国家信息中心副主任徐长明在今天举办的“第七届中韩汽车产业发展研讨会”上从消费者特征和城市形态两个角度，诠释了中国自动驾驶的发展潜力。

徐长明指出，调查资料显示中国消费者对自动驾驶的接受程度明显高过美国、德国等发达国家，并且愿意为自动驾驶支付更高的费用。中国消费者对自动驾驶高接受度的背后，是数字经济在应用领域的快速发展和大数据、云计算、人工智能等领域全球领先的独角兽公司布局、论文、人才积累。与此同时，随着中国汽车市场目标受众年轻化，对自动驾驶接受程度更高的90后、00后人群未来将会成为购车主力，自动驾驶市场也将越来越大。

从城市形态的角度，中国人口密度高、人口规模大的特点最适合自动驾驶技术的应用，这也是中国发展自动驾驶的先天有利条件。中国城市环状发展的形态与城市化进程，也将会为中国的自动驾驶提供广大的空间。

与此同时，在政府的大力支持下，中国的基础设施水平始终保持全世界领先，在自动驾驶方面，中国也有信心在基础设施建设上走在世界前列。

因此，今天的中国，在自动驾驶领域拥有全球第一的潜力规模。但是在自动驾驶发展过程中，中国一定要解决车与车的混合、机动车与非机动车混合的问题，提升交通规则意识，才能让自动驾驶在中国有更好的发展。

以下为国家信息中心副主任徐长明演讲实录：

我从消费者特征和城市形态这两个角度来看一下我们国家自动驾驶的发展潜力。

我的讲话包含以下三个方面：

1.消费者视角

2.城市形态视角

3.综合性结论

消费者视角，我从三个角度分享一下：

第一中国的消费者对自动驾驶的接受程度，现在明显高于其他国家。

用德国和美国跟中国三个国家的数据进行比较：左边的两个图是来自麦肯锡的研究，右边的是来自于德勤的，我们可以看一下他们的研究表，对自动驾驶有三种态度：不想拥有、可有可无、非常重要。

美国的消费者认为非常重要的大概16%，可有可无的大概在54%，德国的差不多也是16%，这两个国家很相像。

我们国家认为自动驾驶非常重要的占到被调查者的49%，不想拥有的大概2%，可有可无的49%。

从上可以看出中国消费者对自动驾驶的偏好高于美国和德国，中国消费者愿意为自动驾驶付的费用4600美元，德国2900，美国3900，中国也是偏高的。

右边这个图是大家认为自动驾驶不安全的比例：在2017年我们国家大概62%的被调查者认为自动驾驶不安全，但是该比例在这两年迅速降低到25%左右，而其他的国家，像日本2017年认为自动驾驶不安全占79%，现在认为不安全的比例也在下降，但是到2019年还有50%的人，认为自动驾驶的车不安全的比例比我们明显高，我们只有25%的人认为不安全，而日本有50%。

韩国的情况也差不太多，大概49%的人认为自动驾驶不安全，印度大概48%，澳大利亚46%，东南亚其他国家59%的人认为自动驾驶不安全，这是德勤调查的数据，也是我们国家消费者对自动驾驶的接受程度。

从这组数据来看，中国明显比其他国家对自动驾驶表现出比较高的偏好。

调查数据是麦肯锡和德勤的，我们也在研究为什么是这样一个偏好。我们想大概主要是我们国家在数字经济的应用和发展，特别是应用领域发展得快，快速、广泛而深刻。

我们再看几组数据，2005到2016年，零售电商的交易在全世界范围来看，中国占到42.4%，美国大概占24.1%，2016年的数据其他的国家加起来大概占33.5%。

从移动支付角度来讲中国更高，有7900多亿，美国740多亿，虽然数据不是最新的，但是这个趋势应该没有大的区别。

从中国新增独角兽企业的数量，包括占比来讲，都明显发生变化，发展到现在中国的独角兽公司占世界36%，独角兽公司在国外定义是估值10亿美元。所以我们现在2017年当时在9月28号的数据是36，美国是41，其他的国家涨了一点点，所以这是中国这两年发展非常快。

