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智慧交通願景可能在2022~2025年提前實現

  • 林昭儀
Tesla創辦人Elon Musk打造智慧汽車的願景,有可能會提早成真。法新社

近期多家研究機構預測出一個明顯的共識:「智慧交通」(Smart Mobility)也就是電動車成為主流以及自動駕駛汽車的普及化,有可能在2022~2025年就提前來到,比新加坡「智慧交通2030」的設定早了5~8年。

然而智慧交通不限於狹義的「交通」,而可能是改變人類生活方式的新里程碑。全球汽車製造商以及新創公司,早已紛紛透過想像力和對科技趨向的判斷,企圖搶先掌握智慧交通的平台、生態與商業模式。

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2017年與2030年預估之全球汽車動力來源佔比

電動車因為電子零部件數量較機械零部件多出許多,而且不再受限於引擎與變速箱等關鍵技術,是不少台灣電子廠商積極投入的新市場。隨著電池技術的進步與價格的下滑、以及各國政府監管法規的變化等種種因素的疊加,在2030年之前即可看到電動車成為主流;再加上通訊技術成熟,人工智慧(AI)、物聯網(IoT)技術的進步,可能使人類對於智慧交通的想像比預期更快成為現實。

目前在大多數國家市佔都不到2%的電動車,以及仍需取得技術突破的自駕車,要去想像《霹靂遊俠》、《回到未來》等過去人們曾以為只存在於虛構科幻故事中的場景,恐怕不免會有高估和低估的風險。

但從供給端和需求端,便可看到某些社會經濟因素正加速推動智慧汽車趨勢的實現。而競爭的關係當中,過去靠著引擎和加速器的獨門工藝居於不敗地位的德國和日本廠商,正面臨數位時代破壞性創新的挑戰。

供給端:電動車製造成本將與傳統汽車打平

瑞銀(UBS)預估,在歐洲如果以全壽命週期來算,到2023年電動車成本就可以和傳統車打平,在大陸是2026年,美國則是2028年。但瑞銀汽車產業分析師鞏旻指出,大陸汽車電池的價格過去一年跌了30%,而不是預期的10%,今年看起來還會再跌20~25%之間。

那麼,瑞銀原本預期在大陸達到的2026年成本打平傳統汽車的時間表,有可能提前到2022年左右。鞏旻表示,電動車取代燃油車,可說是大勢所趨,而且是未來5年就會發生的事情。

DIGITIMES汽車科技分析師兼專案經理林芬卉指出,目前佔電動車製造成本40%的電池,每千瓦時(KWh)製造成本約222美元,原先預估2020年這個價格即可掉到100美元的甜蜜點。即便近期正極材料價格上漲而有所延遲,2022年應該還是可以看到這個價位的實現。

波士頓顧問公司(BCG)的報告認為,電動車會在2020年左右加速擴大市佔,並且在2030年超越傳統汽缸引擎汽車規模。2030年燃油車市佔率會從目前的95%穩定下滑至50%,剩下的50%則由輕油電混合動力系統(MHEV)汽車、油電混合動力車(HEV)、插電式混合動力車(PHEV)與純電動車(BEV)所分享。

BCG也明確指出電池成本下降的速度較預期更快。在2009年汽車電池成本為每千瓦小時(KWh)700美元,而在2018年已經降到150~175美元。預估到2025和2030年,電池成本分別會繼續下滑至80~105美元以及70~90美元。

需求端:消費者對電動車接受程度提升

優渥的補貼與特別針對電動汽車所提出的稅賦優惠是目前推動民眾購買電動車的主要因素。如果不把各國政府提供的補貼和稅賦減免考慮在內,由於電池是電動車製造成本當中的大宗,由電池帶動的價格下降肯定有助於刺激購買的意願。

此外,消費者對電動車的接受程度,已經有頗明顯的提升。瑞銀訪問大陸、韓國、日本、英國、德國和美國的1萬個消費者,有58%的大陸消費者表示願意考慮購買電動車,而1年之前這比例是55%。但德國低於20%,日、韓、英、美等國則介於20~30%之間。

