这是一场交通运输的革命，而自动驾驶汽车仅仅是个开始

自动驾驶汽车已经把汽车行业——众所周知，这个行业的变革非常缓慢——推到了技术前沿。

自动驾驶汽车已经成为一种技术催化剂，因为它需要在许多领域进行创新，从处理器、传感器技术到人工智能。

与所有新技术一样，该行业急于将重点放在消费者身上，因为他们代表着数十亿美元的财富，但与许多其他新技术一样，工业应用可能会首先占据主导地位。

汽车行业关注的是自动驾驶汽车的概念，但当你将这一范畴扩大到包括所有形式的交通工具和自动控制时，机会远比普通家用小轿车的自动化大得多。

事实上，大多数对汽车和轻型车辆需求的预测都认为，随着汽车行业努力在未来几年达到每年1亿辆的目标，汽车销量增幅却仅为几个百分点。

但这并不是说，每年近1亿辆汽车和向自动驾驶汽车的过渡没有提供很大的机会，因为它们的确提供了机会。

工业应用

汽车越自动化，对电子产品的需求就越大，这就提高了汽车电子产品的总体可用市场(TAM)。

然而，大多数售出的汽车可能需要几十年的时间才能实现自动驾驶，这就要求电子产品大幅降低成本。

直接的机会在于公共交通、按需运输，以及卡车运输、航运和其他形式的工业运输。

尽管这些领域的发展并没有被大肆宣传，但仍有许多公司在推动创新。

自动航运技术已经成为许多公司关注的焦点——从基础技术公司如NXP，到工业制造商如劳斯莱斯，以及航运公司本身。

自动化货运一直在吸引戴姆勒(Daimler)和沃尔沃(Volvo)等汽车巨头，以及特斯拉(Tesla)和Embark等初创企业。

甚至拼车公司优步(Uber)也在考虑推出自动配送车。

与增强现实等其他新兴技术一样，自动驾驶技术也适用于工业应用。

即使该技术正在一个不断发展的市场中站稳脚跟，采用者也可以获得即时的投资回报。

与任何新技术一样，生态系统要经过两到三代才能成熟。生态系统包括必须发展的技术、平台、应用程序、使用模型，甚至业务模型。

工业应用程序向愿意完成开发过程并愿意为技术支付溢价的客户提供一项新技术，因为他们可以期望节省成本或提高生产率的回报。

在工业运输方面，较高的设备成本应由设备效率和利用率的提高以及事故和保险率的降低以及其他好处所抵消。

汽车价值链

自动运输系统还消除了事故中最常见的因素——人为失误。

这并不是说自动驾驶解决方案是完美的。任何智能平台，无论是人类还是人工智能，都必须学习新的环境——但人工智能失败的可能性要低得多。

我之所以强调这一点，是因为尽管近几个月有少数人死于自动驾驶汽车，但美国国家安全委员会(National Safety Council)估计，在过去两年中，美国每年的汽车死亡人数已超过4万人。

此外，随着汽车行业转向自动驾驶汽车，汽车行业的商业模式可能会发生巨大变化。

事实上，这个行业已经发生了变化，Uber和ZipCar等拼车和网约车服务，以及特斯拉(Tesla)的直接面向消费者的销售模式都在改变。

此外，通过先进的驾驶员辅助系统(ADAS)和电气化技术，这些车辆在技术上变得越来越复杂，以至于许多传统的汽车修理工无法在混合动力、电动和自动驾驶汽车上工作。

这些变化可能会改变整个汽车产业的价值链。

例如，丰田一直在夏威夷测试一种名为“Hai”的汽车共享服务。

如果你有一个汽车OEM公司，以汽车共享的模式直接向消费者提供电动汽车，那么你可能不需要第三方经销商、加油站和当地的机械商店，而OEM的主要收入转移到服务，而不是汽车销售。

自动驾驶技术也可能导致交通运输的其他进步。

自上世纪50年代以来，我们就梦想着驾驶飞行汽车，但仅仅驾驶一架小型飞机就需要专门的知识和训练。

添加自动控制技术消除了飞行应用程序的一个关键需求。

此外，自主飞行技术已经走在了通过无人机技术不断完善的道路上。

因此，我们最终可能会进入一个“飞行汽车”时代——但这些汽车很可能更像无人机，而不是乘用车。

AeroMobil、空中客车(Airbus)、奥斯顿•马丁(Auston Martin)、亿航(EHang)、eVolo、Kittyhawk、Rolls-Royce、Terrafugia和优步(Uber)等公司据报道都在研发这种或那种飞行器。

虽然拥有一辆自动驾驶汽车的想法仍然很吸引人，但未来十年的真正机遇在于工业应用。

展望未来10年，在下个世纪，社会看待和利用交通工具的方式可能会发生变化，个人汽车可能不再是今天的自由、成功或独立的象征。

它可能只是一种交通工具。

注：本文作者吉姆·麦格雷戈(Jim McGregor)从2017年开始担任ECT新闻网络专栏作家。

他是Tirias Research的创始人和首席分析师，拥有30多年的高科技行业经验。

他的专业知识涵盖广泛的产品开发和企业战略职能，如半导体制造、系统工程、产品营销、营销传播、品牌管理、战略规划、并购和销售。

麦格雷戈在成为行业分析师和In-Stat的首席技术策略师之前，曾在英特尔、摩托罗拉、半导体、意法半导体和通用动力空间系统公司工作。