《Future Transportation》：Traffic Simulation Analysis Method for Mixed Flow of Intelligent Assisted Driving and Conventional Driving on Class I Highways
Jiahui Ren,
Yingfei Dong,
Can Cui,
Haining Li and
Pengfei Zheng
编辑推荐：
摘要：本研究针对由电动化、数字化和自动化驱动的高度不确定性环境，为东南下萨克森州（SON）的汽车与出行领域制定了一项区域性的技术转型战略。该研究整合了三个分析组件：(i) 基于SWOT（优势、劣势、机会、威胁）的SON现状基线评估；(ii) 描述德国至2035
摘要：本研究针对由电动化、数字化和自动化驱动的高度不确定性环境，为东南下萨克森州（SON）的汽车与出行领域制定了一项区域性的技术转型战略。该研究整合了三个分析组件：(i) 基于SWOT（优势、劣势、机会、威胁）的SON现状基线评估；(ii) 描述德国至2035年替代性出行未来的情景技术框架；(iii) 对来自汽车工程研究所和工程设计研究所的专家进行的两轮德尔菲（Delphi）调查，以评估可操作的转型措施。SWOT因素被映射到情景的关键因素预测，并使用三元影响标度（-1/0/+1）进行评估，随后通过聚合和归一化得出特定情景的变化因子。然后，利用跨情景的综合表现和SWOT相关性对德尔菲评级的措施进行优先级排序，从而产生一个分层级的战略概念。由此产生的战略围绕五个相互依存的支柱进行组织：加强产业-研究合作、推进现代出行研究、发展关键的出行支持技术（电池技术、人工智能、循环经济）、扩展数字基础设施，以及升级研发基础设施和人才能力，并辅以支持性的监管和劳动力措施。本文提供了从区域诊断到优先行动的重点，以支持SON地区稳健的战略决策和适应能力建设。
论文解读：
**研究背景与问题**
汽车产业正经历由电动化、数字化、自动化和平台化出行服务耦合驱动的系统性转型。这一转型深刻重塑了全球价值链、能力需求和竞争格局。对于经济与劳动力市场高度依赖汽车出行行业的德国东南下萨克森州（SON）而言，这一转型既是挑战也是机遇。SON地区拥有强大的路径依赖型资产、密集的产业生态系统和创新能力，但也面临高度的颠覆性风险，这使得前瞻性的技术战略制定成为必要。当前研究主要关注宏观转型趋势，但缺乏针对特定区域、在高度不确定性条件下如何制定稳健且可操作转型战略的系统性方法。因此，研究人员旨在填补这一空白，为SON地区开发一个集成了现状诊断、未来情景分析和专家共识评估的区域性技术转型战略。
**研究目的与方法**
本研究的目标是在由电动化、数字化和自动化驱动的高度不确定性条件下，为SON地区的汽车与出行产业定义一个稳健的、区域特定的技术转型战略。研究人员整合了三种互补的分析方法：首先，基于Prognos报告对SON地区出行生态系统进行SWOT分析，以建立现状基线。其次，利用一个面向德国至2035年的情景分析，构建了三个对比鲜明但合理可能的未来走廊，以捕捉不确定性。最后，通过一个两轮的德尔菲专家调查，从布伦瑞克工业大学汽车工程研究所和工程设计研究所的专家那里获取并完善了对四个主题领域（技术/研发、劳动力、网络化、区域经济）内可操作转型措施的评价判断。核心方法创新在于将每个SWOT因素系统地映射到情景的关键因素预测上，并采用三元标度（-1/0/+1）评分，经聚合和归一化后得到特定情景的变化因子。随后，将这些变化因子与德尔菲调查评估的措施相结合，通过跨情景稳健性和SWOT相关性对措施进行优先级排序，最终形成一个包含核心、支持和情境依赖性选项的分层战略架构。
**关键技术方法**
研究人员采用的方法整合了定性与定量分析。关键方法包括：1. **情景-SWOT影响映射与量化**：将区域SWOT因素（如高度本地化的汽车能力、技能瓶颈等）与预设的未来情景关键因素预测（如监管协调性、V2X技术采用率等）逐一对应，使用三元标度（-1/0/+1）评估每个情景下各预测对SWOT因素的影响方向，并聚合、归一化得到每个SWOT因素在特定情景下的变化因子。2. **结构化德尔菲专家调查**：邀请来自两个研究所的专家，围绕四个核心主题域设计问卷，采用两轮匿名调查与反馈机制，使用李克特五级量表（-2到+2）评估各项措施，并在第二轮提供群体反馈以促进共识。3. **战略优先级排序**：综合考量措施在跨情景中的表现（稳健性）及其与区域SWOT需求（优势、劣势、机会、威胁）的匹配度，通过设定阈值（如前10%、前三分之一、高于均值）将措施划分为核心、支持和情境依赖三个层级，从而构建分层的战略组合。