独角兽公司行业领域我们国家跟美国其他国家表现非常不同的特点。

我们国家的公司大部分都是大数据、云计算、人工智能，跟自动驾驶关联更高一点。

我们的估值10亿美元，现在今日头条估值最高750亿美元，第二是滴滴、商汤科技还有快手；美国在金融科技、销售、旅游、供应链较多，我国是人工智能、交通、移动通讯，硬件软件互联网等等，基本上是依据大数据、云计算和人工智能相关联，其他的国家也一样，为什么我们发展比较快，跟行业发展有关系。

我们再来看高水平AI论文产出最多的10个国家，中国有2300篇，美国2200，英国降到800，这是关于人工智能的论文。

人工智能人才数量最多的10个国家，美国29000，英国19000，德国10000，英国8000。为什么我们自动驾驶汽车能够在全球处在消费者接受度比较高的位置。

我们消费者接触的情况太多了，给大家灌输的信息当然也就最多，这是一个方面的特点。

第二个特点，我们国家消费者对自动驾驶认知度和接受度纵向比跟我们纵向比在提高，左边是2016到2018三年的数据，非常了解和熟悉其原理和特性的，大概是非常了解的，没有这么多，基本知道概念的，这个比例我们大家看一看，再往上走。

右边是对自动驾驶汽车的购买意愿，来自我们国家信息中心的调查，我们这个题是这样来问的：你对无人驾驶汽车感兴趣的程度有多高？单选题，会买和不会买，我们看会买的比例，2016到2019年，2016，31.4%的人会买，到2019年到39.8%的人会买，这是愿意购买的比例，我们消费者接受度在提高。

为什么会提高？可能是两个原因，第一个消费者对自动驾驶的态度这个变化得益于直接的，就是自动驾驶技术的快速发展和进步，这一张图呢，是低级别自动驾驶功能，现在在快速的普及，最下面的是LKA，中间的是辅助泊车，然后是ACC、AEB，等等这都是在自动驾驶领域的一些东西。当然它只是L1级别的，这个普及率快速提高，消费者的概念在有。

各地政府积极推广高级别自动驾驶汽车的测试，相关企业也在直接参与。左边的图，是我们说已经发了路试宽牌照的地区，2017年只有一个城市，2018年18个城市，2019年22个城市，这些地方22个地区在做测试了，也在发布做L4级别以上的。

2017到2019年，给多少辆汽车发了路试牌照？

2017年还没有，去年一共给101辆汽车发了牌照，今年到了202个，数量在增加。

自动驾驶汽车领域创业企业的数量，还有投资都在快速增长。

2016年有636个，今年已经有765个有关自动驾驶这样的汽车的企业。他们在做这种创业，从投资来说2016年只有69.1亿元，到2019年有225亿元，今年投资创业的，资金进去了，它就会发展。所以这是我们消费者变化的原因：接触的太多了。

另外一个我们人工智能在其它领域的广泛应用，也促进了消费者最终驾驶认知，自动驾驶汽车，本质上是人工智能，他们两个相互发展，没有人工智能快速发展，就不会有自动驾驶汽车的快速发展，这两个高度关联。

我们现在人工智能，在其它领域的应用，非常明显，大家看看安防、人脸识别、公共服务机器人、智能教育、智能音箱、翻译、ETC、智能制造、医疗等等这些领域，这都是飞速发展。这个变化非常快。

我前天从上海回北京，在上海机场现在已经没有安检员，直接就是安检机器进去就可以了，原来是有智能摄像头，但是得两个人辅助，我前天从上海虹桥机场回来，已经没有人在那安检，就检查你身份证是否对，身份证往机器一放，就检查对然后进去了。

