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12月19日，在爱分析举办的2018·中国汽车科技高峰论坛上，人人车联合创始人杜希勇、狮桥副总裁杨爱华、车车科技副总裁徐建平、长城华冠创始人陆群等十余位汽车科技行业领军者就“科技改变汽车行业”为核心议题，分享了各自的行业洞见。
爱分析汽车行业分析师唐靖茹在会上发布了《中国汽车科技创新趋势报告》（以下简称报告），《报告》中指出，中国汽车行业将迎来巨变，服务模式将取代商品模式成为汽车行业发展的重心。智能化和网联化将改变行业格局，推动汽车行业围绕客户全生命周期展开运营，促使更多大平台出现。
传统产业链中新能源汽车与二手车价值度最高
传统汽车产业链主要分成生产、流通、消费三个环节。
生产环节分为零部件制造和整车制造。零部件制造包括动力、控制等传统汽车工业硬件，也包括前装智能驾驶解决方案中的软硬件。
流通环节分为新车交易和二手车交易，涵盖交易主体和为交易服务的第三方平台。
消费环节分为用车和围绕用车产生的后市场服务。用车环节包括私家车等个人消费和物流运输等生产消费，及直接辅助该环节的后装ADAS。后市场服务包括保养、维修、加油、停车、汽配等各类服务。
产业链的各个细分领域都活跃着创业公司的身影，汽车行业是一个极具创新意识和创新能力的行业。
汽车消费和出行服务组成了影响整个汽车产业链上下游最大的两个市场。爱分析分别从供需和政策两个角度解读两个市场中最明显的趋势。
汽车消费市场中，中国的汽车千人保有量已经接近160。回顾发达国家汽车行业发展史，在千人保有量达到160之前，汽车行业增长比较迅速，但拐过这一节点之后，都不约而同地进入缓慢增长。这意味着中国即将进入汽车市场缓慢增长期，需求提升将变得困难。
总需求提升困难的前提下，需求结构调整成为必然。置换车比例上升，新买车人群减少，下层渠道购车比一二线城市更活跃，并且金融需求更多。由于置换车比例上升，二手车供给也会上升，消费者对二手车的接受度也会越来越高，供需双方共同推高二手车交易量。
另一方面，在保有量固定的前提之下，考虑环境保护和国家能源战略，政府会持续推进新能源汽车占比提升，并且利用政策引导技术发展，以满足消费者对于续航里程及安全性的要求。
出行市场总需求并不会大幅增长。在一定历史时期内，人们每天出行的次数相对固定，总体不会有太大的波动，但目前消费者对非公共交通的需求并没有被充分释放。
高峰时期，消费者仍然需要花费大量时间成本寻求网约车、出租车供给，甚至面临加价等情况，实际用车体验和每公里成本仍不如私家车。出现这种情况是因为目前的出行服务的效率、成本以及服务质量还未达到理想水平，一定程度上也在抑制用车需求。
同样考虑到环保和交通压力等因素，政策端也会限制非公共交通供给，将部分未被满足的需求向公共交通挤压。
将最重要的宏观因素纳入考虑之后，需要结合行业自身特点对汽车产业链各细分领域价值进行评价。爱分析从预期利润空间和市场规模增速两个维度对各领域进行划分。
处在第一象限的新能源汽车、二手车交易、汽车金融等目前两方面状态良好，其他领域由于各种各样的原因，需要依赖技术进行改造。或从改变供需的角度出发，提升市场规模，或从提升供给端能力的角度出发，降低成本、提高效率，从而提升利润空间，推动其向第一象限转移。
智能网联技术静待成熟，未来出行用车商业价值度最高
爱分析梳理出目前对汽车产业影响最大的新能源、人工智能、大数据、物联网和云计算技术在各个领域的应用场景。
新能源技术方面，由于新能源汽车的推动，上游零部件制造以及配套充电等车后设施都在逐步发展。人工智能是渗透整个汽车产业链最全面的技术，大数据需要和人工智能、云计算结合发挥作用。物联网和云计算则更多影响生产环节和消费环节。
这些应用场景大致可以分为两类，一类是对传统汽车产业链进行价值提升，另一类则能够创造出新的市场空间。爱分析从技术成熟度和商业价值度两个角度进行分析。
首先是技术成熟度。
新能源技术成熟度中等，行业提升空间依然较大。
根据罗兰贝格报告，考虑电动汽车动力系统、电力储存的技术性能和资金投入，中国的新能源技术成熟度中等，相对于欧美、日韩比较落后。
另外，根据爱分析访谈，新能源产业链上游材料研发和零部件制造仍有提升空间，车后设施建设也需继续推进。
中国目前已成为世界范围内新能源汽车销量增速最快，以及新能源汽车在总汽车保有量中占比最高的国家，相信在巨大市场空间推动之下，新能源技术能够得到快速发展。
人工智能和大数据底层技术较为成熟，但由于数据积累、基础软硬件设施及技术整合难度等各种因素影响，各环节应用的成熟程度有差异。
例如，交易环节及出行环节集中度相对较高，数据积累迅速，成熟度较高。车后环节受限于市场分散，现有成熟度较低。前后装辅助驾驶成熟度较高，但L4/L5级自动驾驶成熟度还较低。
