新一輪智能汽車領域興起 將引領產業革命

隨著互聯網和新能源汽車技術的發展，以電動化、數字化、網絡化和智能化為特征的技術革命與以平台化、共享化為特征的商業模式創新相結合，正在顯著地改變汽車的生產方式、銷售方式和使用方式，已經延續了百年的汽車產業格局正面臨巨變。

第一，消費者由購買汽車轉為更加注重購買出行服務。以滴滴、Uber為代表的平台經濟和共享出行顯著改變了消費理念，新生代消費者"用手機購買出行服務"的習慣逐步養成，對汽車產品本身的購買欲望越來越低。從發展趨勢來看，消費者購買出行服務替代購買汽車的傾向會越來越強，對汽車出行服務品牌的認知也會越來越強，這一趨勢必然使得傳統整車企業通過汽車產品品牌控制市場的能力弱化。

第二，電動化和模塊化,將改變汽車生產的傳統分工模式，產業組織形態將發生顯著變化。汽車電動化，使得傳統燃油發動機、變速器等主要零部件被儲能電池、電機以及車載充電器等零部件替代，電池廠商通過掌握動力電池的設計和產品標准，推進產品標准化、通用化和模塊化，正在取得獨立的市場地位，將會顯著改變垂直型分工的組織形態，並大幅降低整車領域的進入門檻。

第三，數字化、網絡化和平台化,將改變汽車產業的傳統流程。數字化轉型的核心，是借助數字化的虛擬和仿真、網絡的數據和信息集成、平台的數據分析和實時決策，使汽車產業在新的"物理層、數字層、平台層"框架體系下，獲得前所未有的流程創新能力。

以滿足個性化消費和出行服務為中心的新產業格局將逐步形成

與傳統產業格局相比較，未來汽車產業新格局具有三個方面的新特征。

一是包括獨立的汽車設計公司、獨立的模塊化供應商、無品牌代工工廠、硬件管理運營商、出行服務運營商等在內的新產業主體將逐步出現，拓展產業組織的多樣性和複雜性。

二是產業垂直分工形成的鏈式產業結構向水平分工形成的網絡狀產業結構轉變，同時以汽車產品設計、生產、銷售、使用和維修保養為主的"物理層"向包括與"物理層"相互映射的"數字層"和以數據集成為基礎進行功能整合的"平台層"發展，最終形成汽車產業物理信息系統(CPS)。

三是隨著汽車產業數字化程度的加深，具有網絡和數據集成能力的硬件和軟件服務平台將成為產業的"規則制定者、流程管理者和價值分配者"，以數字為中心的"平台層"將逐步獲得對以產品為中心的"物理層"的支配性地位。

出行服務和硬件管理運營平台，將成為新產業格局形成的推動者

出行服務運營平台，是響應汽車產業需求側變化最先出現的產業新主體。從發展邏輯看，新型的出行服務運營平台是傳統公共交通服務平台的"轉型升級版"，其驅動力是移動互聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術和消費者對更好出行服務體驗的需求升級。從內在機制看，出行服務平台通過撮合出行需求與供給的雙邊市場效應和集群效應，彙集了消費者最重要的出行大數據，並把累積和實時出行數據變成平台智能服務的驅動資源，從而逐步提高出行服務需求和供給的匹配效率。從發展趨勢看，單一的出行服務平台會逐步出現屬地、群體、輕重資產等方面的分化，形成多平台共存模式。從汽車產業格局變化的角度來看，出行服務運營平台是汽車產業從挖掘生產效率向挖掘汽車使用和服務效率過渡的主要載體，是汽車產業新格局形成的推動主體之一。

硬件管理運營商，是在出行服務平台之後即將出現的產業新主體。從業務模式上，汽車硬件管理運營商主要從整車廠批量購買汽車，或者從無品牌代工廠批量定制汽車，並對汽車進行全生命周期的所有權持有和管理，以此為基礎為個體消費者提供長租服務，為出行服務運營平台提供整車租賃服務。從業務性質上看，汽車硬件管理運營商的本質是提供融資租賃服務、依靠汽車全生命周期租金回報進行運作的金融公司;從內在邏輯來看，借助即將到來的自動駕駛技術和傳感器、車聯網和雲平台等新一代信息技術，汽車硬件管理運營商能夠對所屬的汽車進行大規模、大范圍遠程監測、維護和充電管理，汽車全生命周期運維管理的邊際成本將大大降低。同時，因為擁有汽車的所有權和管理權，所以硬件管理運營商可以在不涉及消費者隱私數據(消費者的駕駛路線、停車地點、車載人數等)的前提下，對汽車的狀態數據進行合法採集和分析，並反饋給相關的汽車零部件公司、設計公司和制造企業，從而不斷優化汽車產業的定制化生產。從汽車產業新格局的角度來看，汽車硬件管理運營商因為聯結汽車制造和服務中的多個主體，而將成為未來產業結構中的基礎性平台。