现在银行、通讯包括各个角度，都在大规模的应用，那么这个在我们国家应用比别的国家要快得多得多。所以这也是我们的动态。

第三个角度是我们中国不同世代的消费者对自动驾驶的态度不一样，大家看一看，非常感兴趣的各个级别差不了太多，但是90后明显感觉就是越是世代往后走越年轻，大家对自动驾驶的接受度就越高，这个其实是比较明显。

我们想这个原因主要是年轻人观念比较现代，更容易接受新事物，对新生事物的接受度比较高，像第一个像短视频类的，快手、抖音，这是世代的，60、70、80、90就问他，线上社交你最常使用哪些个，这是多选题，明显感觉到年轻人各种各样的应用，都是比年龄大的人用得更广泛。

这种情况下我们想随着买车者的世代构成的变化也会有利的推动自动驾驶的发展。

这是我们国家做的调研，去年100个买车人里面00后占1.6%，90后占到25.1%，80后，占到46.5%，70后已经降到20.4%，60以前更低，我们预测100个买车人里00后占到21.8%，90后会占到47.5%，这两个加起来就到2/3，2/3的可能都是90、00后，这些人对新生事物接受度比较高，从世代构成角度来讲也是会有力推动我们的自动驾驶的发展。

我们想从三个角度一个是中国消费者跟国外消费者的对比，我们偏好强，第二个我们动态在发生变化，第三个从世代的角度来讲，更是会有变化。我们不要求60后、50后、70后都接受这个东西，只要90后、00后接受自动驾驶，随着时间的发展，它就会发生变化。这是从消费者的角度。

第二个我们从城市形态的角度跟大家做一个分享。

自动驾驶汽车，我们把它做两维，横着的维度是城市人口规模从小到大，纵向是这个城市的德比人口密度从低到高。我们在每平方公里1万人的地方，画一根线，左边的这个竖线人口500万，我们觉得右上角人口超过500万的城市，人口密度高于每平方公里1万人的地方，这是最适合自动驾驶，因为你去办事停车极度不方便。人口密度高了以后家里停车也不方便，单位停车更不方便，这样的地方它就需要自动驾驶的汽车。你比如到国家信息中心办事，你到那之后把车停下来一个命令它就开走，办完事出来之后提前发一个命令车就来了，接你就走，这个就需要自动驾驶，需要L4以上甚至L5的车才可以。

“次适应”指的一个是人口规模大，但是人口密度低的地区，美国洛杉矶这样的地方，人口密度低，规模大，像我们国家有些地方，人口密度也高，人口规模也高，这是次适应。而人口规模也小，人口规模也小，基本上不太适合自动驾驶，这是我们从城市形态角度看。

中国城市的人口密度比发达国家普遍比较高，目前欧洲美国差不多有人居住的地方1平方公里大概3000人左右，大家都以为日本比较高，日本其实比我们低，在5700多人一平方公里，我们国家是8880多一平方公里，就有人居住的地方，城镇。比我们高的台湾地区是1万人一平方公里，韩国更高一点，15000人，因为韩国大量的人住在首尔，首尔这个地方人口密度高，这是一个。

这是我们做的几张图，大家看一看非常有意思，我们比较每个城市，100公里，横的是伦敦，100公里蓝的是大伦敦区，人口密度普遍的，很多地方没有人居住，伦敦最高的地方1平方公里才21000人；这是东京，东京的密度比伦敦高，最高的地方33000人，基本上没有什么空地；这是纽约，纽约的密度非常曼哈顿，一平方公里在108000人，你这办事车没地方停，最高的柱子，一个柱子代表一平方公里的在那居住的人数，这就比较高，我们国家上海密度跟纽约不相上下，在77000人左右，一平方公里，而且它高的柱子是特别多，黄浦江边上，东岸西岸都非常多，红的是上海，蓝的昆山这些地方，密度非常高。这是上海的全景图，高的跟纽约不一样，纽约的一个柱子特别高，上海是很多个柱子都很高，很多的一平方公里的地方，都有大量的人在那居住。这样的地方，停车不行，上班去办事更不行，没地方停，所以它是自动驾驶发展非常好的场景。

