本文来自麦肯锡，原作者 Aditya Ambadipudi, Kersten Heineke, Philipp Kampshoff, and Emily Shao。
自动驾驶出租车的出现，可能会彻底改变全球自动化产业。下面，我们通过应用场景来说明一下原因。
在未来的几十年里，人们的移动出行方式将会发生翻天覆地的变化。人们会把出行看作是一种消费，希望有更多的出行方式可以选择，比如，叫车、共享汽车、甚至是自动驾驶出租车。新兴的出行方式会慢慢代替传统产业，对于汽车制造商来说，需要抓住时机来争取更多的利润。
在这次出行方式的转型中，自动驾驶汽车扮演了重要的角色。但是，在汽车行业里，人们注重表面现象甚至超过了技术本身。虽然表面现象也很重要，但是只能解决一部分问题。人们的讨论通常集中在自动驾驶的等级（分别是 SAE Level 3、4、5）。但是，要想深入了解自动驾驶，汽车制造商还需要填补上一些其他漏洞。
这就要求我们建立一个自动驾驶生态系统。
通过应用场景解锁自动驾驶生态系统
想要成功的建立一个自动驾驶生态系统需要四点。
第一点是技术层面：自动驾驶能做什么？多久能够普及？
第二点是监管：自动驾驶出现后，政府应该做出哪些相关的政策调整？
第三点：自动驾驶的使用者是谁？他们有意愿使用吗？比如，从 TCO（总拥有成本）的角度来说，当自动驾驶出租车变得司空见惯时，人们是会买私家车，还是会选择这种新型的出行方式？
第四点是商业层面：自动驾驶能带来可持续盈利吗？换句话说，自动驾驶出租车会不会扰乱今天的共享移动出行市场？
面对不同的情况，应用场景可以帮助监管部门做出相应的政策调整。比如，在「地理围栏」区域（自动驾驶汽车不能离开的区域），L4 自动驾驶出租车和私人自动驾驶汽车可能会面临着不同的规则。同样的，一辆在城市里的 L4 自动驾驶出租车能和一辆 L4 州际卡车可能面临着不同的规则，尽管它们都符合 L4 的标准。
下图是基于应用场景的一个框架，可以让企业了解他们所需要的基础技术、法规重点、客户等因素对未来价值池和上市策略的影响，这包含了自动驾驶生态系统的所有要素。
该框架确定了以下内容：
一、自动驾驶车辆的行驶路线
了解车队在哪里能驾驶自动驾驶汽车（比如高速公路或地方公路），能帮助我们确定技术的局限性。这些局限性可以确定自动驾驶汽车的使用路线，还能确定自动驾驶能为车队带来怎样的商机。同样，像高速通信网络（5G）、OTA 软件的更新这样的基础设施，能保障车队行驶过程中的安全。
二、谁会使用自动驾驶汽车
对车队或私人所有权的看法对我们来说很重要，它可以帮助你鉴定如何达成价值总量最大，并且帮助你分辨客户是否有购买的意向。最重要的是，它让你分清了哪些才是真正的客户。
三、自动驾驶车辆将要运输什么
自动驾驶汽车运输的是人还是包裹？了解运输信息，可以帮助企业商业化落地。根据客户的不同，自动驾驶出租车可以选择运输乘客还是货物，还是两者一起。如果车队想达到自动驾驶汽车的最高利用率，那就要好好考虑车辆的设计问题，比如，如何设计一辆车，白天可以接送人，晚上可以运输货物。
下图是分析了多个应用场景之后，自动驾驶汽车的三个机遇。只有把不同的元素融合到一起，自动驾驶生态系统看起来才更有前途：
它们分别是自动驾驶运输、长途卡车运输和最后一英里接送服务。其中，我们觉得高自动化到全自动化（4 级以上）的自动驾驶出租车是最有前途的。
自动驾驶出租车案例：移动出行即服务
像打车一样，现在人们把移动出行当作是单词交易。然而，如果我们把移动出行当作一种服务，汽车制造商可能将开辟能拥有数十亿美元收入的新战场。
但在这个转变过程中，也破坏了原有的汽车和移动出行的商业模式。
比如，一家汽车公司平均每辆汽车能赚取 2500 美元；车辆寿命有 150000 英里，换算出来大概是每英里一分钱。但是如果把移动出行当作一种服务，那盈利远远不止这些。
这就意味着行业看待「盈利能力」的思维发生了根本变化。他们开始思考如何抓住这个时机，让每英里的移动出行都有盈利。
自动驾驶出租车的出现会重构产业链。在这个转变过程中，将使保险、航空、铁路和基础设施等其他行业产生连锁反应。
一旦自动驾驶出租车取得成功，可能会从根本上改变车主和公共交通的状态。自动驾驶出租车通过提供更低的成本，更大的便利（比如，提供无中断的上门服务），让乘客们不需要驾驶，提高了生产力。自动驾驶出租车将改变人们对城市中移动出行的看法。
事实上，使用自动驾驶出租车的成本极低，现在的共享移动出行无法与其竞争，所以，自动驾驶出租车很可能改变现有的游戏规则。
另外，自动驾驶出租车还会影响整个社会。它为老年人、残疾人、出行不方便的人提供了出行方式。同时，自动驾驶出租车提高了汽车的安全性，甚至减少了人们对城市停车位的需求。
到 2020 年的可行性
今天，自动驾驶仍处在发展阶段。比如，当行驶过程中突发危险情况，仍然需要依靠人类操作。鉴于目前的状况和现有的技术障碍，我们认为自动驾驶出租车要实现完全自动化，需要三个阶段。