1月5日，國家發改委公佈了《智能汽車創新發展戰略(征求意見稿)》，初步制訂了戰略願景，設置了目標達成的時間節點：到2020年，智能汽車新車佔比達到50%，中高級別智能汽車實現市場化應用;到2025年，新車基本實現智能化，高級別智能汽車實現規模化應用;到2035年，中國標准智能汽車享譽全球，率先建成智能汽車強國，全民共享“安全、高效、綠色、文明”的智能汽車社會。

這一戰略的形成意味著，經過一段時期的實踐和認知，我國目前已初步在國家層面對發展智能汽車的意義、目標、路徑和措施形成共識，資本市場深度關注與佈局智能汽車，正當其時。

智能汽車將引領產業革命

從全球經濟的發展周期看，呈現一種明顯的長周期(即

“生產力發展周期”)特性，也被稱為“康德拉季耶夫周期”。認為大約每隔五六十年(中國人可以按習慣理解為一個甲子，即60年左右)，在以科技發展為核心因素的驅動下，世界經濟會呈現一個輪次的興衰交替。

按此理論，從1782年開始，紡織機、蒸汽機驅動了第一次產業革命;第二輪周期由鋼鐵、鐵路技術驅動;第三輪周期由電氣、化學、汽車技術驅動;第四輪周期是由汽車、計算機技術驅動;第五輪周期是從上個世紀90年代開始，核心驅動因素是信息技術。目前正處於第五輪的末期，即衰退期。

有跡象表明，新一輪經濟周期的驅動要素將可能是人工智能(AI)、物聯網及由之造就的工業4.0，以及伴生的能源革命。

在此背景下，由於汽車是一種大批量、可複制、普及性強的耐用消費品，可以大幅度攤薄技術創新成本，並且帶動上下遊產業鏈之間的聯動。智能汽車應運而生，將成為整合人工智能、萬物互聯、新能源技術，並發揮工業4.0優勢的產業領域。

技術突破重心在感知層與決策層

什么是智能汽車?按照征求意見稿的定義，智能汽車是指通過搭載先進傳感器、控制器、執行器等裝置，運用信息通信、互聯網、大數據、雲計算、人工智能等新技術，具有部分或完全自動駕駛功能，由單純交通運輸工具逐步向智能移動空間轉變的新一代汽車。智能汽車通常也稱為智能網聯汽車、自動駕駛汽車、無人駕駛汽車等。

傳感器、控制器、執行器，對應智能汽車技術的三個層次：感知層、決策層和執行層。

其中，感知層技術主要基於視覺技術與雷達技術，為汽車提供環境感知輸入。硬件設施主要包括安裝於汽車本體的攝像頭、各類雷達，以及接收車聯網信息的終端裝置等。

決策層技術的作用在於接收來自車體自身感知器件，以及來自車聯網的網絡虛擬空間信號，通過整合車載或雲端處理結果，輸出車輛控制信號，通過車輛執行部件實現行車即時控制。這項技術相當於自動汽車的“駕駛腦”，以算法為核心，通過半導體等硬件技術對高速運算提供支持。

執行層技術指汽車的加速、減速、轉向、制動等基本執行機構系統及其相關部件技術。

整體而言，智能汽車可以被看作具備特定用途、未來可以實現更加複雜、更加精細化運作的機器人之雛形。正如人類具有靈魂、心魄、身體三個層面能力資源，智能汽車區別於傳統汽車的本質特征正在於其感知層與決策層，感知層和決策層是智能汽車容納汽車魂魄的器官。

技術的核心在決策層

決策層水平的高低，決定汽車自動駕駛水平的等級。決策層硬件目前已經獲得突破，軟件則需要步步更新迭代。

人類的靈魂與心智能力表現在兩個方面：一是根據明確的內外邊界條件進行特定條件下的應激反應(先天性能力);二是通過不斷地學習和創新實踐，更新自己的價值體系與判斷標准，形成來自後天學習構建的新自我認知，以及對外部環境的應對機制。不斷更新是智能汽車的最本質特征，智能汽車因此而具有了類生命生生不息的屬性。

