Fremtidens Mobilitet: Selvkørende Biler og Deres Indvirkning

Forestil dig en verden, hvor transport er sikrere, grønnere og mere forbundet end nogensinde før. Dette er visionen bag autonom mobilitet, en revolutionerende udvikling, der er ved at omforme den måde, vi bevæger os på. Fra de første kommercielle selvkørende taxitjenester til de dybtgående økonomiske og miljømæssige implikationer, er autonom kørsel ikke længere blot en fjern drøm, men en håndgribelig virkelighed, der gradvist integreres i vores dagligdag.

Virksomheder som Aptiv har været banebrydende inden for dette felt. Aptiv var den første virksomhed til at lancere en kommerciel, autonom kørselstjeneste i Las Vegas, hvor de leverede over 100.000 passagerture, og imponerende 98% af passagererne vurderede deres oplevelse til 5 ud af 5 stjerner. Dette vidner om potentialet og accepten af denne nye teknologi. Gennem deres joint venture med Hyundai, Motional, fortsætter Aptiv med at udvikle og kommercialisere autonome køretøjer og systemer, med fokus på de avancerede teknologier, der er nødvendige for at gøre autonom kørsel til en udbredt virkelighed. Hos Aptiv er overbevisningen klar: deres mobilitetsløsninger har magten til at ændre verden.

Hvad er autonom mobilitet, og hvorfor er den vigtig?

Autonom mobilitet refererer til brugen af selvkørende køretøjer til transport af mennesker og varer uden behov for en menneskelig fører. Det er et bredt felt, der omfatter alt fra avancerede førerassistentsystemer (ADAS) til fuldt autonome køretøjer. For at forstå dette bedre, er det vigtigt at kende de forskellige niveauer af autonom kørsel, som Society of Automotive Engineers (SAE) har defineret:

• Niveau 3 (L3) – Betinget automatisering: Systemet styrer styring og acceleration og overvåger også køremiljøet. Dog kræver systemet stadig en menneskelig fører til at udføre visse dynamiske kørselsopgaver, når systemet beder om det. Det er en "øjne-af-vejen"-løsning, men ikke "sind-af-vejen".
• Niveau 4 (L4) – Høj automatisering: Det autonome system kan udføre alle dynamiske kørselsopgaver under specifikke forhold og inden for et defineret driftsområde (f.eks. en bestemt by eller vejstrækning). I L4-systemer behøver den menneskelige fører ikke at gribe ind, selvom systemet ikke reagerer på en kørselsanmodning. Dette er ofte det niveau, der sigtes mod for de første kommercielle selvkørende tjenester.

I denne artikel fokuserer vi primært på de delte AV-tjenester, såsom robo-taxier og robo-shuttles. Robo-taxier er on-demand taxitjenester, der bruger autonome køretøjer uden en menneskelig fører, typisk med en kapacitet på 2 til 6 passagerer. Robo-shuttles er større køretøjer, der kan transportere mellem 4 og 10 passagerer og ofte opererer på faste ruter eller inden for afgrænsede områder.

Betydningen af autonom mobilitet kan ikke undervurderes. Den har potentialet til at:

• Øge sikkerheden: De fleste ulykker skyldes menneskelige fejl. Autonome systemer kan reducere antallet af ulykker betydeligt.
• Reducere trængsel: Optimeret ruteplanlægning og køretøjsudnyttelse kan mindske trængsel i byerne.
• Forbedre tilgængeligheden: Mobilitet bliver tilgængelig for dem, der ikke kan køre, såsom ældre eller personer med handicap.
• Sænke omkostningerne: På lang sigt kan fraværet af en menneskelig chauffør og optimeret drift føre til markant lavere transportomkostninger for forbrugerne.
• Fremme bæredygtighed: Selvkørende køretøjer forventes i høj grad at være elektriske, hvilket bidrager til en reduktion i CO2-udledning og en grønnere transportsektor.

Betyder lokaliserede mobilitetskontekster noget for vurderingen af autonom mobilitet?

