インテリジェントな運転における市場パターンと将来の見通し
October 18, 2024
近年、グローバルな自動車産業の深い変革により、インテリジェントな運転技術は徐々に自動車産業の革新の主要な原動力となっています。自律運転とは、センサー、人工知能、ビッグデータテクノロジーを介した人間の介入なしに自律的に駆動する車両の能力を指します。コンピューティングパワーの改善、センサーテクノロジーの成熟、人工知能アルゴリズムの開発により、インテリジェントな運転は徐々に実験室から市場アプリケーションに移行しています。 Zhongtai Securitiesの調査報告書によると、2024年は車両のインテリジェントな運転の最初の年になります。今年のインテリジェントな運転技術の成熟度と市場指向のアプリケーションは、業界全体の新しい開発段階です。この変革は、技術の進歩だけでなく、政策支援と市場の需要によっても促進されます。世界的に、主要な自動車メーカーとテクノロジー企業は、この新興市場で有利な地位を占めるために、インテリジェントな運転の分野でのレイアウトを加速しています。
電化の成功した経験：知性の発展への影響
1.1電化の開発経路
電化は自動車産業の革命であり、テスラやBYDなどの企業は、電化の普及を促進する上で重要な役割を果たしてきました。テスラは、優れた技術革新と市場戦略を通じて、ハイエンド市場から主流市場に電気自動車を導入しました。テスラは、上海工場の生産により、中国のモデル3の販売価格を約400000元から200000元に引き下げました。同時に、BYDは、ブレードバッテリーとDM-Iハイブリッドテクノロジーの開発を通じて、高性能と低コストを組み合わせることにより、市場の足場を正常に確立しました。電化波のコアロジックは、「技術の進捗+コスト削減→製品の有効性→市場量の拡大」にもあり、これはインテリジェンスの開発にも適用されます。電化の初期段階では、技術の進歩と規模の経済がバッテリーコストを削減しました。さらなる技術開発により、電気自動車の性能と範囲が改善され続け、消費者の受け入れが大幅に増加し、最終的に電気自動車の広範な採用を促進しました。
1.2インテリジェント開発のロジック
電化と同様に、インテリジェントな駆動技術の開発は、「技術の進歩+コスト削減→製品の有効性→市場量の拡大」の経路にも従っています。インテリジェントな運転のコアテクノロジーには、認識、意思決定、制御などのモジュールが含まれ、これらのモジュールの共同効果は、自律運転を達成するための鍵です。テクノロジーの継続的な成熟により、インテリジェントな運転は徐々にL2レベルからL3レベル以上に移行しています。 L3レベルのインテリジェントな駆動技術により、車両は特定の条件下で完全に自律的な運転を実現でき、ドライバーは必要に応じて車両を引き継ぐだけです。この技術の成熟度は、インテリジェントな運転の普及への道を開くでしょう。インテリジェントな駆動技術の開発は、単一の技術的ブレークスルーに依存するだけでなく、高精度マップ、V2X（インターネット）通信技術、インテリジェント輸送インフラストラクチャなど、エコシステム全体のサポートも必要です。特に、エンドツーエンドの大規模モデルの適用により、インテリジェントな運転の技術アーキテクチャは、従来のモジュラーソリューションから統合モデルに徐々に移行し、システムの応答速度と意思決定の精度を大幅に改善します。
2024インテリジェントな運転年：技術の進歩と市場レイアウト
2.1インテリジェントな運転技術における重要な開発
2024年、インテリジェントな運転の最初の年として、ハイエンド市場から主流市場へのインテリジェントな運転技術の移行を示しています。この移行の実装は、次のようないくつかの重要な技術の進歩から利益を得ています。
2.1.1エンドツーエンドの大きなモデルの適用
インテリジェントな駆動技術の初期の開発は、主にモジュラーアーキテクチャに依存しており、知覚、予測、計画、および制御のプロセスを分離しています。モジュラーアーキテクチャは技術的に成熟していますが、その制限は徐々に明らかになりつつあります。モジュラーソリューションの知覚モジュールは、通常、レーザーレーダー、ミリメートル波レーダー、カメラなどのマルチセンサー融合技術に依存しており、それぞれに独自の利点と短所があります。融合は、知覚の精度と信頼性を改善することができます。ただし、モジュラーソリューションの欠点は、モジュール間のデータ送信と処理に特定の遅延と情報の損失があることです。これにより、複雑なシナリオでシステムの理想的なパフォーマンスが低くなります。エンドツーエンドのビッグモデルの導入により、この状況が変わりました。エンドツーエンドの大きなモデルは、大規模なデータトレーニングを通じてセンサーデータから直接制御命令を生成し、中間段階での遅延とエラーの蓄積を回避できます。この方法は、システムの全体的なパフォーマンスを改善するだけでなく、インテリジェントな運転システムが人間のドライバーの運転行動をよりよくシミュレートできるようにすることで、運転体験の自然性と快適さを大幅に向上させることができます。
