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摘 要：本文将介绍评估EV普及速度时的一个关键视角——不仅关注EV本身，还要看其周围的生态系统（产业生态系统），其完善状况通过多种方式影响EV的转型速度。因此，人们不应只关注全固态电池等单一EV的技术进步，而是需要拓宽视野，广泛关注围绕EV的整体生态系统。

关键词：EV、产业生态、电池、智能驾驶

最近，电动汽车（EV）转型的势头有所减缓。尽管EV的扩大趋势未改变，但在美国和欧洲部分地区，其销售增长正在放缓。然而，从中长期来看，大多数人认为EV将继续成为汽车行业中核心的脱碳技术之一。问题在于如何解读其普及速度。

本文将介绍评估EV普及速度时的一个关键视角——不仅关注EV本身，还要看其周围的生态系统（产业生态系统）。与生态系统类似的概念是供应链（零部件供应网络）的概念，但两者又有所不同。供应链实际上是为产品提供零部件的供应链网络。构成供应链的公司之间存在诸如零部件采购之类的业务关系。例如，EV的主要零部件是电机和电池，EV制造商从零部件制造商购买这些零部件来制造EV。

另一方面，生态系统是指由与特定产品具有互补关系的多种互补商品组成的系统。这里的互补是指商品原本是独立的商品，但相互提升其价值的一种相互促进的关系。在这种情况下，将两种商品放在一起可以为客户增加更多的价值，甚至比它们单独存在时还要多，并且形成当一种商品畅销时，另一种商品也畅销的良性循环。反之亦然。从这个意义上说，生态系统可以说是一种命运共同体。

这一概念用计算机硬件和软件之间关系的例子更容易理解。在个人电脑刚刚起步的早期阶段，苹果Ⅱ（Apple II）最初只是一款为少数发烧友设计的玩具产品，但为了让它成为人们想要的商业工具，世界上第一个电子表格软件“VisiCalc”诞生了。作为互补商品的电子表格软件，将最初仅限于少数发烧友的苹果Ⅱ转变为普通大众垂涎的有价值商品。然而，值得注意的是，苹果公司并没有直接与电子表格软件制造商进行交易。最终消费者是分开购买苹果Ⅱ和电子表格软件的。从这个例子可以看出，与供应链的另一个区别是，在生态系统中，互补商品的制造商之间不必须存在直接交易。

图表以EV为例说明了供应链和生态系统之间的差异。与内燃机汽车相比，EV的特点之一是它们周围有许多影响其价值的互补商品。如果是这样的话，就必须了解生态系统的发展状况，才能更准确地解读EV的未来趋势。

首先，一起来看看充电基础设施。EV本身与充电基础设施具有互补关系，高性能充电基础设施是否充分完善对EV的价值能够产生重大影响。目前，日本和世界各地都缺乏充电基础设施，而且驾驶时的历程焦虑正在降低消费者的EV购买欲望。这是由于它们的互补关系而产生的负面影响，即使EV本身的技术价值没有改变，对客户的价值也会受到损害。此类负面影响需要立即消除。

另一方面，围绕EV的互补商品也具有增值的积极作用。例如，由于EV配备了电池，因此它们与能源管理系统是互补的，可以创造新的价值。将EV作为电力基础设施整合进V2G（车辆到电网）和使用EV为家庭供电的V2H（车辆到家庭）就是其例子。一旦将EV整合到能源管理系统中，EV将会获得与传统交通工具完全不同的新价值。此外，相比汽油车，数字技术占比较高的EV具有高度的互联性和连接性，因此它与各种互联服务形成互补。与家用电器和云连接的服务也是其中一个例子。此外，通过与其他交通工具的合作，MaaS（移动即服务）等服务将成为可能，从而可以创造汽油车难以提供的新价值。

其中最大的主战场是自动驾驶。在深入探讨这一点之前，目前关于EV和自动驾驶之间关系的争论存在一些混乱，因此有必要再次澄清这一点。EV是关于汽车动力源的讨论。这涉及到是选择电机和电池作为动力源，还是选择内燃机的技术选择问题。而自动驾驶则是关于让汽车变得更加智能的讨论。这涉及到是选择由人类操作来进行方向盘控制和加减速控制，还是选择由系统（更准确地说是软件和逻辑半导体）进行自动控制的问题。由于两者是不同的概念，因此理论上可以有以内燃机作为动力源的车辆实现自动驾驶的组合。自动驾驶和EV是完全独立的讨论，它们的技术创新方向也不同。然而，它们几乎同时兴起，并且类似的概念如CASE（互联、自动驾驶、共享、电动化）、MaaS（移动即服务）、SDV（自动驾驶车辆）等开始被广泛使用，这可能是导致讨论难以理解的原因之一。

重申一下，EV和自动驾驶在概念上是不同的。但由于EV的数字技术比例远高于内燃机，因此EV与自动驾驶是更兼容的，两者具有互补关系。要想实现安全可靠的自动驾驶，选择EV作为动力源会提高实现自动驾驶的可能性，形成良性循环。因此，在实际情况下，可以说EV和自动驾驶是一体的，要实现自动驾驶，就需要推动EV转型。因此，有关EV转型的讨论将不再仅限于脱碳，还将与更广泛的主题联系起来，包括智能汽车的发展。

目前，全球范围内正在进行激烈的自动驾驶开发竞争，甚至吸引了包括大型IT企业在内的多方参与，但对这些竞争走向产生影响的技术基础是能够实现高速运算处理的逻辑半导体和软件。要实现安全且自然的自动驾驶，需要利用机器学习进行图像识别、识别车辆行驶环境、规划行驶路线并快速控制车辆等功能，为此，需要具备远高于当前车载半导体性能的半导体技术。此外，由于这些半导体技术需要在恶劣的行驶环境下使用，因此相比智能手机等民用半导体，它们需要具备更高的鲁棒性、响应速度和能效等特性。能够满足车载特有的如此高水平需求的半导体技术进步程度，也将直接影响自动驾驶开发的成败，进而影响到EV转型的进展。

正如我们所见，EV除了配备电池外，数字技术的比例也很高，因此围绕电动汽车本身已经形成了一个互补关系的生态系统，其完善状况通过多种方式影响EV的转型速度。因此，人们不应只关注全固态电池等单一EV的技术进步，而是需要拓宽视野，广泛关注围绕EV的整体生态系统。

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