云计算在汽配B2B领域应用成熟，但车联网的成熟度还有待提高。
IoT应用于汽车领域首先体现为车联网及由此产生的制造优化、租赁平台管理等。目前车联网基础软硬件成熟，但总体装机率较低，且国内标准不统一，目前规模化较难，成熟度中等。未来V2X成熟后，可借助车联网实现网联自动驾驶。
赋能传统行业的应用场景，可以依据前述传统行业预期利润空间和规模增速评价其商业价值度，而智能驾驶和车联网所创造的新市场则需要更多考虑未来发展路径。
智能驾驶整体市场规模大，且需要长时间技术积累以及政府资源支持，先发优势和正向反馈比较明显，预期市场集中度较高。
国内外主机厂在智能驾驶领域的技术基础和投入差别较大，国外主机厂与人工智能创新企业各有优势。但由于智能驾驶涉及网络、数据安全，国外厂商较难进入，预期国内将有创新企业脱颖而出。
智能驾驶分为两条路线。
服务出行企业和物流企业的后装ADAS以及传统汽车供应链体系内的智能驾驶解决方案为一类，以技术供应为核心，跟随B端需求成长，预期增长稳健，但规模上限受限于汽车产销量。
直接提供无人驾驶出租车服务或无人货运服务的为另一类，以市场需求为核心，直接与传统服务商竞争，潜在市场规模更大。
国内车联网市场现有规模不足百亿，但随着收益成本比不断提升，以及国家政策对网联化推动，预期市场规模将快速增长。
车联网基础层将沿用现有云计算服务，平台层将有较高的集中度，应用层将呈现多元化竞争。
当V2X高度发达时，围绕生产制造、网联自动驾驶、用户运营、租赁运营所展开的车联网市场将成为万亿规模大市场，而当汽车完全自动化，成为如手机一样的应用平台时，车联网应用市场又将演化出新市场。
长期来看，智能网联汽车将极大提升城市交通效率，缓解交通压力，并提升安全性，减少交通事故和各类司乘案件，属于政策鼓励方向，智能出行服务将成为经济价值优于公共交通，资源利用效率高于私家车的出行方式。
产业格局变革，服务模式挤占商品模式市场空间
未来十年，传统汽车工业将与新型创业企业竞争融合，演化出新的行业格局。长期来看，汽车产业链将变得更加垂直，并分化出服务模式和商品模式两类。
智能汽车制造将分为提供用车服务和以车辆产品两条路线，平台化促进车辆制造与用户运营深度融合。
由于交通出行整体效率提升，未来社会所需要的汽车总量有所减少，汽车制造环节的总产值将略微降低，集中度有所提升。
长期来看用车服务由于成本和效率的优势，将持续挤占汽车交易的市场规模。
后市场服务集中度将提高，电动车维修保养成本更低，整体市场规模有所下滑，头部后市场企业将更多服务B端，部分后市场服务将由出行服务商自给自足。金融、保险等都将更多围绕B端展开。
网联化与智能化推动平台化，各类玩家共同竞争领导地位
实现产业格局调整的路径大约可以归纳为网联化、智能化和平台化三点。
网联化是智能化和平台化重要的基础设施。
短期内，产销下滑将迫使车厂寻求新的用户价值，以网联化为载体的各类服务能极大提升用户体验。从用户处积累的数据将对车厂改进生产和运营用户起到巨大帮助，促使车厂应用车联网。长期看，依托于网联化的高精地图、位置服务等将成为智能驾驶感知能力的重要支撑，未来V2X将承接更多控制功能。
网联化与智能化深度融合，行业标准将逐步建立，分工更加清晰，加速自动驾驶大规模落地。
网联化所带来的远程控制、娱乐、车后等各类服务使车辆的平台属性加强，底层系统覆盖率考验技术能力和获客能力，应用生态建设将成为各家竞争的焦点。
智能化将推动产业链价值提升。
人力成本上升和用户规模提升促使产业链上下游寻找替代人力和进行高效用户运营的方法，人工智能成为重要的工具。数据积累和算法提升推动人工智能技术快速发展。
价值提升快的企业占据优势，市场集中度提高，人工专业性优势不再。智能驾驶汽车将提升出行市场效率和安全性，促进需求和政策提升，改变传统车厂商业模式。未来软硬件成熟后，竞争将是运营和服务能力等多维度的竞争。
大数据将助力平台化升级，网联化和智能化共同推进平台化建设。
第三方大数据公司、头部平台生态建立、多元化合作等使产业链上下游数据打通，更利于大平台诞生。
自然增长放缓，转变为存量市场，对于各环节竞争者来说，用户经营比用户获取更重要，平台化效率更高。细分行业边界将变得模糊，多种方式切入市场的公司同台竞争，围绕用户全生命周期展开运营，了解和服务用户的能力至关重要。
大数据和AI将实现更高效的资源配置，以汽车消费为核心的市场将逐步转变为用车服务主导的市场。
网联化将推动智能化和平台化，智能化进一步推动平台化。
未来，传统汽车产业参与者和各类技术型新玩家都将共同竞争大平台地位，智能驾驶将推动服务模式取代商品模式，改变汽车全产业链。
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