 SAE J3016，多等级自动驾驶可划分为 L0 至 L5，共 6 个等级： L0 无自动驾驶（No Driving Automation） ：车辆不存在任何自动控制系统，包括任 何警示或者干预系统，由驾驶员控制汽车驾驶的全过程； L1 驾驶辅助（Driver Assistance） ：系统在特定道路条件及情境下，可自动控制车辆 加减速或转向之一的功能，其余驾驶操作或周围环境观察由驾驶员承担； L2 部分自动驾驶（Partial Driving Automation） ：系统在特定道路条件及情境下， 需在驾驶员的观察与干预下，自动完成对车辆加减速和转向两种操作； L3 有条件自动驾驶 （Conditional Driving Automation） ： 系统在特定道路条件及情 境下完成所有驾驶操作，驾驶员可根据系统请求接管驾驶操作； L4 高度自动驾驶（High Driving Automation） ：系统在特定道路条件及情境下，自 主完成车辆驾驶的全过程，其间驾驶员无需干预； L5 完全自动驾驶（Full Driving Automation） ：系统可在任何道路环境下，完全承 8 报告编码19RI0507 担车辆的驾驶任务，其间驾驶员无需干预。 其中，L4 至 L5 级的自动驾驶系统在全部或特定道路环境下，无需驾驶员参与或接管， 属于高等级自动驾驶。 （2）车联网：根据网联通信内容及实现功能的差别可分为三个层级，由低到高分别是 车内网、 车际网和车载移动互联网， 其中车载移动互联网通过车内信息与云端车辆信息运行 平台协同决策与控制， 可实时获取车辆周边交通环境信息及车辆决策信息， 实现车与车、 车 与路等交通参与者之间信息交互融合， 形成交通参与者的协同决策和控制， 是智能汽车网联 化发展的最终阶段。 2.2 中国智能汽车行业发展历程 自 20 世纪 80 年代以来，中国智能汽车行业发展至今，主要经历以下三个阶段（见图 2-1） 。 图 2-1 中国智能汽车行业发展历程，1980 年至今 来源：头豹研究院编辑整理 探索阶段（1980-1999 年） ：1980 年，中国设立“遥控驾驶的防核化侦查车”项目， 拉开中国智能汽车在研究层面的序幕。20 世纪 80 年代初，清华大学、国防科技大学、上海 交通大学、 西安交通大学、 吉林大学、 同济大学等高等院校陆续参与以无人驾驶技术的研发。 9 报告编码19RI0507 1992 年，国防科技大学率先研制出中国第一辆自主驾驶的无人车 A TB-1 （AutonomousTestBed-1） 。探索阶段，中国智能汽车行业主要由国家机关和高等院校主 导，以军用或者科学研究为目的，从事以无人驾驶技术为主的技术探索， 。 萌芽阶段（2001-2013 年） ：2001 年，国防科技大学与一汽合作研发，于 2003 年研 制出可自主变道的红旗 CA7460 汽车及 2011 年完成红旗 HQ3 无人驾驶汽车在高速公路上 的试验，平均时速 87km，是中国首次实现自动驾驶汽车在复杂交通路况上的测试。2013 年， 武汉大学与本田哥瑞、 中国航天科工三院与上汽等高等院校、 机构研究所等针对自动驾 驶汽车，分别开展战略合作。探索阶段，高等院校与研究机构前期积累的技术优势，与传统 汽车制造商积极合作，促进智能汽车相关技术向民用场景的延伸与渗透。 发展阶段（2014 年至今） ：2014 年 7 月，阿里巴巴和上汽签署“互联网汽车”战略合 作协议，实现汽车与手机、平板电脑等智能移动终端设备的连接，共同打造“互联网汽车” 及其生态圈。2018 年 4 月，百度和金龙客车合作量产的 L4 级无人驾驶电动小型巴士正式 量产下线，标志着中国首辆商用级无人驾驶电动车的诞生。政策方面，2015 年 5 月，国务 院发布中国制造 2025 ，首次提出智能汽车这一概念，意在推动传统制造业升级。2017 年 4 月，工信部、发改委和科技部共同发布并实施汽车产业中长期发展规划 ，提出推进 智能网联汽车相关技术的创新， 着力推动相关零部件研发。 发展阶段， 互联网企业凭借在智 能领域的长期积累，与传统汽车制造商共同探索智能汽车的研发与批量生产。 