【汽车与环境】圆桌讨论:颠覆与变革，未来自动驾驶技术的发展将面临怎样的机遇和挑战?

2018年12月7日-8日，以“创新驱动、技术引领”为主题的2018第六届“汽车与环境”创新论坛在上海·安亭正式举办。本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨，旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企业的交流、搭建合作平台，通过活动促进汽车零部件产业创新转型升级、打造更具竞争力的整零协同创新关系，助力实现向汽车强国的转变。以下是圆桌讨论：

主持嘉宾:纵目科技副总裁 陈超卓

讨论嘉宾:北京航空航天大学交通学院院长 邓伟文

西南交通大学汽车工程研究院院长 胡广地

东软汽车电子事业部总经理 赵岩

金康新能源汽车电子电器和智能驾驶总监 高继勇

主持人：我们请西南交大汽车工程研究院院长胡广地先生；东软汽车电子事业部总经理赵岩先生，金康新能源汽车电子电器和智能驾驶总监高继勇先生。

今天讨论题目是颠覆与变革，未来自动驾驶技术发展面临怎样的挑战。我这有两个题目，然后大家互动回答几个问题。第一个就是自动驾驶。咱们谈颠覆，自动驾驶真能颠覆汽车行业吗？我一直来往于中国和美国，硅谷代表的新势力能颠覆底特律吗？我想就这问题先请高博士，高博士是底特律回来的专家，我想问问硅谷能不能颠覆底特律？

高继勇：我简单的回答，我觉得不可能颠覆，但是底特律需要迎合硅谷的挑战，特别现在几乎所有的主机厂都在硅谷建立研发中心，主要来自于自动驾驶，现在来讲走的路径不一样，它直接想做L3以上，像传统的主机厂L3很多都不做，面临的很大挑战，像通用、福特、沃尔沃都宣布了不做L3，L3最大的问题是成本太高，要做备份、违章，系统都要备份，一是激光雷达，二是法律责任。能否颠覆呢，在某种程度上我觉得是巨大的挑战，不可能是颠覆。

我个人再补充一句，L3实际上业界都很难解决，去年12月份34家公司成立了联盟，主要是来研究L3怎么量产，联盟的都是很著名的公司，怎么来量产，自动驾驶从技术上确实硅谷走在了前面，但底特律是做量产车的，卖给客户之后十几年不能出问题，不能车毁人亡，这方面传统主机厂更有经验更容易实现，这是我的回答。

主持人：请胡老师从您的角度来解案一下这个问题。

胡广地：我赞同刚才高博士的想法，我觉得除了这个以外可能其他行业也对未来的智能化、网联化、互联互通的汽车发展有一些影响，不说颠覆。比如说从西南交大，大家知道西南交大对中国的高铁做出了很大贡献，西南交大有高铁完整的技术。

大家现在一听硅谷都是什么深度学习、深度强化学习、网络等，好多人工智能的概念，又是并行计算，这是未来长远的发展方向，也往这方面努力，但我觉得也不要光想这些好多不确定性的东西。比如说铁路、航空，航空就看世界的发展了，铁路主要看中国，把这里面看看哪些成功的东西应用到汽车中，而不是局限于硅谷高科技的，这是我的想法。

主持人：请东软的赵总解读一下这个问题。

赵岩：回答陈总的问题，我刚才讲的时候基本已经表明了一个想法，对于自动驾驶来说首先我们要看出来车的功能，毕竟是一个车，然后它有了自动驾驶的功能。刚才陈总说硅谷颠覆了底特律，我个人认为和前面两位老师的想法差不多，不可能是颠覆，而是融合。各主机厂也都在做自己的自动驾驶，可能自己在做，也有可能和其他的企业来合作，一句话吧，自动驾驶的车是车的功能而已，而不是因为有了自动驾驶它变成了一个车。

主持人：我们都是汽车行业的，不是硅谷出来的，我也是底特律回来的，所以得出来这个结论可能有点，大家是不是觉得不公，底特律对于硅谷的PK，你大爷还是你大爷。听众里面非汽车行业的有没有说不同意这观点的，可以大家PK一下，没关系。百度的有没有？没有。

我个人同意几位的观点，不是颠覆，而是融入，为什么呢？自动驾驶没有那么快到来，Waymo的老大也说过这是很难很难的事，为什么？就是因为安全，安全是随机出现的，实际上人工智能和安全是个很糟糕的结合，所以它就不能很快的，最后双方还得融合。如果听众里没有人来PK的话我们就进入下一个问题。

到底无人驾驶什么时候落地，或者说可不可能落地，或者说什么样的场景下可以落地，我们请几位专家再解答一下，东软的赵总。

赵岩：如果说从完全的L3和L4情况来看，我个人认为这尚需时日，真的没那么快来落地，因为牵涉到很多问题，包括法规问题、道路问题、责任认定、伦理问题等，自动驾驶就是非人的情况，假如说真的出一个事故而必须得有选择的去撞击某一项物体使它停车的话，这个决策我相信机器是很难判断的。我觉得L4或者L5这种完全的自动驾驶是尚需时日的。我相信有一天它会实现的，但是在过程中我也相信类似于ADAS这种技术会给用户带来很大的体验，而现在比较可行的我也看到一些车厂，我们也在合作的，完全全封闭区域的自动驾驶，我认为这个在两年之内可能会实现，当然这个和真正意义的自动驾驶是完全不能比拟的。