**研究结果**
**4. 技术转型战略**
本研究为SON地区制定了一个集成化的技术转型战略，其核心由五个相互强化的支柱构成，每个支柱辅以具体支持措施，并嵌入在有利的框架条件中。战略将技术转型概念化为区域汽车与出行生态系统向创新驱动、面向未来的价值创造的协调能力转变。
* **支柱一：加强产业-研究合作**。旨在通过建立专门的中小企业（SME）-大学合作平台、调整合作研发的融资工具以适应其需求和时限，以及加强区域初创企业生态系统作为快速商业化、衍生公司和实验的机制，来系统加速知识转移和联合开发。
* **支柱二：聚焦现代出行研究**。专注于推进自动化和智能化出行解决方案，通过加强自动驾驶研究、制度化“智能出行集群”作为跨行动者协作与可见性的协调结构，以及通过简化和更实用的公共及半公共环境自动驾驶车辆测试条件来改进现实世界验证。
* **支柱三：聚焦出行支持技术研究**。针对日益决定汽车价值链竞争力的跨领域技术使能因素，特别是优先发展电池技术、人工智能（AI）和循环经济方法；这些要素共同旨在加强区域在能源存储、数据驱动的功能与运营以及资源高效的生命周期概念方面的能力，从而降低依赖风险并支持可持续发展目标。
* **支柱四：扩展数字基础设施**。将数字能力视为现代出行创新和扩散的基础生产要素；因此，它包括使计算能力（如用于仿真、AI训练和数据密集型开发）广泛可及、数字化跨组织接口流程以减少协作和实施中的摩擦，以及增加出行即服务（MaaS）产品，将其作为整合多模式服务、在真实条件下测试数字平台并产生迭代改进经验反馈的活体实验室。
* **支柱五：扩展研发基础设施**。通过关注人才吸引与保留、建立共享的产业-大学实验室以实现共同创造和专业设备的有效利用，以及扩展物理和虚拟演示器以通过有形的、可测试的成果加速原型设计、验证、利益相关者沟通和社会接受度，来确保长期创新能力。
这五个战略支柱由定义成功实施边界条件的总体情境因素所支持，包括稳定的研发环境、创新的政治与监管方法，以及针对软件、人工智能和电池技术等领域的劳动力技能提升。
**讨论与结论**
**讨论**：本研究提出了一种在高度不确定性下为SON地区汽车与出行系统制定区域特定技术转型战略的集成方法。其关键贡献在于结合使用了结构化的SWOT基线、基于情景的关键因素预测和两轮德尔菲评估，将不确定性和区域条件转化为优先级的、可操作的战略组成部分。分析表明，SON地区的前景强烈依赖于监管协调性、技术扩散、基础设施成熟度和社会接受度：优势可能在停滞情景下被削弱，而在突破性情景下得到增强。同时，反复出现的脆弱性、中小企业能力差距、基础设施赤字和技能转型风险，解释了为什么能力建设（研发、数字基础设施、转化机制和劳动力发展）成为主导的跨领域主题。德尔菲结果强化了这一导向，优先考虑了扩展研发能力、加强中小企业/初创企业参与、深化产业-大学合作（如平台、共享实验室）以及为数据密集型创新构建支持性数字基础设施等措施。局限性主要源于方法设计，如离散评分可能低估非线性和因素交互作用，德尔菲专家组的机构集中度可能导致对研究型干预的偏好等。总体而言，结果支持将SON的转型解释为一个协调的区域能力建设项目，旨在缓冲不利未来并在有利未来中加速价值获取。
**结论**：本文通过整合三个互补的分析层——基于SWOT的当前区域状态特征描述、至2035年合理未来走廊的情景技术评估，以及用于确定可操作措施优先级的两轮德尔菲过程——为SON地区的汽车与出行领域制定了一项区域特定的技术转型战略。由此产生的方法通过明确的情景-SWOT影响映射将当前能力与脆弱性同未来不确定性联系起来，将这些效应聚合并归一化为特定情景的变化因子，并将其与专家评估相结合，从而推导出一个分层级的战略架构。该战略强调五个相互依存的支柱：加强产业-研究合作、聚焦现代出行研发、推进关键的出行支持技术（电池技术、AI、循环经济）、扩展数字基础设施，以及升级研发基础设施和人才能力。跨情景来看，改善区域创新吞吐量的措施——如转化平台、共享实验室、演示器、可访问的计算能力和协调的测试环境——成为稳健的杠杆，因为它们同时缓解了已识别的弱点（技能、中小企业能力差距、基础设施赤字）并放大了优势（密集的产业生态系统、强大的研究基础和网络潜力）。稳定的研发条件、劳动力技能提升和适应性监管方法等情境因素被证明是使能前提，而非可选附加项。总之，本研究提供了一个从诊断、不确定性到优先级行动的透明、可复制的路径，支持在分歧的未来中保持弹性的战略决策。