2.3 中国智能汽车行业产业链 中国智能汽车行业产业链上游参与者涉及各类零部件和技术提供方等。 产业链中游环节 主体是整车制造生产企业。产业链下游需求端为消费主体（见图 2-2） 。 10 报告编码19RI0507 图 2-2 中国智能汽车行业产业链 来源：头豹研究院编辑整理 2.3.1 上游分析 产业链上游主要包括零部件及技术提供商、 通信设备制造及运营商和车载平台提供商三 类： （1）零部件及技术提供商：智能汽车的零部件及技术主要涉及感知层面、策划层面和 执行层面三类： 感知层面主要通过搭载高清摄像头、 激光雷达、 厘米波雷达和各类传感器 等精密仪器完成对周边环境的感知。 随着科技水平的发展， 中国涌现出一批优秀的生产企业， 如巨星科技、镭神智能、速腾聚创、佑驾科技、同致电子等，大幅降低了此类精密仪器的成 本； 策划层面主要依赖感知层面和云端获取的数据， 通过基于芯片运行的人工智能算法进 行数据分析，并作出判断。中国芯片制造商较为稀缺，代表企业有中芯国际。相比于具有丰 富实践经验和技术积累的国际知名企业，智能汽车整车制造商倾向于进口此类重要零部件。 人工智能算法方面， 随着互联网企业在此行业深度研究， 百度、 阿里巴巴和腾讯三大互联网 企业在通用层面占据主导地位。具体应用方面，东软集团、得润电子、海康威视等中国企业 专注于视觉技术的研究， 已小有名气。 此外， 北斗星通和四维图新在车载导航领域深耕多年， 11 报告编码19RI0507 具有较强的话语权； 执行层面的核心零部件是连接器， 其结构复杂， 整车制造商通常都有 稳定的供应厂家，主要依赖进口，基本不具有议价能力。 （2）通讯设备制造及运营商：中国通信设备及运营提供商呈现市场垄断现象，具有极 高的议价能力。通信设备制造方面，华为、中兴、大唐得益于 5G 技术先期的试验与商业部 署， 具有极高的话语权。 通信运营商主要由中国移动、 中国联通和中国电信三家国有企业垄 断，于 2019 年 6 月工信部正式发放 5G 商用牌照。然而，受国家宏观政策调控，中国通讯 设备制造及运营商的供应价格趋于稳定。 （3） 车载平台提供商： 智能汽车包含的车载平台内容广泛， 包括生活娱乐、 人机互动、 即时通讯、维修和金融服务等，进入门槛较低，竞争企业众多，具有较低的议价能力。现阶 段，中国车载平台的各细分领域已出现部分龙头企业，例如，语音交互方面，科大讯飞占据 市场主导地位。生活娱乐方面，东软集团资源较为丰富。安防方面，浙江大华可为智能汽车 提供人机接口方案。 此外，智能汽车仍需要传统汽车制造渠道支持，包括传动系统、行驶系统、制动系统、 转向系统等组成汽车的基本结构。 中国汽车行业经数十年的发展和经验积累， 各大整车制造 商已形成稳定的原材料供应体系，故这类传统汽车组成零部件具有较低的话语权。 2.3.2 下游分析 产业链下游主要包括个人和企业消费者两类： 个人消费者：智能汽车的主要消费者呈现年轻化，集中于 80、90 后的中产阶级。这类 消费者倾向于追求车载电子的科技感、 娱乐性以追求驾驶和乘坐过程中良好的用户体验。 例 如，77.5%的消费者偏好 8-10 英寸之间的大尺寸中控屏，56.3%的消费者倾向于所购智能 汽车具有语音控制功能。 企业消费者： 企业对智能汽车的需求主要分为两类： （1） 以商务接待为主要用途的商务 12 报告编码19RI0507 用车。安全性与舒适感是商务用车两大主要需求，并同时存在对车载移动终端的通讯需求。 （2）以载客和载货运输为目的的营运车辆，主要包括出租车、公交车、长途客车、货车及 共享出行汽车等。 此类车辆的运营企业需要对单车甚至驾驶人员进行全方位的实时监控， 防 止驾驶员在整体运营过程中发生超速、 误时、 疲劳驾驶等情况的发生， 因此具有较强的购买 意愿。在机场、码头和工业园区等特定区域内，智能汽车通过搭载 L4 级及以上自动驾驶功 能， 实现智能汽车在特定场景内自主运输， 可减少人工使用及轨道交通的前期建设成本， 大 幅减少相关运营企业的成本。 