徐長明指出，調(diào)查資料顯示中國消費者對自動駕駛的接受程度明顯高過美國、德國等發(fā)達(dá)國家，并且愿意為自動駕駛支付更高的費用。中國消費者對自動駕駛高接受度的背后，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)在應(yīng)用領(lǐng)域的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等領(lǐng)域全球領(lǐng)先的獨角獸公司布局、論文、人才積累。與此同時，隨著中國汽車市場目標(biāo)受眾年輕化，對自動駕駛接受程度更高的90后、00后人群未來將會成為購車主力，自動駕駛市場也將越來越大。
從城市形態(tài)的角度，中國人口密度高、人口規(guī)模大的特點最適合自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用，這也是中國發(fā)展自動駕駛的先天有利條件。中國城市環(huán)狀發(fā)展的形態(tài)與城市化進(jìn)程，也將會為中國的自動駕駛提供廣大的空間。
與此同時，在政府的大力支持下，中國的基礎(chǔ)設(shè)施水平始終保持全世界領(lǐng)先，在自動駕駛方面，中國也有信心在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上走在世界前列。
因此，今天的中國，在自動駕駛領(lǐng)域擁有全球第一的潛力規(guī)模。但是在自動駕駛發(fā)展過程中，中國一定要解決車與車的混合、機(jī)動車與非機(jī)動車混合的問題，提升交通規(guī)則意識，才能讓自動駕駛在中國有更好的發(fā)展。
以下為國家信息中心副主任徐長明演講實錄：
我從消費者特征和城市形態(tài)這兩個角度來看一下我們國家自動駕駛的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
我的講話包含以下三個方面：
1.消費者視角
2.城市形態(tài)視角
3.綜合性結(jié)論
消費者視角，我從三個角度分享一下：
第一中國的消費者對自動駕駛的接受程度，現(xiàn)在明顯高于其他國家。
用德國和美國跟中國三個國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較：左邊的兩個圖是來自麥肯錫的研究，右邊的是來自于德勤的，我們可以看一下他們的研究表，對自動駕駛有三種態(tài)度：不想擁有、可有可無、非常重要。
美國的消費者認(rèn)為非常重要的大概16%，可有可無的大概在54%，德國的差不多也是16%，這兩個國家很相像。
我們國家認(rèn)為自動駕駛非常重要的占到被調(diào)查者的49%，不想擁有的大概2%，可有可無的49%。
從上可以看出中國消費者對自動駕駛的偏好高于美國和德國，中國消費者愿意為自動駕駛付的費用4600美元，德國2900，美國3900，中國也是偏高的。
右邊這個圖是大家認(rèn)為自動駕駛不安全的比例：在2017年我們國家大概62%的被調(diào)查者認(rèn)為自動駕駛不安全，但是該比例在這兩年迅速降低到25%左右，而其他的國家，像日本2017年認(rèn)為自動駕駛不安全占79%，現(xiàn)在認(rèn)為不安全的比例也在下降，但是到2019年還有50%的人，認(rèn)為自動駕駛的車不安全的比例比我們明顯高，我們只有25%的人認(rèn)為不安全，而日本有50%。
韓國的情況也差不太多，大概49%的人認(rèn)為自動駕駛不安全，印度大概48%，澳大利亞46%，東南亞其他國家59%的人認(rèn)為自動駕駛不安全，這是德勤調(diào)查的數(shù)據(jù)，也是我們國家消費者對自動駕駛的接受程度。
從這組數(shù)據(jù)來看，中國明顯比其他國家對自動駕駛表現(xiàn)出比較高的偏好。
調(diào)查數(shù)據(jù)是麥肯錫和德勤的，我們也在研究為什么是這樣一個偏好。我們想大概主要是我們國家在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用和發(fā)展，特別是應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展得快，快速、廣泛而深刻。
我們再看幾組數(shù)據(jù)，2005到2016年，零售電商的交易在全世界范圍來看，中國占到42.4%，美國大概占24.1%，2016年的數(shù)據(jù)其他的國家加起來大概占33.5%。
