真正的无人驾驶离我们还有多远？来听听专家怎么说！| 深度访谈（无人驾驶想要真正进入人们生活）

1.超高速黄金时代远吗

不支持的音频/音频文件格式请试一试创下播映播映00:00/00:00现场直播00:00步入全屏幕0点选握住可拖曳音频看完音频，有没有感受到今后乘车的美妙之处？近日北京开放了首批自动驾车公路，意味着自动驾车离他们不远了。

2.超高速电动汽车除了假使

下期，北京电动汽车博物馆应邀到以下研究者，和大家走进自动驾车的那时和今后应邀行业研究者朱西产我国电动汽车工程学会蜂窝联电动汽车联盟研究者、上海交通大学电动汽车安全可靠研究所副所长、1996-2005年任北欧国家电动汽车质量监督检测中心副副经理，电动汽车消极安全可靠控制技术应用领域首席研究者。

3.超高速离他们再进一步棋

享道乘车全面性全面性覆盖Performante、企业维修保养、个人代驾、出代驾和Robotaxi业务的长城汽车移动乘车战略品牌腾讯拥有强大网络基础的领跑AI公司，全面性全面性覆盖高精地图、智能化乘车、大数据等应用领域北京国际性电动商贸城集制造、研发、贸易、会展、运动、旅游等多用途于多功能的综合型电动汽车行业基地

4.超高速吗有今后吗

下期主要话题◆我国“自动驾车”产业发展的走线与欧美北欧国家的区别◆从L2到L5需要多久？遭遇什么挑战？◆我国在蜂窝联方面做了什么样探索◆自动驾车商品化运转遭遇的痛点？◆怎样评价自动驾车控制技术的安全可靠性？◆我国自动驾车控制技术在国际性的地位？

5.超高速吗好吗

►►►朱副教授眼里的自动驾车产业发展前景怎样？小SAM：我国的“自动驾车”产业发展走线相比其他北欧国家来说，有什么样特色？朱副教授：和我国不同，欧美北欧国家更偏重于“电单车智能化”，比如美国那时给车辆的自动驾车程度划分了等级，这就是他们熟悉的四级制（如下图右图）。

6.超高速有产业发展前景吗

那时所说的“自动驾车”，其实L0、L1、L2都是远距驾车，从L3尔后才属于自动驾车专业领域。

7.超高速到哪一步棋了

小SAM：为什么美国更偏重于“电单车智能化”？朱副教授：主要由于美国的道路信息化差但容错性强，适合走电单车智能化的超高速方向；欧洲、日本的道路容错性，和我国一样差，但由于他们的网络能力不强，只有传统电动汽车制造能力强，所以就更看中L3。

8.超高速的机会

美国公路大多数有较宽的路侧净区，容错性强而我国的自动驾车走线，更偏重于蜂窝联所谓蜂窝联，除了靠一辆智能化的车实现自动驾车，还要跟道路连接这条路也要十分智能化，他们称之为智慧道路，两者相辅相成，才能实现效果更好的自动驾车。

9.超高速离他们日常生活除了假使

就像美国给电单车智能化分级一样，我国也顺应这个趋势，对智慧道路分了级，共有3个等级：一级：能够提供静态数据的道路；二级：可以提供静态数据以及能够提供动态数据的道路；三级：能够和车协同进行控制的道路；今后，我国的智能化道路建设将参考这个三级标准。

10.超高速电动汽车离他们除了假使

小SAM：在未实现或者说的蜂窝联前，“电单车智能化”还是那时的主流，硬件还是很重要然而，有的厂商坚持以摄像头为首的视觉方案，有的坚持激光雷达和视觉融合的方案，对此你有何看法？朱副教授：我前面提到，从L3等级开始，电单车智能化才算得上“自动驾车”，。

驾车员在某个特定情况下允许“脱离驾车”了去年奔驰的EQS获得了欧盟L3认证，随后奔驰广告片风格就变了：驾车员可以双手脱离方向盘，然后跟副驾的女士聊天，然后可以在大屏上打撞球游戏，这是非常典型的L3