举个简单例子，比如说机场的接泊车，比如说景点的游览车，这个如果想做的话，从现在的技术来看应该是很快就可以落地的，就看怎么经营怎么运作。

胡广地：我是这么想的，我们提出的在高速公路上或者高等级公路上先用L2.5也好，L3也好，基本还是现在可以量产化的，成本可控的，再加上这种监控平台的方式，可能是一个在中短期之内比较技术上可行，商业上也是可行的方案。这个事情也是想了很长时间，各方面也交流了很多，包括和整车厂也交流很多，大家基本上还是认可我们这种方式。

我觉得现在做无人驾驶不要说L4、L5在城市工况，就在高速公路和高等级公路往城市延伸，中国的交通情况大家也都知道，车在城市里头动不了，一会一个人，一会一个车，你让机器去判别它怎么都动不了，所以车在原地就把电耗没了。在欧美日可能人比较少，它做这种发展可能是比较可行的，中国不要都和美国一模一样，要考虑中国的实际情况。我倒不反对做些实验，真正想要商业化的话还是从最大的痛点问题入手，最大的痛点问题就是安全，还有绿色、方便，之后反推什么方式能把这些问题一点点解决，做事得有个优先级。我们觉得量产化的东西一定要考虑，不光考虑这车多么智能，要考虑成本，而且应该以一种系统性的思维来考虑这个事，这个系统的成本多少，能达到什么效果，安全等级是多少，要这样来考虑。纯技术造一千万的东西那就和真人差不多了，但能量产吗？中国全世界几亿台车都能一千万一台吗？不可能的。

主持人：高博士看前两位嘉宾的发言，估计咱们误入歧途了，您对这个咱们看？

高继勇：再补充一下你刚才第一个问题，不知道大家注意了没有，现在传统的主机厂可以做好多事情，比如说奥迪建立自己的数据中心，上汽也宣布了人工智能，就这之间是个融合，大家需要迎合这种对于汽车界的巨大冲击。

落地呢，真正的量产我觉得和demo有十万八千里的差距，量产是卖给个人，什么地方都开，demo是限定了场景，很容易做。在七八十年代美国很多地方就能做出来，在场地上就能做出来L4级别的，当然现在做的比之前好。做量产车承担的法律责任，特别从L3以后，L3当中有十秒的接管，这个法律责任谁来承担？L3等级上眼睛是要离开的，你可以离开，但一旦发生事情10秒钟要接管的。眼睛可以离开这是特别难做的，主机厂特别担心，特别国际的都不敢做。

奥迪A8限定场景60公里以下，高速公路上要有轻微隔离。这方面的量产L3也是能做，但要克服法律方面的，法律法规要完善。落地我觉得L2和L2.5都没问题，L2.5我们讲的好多是在针对中国的场景，L2争论很大，我觉得作为主机厂怎么给客户最大的体验这最主要。只要客户他买你的车，能给他最大的客户体验就会买你的车。

在落地方面我觉得L2.5就给客户很大的体验。通用Cruise刚出来之后我就开了很长一段时间，觉得体验非常好，当中牵扯到很多很多的设计，怎么来接管，L3有时候不一定接管。L4实际上还早呢，特别是私家车卖给大家，私家车什么地方都开，那有些地方是不行的。如果限制很多的场景，这个L4意义不大，所以面临的问题，法规、技术等，所以L4可能十年十五年以后真正卖给私家车，L3有可能再过两三年会做，真正的L3后面的全程高速也是非常难做。现在没有传感器技术，也没有决策技术，传感器现在激光雷达，唯一的一个距离也有限，所以面临着从传感感知、规划决策都没有提供技术方面的落地条件。这是我的一个看法，谢谢。

主持人：谢谢高博士，顺便说一下高博士是从通用回来的。从几位嘉宾的讨论我得出一个感觉，从安全角度来着手的话，其实高博士说了，L3实际上是个伪命题，为什么呢？你是手可以离开方向盘，但你眼睛要看路，这就像老婆刚拿出驾照，你在旁边坐着，旁边有个美女你也不敢看，只能盯着路面，这就是L3的体验，从用户体验的角度是不靠谱的。

大家现在在干什么呢？我得出的感觉是车厂讲故事，讲L4、L5或者L3，但是量产是L2或者L2.5，基本上就是这样的。    

提问：我是长安欧尚汽车，能不能请高总讲一下SOTIF。

高继勇：原来规划这个月要出来，可以预测这些事故，不是说等着出现之后才采取措施，原来的实际上没有考虑自动驾驶。

主持人：最后一位。

提问：你好，我是来自EB汽车软件的，我的问题是说关于自动驾驶算法开元的问题，几位专家怎么看待这个事情？未来的趋势自动驾驶的算法是开元化还是各个企业私有化？

主持人：咱们先请车厂的高博士。

高继勇：成百万的这种参数你没法做，但从这个算法是开元的。无论是国际的主机厂还是供应商都有自己的东西，是不会给你开元的，特别是在执行端，现在基本上讲在中国都是博世做的，这里也没有开元，而且中间有非常大的挑战。自动驾驶它要求你的刹车和寿命又不一样，执行端的开元也是没有的，在感知端，你可以自己下载，也可以自己研发，也可以网站上下载，但一旦真正做一个好的有自己知识产权的又是另一回事，所以从主机厂像奥迪、博士、上汽不都宣布了嘛，想自己掌握这个技术。

主持人：开源不开源不重要，你要量产是要自己掌握功能安全，要可以追溯，出了问题召回，你得解决这些问题。

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