2.4 中国智能汽车行业市场规模 得益于核心技术的不断发展与配套基础设施的日益完善， 中国智能汽车应用领域发展迅 速，其市场规模在过去五年内实现快速增长。按照搭载智能设备销售金额计，过去五年，中 国智能汽车的市场规模从 2014 年的 49.6 亿元增长到 2018 年的 550.8 亿元，年复合增长 率 82.6%（见错误!未找到引用源。 ） 。 图 2-3 中国智能汽车行业市场规模，2014-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 未来五年，研究院预计中国智能汽车行业市场规模将快速增长，并于 2023 年达到 3,845.8 亿元。行业得以持续发展主要受到以下三点因素驱动： （1） 人工智能、大数据和 5G 等相关技术日益成熟，随着高等级的自动驾驶技术得以实 13 报告编码19RI0507 现，智能汽车的应用场景愈发广泛，推动市场规模大幅上行； （2） 政府出台系列相关政策刺激汽车市场，为智能汽车的测试与研发提供充分的法律保 障； （3） 互联网企业打破传统汽车制造商的垄断地位， 融合自身积累的人工智能等科技优势， 横向进入智能汽车制造，为行业增添新鲜活力。 14 报告编码19RI0507 3 中国智能汽车行业驱动因素 3.1 技术革新推动研发 智能汽车研发与生产需要跨行业、跨学科合作，属于技术密集型行业。 人工智能技术的 发展与应用是智能汽车行业持续发展的重要驱动力。 人工智能技术主要应用于智能汽车的感 知和决策，通过人工智能算法综合环境的识别判断，作出最佳的行车驾驶方案。感知方面， 图像识别等人工智能技术可将高清摄像头、 厘米级传感器和激光雷达等设备所采集的数据加 以分析，将道路、行人、车辆、交通标志、信号灯和障碍物等标记并加以区分。决策方面， 人工智能算法基于感知和云端获得的数据快速分析， 及时作出应对， 保障智能汽车的顺利运 行。 5G 技术的发展与普及为智能汽车在人、车和路网联方面提供技术保障。相比于前代移 动通信技术，5G 的优势主要包括： （1）高传输速率。智能汽车在对周围环境感知过程中， 需通过高清摄像头和高精度传感器产生大量数据， 因而设备与信息处理系统之间的数据传输 效率显得尤为重要。5G 相较于前代技术的传输速度拥有近百倍的提升，其峰值速率可达 10GB/s，可满足高清图像资料、计算机模拟虚拟环境等大数据量传输； （2）低时延。智能 汽车对外界环境的完全感知依赖多个高清摄像头和传感器设备的安装与相互协同工作， 可有 效避免智能汽车对外界感知过程中的死角问题。 因此， 多设备间低时延的实时通信与数据交 流显得尤为重要。 前代移动通信技术的高时延为智能汽车技术实现造成极大的困难。 新一代 5G 技术依赖特有的内容分发网络，最低空口时延低于 1 毫秒，仅为 4G 技术的 1%，可大 幅减少车内设备、车与车及车与基础道路设施之间通信延迟问题； （3）高连接数密度。智能 汽车通过搭载电子移动终端， 为驾驶员和乘客提供更多娱乐选择的同时， 亦为信息传输增添 了负担。 未来， 智能汽车等新型电子终端的推广与普及， 对高连接数密度的通讯技术需求日 15 报告编码19RI0507 益增加。 5G 技术利用 D2D、 M2M 等新型通信技术， 可满足每平方公里内超过 100,000 台 移动设备的实时通信，为智能汽车的实现提供技术保障。在 5G 技术的普及方面，政府大力 推广相关基础设施的建造与落地。2017 年 12 月，发改委发布关于组织实施 2018 年新 一代信息基础设施建设工程的通知 ，要求 2018 年将在不少于 5 个城市开展 5G 规模组网 试点，每个城市 5G 基站数量不少 50 个、全网 5G 终端不少于 500 个。 3.2 政策激励汽车消费更迭 中国政府出台系列利好政策刺激汽车消费。 汽车通常属于高值耐用品范畴， 普通家用轿 车更新换代过程尤为缓慢。根据原国家经贸委等四部委于 2000 年 12 月发布的关于调整 汽车报废标准若干规定的通知 ，普通家用轿车、SUV 等车型使用年限可超过 15 年，大幅 降低汽车的更新换代。