奔驰EQS电动汽车但要想达到L3，摄像头和激光雷达还不是最核心的部分，因为即便装了这些硬件，可能也只达到L1或L2的水平，也就是ACC+道路居中功能，严格来说并不能解放双手什么样更重要呢？我认为大概有两个特征。

第一：要用高算力的域控制器；第二：要用高精度地图，而不是他们那时经常使用的普通导航地图其实，采用域控制器的车，已经能达到L2+了，也就是具备了一定的自动驾车能力如果再配合高精度地图，还需要激光雷达吗？

部分智能化电动汽车车顶凸起的激光雷达这就是当前“电单车智能化”中的两派特斯拉认为是不需要的，但其他车企，大部分认为是必需的比如蔚来ET7、小鹏P5等都用激光雷达；极狐Hi版用了三颗光学混合固态的激光雷达；奔驰EQS也使用了一颗16线的机械扫描激光雷达。

布置在奔驰EQS中网处的激光雷达特斯拉和Mobileye是主导纯视觉方案的两家企业，但他们其实也开始测试另外一种雷达：4D毫米波雷达因为从这几年特斯拉发生的交通事故来看，纯视觉还是有一些边缘场景解决不了。

小SAM：在硬件方面，除了驾车远距的摄像头和雷达，除了人提到“线控底盘”的重要性，你认为它对自动驾车而言有什么意义吗？朱副教授：所谓线控底盘，就是把底盘控制的线控驱动、线控制动、线控转向和电动悬架集成起来，确实能让车变得很智能化。

但从功能安全可靠角度来说，所有底盘上的东西，全部都是ASIL-D级，风险等级都是最高级，最怕出故障。

不通过机械连接的线控底盘控制技术所以那时做线控底盘的风险比较大，因为这对线控制动、线控转向、线控悬架的可靠性要求都极高底盘控制单元跟智能化驾车控制域之间的融合，比起智能化座舱跟车身这些控制单元之间的融合，难度都要大得多。

小SAM：我国在蜂窝联方面做了什么样探索？朱副教授：蜂窝联对道路、通讯的要求很高，要大幅改造，我国那时一直在做这些探索自动驾车的痛点无非两个，一个是感知不足，第二个是算力一旦使用了AI以后，算力消耗就成了无底洞，车载计算平台其实算力是有限的，如果交给云端计算，会好很多。

因此，2017年我国就提出了“车路云多功能”的方案，就是通过快速、短延时的5G信号，提升路端的环境感知、云端的高算力，解决AI的高算力问题。

车路云多功能化的构想图但是它又带来了新的痛点第一，实际执行更复杂，需要多个部门协作毕竟车、通讯、道路端、道路智能化设备、法规制定等都由不同部门分管第二，还没有更科学的商业模式方案比如谁出钱建设道路端的设施？使用信息要不要付费？怎样付？怎么分账……这些都要确定。

所以，虽然车路云网联控制技术问题是解决了，但除了很多方面需要探索对于V2X，美国更看重车与车互联，我国更看重车与路，我国试图维修保养路云多功能化来实现“超高速”，也就是L4要知道，L3只能改变一辆车，但无法改变交通，。

只有L4才是或者说的革命。

车辆和道路设施构成一个网络生态这两年我国也在做自动驾车的立法、标准和认证，除了建了一些蜂窝联电动汽车示范区，比如北京的嘉定示范区，就是全国第一个有工信部挂牌的蜂窝联电动汽车示范区小SAM：您能否预判一下，我国要从L2+普及到L5，需要多久？这个过程会遭遇什么样重大挑战？。

朱副教授：L5能不能达到，那时还不确定有可能不用达到L5，只需L3、L4就够，因为电动汽车作为交通工具的身份，估计在30年内不会改变，所以L3非常有必要从现阶段看，L3的大规模实现应该就在今后两年然而，正如我前面所说，L4才是革命，比如像Robo-Taxi超高速Performante、生鲜配送小车等，这种超高速，他们是需要的。