目前擁有該層次技術能力的供應商有兩類。

一類是作為傳統汽車行業一級供應商的ADAS(高級駕駛輔助系統)公司，如博世、大陸、德爾福等。如博世將自己定位在自動駕駛核心硬件這一領域，同時也通過合作、並購等方式加強人工智能和高精度地圖的佈置。德爾福側重佈局駕駛腦、信息傳遞和控制系統。它們的傳統擅長領域是借助車體本身感知能力，獲得行車信息，將其通過邏輯算法轉化為車輛行駛控制信號。通過這種方式，傳統車企採購其系統部件研發整車，基本能夠實現3級及以下級別的駕駛。

另一類是擁有人工智能算法技術，或掌握電子地圖，以及大數據收集處理能力的高科技或互聯網公司，如英特爾、穀歌、百度等。英特爾廣泛佈局了車載芯片、視覺技術、深度學習技術、物聯網等相關軟件、硬件，以及信息安全等相關領域，致力於補齊自動駕駛中所需要的GPU、5G、PFGA等關鍵技術，為後續端到端的方案提供了重要支撐。在這些技術領域，英特爾等企業最近幾年進行了大量的投資佈局。

決策層技術所需的大容量數據傳遞與計算的硬件基礎，已經在英特爾等極少數企業初步具備。這些企業的主旨是通過自動駕駛的計算平台、5G網絡或高精度地圖作為切入自動駕駛的入口。事實上，一般的互聯網企業在技術方面所擅長的主要還是網聯技術，而在真正實現自動駕駛的核心技術——“駕駛腦”的算法方面，一般互聯網企業未必具有優勢。

擁有如上兩類技術的高科技企業，前者如英特爾、博世，後者如穀歌，皆有志於以決策能力的突破為核心，為車企提供智能駕駛解決方案。

《智能汽車創新發展戰略(征求意見稿)》按照智能化程度將智能汽車劃分為5個等級，並指出“中高級別”為“3級及以上”，“高級別”為“4級及以上”。自主與網聯相結合將成為發展高階自動駕駛的主流模式。

目前，無論是傳統車企，還是新造車企業，它們作為汽車產業漫長價值鏈的集成者，均不具備全面的技術資源稟賦。一般來說，部分優秀傳統車企的技術基礎及整合能力，要遠遠強於多數初創的、帶有互聯網創業公司光環的行業新進入者。新進入者的優勢可能首先在於其“互聯網造車”的理念，在快速集成和新技術應用上達到匹敵傳統車企，甚至勝過一籌的水平。如特斯拉宣稱，推出一步到位備齊智能駕駛硬件的新車，之後將通過機器不斷地學習，將新的經驗和技能借助雲平台分享到所有售出的新車上。這種理念符合人工智能產品與人類相似的不斷學習與更新的特質。然而，理念雖然到位，但同樣將面對由低級智能駕駛到高級智能駕駛的不斷進化之路。

觀察智能駕駛的技術層級，可以將智能駕駛大致區分為兩類：一類是目前側重依賴自主式技術，即基於車體本身裝置，已經基本可以達到單車智能駕駛，及中低級的智能駕駛;一類是將靈魂插上車聯網之翼，在單車智能駕駛初步實現的基礎上，借助“駕駛腦”技術的升級整合來自高精度地圖、雲計算、大數據等雲端能力資源，以及持續機器學習和深度神經網絡技術，最終將單車智能駕駛變為智能網聯式自動駕駛，實現高階智能駕駛的突破。

傳統車企、新晉車企誰主沉浮?

感知層和決策層的共性基礎是車載芯片技術，涉及的企業有高通、恩智浦、英特爾、博世，以及來自國內的四維圖新等。在這些領域，近年頻頻發生巨額並購事件，如高通收購恩智浦、英特爾收購Altera等，涉及收購金額均達上百億美元。其中，高通、英特爾、英偉達已經相繼推出各自的自動駕駛平台。可以說自動駕駛的硬件基礎已經具備，低階的智能駕駛的普及只是時間問題，而更高階的智能駕駛技術的突破則取決於整車制造企業與感知層、決策層供應商的協作。

在智能駕駛研發能力方面，傳統車企與新造車企業各有其獨到的優勢與不足。

從商業模式來看，傳統車企的優勢在於擁有研發並制造一款整車的成熟流程模式與技術積澱。它們掌握外界難以獲取的車輛信息(安全性數據、車輛使用工況數據等等)，擁有與產業鏈上下遊協同工作的經驗。可以說，優秀的傳統車企本身就是一個優秀的整合者，它們天然具有打造一款成熟新車的基因。