從移動支付角度來講中國更高，有7900多億，美國740多億，雖然數(shù)據(jù)不是最新的，但是這個趨勢應(yīng)該沒有大的區(qū)別。
從中國新增獨角獸企業(yè)的數(shù)量，包括占比來講，都明顯發(fā)生變化，發(fā)展到現(xiàn)在中國的獨角獸公司占世界36%，獨角獸公司在國外定義是估值10億美元。所以我們現(xiàn)在2017年當(dāng)時在9月28號的數(shù)據(jù)是36，美國是41，其他的國家漲了一點點，所以這是中國這兩年發(fā)展非常快。
獨角獸公司行業(yè)領(lǐng)域我們國家跟美國其他國家表現(xiàn)非常不同的特點。
我們國家的公司大部分都是大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能，跟自動駕駛關(guān)聯(lián)更高一點。
我們的估值10億美元，現(xiàn)在今日頭條估值最高750億美元，第二是滴滴、商湯科技還有快手;美國在金融科技、銷售、旅游、供應(yīng)鏈較多，我國是人工智能、交通、移動通訊，硬件軟件互聯(lián)網(wǎng)等等，基本上是依據(jù)大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能相關(guān)聯(lián)，其他的國家也一樣，為什么我們發(fā)展比較快，跟行業(yè)發(fā)展有關(guān)系。
我們再來看高水平AI論文產(chǎn)出最多的10個國家，中國有2300篇，美國2200，英國降到800，這是關(guān)于人工智能的論文。
人工智能人才數(shù)量最多的10個國家，美國29000，英國19000，德國10000，英國8000。為什么我們自動駕駛汽車能夠在全球處在消費者接受度比較高的位置。
我們消費者接觸的情況太多了，給大家灌輸?shù)男畔?dāng)然也就最多，這是一個方面的特點。
第二個特點，我們國家消費者對自動駕駛認(rèn)知度和接受度縱向比跟我們縱向比在提高，左邊是2016到2018三年的數(shù)據(jù)，非常了解和熟悉其原理和特性的，大概是非常了解的，沒有這么多，基本知道概念的，這個比例我們大家看一看，再往上走。
右邊是對自動駕駛汽車的購買意愿，來自我們國家信息中心的調(diào)查，我們這個題是這樣來問的：你對無人駕駛汽車感興趣的程度有多高?單選題，會買和不會買，我們看會買的比例，2016到2019年，2016，31.4%的人會買，到2019年到39.8%的人會買，這是愿意購買的比例，我們消費者接受度在提高。
為什么會提高?可能是兩個原因，第一個消費者對自動駕駛的態(tài)度這個變化得益于直接的，就是自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展和進(jìn)步，這一張圖呢，是低級別自動駕駛功能，現(xiàn)在在快速的普及，最下面的是LKA，中間的是輔助泊車，然后是ACC、AEB，等等這都是在自動駕駛領(lǐng)域的一些東西。當(dāng)然它只是L1級別的，這個普及率快速提高，消費者的概念在有。
各地政府積極推廣高級別自動駕駛汽車的測試，相關(guān)企業(yè)也在直接參與。左邊的圖，是我們說已經(jīng)發(fā)了路試寬牌照的地區(qū)，2017年只有一個城市，2018年18個城市，2019年22個城市，這些地方22個地區(qū)在做測試了，也在發(fā)布做L4級別以上的。
2017到2019年，給多少輛汽車發(fā)了路試牌照?
2017年還沒有，去年一共給101輛汽車發(fā)了牌照，今年到了202個，數(shù)量在增加。
自動駕駛汽車領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)企業(yè)的數(shù)量，還有投資都在快速增長。
2016年有636個，今年已經(jīng)有765個有關(guān)自動駕駛這樣的汽車的企業(yè)。他們在做這種創(chuàng)業(yè)，從投資來說2016年只有69.1億元，到2019年有225億元，今年投資創(chuàng)業(yè)的，資金進(jìn)去了，它就會發(fā)展。所以這是我們消費者變化的原因：接觸的太多了。
另外一個我們?nèi)斯ぶ悄茉谄渌I(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，也促進(jìn)了消費者最終駕駛認(rèn)知，自動駕駛汽車，本質(zhì)上是人工智能，他們兩個相互發(fā)展，沒有人工智能快速發(fā)展，就不會有自動駕駛汽車的快速發(fā)展，這兩個高度關(guān)聯(lián)。