生鲜配送小车那时北京的第二个L4应用示范区就在临港，Robo-Truck穿梭于洋山港到临港码头，共32公里，这已经足够了。所以说超高速部分，不一定非要做到在任何地方都跟传统电动汽车一样。

北京洋山港的超高速卡车要想运动范围更大，不仅要有高精度地图支持，还要有更多的配套比如Waymo要做L5的超高速出代驾，就要在城市里边绘制这个城市的高精度地图，并且还要动态更新，那时Waymo基本上能做到一个小时做一次更新，但这样一来就要配备足够多的街景车。

没有高进度地图全面性覆盖的区域，Waymo的Robo-Taxi就跑不了。

高精地图数据模型图他们国内的超高速还局限在示范区的一些指定道路，大概里程有几十公里，主要精力放在L4，L5暂时还没必要做总的来说，L3以上的超高速，会在2025年到2030年之间普及，2030年更大可能性成为一个老百姓或者说能够使用它的时间节点。

它要经历三个难关：第一个要过控制技术关，第二个要过认证关，第三个要过成本关不能说控制技术实现了，价格却很高，这个消费者接受不了所以等到相关部门认可超高速后，企业就着力于改善用户体验和降低成本当它们的体验不错、价格也亲民的时候，才能够在市场上推广。

用手机就可以叫超高速Performante我预测超高速2025年能够通过控制技术关和认证关，但大概到2030年才有一定规模的应用，这也符合他们十四五规划的经济主流朱西产副教授完整采访音频:播映播映00:00/00:00现场直播

00:00步入全屏幕50点选握住可拖曳音频►►►自动驾车商品化运转，有什么样痛点？前面他们看了朱副教授的分析，对国内外的自动驾车产业发展有了一定了解但具体到实施层面，专攻自动驾车应用领域的企业可能有更深的体会，腾讯和享道便是这个行业的“佼佼者”。

关于自动驾车商品化运转的问题，他们一起来谈谈他们的回答小SAM：国内普及自动驾车在控制技术和商业上有什么样困难？享道乘车：国内的自动驾车行业在经历过去几年的摸索期后，目前正处于快速产业发展期在商品化探索和控制技术普及的过程中确实也遭遇了多重挑战，以Robotaxi场景为例：。

第一是建立用户与自动驾车控制技术的信任问题，享道Robotaxi通过将自动驾车车辆接入享道乘车平台，成为市民乘车的新选择，拉近新兴控制技术与普通用户间的距离，让控制技术充分融合进日常的工作日常生活中，从而提高用户的乘坐意愿。

第二是商品化政策支持，自动驾车车辆从测试与示范向对外商品化运营产业发展的过程中，需要相关政策法规的支持，才可以将运营收费标准化和规范化那时他们看到北京、深圳、苏州等城市已经出台相关规定，先行先试第三是通过量产化和规模化降低车辆成本，。

以及通过无人化降低运营成本，从而跑通商业模式。

小SAM：怎样评价自动驾车控制技术是安全可靠的？享道乘车：最为直观的是看架构和配置：比如原车的传感器是怎样布置、怎样形成冗余的；计算单元是怎么设计的，在主系统实现之后有没有降级策略或是安全可靠模式等；系统层面有没有做一些避免共因失效的设计等等，这些都能侧面反映自动驾车系统的安全可靠性。

相对比较直接的方式：是在大量路测过程中对脱离自动驾车及人工的介入进行统计腾讯：自动驾车比人类驾车更安全可靠，但并非100%无事故与人类驾车相比，自动驾车在三个方面可以有效提高安全可靠性首先，自动驾车依靠全方位的感知系统、智能化的决策系统和精确的执行系统，。

不需要驾车员操作，可以杜绝人类驾车中的疲劳驾车、酒后驾车等危险行为同时，严格遵守交通规则，可以防范人类驾车中违反交通规则情况发生其次，自动驾车可通过多种传感器的融合和车路协同控制技术对周围环境进行全视角预先感知。