モジュラーアーキテクチャとエンドツーエンドアーキテクチャの違い
Teslaは、FSD V12バージョンでエンドツーエンドの大きなモデルアーキテクチャを採用しており、従来のモジュラーソリューションで手書きコードを大幅に削減することにより、システムの応答速度と決定の精度を大幅に改善しています。対照的に、従来のモジュラーシステムは、特定のシナリオではうまく機能しますが、複雑な都市交通環境に直面するとゆっくりと不安定な意思決定を示すことがよくあります。
2.1.2軽量センサーソリューション
ハードウェアに関しては、インテリジェントな運転技術の進歩も重要です。センサーはインテリジェントな駆動システムの「目」であり、そのパフォーマンスはシステムの知覚能力に直接影響します。初期のインテリジェントな駆動システムは、マルチセンサー融合技術に依存していました。この方法は技術的に進歩していますが、センサーの高コストが大規模なアプリケーションの主な障害となっています。コアセンサーの1つとしてのLidarは、高い範囲の精度と強力な干渉能力を持っていますが、そのコストが高すぎて、手頃な価格の車モデルに昇格できません。テスラは2021年に純粋な視覚ソリューションの採用を発表し、LidarやMillimeter Waveレーダーなどの高価なセンサーへの依存を徐々に減らしました。この戦略は、ハードウェアのコストを削減するだけでなく、インテリジェントな駆動技術の大規模なアプリケーションの基礎を築きます。純粋な視覚ソリューションは、高解像度カメラと強力なコンピューティングプラットフォームに依存しています。高度なコンピュータービジョンアルゴリズムを通じて、システムは周囲の環境の高精度認識を実現できます。 Huawei、Xiaopeng、および他の企業は、軽量センサーソリューションを積極的に促進しており、手頃な価格のインテリジェントな駆動技術を実現するために、センサーの数と種類を減らしています。軽量センサーソリューションのもう1つの利点は、スケーラビリティとメンテナンスコストの削減です。 LIDARなどの複雑なセンサーと比較して、カメラはコストが低く、設置が容易で、過酷な環境での安定した性能があります。これらの要因により、軽量センサーソリューションは、インテリジェントな駆動技術の将来の開発のための重要な方向になります。
2.1.3データとアルゴリズムの改善
インテリジェントな駆動技術の中核は、データとアルゴリズムの継続的な反復にあります。ビッグデータと人工知能技術の開発は、インテリジェントな運転を強力にサポートします。大規模なデータ収集とトレーニングを通じて、インテリジェントな運転システムは、認識、意思決定、および制御能力を継続的に最適化できます。インテリジェントな運転技術におけるデータの位置は揺るぎないものです。これは、アルゴリズムトレーニングの基盤であるだけでなく、システムパフォーマンスの継続的な改善を達成するための鍵でもあります。テスラは、その膨大な艦隊データを使用して、インテリジェントな運転の分野のリーダーになりました。艦隊データのリアルタイムの収集と分析を通じて、テスラはアルゴリズムを迅速に反復し、グローバルに更新をプッシュすることができます。このデータ駆動型の反復モデルにより、テスラはインテリジェントな駆動技術における主要な位置を維持することができました。理想やXiaopengなどの他のメーカーも、独自のデータ収集と処理能力の構築を加速し、データ駆動型アルゴリズムの反復を介したインテリジェントな駆動システムのパフォーマンスと信頼性を継続的に改善しています。
2.2市場のレイアウトと車両メーカーの戦略
2.2.1手頃な価格のスマートドライビングモデルの発売