我們現(xiàn)在人工智能，在其它領(lǐng)域的應(yīng)用，非常明顯，大家看看安防、人臉識別、公共服務(wù)機(jī)器人、智能教育、智能音箱、翻譯、ETC、智能制造、醫(yī)療等等這些領(lǐng)域，這都是飛速發(fā)展。這個變化非常快。
我前天從上海回北京，在上海機(jī)場現(xiàn)在已經(jīng)沒有安檢員，直接就是安檢機(jī)器進(jìn)去就可以了，原來是有智能攝像頭，但是得兩個人輔助，我前天從上海虹橋機(jī)場回來，已經(jīng)沒有人在那安檢，就檢查你身份證是否對，身份證往機(jī)器一放，就檢查對然后進(jìn)去了。
現(xiàn)在銀行、通訊包括各個角度，都在大規(guī)模的應(yīng)用，那么這個在我們國家應(yīng)用比別的國家要快得多得多。所以這也是我們的動態(tài)。
第三個角度是我們中國不同世代的消費者對自動駕駛的態(tài)度不一樣，大家看一看，非常感興趣的各個級別差不了太多，但是90后明顯感覺就是越是世代往后走越年輕，大家對自動駕駛的接受度就越高，這個其實是比較明顯。
我們想這個原因主要是年輕人觀念比較現(xiàn)代，更容易接受新事物，對新生事物的接受度比較高，像第一個像短視頻類的，快手、抖音，這是世代的，60、70、80、90就問他，線上社交你最常使用哪些個，這是多選題，明顯感覺到年輕人各種各樣的應(yīng)用，都是比年齡大的人用得更廣泛。
這種情況下我們想隨著買車者的世代構(gòu)成的變化也會有利的推動自動駕駛的發(fā)展。
這是我們國家做的調(diào)研，去年100個買車人里面00后占1.6%，90后占到25.1%，80后，占到46.5%，70后已經(jīng)降到20.4%，60以前更低，我們預(yù)測100個買車人里00后占到21.8%，90后會占到47.5%，這兩個加起來就到2/3，2/3的可能都是90、00后，這些人對新生事物接受度比較高，從世代構(gòu)成角度來講也是會有力推動我們的自動駕駛的發(fā)展。
我們想從三個角度一個是中國消費者跟國外消費者的對比，我們偏好強(qiáng)，第二個我們動態(tài)在發(fā)生變化，第三個從世代的角度來講，更是會有變化。我們不要求60后、50后、70后都接受這個東西，只要90后、00后接受自動駕駛，隨著時間的發(fā)展，它就會發(fā)生變化。這是從消費者的角度。
第二個我們從城市形態(tài)的角度跟大家做一個分享。
自動駕駛汽車，我們把它做兩維，橫著的維度是城市人口規(guī)模從小到大，縱向是這個城市的德比人口密度從低到高。我們在每平方公里1萬人的地方，畫一根線，左邊的這個豎線人口500萬，我們覺得右上角人口超過500萬的城市，人口密度高于每平方公里1萬人的地方，這是最適合自動駕駛，因為你去辦事停車極度不方便。人口密度高了以后家里停車也不方便，單位停車更不方便，這樣的地方它就需要自動駕駛的汽車。你比如到國家信息中心辦事，你到那之后把車停下來一個命令它就開走，辦完事出來之后提前發(fā)一個命令車就來了，接你就走，這個就需要自動駕駛，需要L4以上甚至L5的車才可以。
“次適應(yīng)”指的一個是人口規(guī)模大，但是人口密度低的地區(qū)，美國洛杉磯這樣的地方，人口密度低，規(guī)模大，像我們國家有些地方，人口密度也高，人口規(guī)模也高，這是次適應(yīng)。而人口規(guī)模也小，人口規(guī)模也小，基本上不太適合自動駕駛，這是我們從城市形態(tài)角度看。
中國城市的人口密度比發(fā)達(dá)國家普遍比較高，目前歐洲美國差不多有人居住的地方1平方公里大概3000人左右，大家都以為日本比較高，日本其實比我們低，在5700多人一平方公里，我們國家是8880多一平方公里，就有人居住的地方，城鎮(zhèn)。比我們高的臺灣地區(qū)是1萬人一平方公里，韓國更高一點，15000人，因為韓國大量的人住在首爾，首爾這個地方人口密度高，這是一個。
這是我們做的幾張圖，大家看一看非常有意思，我們比較每個城市，100公里，橫的是倫敦，100公里藍(lán)的是大倫敦區(qū)，人口密度普遍的，很多地方?jīng)]有人居住，倫敦最高的地方1平方公里才21000人;這是東京，東京的密度比倫敦高，最高的地方33000人，基本上沒有什么空地;這是紐約，紐約的密度非常曼哈頓，一平方公里在108000人，你這辦事車沒地方停，最高的柱子，一個柱子代表一平方公里的在那居住的人數(shù)，這就比較高，我們國家上海密度跟紐約不相上下，在77000人左右，一平方公里，而且它高的柱子是特別多，黃浦江邊上，東岸西岸都非常多，紅的是上海，藍(lán)的昆山這些地方，密度非常高。這是上海的全景圖，高的跟紐約不一樣，紐約的一個柱子特別高，上海是很多個柱子都很高，很多的一平方公里的地方，都有大量的人在那居住。這樣的地方，停車不行，上班去辦事更不行，沒地方停，所以它是自動駕駛發(fā)展非常好的場景。