中国智能汽车行业发展不足 10 年，若依赖汽车本身达到报废年限更 换，将显著限制智能汽车的消费与普及，从而限制行业有序发展。截至 2018 年底，中国汽 车保有量约 2.4 亿辆， 存在巨大的市场容量。 政府从多角度出台系列政策刺激汽车的更新与 消费。购买政策方面，2019 年 6 月，国家发改委等三部委共同发布推动重点消费品更新 升级 畅通资源利用实施方案（2019-2020 年） ，要求积极推动汽车产品的更新消费，将限 购合理转变为引导使用。 促进汽车更替升级方面， 自 2018 年 11 月起， 海南、 北京、 天津、 河北、 山东和杭州等省市陆续出台相关政策， 实行轻型汽车国六排放标准， 并禁止不符合标 准车型的销售、注册、和转入。此外，山东、杭州、南京、深圳、南昌等省市纷纷发布并执 行国一国二旧车提前淘汰补贴政策， 进一步推进居民保有车辆的更新换代。 新政策的实施使 消费者本身对具备高性能和环境效益的智能汽车认可度逐步提升，有利于行业的循环发展。 3.3 互联网企业横向进入产业 智能汽车发展之初， 传统汽车制造商一直是推动行业发展的中坚力量。 传统的整车制造 企业深耕行业多年， 在车体制造方面积累了丰富的经验和产业链资源， 具有明显的技术优势。 16 报告编码19RI0507 长期的资本积累允许传统整车制造商进行长周期、 重资本的研发投入， 推进智能汽车模拟实 验的顺利进行。伴随人工智能、云计算、大数据和通信互联等技术快速发展，部分互联网企 业成长迅速， 资金规模方面已赶超传统汽车制造商。 互联网行业凭借自身在人工智能和通信 技术的优势逐渐成为智能汽车行业主要推动力量。 互联网公司利用多种信息技术优势， 横向进入智能汽车研发与制造。 互联网公司利用大 数据及人工智能领先技术快速进入智能汽车行业， 通过积累行车数据库、 与车企深化合作等 方式， 在行业技术、 商业化推动方面形成举足轻重的影响力， 成为智能汽车产业链重构的重 要参与者。伴随大数据、云计算、人工智能等技术与汽车融合速度加快，未来互联网企业及 具有互联网背景的初创企业在智能算法、 芯片、 高精度地图等感知、 决策环节仍具备相对领 先技术优势。 以百度、 阿里巴巴、 腾讯为代表的互联网巨头在智能汽车业内已进行整体布局， 蔚来汽车、小马智行、星行科技、驭势科技、Momenta、景驰科技、地平线机器人等一批 初创企业也走在中国无人驾驶技术前列，成为智能汽车行业的重要参与者和推动者。 4 中国智能汽车行业制约因素 4.1 汽车市场需求低迷 智能汽车作为汽车行业的高端产品之一， 其市场需求受整体汽车市场影响严重。 现阶段， 智能汽车通常以高端车型的形式出现， 因而其销量随整体汽车市场供需关系变化而作出相应 调整。整体汽车市场低迷，导致高性能、高附加值的智能汽车需求亦相应减弱。 企业消费者：伴随着全球经济增速放缓，中美贸易冲突局势不明朗，各级政府、各大企 业纷纷减能增效，减少汽车等不必要的开支。2013 年 11 月，中共中央、国务院发布党 政机关厉行节约反对浪费条例 ，强调要求各级党政机关兴艰苦奋斗之风，带头厉行勤俭节 约、反对铺张浪费。其中， 条例专门指出违规配车等奢侈浪费现象，要求推进公务用车 17 报告编码19RI0507 等方面的改革。 个人消费者： 未来经济形势的不确定性使个人消费者对收入预期表示堪忧， 对汽车等高 值耐用品消费意愿进一步降低。 过去五年间， 中国居民人均交通和通信消费支出增速逐渐放 缓，年增长率由 2014 年的 14.9%下降至 2018 年的 7.0%（见图 4-1） 。相比之下，2018 年居民人均居住和医疗保健消费支出增长明显，年增长率为 13.1%和 16.1%，分别同比增 长 3.5 和 5.1 个百分点，成为居民最主要的消费增长点。基于有限的收入增长，居民仅能通 过抑制其他类型的消费以维持正常生活。 一方面， 近五年来， 中国一二线城市房价高速增长， 为居民购房和外来务工人员租房增添巨大的经济负担。 近年来， 房屋价格的高速飞升， 使其 显现出保值属性与可观的增值潜力。 与之相反， 各大汽车制造商每年推出新款车型， 并降低 前代车型的售价，使汽车折旧减值的弊端愈发明显。