另外我们国家城市的形态的都是摊大饼，这可能是和原来苏联学的，然后全国各地跟北京学，二环三环四环，北京还有七环，一个环上千公里。

这个形状在成都、武汉，也都是环线，这带来一个结果就是我们平均的上下班的距离，其实不是很长，美国人平均的上下班单程距离25.6公里，北京上班是13公里，上海差不多，驾驶汽车共享价格是非常非常贵的，目前看很少会有家庭的私人汽车购买自动驾驶功能，至少二十几年还不太会，价格受不了，主要是用自动驾驶替代了司机，是共享的，这对我们国家非常有利。这是百分比：北京大概有32%的人上班距离在5公里以下，31%的人在5到15公里，像深圳有51%人在小于5公里以内，打车非常方便。

第二人口规模。

我国密度高，规模大，全世界人口超过500万的特大城市，全世界一共有86个，我们国家21个，超过500万以上的人口城市。上海、北京、广州、天津等等加在一起，大概是这样的情况。

发达国家加起来是20个，中国和发达国家加在一起有41个城市，还有就是欠发达国家。东京加横滨是3800万，首尔2400多万，纽约2100多万，20个城市加起来是2.2亿人，我们国家的21个城市也是2.2亿人，适合用自动驾驶的人数和这引起国家加起来一样，但我们人口密度比他们更高。

人口向大城市集中，未来也会进一步集中，这说明什么，不管你是什么样的国家，地广人稀也好，地少人多也好，都向大城市集中。

这是我们研究过去大概60年城市的变化，都往大城市走，我们国家也是一样。

而我们国家现在城市化大概只有60%，还有很多人要往城市走，而且自愿走都往大城市，大城市资源多，收入水平高。

我们想从城市形态的角度也是，再考虑到我们政府对自动驾驶的建设有很大的作用，刚才韩国专家也讲到自动驾驶需要智能交通、需要通讯，需要高精度定位，高精度地图，大数据、云计算，这些我们都把它叫做基础设施。

我们最大的优势就是集中精力办大事，我们人均GDP水平只有1万美元，但是我们基础设施的水平在全世界领先。所以我想这里面的基础设施，中国也一定会走在前列，这是一个城市形态。

大概的场景将来是封闭状态到半开放再到开放，大概是这样一个场景，从载人到载货都是一样的自动驾驶，代客停泊车，到半开放到开放，最后全场景，载货汽车也是一样，大概是这样的路径。

这是国外的机构预测的情况，他预测L4与L5的车中美欧加在一起到2030年能达到8100万辆，中国3310万辆，欧盟2710万辆，美国2080万辆，这是他们预测的数据，我们国家自动驾驶规模潜在第一，这是没有疑问的，从发展到城市形态我们还没说产业，产业我们可能发展得更快一点。

所以潜力中国是最大的。

但是这只是一个发展潜力，是不是意味着中国就一定比其他国家发展快。往前走我觉得有两个问题必须要解决。

第一个就是车与车的混行的问题，两个车并线中国的行为基本上大家都是抢路，没有人让路，大家都在抢，特别是三四个道并一个道的时候，差10公分都会挤，这个时候自动驾驶如何设计？你也挤，就天天事故那就不断。

另外一个自动车的与行人，我今天早上开过来，在绿灯的情况下，红灯方向的自行车照走不误。

将来自动驾驶对我们车的考验，能不能过红绿灯，人也按交通法规，自行车也按法规的时候这才行。这个时候来讲，发达国家比我们国家他们更遵守交通意识，其实背后是一个法的意识，我们的潜力是巨大的，在这两条我们要解决了，才能够使真正的L4、L5的车有更好的发展。