另外我們國家城市的形態(tài)的都是攤大餅，這可能是和原來蘇聯(lián)學(xué)的，然后全國各地跟北京學(xué)，二環(huán)三環(huán)四環(huán)，北京還有七環(huán)，一個環(huán)上千公里。
這個形狀在成都、武漢，也都是環(huán)線，這帶來一個結(jié)果就是我們平均的上下班的距離，其實不是很長，美國人平均的上下班單程距離25.6公里，北京上班是13公里，上海差不多，駕駛汽車共享價格是非常非常貴的，目前看很少會有家庭的私人汽車購買自動駕駛功能，至少二十幾年還不太會，價格受不了，主要是用自動駕駛替代了司機(jī)，是共享的，這對我們國家非常有利。這是百分比：北京大概有32%的人上班距離在5公里以下，31%的人在5到15公里，像深圳有51%人在小于5公里以內(nèi)，打車非常方便。
第二人口規(guī)模。
我國密度高，規(guī)模大，全世界人口超過500萬的特大城市，全世界一共有86個，我們國家21個，超過500萬以上的人口城市。上海、北京、廣州、天津等等加在一起，大概是這樣的情況。
發(fā)達(dá)國家加起來是20個，中國和發(fā)達(dá)國家加在一起有41個城市，還有就是欠發(fā)達(dá)國家。東京加橫濱是3800萬，首爾2400多萬，紐約2100多萬，20個城市加起來是2.2億人，我們國家的21個城市也是2.2億人，適合用自動駕駛的人數(shù)和這引起國家加起來一樣，但我們?nèi)丝诿芏缺人麄兏摺?/p>
人口向大城市集中，未來也會進(jìn)一步集中，這說明什么，不管你是什么樣的國家，地廣人稀也好，地少人多也好，都向大城市集中。
這是我們研究過去大概60年城市的變化，都往大城市走，我們國家也是一樣。
而我們國家現(xiàn)在城市化大概只有60%，還有很多人要往城市走，而且自愿走都往大城市，大城市資源多，收入水平高。
我們想從城市形態(tài)的角度也是，再考慮到我們政府對自動駕駛的建設(shè)有很大的作用，剛才韓國專家也講到自動駕駛需要智能交通、需要通訊，需要高精度定位，高精度地圖，大數(shù)據(jù)、云計算，這些我們都把它叫做基礎(chǔ)設(shè)施。
我們最大的優(yōu)勢就是集中精力辦大事，我們?nèi)司鵊DP水平只有1萬美元，但是我們基礎(chǔ)設(shè)施的水平在全世界領(lǐng)先。所以我想這里面的基礎(chǔ)設(shè)施，中國也一定會走在前列，這是一個城市形態(tài)。
大概的場景將來是封閉狀態(tài)到半開放再到開放，大概是這樣一個場景，從載人到載貨都是一樣的自動駕駛，代客停泊車，到半開放到開放，最后全場景，載貨汽車也是一樣，大概是這樣的路徑。
這是國外的機(jī)構(gòu)預(yù)測的情況，他預(yù)測L4與L5的車中美歐加在一起到2030年能達(dá)到8100萬輛，中國3310萬輛，歐盟2710萬輛，美國2080萬輛，這是他們預(yù)測的數(shù)據(jù)，我們國家自動駕駛規(guī)模潛在第一，這是沒有疑問的，從發(fā)展到城市形態(tài)我們還沒說產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)我們可能發(fā)展得更快一點。
所以潛力中國是最大的。
但是這只是一個發(fā)展?jié)摿Γ遣皇且馕吨袊鸵欢ū绕渌麌野l(fā)展快。往前走我覺得有兩個問題必須要解決。
第一個就是車與車的混行的問題，兩個車并線中國的行為基本上大家都是搶路，沒有人讓路，大家都在搶，特別是三四個道并一個道的時候，差10公分都會擠，這個時候自動駕駛?cè)绾卧O(shè)計?你也擠，就天天事故那就不斷。
另外一個自動車的與行人，我今天早上開過來，在綠燈的情況下，紅燈方向的自行車照走不誤。
將來自動駕駛對我們車的考驗，能不能過紅綠燈，人也按交通法規(guī)，自行車也按法規(guī)的時候這才行。這個時候來講，發(fā)達(dá)國家比我們國家他們更遵守交通意識，其實背后是一個法的意識，我們的潛力是巨大的，在這兩條我們要解決了，才能夠使真正的L4、L5的車有更好的發(fā)展。