Ja, absolut. Mens autonome køretøjer udrulles og skaleres, har tempoet og karakteren af denne overgang betydelige implikationer for hele mobilitetsværdikæden. Mobilitetsaktører, der allerede har oplevet forstyrrelser – som elektrificering – skal overveje lokaliserede mobilitetskontekster, ud over udviklingen af selvkørende teknologi, i deres vurdering af autonom mobilitet.

For at skabe klarhed over, hvordan markedet for autonome køretøjer (AV) kan udvikle sig, har McKinsey udviklet en detaljeret mobilitetsmarkedmodel. Denne model inkluderer adskillige transportformer og bruger data fra mere end 2.800 byer og landdistrikter på tværs af mere end 110 lande. Modellen projekterer kørte kilometer, salg af lette køretøjer, installeret base og miljøpåvirkning. Desuden estimerer den størrelsen af værdiskabelsen for både privat og delt transport frem til 2030 og derefter, og giver detaljeret indsigt for individuelle byer – herunder scenarier drevet af COVID-19-krisen.

Vores analyse viser, at den lokale kontekst spiller en afgørende rolle for omkostningerne pr. kørt kilometer for delte AV-tjenester. Forskellige geografiske områder har forskellige omkostningsstrukturer:

• Geografi: En robo-taxitur i Kina kunne være 5 til 25 procent billigere end en tur af samme længde i USA. Forskellene skyldes lavere arbejds- og energiomkostninger samt lavere basiskøretøjsomkostninger som følge af forskellige kundekrav.
• Bytæthed: For områder med lavere befolkningstæthed vil robo-taxier have en højere andel af "tomme kilometer" (kørte kilometer uden indtægt, dvs. uden passagerer), hvilket kræver, at flåderne opkræver mere for "belastede kilometer" (kørte kilometer med indtægt) for at kompensere. Forskellen i omkostninger pr. kilometer mellem en offentlig transportfokuseret top 25-by som Philadelphia og en bilafhængig perifer by som Indianapolis kunne være omkring 50 procent.
• Køretøjstype: Typen af køretøj har en endnu større indvirkning på omkostningerne pr. kilometer og dermed på slutkundepriserne. Prisen pr. kilometer for en premium robo-taxi i SUV-størrelse kunne være dobbelt så høj som for en to-personers. En robo-shuttle, der kører i et lille område med relativt lave hastigheder (f.eks. fra en lejlighedsblok til den nærmeste metrostation), kunne koste halvt så meget som en, der kører mellem et stadion og fjerntliggende parkeringspladser. Forskellen skyldes primært de reducerede omkostninger for det lavhastigheds-AV-system på grund af forskellige sensor- og computerkrav.
• Operationel Skala: Skala påvirker også robo-taxiomkostninger på globalt plan, givet de høje initiale investeringer, flåder skal afskrive. Spillere i stor skala kunne sandsynligvis opnå prisniveauer seks til otte gange lavere end mindre rivaler, der forsøger at opbygge end-to-end-operationer.

Omkostningsdrivere og prisudvikling for autonome tjenester

Mens de fulde omkostninger for selvkørende tjenester er meget høje i dag – på grund af de høje omkostninger til teknologi, udvikling og drift – forventes de at falde betydeligt i det kommende årti, efterhånden som AV-teknologien skrider frem, og smartere, mere sømløse, multimodale mobilitetsøkosystemer opstår.

Adoptionen af robo-taxier og robo-shuttles afhænger af fire hoveddrivere:

1. Reguleringer: Regeringers og byers politikker vedrørende selvkørende køretøjer, licensering og brug.
2. Teknologisk modenhed: Pålideligheden, sikkerheden og ydeevnen af den autonome teknologi.
3. Attraktivitet af forretningscasen: Muligheden for at generere overskud og tilbyde konkurrencedygtige priser.
4. Kundepræference: Forbrugernes accept og vilje til at bruge disse tjenester, som stærkt afhænger af prisen sammenlignet med andre mobilitetsformer.