新造車企業的優勢在於其互聯網思維，擁有開放、創新、迭代的基因，在打造智能汽車的靈魂方面具有天然的優勢。如前所述，決策層能力的養成不僅需要初階能力，而且需要通過深度學習實現不斷升級。對於新進入的造車企業而言，尤其是部分高科技企業，可能自然而然地將核心能力的構築焦點放在感知層與決策層，從而更容易掌握“駕駛腦”的深度學習能力。

從資本運作來看，部分傳統車企在其特定市場已經具有領先優勢，已經積累或者可以調動起雄厚的資金投入。不足之處是傳統市場領域更多體現為一片片紅海，多數車企利潤微薄，自身造血功能較弱，使得其借助自身資金積累進行創新的難度較大。

新造車企業則可借助新造車理念，短期內聚攏起大量資本，並在後期不斷引入新的產業資本。不足之處在於，新進入車企難以分攤成本，獲得盈利的周期較長。

傳統車企與新進入車企之間的競爭客觀存在，某些原本就競爭力不足，加之因循守舊的傳統車企，將可能受到顛覆性的沖擊。但是站在行業整體看，汽車產業的傳統優秀車企，在這場長期的膠著戰中，將面臨自我更新、自我完善的新機遇，極有可能借助其已經具有的技術與管理優勢，在這場顛覆性的挑戰中獲得重生。

因為，傳統車企是可以掌握新造車理念的，它們的誤區恰恰是自滿於原有產品開發、推出的路徑，在新模式的尋找上不得要領，即使推出新車型也是在模式上墨守成規。這可能才是眾多傳統車企陷入類似於諾基亞困境的根源。

作為一個新整合者，新造車企業面對龐大的汽車產業鏈體系，需要一個漫長的學習過程，它們可能一進入這個行業就被淹沒，眾多投資機構也隨之血本無歸。即使優秀如特斯拉，也需要依靠資本市場多年不斷地充血維持，而且迄今也未能坐實盈利。在這樣的背景下，新造車企業提出了“敬畏傳統、另起跑道”的口號。

然而，另起的跑道又加入另一個慢熱的因素：新能源動力。受制於基礎設施建設以及電池技術提升、成本降低速度的制約，智能汽車借助純電動概念發力，更是困難重重。感知層與決策層，是可以同時面向傳統能源與新能源汽車的。事實上，傳統汽車動力系統目前在行車信號反應速度上已經足夠成熟，再結合大規模的成本攤銷優勢，在很長時期內可以保持相對競爭優勢。這一優勢地位，在基本可預見的時間長度內，參照征求意見稿的戰略目標預期，應該可以持續到2025年。而且，即使在2025年之前的這一段時期，傳統汽車企業已經開始在傳統能源與純電動兩個領域發力智能網聯化。

麥肯錫給出的無人駕駛在新車銷售市場的份額預測顯示，理想情況下，部分自動駕駛可以在2025 年達到10%的份額，完全自動駕駛可以在2030

年達到15%市場份額。在未來的10年至15年內，仍將是部分自動駕駛佔主流的需求生命周期，在這一時期，傳統車企仍將在更廣泛的細分市場佔據足夠的競爭優勢。

當然，國內汽車消費主體的變遷，將使汽車制造智能網聯化突飛猛進。這在某種意義上也意味著新一代造車企業的機會來臨。據JD.POWER的研究顯示，國內汽車消費主力正從60後、70後轉為80後、90後。相較於上一代，新一代消費者對汽車智能化配置的關注度明顯提升。

如此看來，在智能汽車制造領域，5年之內看傳統車企，5年之後看傳統車企及新晉車企中的優質企業，這應該是一個相對穩妥的判斷。

事實上，如何在全新智能駕駛理念(硬件一步到位，在感知層與決策層不斷更新迭代)下造車，部分傳統車企已經有了全新認識，並走在了行業前列。如豐田在2018年1月9日的CES展會上發佈了e-Palette多功能出行平台，並宣佈從一家汽車公司轉型為一家移動出行公司，豐田的競爭對手也將轉變為穀歌、蘋果和Facebook等科技類巨頭。