2024年は、ハイエンド市場から主流市場へのインテリジェントな運転技術の普及のための重要なマイルストーンになります。今年、複数の手頃な価格のスマートドライビングモデルが市場に参入し、価格は200000元未満に集中し、ほとんどの消費者の期待に応えます。 Xiaopeng G6とBYDの一部のモデルは、2024年に大量生産を達成し、インテリジェントな運転技術を主流市場に持ち込むことが期待されています。これらの手頃な価格の自動車モデルの立ち上げは、インテリジェントな運転技術の普及だけでなく、車両メーカーの市場戦略の重要な顕現でもあります。手頃な価格のインテリジェントな運転モデルの発売は、インテリジェントな運転技術のための開発の新しい段階を示しています。初期の時代には、インテリジェントな運転技術が主にハイエンドの自動車モデルに適用されていましたが、これは高価で、消費者ベースが比較的限られていました。しかし、技術の進歩とコストの削減により、ますます手頃な価格の自動車モデルにはインテリジェントな運転システムが装備されており、インテリジェントな運転技術はハイエンド市場から大衆市場に徐々に浸透しています。この戦略を通じて、車両メーカーは市場シェアを拡大するだけでなく、大規模なデータ収集とユーザーフィードバックを通じてインテリジェントな運転システムをさらに最適化できます。
2.2.2車両メーカーの技術レイアウト
インテリジェントな運転技術の継続的な成熟により、車両メーカーは徐々にインテリジェントな運転の分野への投資を増やしました。 Tesla、Nio、Xiaopeng、Ideal、およびその他のメーカーは、インテリジェントな運転技術の研究開発において独自の技術的ルートを形成しています。たとえば、NioとXiaopengはどちらもエンドツーエンドの大規模モデルの適用を促進しており、2024年までに高精度マップなしでCity NOA（Autopilotでナビゲート）機能を完全に発売する計画を立てています。複数の車両メーカーとの協力による広告システム。主要な車両メーカーの戦略的レイアウトは、今後数年間で市場の競争力のある状況を決定します。
3.1ポリシーサポートの増加
中国政府は、インテリジェントな運転技術の開発を非常に重要視しています。 2023年から2024年にかけて、産業情報技術省を含む複数の政府部門が、インテリジェントな運転技術の開発をサポートするための政策文書を連続して発行し、車両メーカーがL3以降のレベルのインテリジェントな運転モデルの商業適用を加速するよう奨励しています。これらのポリシーの導入は、インテリジェントな運転技術の普及に対する強力なサポートを提供するだけでなく、関連する業界チェーンの企業に新しい開発機会をもたらします。
3.2インテリジェントな投資の新しいロジック
インテリジェントな運転技術の開発により、市場の投資論理も変化しています。電化の時代において、投資家は、バッテリーサプライヤーや電力システムサプライヤーなど、サプライチェーンの中核企業により多くの注意を払っています。しかし、インテリジェントな運転の時代には、インテリジェントな運転システムプロバイダーは徐々に市場の談話力を把握し、データとアルゴリズムは競争の中心的な要素になります。強力なデータ収集と処理機能を備えたインテリジェントな運転システムプロバイダーは、市場競争において有利な位置を占めます。投資家は、技術的な利点と市場の見通しを備えたインテリジェントな運転システムプロバイダー、およびインテリジェントドライビングの分野で主要なポジションを持つテクノロジーサプライヤーに焦点を当てる必要があります。たとえば、Tesla、Huawei、Xiaopengなどの企業は、インテリジェントな運転技術の研究と応用に大きな利点があり、今後数年間で市場をリードし続けることが期待されています。さらに、インテリジェントな運転技術の普及により、関連するインフラストラクチャの建設も大きな投資機会をもたらします。インテリジェント輸送システム、V2X通信技術、高精度マップサービスなどの関連分野は、インテリジェントな運転技術の促進により、急速な発展を遂げます。投資家にとって、これらの分野も注意を払う価値があります。
インテリジェントな運転の見通しと課題
4.1技術的な課題と将来の開発
インテリジェントな運転技術の大きな進歩にもかかわらず、広範な採用を達成する前に直面するべき多くの課題がまだあります。第一に、アルゴリズムの信頼性と安全性は、特に複雑な都市交通環境に対処する場合にさらに改善する必要があります。第二に、データのプライバシーとネットワークのセキュリティの問題も十分な注意を払う必要があります。インテリジェントな運転システムの普及により、違法な侵害からユーザーデータを保護する方法が重要な問題になります。