På trods af yderligere teknologiske omkostninger kan robo-taxier blive priskonkurrencedygtige med private ikke-autonome biler og endda offentlige transporttjenester. Vi estimerer, at omkostningerne pr. kilometer for en robo-taxitur kun kunne være 20 procent højere end for en privat ikke-autonom bil i visse sammenhænge, afhængigt af brugssituation, geografi og lokale forhold. Robo-shuttles kunne være 10 til 40 procent billigere end private ikke-autonome biler, omend mindre bekvemme. Desuden, afhængigt af konteksten, kunne omkostningerne pr. kilometer for en personlig (ikke-samkørsels) robo-taxitur udgøre blot 40 til 50 procent af en førerbaseret ride-hailing-tur.

Denne omkostningsreduktion forventes at være drevet af flere faktorer:

• Lavere hardwareomkostninger: Faldende priser på højtydende chips og sensorer.
• Operationelle forbedringer: Mindre vedligeholdelsesbehov og højere samlet kilometertal for køretøjerne.
• Lavere omkostninger til mobilitetstjenesteydelse: Økonomiske stordriftsfordele, når tjenesterne skaleres.
• Reduktion i tomme kilometer: Smartere algoritmer og ruteplanlægning minimerer kørsel uden passagerer.
• Større stordriftsfordele: Udviklings- og valideringsomkostninger fordeles over flere køretøjer.

Selvom robo-taxier forventes at have højere driftsomkostninger end private biler i starten – især på grund af behovet for regelmæssige tjek, fejlsporing, sensorvedligeholdelse og genkalibrering – vil disse omkostninger sandsynligvis falde over tid. Desuden vil opretholdelse af fjernkøretøjskontrolcentre, der sikrer problemfri drift og understøtter passagerer i "edge cases", bidrage til omkostningerne. Regelmæssigt opdaterede AV-kort og relaterede lokationsbaserede tjenester er også nødvendige.

Mobilitetstjenester udgør den største andel af de samlede omkostninger for robo-taxier. Dette inkluderer omkostninger til betalingsudbydere, udvikling og drift af kundeapps, dataanalyse til strategiske beslutninger om flådestørrelse og serviceområder, kundesupport, marketing og administrative funktioner.

Byer vil også tage forskellige strategiske tilgange til robo-taxier afhængigt af deres behov. Nogle byer kan indføre restriktive licensplaner for at beskytte offentlig transport eller traditionelle taxier, mens andre kan subsidiere samkørte robo-shuttles som "sidste-mile"-løsninger for at tiltrække flere passagerer til offentlig transport eller undgå yderligere investeringer i busnetværk.

Sammenligning af omkostninger pr. kilometer (estimeret 2030):

Bemærk: Estimater er baseret på specifikke kontekster og forudsætninger, og den faktiske udvikling kan variere.

Implikationer for industriens interessenter

Udrulningen af autonome køretøjer vil påvirke en bred vifte af aktører i mobilitetsøkosystemet. Hver gruppe skal tilpasse sig for at trives i den nye virkelighed:

• Bilproducenter (OEM'er): OEM'er, der ønsker at træde ind i robo-taxiindustrien som køretøjsudbydere, skal udvikle specialbyggede køretøjer med den bedste holdbarhed i klassen, lave vedligeholdelsesomkostninger og høj tilgængelighed. Forudsigende vedligeholdelse, modulære batteristørrelser og hurtigopladningsmuligheder er primære drivere for øget tilgængelighed. Hvis OEM'er selv ønsker at blive robo-taxiaktører, skal de forberede sig på store ændringer ved at blive mobilitetstjenesteudbydere og søge partnere, investorer og AV-teknologiudbydere for at orkestrere en fuld stack-løsning.
• Mobilitetstjenesteudbydere: Med industriens intense fokus på operationel ekspertise bør udbydere koncentrere sig om at blive markedsledere i få byer, ikke nicheaktører i mange, for at udnytte stordriftsfordele til understøttelse af infrastruktur som køretøjskontrolcentre eller lokale robo-taxi-hubs. Udbydere bør prioritere højt at reducere omkostningerne ved drift og mobilitetstjenesteydelse, f.eks. ved at anvende smarte strategier for, hvor mobilitetshubs skal bygges, og hvornår og hvor hurtigt køretøjer skal oplades. De kan også investere i smarte algoritmer til ruteplanlægning og efterspørgselsprognoser for at reducere antallet af tomme kilometer.
• Byer og transitmyndigheder: Kommuner kan påvirke prissætningen via subsidier eller licensomkostninger for at styre deres mobilitetsmix. Sådanne tiltag kan involvere forsøg på at opbygge integrerede transportsystemer, der kombinerer forskellige mobilitetsformer, eller skridt til at gøre robo-shuttles mere attraktive end private biler, men mindre attraktive end bytransport. Byer kunne også udleje bekvemt beliggende ejendomme til robo-taxiaktører for at sænke omkostningerne ved tomme ture mellem robo-taxi-hubs og serviceområder.
• Leverandører: Leverandører bør forstå, hvor de skal allokere deres R&D-udgifter, især med hensyn til forbedringer i AV-holdbarhed og energibehov. Nogle kan overveje at ændre deres forretningsmodeller, skifte fra reservedelsleverandører til AV-vedligeholdelsesudbydere eller køretøjskontrolcenteroperatører. Mange vil sandsynligvis søge partnerskaber på tværs af biløkosystemet for f.eks. at knytte sig til eftermarkedsaktører.
• AV-teknologiaktører: AV-teknologiaktører skal kritisk definere deres rolle i økosystemet og det niveau af partnerskaber, de har brug for. Disse aktører kan arbejde på tværs af AV-teknologistakken gennem mobilitetstjenesteydelse, mens de anskaffer deres basiskøretøjer, licenserer deres teknologi til partnere eller udfylder ingeniørroller for en række partnere, fra OEM'er til mobilitetstjenesteudbydere.

Totalomkostninger ved ejerskab (TCO) og følsomheder

En dybdegående analyse af de samlede omkostninger ved ejerskab (TCO) for robo-taxier er afgørende for at drive en succesfuld forretningsmodel. Baseret på en detaljeret TCO-model, der inkluderer mere end 40 omkostningsforudsætninger, kan vi modellere virkningen af forskellige følsomheder. Disse følsomheder kan hjælpe virksomheder med at styre deres R&D-udgifter for at bygge robo-taxier med konkurrencedygtig TCO-ydeevne. Ved at ændre nogle input-omkostningsforudsætninger med 10 procent kan vi se følgende indvirkning på TCO:

• Højeste indvirkning (ca. 5%): Mobilitetsudbydelsesomkostninger og køretøjets holdbarhed (levetid i kilometer).
• Mellem indvirkning (ca. 3%): Omkostninger til AV-hardware, omkostninger til en robo-taxi (f.eks. omkostningsreduktion via et specialbygget køretøj), flådens operationelle effektivitet (som i en lavere andel af tomme kilometer) og højere brugscyklus-tilgængelighed og antal kørte kilometer pr. år.
• Mindre TCO-indvirkning: Vedligeholdelsesomkostninger pr. kilometer og høj brændstofeffektivitet (selvom elektriske køretøjer er standard).

Dette understreger vigtigheden af at optimere serviceprovisionering og køretøjslevetid for at opnå en attraktiv TCO.

Autonomi og dekarbonisering af mobilitet

Tempoet og karakteren af AV-udrulningen har betydelige konsekvenser for mobilitetssektorens CO2-fodaftryk. I en ureguleret udrulning kunne AV'er øge antallet af kørte kilometer på grund af lavere omkostninger og højere bekvemmelighed. Dette ville modvirke dekarboniseringen af mobiliteten, selvom disse tjenester sandsynligvis vil bruge en elektrisk drivlinje.

I en sømløs mobilitetsovergang vil disse tjenester dog komplementere et mere miljøvenligt mobilitetsøkosystem og øge ressourceudnyttelsen. Dette vil skabe medvind for dekarboniseringsbestræbelserne, især hvis byer opfordrer til samkørsel med robo-taxier og shuttles eller tæt synkronisering med offentlig transport. Potentialet for at reducere byers CO2-udledning er stort, især hvis private bilers brug reduceres til fordel for delte, elektriske autonome løsninger.