百舸爭流的新生態

在新造車勢力中，特斯拉無疑最具代表性，其智能駕駛+純電動硬件一次性到位的生產模式，已成為這類車企發展的共性趨勢。

2016年10月，特斯拉發佈了Autopilot2.0，表示所有新車都將具備完全自動駕駛的硬件基礎。汽車在交付給用戶的同時，特斯拉不斷累積大量用戶實際道路行駛的經驗數據，通過機器深度學習，支持未來智能系統的進一步升級。

特斯拉模式沿襲的是蘋果手機空中升級(OTA，Online Travel Agency)的模式，體現了典型的互聯網思維。如果這種模式將智能汽車賦予“類生命”的性質，即通過不斷學習、不斷以更成熟的方式適應自身所不能完全掌控的外部世界，這應當是相對現實的做法。但特斯拉曾經的承諾是，可以在2019年或之前升級為全自動駕駛。這種承諾的實現有其極大的不確定性。

咨詢公司Navigant發佈了最新一項報告，這項報告按照戰略與執行度兩個維度，對具有代表性的19家無人駕駛汽車企業進行了排名。具體評價標准包括目標、市場化策略、合作夥伴、量產策略、技術、銷售、產品質量與組合、市場份額和可靠性等。這19家企業被分為領導者、競爭者、挑戰者和追隨者四類。按所屬類別與先後次序排名如下：

領導者：通用、福特、Waymo(穀歌旗下自動駕駛汽車項目)、大眾、戴姆勒-博世、雷諾日產聯盟、安波福、寶馬-英特爾-FCA;競爭者：沃爾沃-Autoliv-愛立信-Zenuity、PSA、Navya、百度-北汽、捷豹路虎、豐田、現代;挑戰者：Uber、特斯拉、本田和蘋果。

目前看來，在通往完全自動駕駛之路上，特斯拉仍面臨艱難的求索之旅。2015年特斯拉推出帶有駕駛輔助功能的Autopilot，最初版本採用了以色列Mobileye公司的硬件。2016年發生的一場致命的自動駕駛系統事故後結束合作，特斯拉開始獨立構建第二版Autopilot。但目前看來，在推出第二版本之後的一年多裏，自動駕駛儀仍然缺乏一些原始的功能，而且用戶反饋系統存在大量不可預測行為。

與此同時，一些立足於為整車企業提供整體解決方案的公司，如穀歌、英特爾，以及諸多整車企業卻表現亮眼。

通用並收購了自動駕駛初創企業CruiseAutomation，並計劃在2019年引入其Supercruis技術。Supercruis依靠高精度地圖(採購自地圖供應商)作為數據基礎，結合各類傳感器及定位計算設備，獲得路況實時預知能力。進入2018年，通用汽車最新申請已獲聯邦政府批准，將在2019年量產並推出一款沒有方向盤和制動踏板的無人駕駛汽車。

戴姆勒與一級汽車供應商博世結盟，開發完全無人駕駛技術。計劃在2018年推出一款高級輔助駕駛車型。豐田於2016年創立了豐田互聯，計劃借以實現未來車輛的互聯化、智能化。

面向智能駕駛領域，穀歌與百度採用相類似的“硬件外包+軟件自主”輕資產路線。2017年11月，穀歌的無人駕駛汽車項目Waymo宣佈將開始對無人駕駛汽車進行測試。Waymo的模式是開發整套解決方案，已與菲亞特克萊斯勒簽署了幾項小型協議，為600輛Pacifica皮卡提供Waymo的專有傳感器和內置硬件。預測穀歌未來將採取把自己的無人駕駛系統和軟件技術通過授權給車企的方式推向市場。穀歌無人駕駛技術立足兩個方面優勢：一是紮根於各城市街道的精密GoogleMaps地圖數據，可以每日模擬數百英裏的路程;二是穀歌一直在持續進行的複雜城市道路的實際路試。

國內傳統車企採取的是與互聯網科技企業戰略合作、協同開發的方式，如長安、上汽與阿裏合作等等。相對於通用、特斯拉等企業傾向於建立自己的體系、單打獨鬥發展整車開發與產品制造能力，國內的企業顯然更加具有開放與合作精神。新進入者蔚來也計劃請江淮等傳統企業代工的方式造車。相形之下，中國的智能駕駛之路更像是在精細分工下，各展所長的“群眾運動”。這種方式使得傳統與創新更相容，展示中國包容與合作的傳統智慧，必將展現出更為持久的生命力。

