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首先，我们还是从传统汽车产业链谈起。根据PWC 的全球调查，当前汽车产业全球市场分布不均，诸如北美、欧洲、中国、俄国等几个指标市场的销售量状况不一。对于传统汽车产业而言，该产业正被三大趋势推进改变：
一、用户的需求在改变：希望汽车价格越低越好，并具有差异化，也希望车厂能提供其他服务；
二、安全和能源成关注重点：近年来车厂爆发的造假案，对生态造成负面冲击，未来政府将采用更严格的法规，避免类似事件重蹈覆辙；
三、资讯和数据能随时获取：大数据时代的来临，车厂将如何善用这些资料进行无人车下一阶段的推展。
这三大趋势对于汽车产业会有以下影响：增加电子和软体内容、不同的产品组合因应法规需要、下个阶段的平台模组化以及零售产业的调整等改变。至此，这也极大的推动“传统汽车+互联网”发展。
但是由于供应链前端过于依赖线下的重资产且参与者不涉及C端用户，互联网思维很难为这部分供应链带来正向效用，反而是最接近客户的后端经销商所涉及的零售、二手车转卖和车后服务等业务更早更容易与互联网相结合创造出新的商业模式。
图1
可以看出，“传统汽车+互联网”的发展已然渗透进toC端的各大消费体验场景，同时toB端的服务场景也在不断地被挖掘。新车电商扮演的还只是一个营销、集客和引流的渠道，未来新车电商的发展模式还有很大的想象空间。
图2
新车电商已经步入发展启动期，整个市场也呈现出四大阵营角逐新车电商的格局：
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如图，新车电商大部分仍停留在线上线下的信息交互、用户导流和交易撮合，成熟的盈利模式仍有待探索。
图4
站在未来发展的角度来看，业界部分认为较为理想的模式是全电商模式，即汽车电商平台通过汽车团购等多种业态从整车厂拿车，切入在线交易环节，车后服务提供等环节与4S店合作，售后将用户再次导流至平台促进社区交流，在不打击经销商与整车厂利益的同时，最终打造一个汽车生活生态圈。
从用户的需求出发，除了一个完整的汽车生态圈，安全性能也很重要，其中无人驾驶最受业界追捧。据美国分析机构HIS的报告指出，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆，大幅高于两年前的预估值，中国将成为最大的无人驾驶汽车市场。
图5
那么如何对无人驾驶的定义呢？NHTSA（美国高速公路安全管理局）将无人驾驶程度的划分为五个层级：无自动驾驶辅助能、特定自动驾驶辅助功能、组合式自动驾驶辅助功能、有限自动驾驶以及无人驾驶。
LEVEL0：无自动驾驶辅助功能：没有装备任何自动驾驶辅助的功能或仅安装了一些预警如前碰提醒、侧偏提醒等；
LEVEL1：特定功能自动驾驶辅助：车型装备了如自动定速巡航、自动紧急助刹、道路偏移回证等功能。这些功能能协助驾驶者在特定情况下实现自动驾驶，提高安全性，降低驾驶强度等；
LEVEL2：组合自动驾驶辅助：将多个自动驾驶功能组合协调工作，实现特定场景的自动驾驶，如自动泊车、高速公路上的自动驾驶等；
LEVEL3：有限自动驾驶辅助：随着汽车的自动化可靠性和性能的发展，汽车将逐步替代人类成为行驶的主导，将在大部分时间中代替驾驶者操控；
LEVEL4：无人驾驶。汽车完全实现无人驾驶，只需驾驶员给出既定地点即可前往。
针对这五个层次，国际各大汽车集团均发布了其无人驾驶的规划。戴姆勒奔驰推出了概念车型F15引得业界的关注，计划通过无人驾驶的投入重新回到行业霸主地位。
为达到无人驾驶，主要有两条路线：
1）“激光雷达+高精地图+人工智能”直接实现无人驾驶；
2）从ADAS逐步进入自动驾驶。
其实，不管哪条路径，“智能+网联”是实现汽车高度自动化的基础。以环境感知和电控执行为核心的ADAS肩负着提高安全和通向无人驾驶的使命，将在汽车智能化不断提高中进入快速成长期。
如百度寻找第三方的整车企业共同推出无人驾驶汽车，提供高精度地图自动驾驶环境感知、决策和道路规划，整车厂提供车辆、车身控制和安全技术，并提出Carlife车联网服务是下一个汽车战略，但笔者认为这侧重在联网的服务，强化了用户体验效果。
图6
而反观汽车企业和传统零部件公司的理念，是自动驾驶给予驾驶者另一个选择，是对驾驶的补充，注重安全和舒适。技术手段是增强多个传感器和提高环境感知的算法来增加汽车的智能化。
图7
ADAS和V2X是无人驾驶的关键
不难看出，ADAS和V2X是两条路径的实现基础。当然，若要实现无人驾驶，两条路径缺一不可。按照欧洲道路运输研究咨询委员会对于无人驾驶路径的预测，这两条路径将在2020年开始融合，并预计在2030年最终实现城市环境的无人驾驶。
一是，车辆本身实现高度智能化能应变各种的环境条件；
二是，车与车、车与交通的联网，通过智慧交通规划实现无人驾驶。
图8
传统汽车智能化：采用高精度传感器使得汽车具有感知周边驾驶环境的能力，具有强大的计算芯片及核心算法针对不同的环境得出相应的驾驶策略，最后使用相应的执行系统进行物理操作。
道路交通智慧化：“车联网+智能交通”为终极模式，主要分为两个部分：车与车之间通信，信息包括 速度、位置、驾驶方向、刹车等；车与交通系统之间通信，信息包括实时路况、道路信息、行人信息等。
在此情况下，将极大提升整个交通系统的驾驶安全性及交通效率，与车辆智能化形成良好的协同效应。但目前实现仍有困难，比如车辆通信数据标准仍不统一、无线通讯技术较难满足响应速度要求、智能交通基础投入较大等等。
实现ADAS，传感融合是基础
随着车载自动程度不断提高，对安全和可靠性的要求日益增加时，多个传感器融合是实现自动驾驶性能最佳解决方案的必然趋势，例如AEB的技术中采用超过10种以上的传感器组合方案。
视觉系传感器组合拥有实现传统雷达能实现功能的潜力，正在逐步提高渗透率。目前仍然占据前视和后视绝大部分市场，如自适应巡航、自动泊车等均是以雷达组合的方式实现。预计2019年中短距雷达将达到3400万颗，是目前需求量的近三倍。
不仅如此，多种ADAS的重要功能都无法脱离视觉系传感器，这将带来摄像头传感器的旺盛需求。前年车载摄像头的需求量约为3600万颗，预计到2019年，摄像头传感器的需求量将达到9300万颗，2020年平均每辆车都将装备超过一个摄像头。
结语：完全无人驾驶由于受到技术、法规等限制尚需时日，车辆智能化的发展将从ADAS开始，并逐步提升其应用能力和操作权限，最终实现完全无人驾驶。发展无人驾驶的重要意义是，创造出一款完全自主的汽车，并且这些车辆将实现一个没有交通事故的世界。
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