COVID-19's indvirkning på autonom kørsel

COVID-19-krisen har haft en mærkbar, men sandsynligvis ikke permanent, indvirkning på udviklingen af autonom kørsel:

• Kortsigtede konsekvenser: Virksomheder suspenderede AV-test i 2020, da både OEM'er og deres leverandører droslede investeringerne ned på dette område. Nogle AV-aktører annoncerede fyringer eller stoppede helt indsatsen.
• Mellemlange konsekvenser: Aktører forsinker AV-udviklingsprojekter, typisk med måneder, ikke år. Industrieobservatører forventer yderligere industrikonsolidering og eventuelle stigninger i samarbejdet.
• Betydning forbliver høj: Trods tilbageslag forbliver den generelle betydning høj. Virksomheder betragter stadig robo-taxier som den største AV-indtægtskilde, med op til 1,3 billioner dollars i omsætning inden 2030. Autonom kørsel bør fortsat vokse i betydning fra kundens synspunkt.
• Aktørbillede: Mens flere OEM'er og tier-et-leverandører reducerer deres investeringer, fortsætter tech-aktører med at investere i et højt tempo og har sikret sig yderligere investeringer. Som et resultat heraf vil kløften mellem førende aktører og "fast followers" vokse, potentielt førende til et marked med færre, men stærkere, spillere.

Ofte Stillede Spørgsmål om Autonom Mobilitet

Her er svar på nogle af de mest almindelige spørgsmål om autonome køretøjer og fremtidens mobilitet:

Hvad er forskellen på en robo-taxi og en robo-shuttle?

En robo-taxi er typisk et mindre køretøj designet til individuelle eller små grupper (2-6 passagerer) for on-demand ture, ligesom en traditionel taxi uden fører. En robo-shuttle er et større køretøj (4-10 passagerer) ofte brugt til faste ruter eller transport i specifikke områder, som f.eks. lufthavne eller campusser.

Er selvkørende biler sikre?

Sikkerhed er den højeste prioritet i udviklingen af autonome køretøjer. Selvom der stadig er udfordringer, har testvist, at de kan reducere menneskelige fejl, som er årsag til de fleste ulykker. Virksomheder som Aptiv har opnået imponerende sikkerhedsresultater i deres kommercielle udrulninger, og teknologien forbedres konstant med avancerede sensorer og AI-systemer.

Hvornår kan jeg forvente at se selvkørende køretøjer overalt?

Udbredelsen vil ske gradvist. De første fuldt autonome tjenester (L4) rulles ud i udvalgte byer og under specifikke forhold (f.eks. "geofenced" områder). En bred udbredelse af selvkørende biler til privat ejerskab eller i alle byer vil sandsynligvis tage årtier og afhænger af teknologisk modenhed, reguleringer og offentlig accept.

Hvordan vil autonome køretøjer påvirke byer?

Autonome køretøjer kan transformere byer ved at reducere trængsel, forbedre luftkvaliteten (især hvis de er elektriske), optimere parkeringsbehov og forbedre adgangen til mobilitet for alle borgere. Byer spiller en aktiv rolle i at forme denne fremtid gennem reguleringer, infrastrukturinvesteringer og integration med eksisterende offentlig transport.

Robo-taxi-revolutionen er i fuld gang, og dens potentiale til at omforme mobiliteten er enormt. Mens industrien fortsat står over for formidable teknologiske udfordringer, er der et skift i fokus mod at få økonomien rigtig. Succes vil afhænge af at opnå tilstrækkelig skala, skabe et stærkt AV-økosystem og opretholde en uovertruffen operationel ekspertise. Fremtiden for mobilitet er autonom, og den er tættere på, end vi tror.

Med fortsatte investeringer i forskning og udvikling, strategiske partnerskaber og en vilje til at tilpasse sig lokale forhold, er autonome køretøjer klar til at levere sikrere, mere effektive og mere bæredygtige transportløsninger for alle.

Hvis du vil læse andre artikler, der ligner Fremtidens Mobilitet: Selvkørende Biler og Deres Indvirkning, kan du besøge kategorien Teknologi.