迄今為止，國內車商更多的是發揮國內的互聯網技術積澱，推進的是“網聯”技術而非“自動駕駛”。如上汽集團目前重點佈局高精度定位、導航和地圖領域，以及車載服務信息等;與阿裏巴巴合資成立斑馬網絡，為上海汽車注入互聯網基因。上汽還於2014年底在矽穀建立了投資公司，並先後於2016年和2017年在加州和以色列建立了創新中心。

相對而言，在自動駕駛核心技術方面，無論是硬件還是軟件，無論是技術水平還是資本投入，我國相對歐美日韓均還有不少差距。但在這一新的生態領域，漸進式的智能駕駛技術升級路徑，為無論是傳統車企還是新進入車企，無論是“智能”車企還是“網聯”產業鏈車企，都提供了廣闊的生存空間。

參照手機行業開源與自主整合的兩種模式來看，安卓系統誕生於2008年，落後於蘋果的iso系統。但其市場份額從2009年的4%迅速提升到2015年的81%。由此可見，“群眾運動”模式在智能化領域的生命力。而開放、共享正是互聯網精神的體現。

傳統整車和零部件企業在新格局中的定位需要戰略性調整

在新的產業格局下，傳統整車生產企業受到的挑戰無疑是最大的，一部分整車企業,由於其強大的品牌影響力和個性化定制能力，將主要面向高端消費群體銷售有品牌、定制化的汽車產品;另一部分整車企業,將退化成無品牌汽車制造商，專注於代工生產和為硬件管理運營商進行大規模定制化生產;還有一部分整車企業,依托自身的設計和定制化制造能力，孵化出獨立的汽車長租或分時租賃業務，並在合適的時機進一步分化轉型為獨立的汽車硬件管理運營商或出行服務運營商。從發展趨勢來看，整車企業都需要進行數字化轉型和生產方式升級，以更加柔性和智能的大規模定制化生產系統，來滿足不斷變化的產品和出行服務需求。

新的產業格局下，零部件供應商同樣面臨轉型的問題。一方面，零部件供應商要應對汽車產品電動化、輕量化和智能化的挑戰，要進行自身的產品轉型;另一方面，零部件供應商要在網絡化的產業組織中重新定位，或者繼續在保存下來的垂直配套體系中生存，或者升級成為獨立的模塊化供應商，或者與無品牌代工廠和硬件管理運營商結成戰略合作，成為面向汽車使用環節維修保養的產品技術承包商。

隨著新格局的逐步形成，一部分汽車後市場服務商也會慢慢轉型，例如汽車銷售、維修保養、充電服務等企業也會依據自身優勢轉變為硬件管理運營商或與其進行戰略合作。當垂直的分工體系逐步被打破，產業重心從制造轉向服務，以及平台型公司大量崛起，汽車產業的進入壁壘將會明顯降低，新進入企業將會出現"潮湧"現象。來自互聯網領域的一些新興主體，如互聯網車企(特斯拉、蔚來汽車等)以及出行服務平台企業(滴滴、EVCard等)會抓住機遇進入新的產業體系中，與傳統汽車企業合縱連橫，共同塑造新的產業格局。

政府要發揮前瞻性引導作用

在新老格局的轉換過程中，政府要發揮戰略性、前瞻性引導作用。

一是要從戰略高度，考慮未來交通出行變化對汽車價值鏈、產業鏈和創新鏈的影響，把汽車產業格局變化放在交通出行革命、能源革命、新型城市化、數字經濟的大背景下統籌考慮，組織跨行業、跨領域的相關機構和專家學者對汽車產業的中長期格局變化進行前瞻性、趨勢性、情景化的研究，准確把握汽車產業格局變化的內在規律和外部推動因素，為相關戰略、規劃和政策的制定打造理論基礎。

二是在產業管理體制改革和產業政策創新上，要順應汽車產業格局的趨勢性發展。管理上，放寬行業和市場准入;產業政策上，鼓勵和支持創新，以新型產業平台建設和發展為重點，激發更多創新主體的積極性，推動形成面向未來智能出行的產業生態體系。在傳統汽車產業主體的轉型方面，要考慮制定專門的支持性政策;在汽車國有企業改革的設計方面，要發揮國企在就業結構調整上的"穩定器"作用。

三是要順應新產業格局下的業務模式的變化，要由對汽車產品的一致性監管向產品和服務一致性監管並重轉變，要由對傳統汽車企業的管理向汽車企業和平台管理並重轉變，探索借助硬件和出行服務平台對汽車產品和服務一致性監管的新模式，要注重對汽車產業數據資產所有權和使用權的管理。

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