，可以提前规避风险，有效降低事故发生率最后，自动驾车电动汽车具备自我学习和不断升级能力，基于丰富的乘车场景可以或者说解决乘车当中的刚需、痛点和高频问题，从源头上改善所有参与者的信任机制，让乘车的所有节点都“有迹可循”。

小SAM：自动驾车数据很庞大，它们对服务器要求有多高？享道乘车：自动驾车车辆由于后装了大量的传感器设备，用于感知外部环境，每天会产生TB等级的数据，并上传至云端进行存储，云端需要规划PB等级的存储资源为了保证数据上传的完整性，搭建了数据上云服务，通过专线，自动实现数据的上云，并通过MD5值校验，确保数据的完整上传。

小SAM：传统电动汽车测试和智能化电动汽车测试有什么区别？享道乘车：1.传统电动汽车首先考虑的是司机的驾车体验，其次是乘坐体验，自动驾车电动汽车全部都是围绕乘坐体验的;2.传统电动汽车更多考虑的是电动汽车各方面的硬件性能和对硬件的调教，自动驾车电动汽车不仅关注硬件，

还非常重视软件与电动汽车，软件与人的交互硬件是为了实现智能化化交互的基础;3.传统电动汽车的各种模块的控制芯片性能孱弱，自动驾车电动汽车的车机芯片，智能化域控芯片，智能化驾车芯片都远远强于传统电动汽车，拥有更聪明的“大脑”所以他们需要测试智能化域控、自动驾车模块是否正常运行，这些测试在传统电动汽车上是没有的。

小SAM：在自动驾车应用领域方面，享道/腾讯有什么样优势和特色？腾讯：腾讯从2013年开始布局自动驾车，2017年推出了全球首个自动驾车开放平台Apollo，截止到2022年7月21日，萝卜快跑订单量已超100万。

从控制技术走线来看，全球自动驾车大体分为电单车智能化、车路协同两大控制技术走线，其中电单车智能化中又分为渐进式与跨越式以谷歌Waymo为首的跨越式走线，以高等级自动驾车车辆研发落地为主；以特斯拉为首的渐进式走线，则是从低等级远距驾车向高等级自动驾车演进。

而腾讯则整合了渐进式与跨越式走线的优势享道乘车：享道Robotaxi是长城汽车主导推出的国内首个车企L4自动驾车运营平台，全面性整合长城汽车旗下人工智能化实验室（赛可智能化）、享道乘车、Momenta、上汽乘维修保养等产业链优势资源。

享道Robotaxi将自动驾车控制技术与乘车场景充分融合，用户可以在享道乘车APP上直接呼叫Robotaxi车辆，上车前通过享道乘车APP远程控制车内温度和音乐，定制专属乘车空间；在车内可以通过后排乘客大屏查看高精地图也可以通过呼唤语音助手“小可”发送指令，实现人车互动。

小SAM：怎样评价我国自动驾车控制技术在国际性上的地位？腾讯：当前，我国已经成为为数不多能与美国媲美的自动驾车实力大国在政策层面，我国从顶层规划与地方政府积极探索两个维度，不断推动和完善适应自动驾车产业产业发展的政策法规环境与监管体系。

比如2015年6月，工信部正式批准由北京国际性电动商贸城集团建设国内首个北欧国家级蜂窝联电动汽车公共服务平台——北欧国家蜂窝联电动汽车（北京）试点示范区。

在控制技术研发层面，我国涌现出一大批的自动驾车公司，全面性覆盖自动驾车产业链上下游从商品化运营层面，我国自动驾车的商品化落地程度已经追上甚至赶超美国►►►写在最后通过朱副教授和车企的采访，可能你不难发现，我国的相关部门和企业一直在努力深耕自动驾车。

虽然“自动驾车”这个词，过往只是科幻电影的专属，可实际离他们并不远有了科学的走线，再加上多方一起努力，电动汽车的智能化性就会慢慢发生质的改变。今后，他们将能享受到更多自动驾车带来的便利。