当涉及到行驶里程，道路限制时，这些阶段将有着截然不同的情况。
第一阶段（自动驾驶出租车 1.0）出现后，一系列的技术改进将会提升自动驾驶出租车的功能，并拓展了它的应用场景。这就意味着我们可以通过更好的摄像头，来实现夜间驾驶功能、通过改进传感器让图像的分辨率更高，还能提高数据处理能力。同样，自动驾驶出租车想在公路上行驶，就需要更强的数据收集能力和更强大的传感器。只有采用更好的传感器，才能更好的收集和处理数据，让自动驾驶出租车在恶劣的天气下也能行驶。
每个阶段都有独特的特点：
2020 年到 2022 年，自动驾驶出租车 1.0。
自动驾驶出租车 1.0 在未来五年内，可以对车辆的驾驶环境进行定位。它的限制条件包括：必须是白天、天气晴朗、路缘要清晰、交通畅通，只有在这些情况下它才可以低速行驶。
这个阶段的自动驾驶汽车可能会开到你邻居家里接你，带你去目的地时不走高速公路，而是在其他固定路线上低速行驶。
这些早期的实验不会有许多的商业案例，因为引进它们的公司只是想记录这些数据，目的是进一步的研发自动驾驶汽车。
这些测试通常会在郊区（不在城市和市区），主要有以下两个原因。第一个是交通量越少，自动驾驶系统决策的复杂性越低。毕竟，在郊区不会出现道路建设、汽车停在路边的情况，也没有来来往往的人群。
第二个是如果自动驾驶出租车出现了问题，解决起来比较麻烦，不太拥堵的地区可以让自动驾驶出租车更快的安全撤离，不影响交通。
2025 年到 2027 年，自动驾驶出租车 2.0。
第二阶段的自动驾驶出租车可以在交通环境复杂的城市里或者高速公路上驾驶。而且，自动驾驶出租车可以准确的开到你的公寓门口接你，通过高速公路把你送到目的地。不仅仅是白天，在夜晚自动驾驶出租车也可以行驶了。
但是，在城市里行驶还是占主导地位。在高速公路上的行驶，主要是给自动驾驶出租车积累更多的里程。
到 2030 年，自动驾驶出租车 3.0。
自动驾驶出租车 3.0 意味着真正的技术解放。它能够开到廊坊，去你家接上你，然后把你送到北京（反之亦然），它们甚至不需要清晰的车道，即使车道很破旧、不清楚，它也能把你送达目的地。
另外，自动驾驶出租车 3.0 在任何天气下，大雾、大雨、冰雹、积雪覆盖的道路上都可以行驶。
自动驾驶出租车的演变和跨行业的融合
一个成功的自动驾驶出租车生态系统，取决于各种各样的参与者。最后，由他们共同选择出一个最佳的商业模式。
汽车制造商不得不与地方政府密切合作，建立基本的合作伙伴关系，以确保基础设施的到位。比如，建立新的电动车充电区域，以及车辆到基础设施的整合。
随着自动驾驶出租车的普及，企业必须考虑在什么地方、通过什么方式，让自动驾驶出租车的价值发挥出来。
对于一些汽车制造商来说，这种演变可能是困难的，因为这涉及到「移动出行即服务」的每英里付费的商业模式，而不是传统的以产品为中心的按车辆付费的方式。
汽车制造商也看到了消费者的变化，共享运营平台开始取代消费者变成了购车者。
另外，跨行业的融合也可能引发安全问题。比如，监管机构需要随着技术的发展迅速的提出相应的政策，这些政策既要保证人们的安全，又不能阻碍自动驾驶的发展。同样，车队需要强大的网络安全措施来防止恶意的攻击，给那些正规投资的公司带来机遇。
游戏在进化，游戏的玩家也要不断地进化
想要管理向自动驾驶出租车过渡的世界并不容易。在这个瞬息万变的世界里，如果想要做出贡献，就需要增强公司的核心能力和业务模式。
现在，来自科技行业和新创业公司的新成员已经做好了准备，将负责新的自动驾驶出租车的不同技术。但是，传统行业也可以重新回到这场游戏中，来解决硬件或者软件的问题。这样的决定可以分散新技术的风险和成本，加速自动驾驶开发，推进自动驾驶出租车的普及。
自动驾驶出租车的出现，给所有移动出行利益相关者提出了一个重大的挑战。一旦有了全天候服务的自动驾驶出租车，拥有一辆自己的汽车还有意义吗？
另外，人们是否应该给共享移动出行汽车买单，比如维护费用、保险费用？同样的，在自动驾驶出租车普及的时代，移动出行方式变成一种商品，那拥有汽车的人是否会获得独特的地位和威望？
汽车制造商可能面临更大的挑战。因为他们试图从传统模式转换到「移动出行即服务」的模式。那么传统汽车销售模式该何去何从？
监管机构的责任也很重大，他们不仅要探索新的政策，还要考虑保险、融资和责任等问题。
同样的，城市和直辖市也要成为移动行业的合作伙伴，以确保与自动驾驶相关的基础设施顺利的整合。
自动驾驶出租车能征服世界吗？显然，他们将对汽车行业产生重大的影响，并且会扰乱现在的商业模式。同时，自动驾驶出租车带来的新的商业模式，也会让许多新公司参与到技术研发当中。
自动驾驶出租车有巨大的潜力，它可能会改变现在的移动出行产业。从现在开始，传统公司和新创业公司就应该开始考虑，如何能在陌生的环境中获得利润的可持续增长了。
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