另有澳洲一份「Driving Australia Forward」報告指出,雖然目前僅不到1%的澳洲受訪者擁有電動汽車,但有65%的受訪者表示在未來6~10年,計畫購買電動汽車。

競爭關係:數位時代賽局改變

在供應鏈上,麥肯錫(McKinsey)報告指出,為了與新創企業如Tesla競爭,傳統汽車大廠所製造的電動車,採取多種策略例如把部分零組件外包來降低製造成本,可是因為電動車的製造比傳統汽缸引擎車更簡單,駕駛難易度也降低,而性能和舒適程度的差異卻減少。

對於傳統車廠和一級供應商而言,將面臨更激烈的競爭風險,因為他們在內燃機引擎的優勢在電動車時代會流失。但DIGITIMES分析師陳彥志認為,傳統汽車大廠還是有其優勢,從Tesla產能不足拼命趕工就可看出,如果電動車真的成為主流,新創公司要靠自己建立的產線,是很難滿足訂單的。

因此可以推論,電動車新創和傳統汽車大廠甚至是供應鏈夥伴之間的競爭與合作,必然是另一回合策略創新的開始,不能靈活因應挑戰的,恐怕就會遭到淘汰出局。

BCG認為,轉折點可能就在不遠處,電動車在未來15年內肯定會成為主流,可是每個國家的情況不會一樣,例如日本2030年可能還是會以動力混和車為過半數的主流,而傳統燃油車的比重可能降至36%。 

在人工智慧(AI)、物聯網(IoT)等數位科技逐漸成熟的今天,也給了自駕車技術突破的契機。在自駕車領域的競爭關係上,Google的Waymo被不少機構公認為目前自駕技術的領先者。第二名則見仁見智。瑞銀認為通用汽車(GM)是第二,但Juniper的二至五排名則是Volvo、Tesla、戴姆勒(Daimler)和奧迪(Audi)。

至於智慧汽車時代還會創造出哪些新機會、新概念、新應用?對資通訊(ICT)產業而言,有哪些可以預先布局和準備,來迎接智能汽車帶來的這些變化、商機或挑戰?

DIGITIMES人工智慧(AI)分析師蕭聖倫指出,安全監控、雲端計算、車上專用語音介面都值得注意。此外,先進駕駛輔助系統(ADAS) 、結合視覺應用的第二代智慧音箱及背後的物聯網(IoT),會是比較有規模經濟的AI落地消費性產品;另外就是擴增實境(AR),這會促進3D感測供應鏈和邊緣端(edge)AI加速度的需求。

DIGITIMES汽車科技分析師陳彥志認為,儘管產學界多鎖定自動駕駛技術應用,使得人工智慧(AI)影像辨識最為熱門,但汽車領域仍有其他應用空間供AI技術發展,這大致可從汽車硬體與乘客需求兩方面來說明。

在乘客需求方面,汽車使用方式一來與乘客生活型態有關,二來車廠跨足移動服務,會導致手機App生態在車載娛樂系統上重現,民眾在移動過程的聯網活動,也會帶來AI機器學習與大數據分析的市場。這部分已經在共享領域出現,Uber便因為利用AI工具而讓乘客服務效率提高,目前市場對其估值已高達720億美元,超越GM市值。

在硬體方面,汽車售價遠高於智慧型手機,產品汰換週期約在5年以上,硬體維修服務不論對車廠與車主都非常重要。過去汽車供應鏈以燃油車體系為主,隨著電動車導入,未來將出現電動馬達體系供應鏈,電動車的資訊設備會透過聯網更新各類數據。

如何正確預測電動車進廠保養時間、改善汽車電子設備故障頻率,會有AI及物聯網(IoT)技術的立足空間。安全性的考量或將使IoT的預測性維護(PM)獲得更大程度的運用。

國際半導體協會(SEMI)指出,汽車電子市場的成長是推動利基產品如化合物半導體裝置(compound semiconductor device)的新商機。車用電子會比消費電子有更高的可靠度要求,在此同時必須快速研發各種IoT裝置,以滿足多樣化與大量的需求。