因此，房屋价格的高速增长，使个人消 费者购房优先于买车的消费观念进一步加深， 导致其买车需求被抑制。 另一方面， 居民健康 意识日益增加，使其消费重点向医疗、体检、健身和保健品方面转移。同时，中国人口老龄 化现象崭露头角， 家庭需为老人预留或支付更多的医疗费用。 因此， 居民愈发注重个人和家 庭身体健康的基本需求，进一步抑制了汽车等高值附属品的消费。 18 报告编码19RI0507 图 4-1 中国居民交通和通信消费支出，2014-2018 年 来源：国家统计局，头豹研究院编辑整理 现阶段， 市场上现有的智能汽车产品仍处于初级阶段， 需要更多的场景测试与用户反馈 以获得更数据信息帮助产品进一步完善。 整体汽车市场需求低迷将导致智能汽车等高端产品 销量处于较低水平，从而限制智能汽车的研究与行业的持续发展。 4.2 消费者认可度不高 自动驾驶技术尚未成熟， 系统实用性与安全性有待进一步验证。 高等级的自动驾驶功能 是汽车智能化的终极体现， 可真正实现将人从繁琐的驾驶操作中解放。 然而， 市售的智能汽 车仅可实现低级别的自动驾驶功能，主要以 L1 和 L2 级别为主，并不是真正意义上的自动 驾驶。不完美的自动驾驶功能对消费者的驾驶技术存在新一轮的考验。L4 级别以下的自动 驾驶仍需要人为干预车辆的正常行驶。 能否在正确的时机接管车辆的驾驶工作， 这对驾驶员 的驾驶技术和对自动驾驶技术的理解提出了更高的要求。 纵览全球的驾驶执照学习与考核体 系， 针对自动驾驶系统接管的驾驶技术考核标准仍未正式出台。 这种驾驶技术的不匹配易导 致安全问题的产生，严重地将引发交通事故。2016 年 5 月，一辆特斯拉 Model S 车型电 19 报告编码19RI0507 动轿车在 Autopilot 自动驾驶模式下发生撞车事故， 致使驾驶员身亡， 这是美国首例涉及汽 车自动驾驶功能的交通死亡事故。 智能汽车自动驾驶功能的安全问题逐渐成为公众关注的重 点，其技术的不成熟易导致公众对智能汽车认可度降低。 车载系统与手机、平板电脑等移动终端功能重合，消费者的付费意愿较低。 智能汽车自 带的车载系统为驾驶员和乘客提供导航、 音乐、 聊天和购物等更为丰富与便捷的驾驶及娱乐 情境。智能汽车对于车载系统及其配套的显示屏、控制器、天线等硬件设备的添加，无形间 增加了汽车整体制造成本， 需要下游消费者花费不菲的价格对此买单。 伴随着智能手机和平 板电脑等移动终端的普及与配套 APP 的不断开发，智能汽车附带的车载系统在功能方面仍 需进一步发展。 手机和平板电脑等移动终端由于长期的发展， 积累了大量的忠实用户。 相比 而言， 需额外付费的车载系统出现与普及进程较晚， 因而处于先天劣势， 导致消费者对此功 能付费意愿进一步降低。 4.3 相关法律法规有待完善 在自动驾驶汽车上路许可与开放程度方面， 中国与发达国家之间仍存在差距。 自动驾驶 技术的开发需要大量实验数据做支撑， 尤其是具有实用意义的自动驾驶功能， 需要通过基于 复杂的城市道路上反复试验。然而，根据现行的道路交通安全法和道路运输条例 ， 开启自动驾驶功能的智能汽车不具备在公共道路上行驶的合法性， 这限制了自动驾驶功能的 开发与进一步完善。反观国际市场，美、日、德等发达国家及地区在行业发展之初早已针对 相关法律进行合理的布局，积极引导相关企业大胆尝试新技术的应用。2012 年 3 月，美国 内华达州首先向谷歌公司颁发自动驾驶许可，使自动驾驶汽车可合法上路进行测试。2015 年 8 月，美国亚利桑那州立法要求对自动驾驶汽车实行“零监管” ，此外，荷兰、瑞典、新 加坡、 英国、 韩国、 日本等发达国家亦不同程度地开放自动驾驶汽车在公共道路上进行测试。 相比之下， 中国在智能汽车的自动驾驶功能测试许可方面显得较为保守。 2016 年 6 月 7 日， 20 报告编码19RI0507 工信部批准并投入使用首个自动驾驶封闭测试区 “国家智能网联汽车 （上海） 试点示范区” ， 可为智能汽车提供多达 29 种场景的测试验证，为制定符合中国道路实情的自动驾驶标准提 供足够的数据支撑。2018 年 4 月，工信部、公安部和交通