9 月 22 日 ,"2018 第二屆全球未來出行大會 " 在杭州國際博覽中心隆重舉辦，論壇主要圍繞智能網聯核心技術發展趨勢、智能駕駛相關技術領域的創新趨勢等議題展開，以創新之名為智能網聯產業賦能。以下是同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產在論壇上的演講實錄：

這個報告我想和大家討論一下這里涉及到的智能駕駛給汽車產業帶來的機遇和挑戰。

所有的人都感覺到汽車的變革已經來臨了，中國汽車我們說早就成為世界第一，但是帶來的問題如石油的依賴、交通事故、汽車使用環境越來越惡化這個已經是不爭的事實。這是去年世界智能網聯汽車大會的主題，通用汽車帶來的報告是零愿景，上汽說的很直接實現零愿景的四化，電動化、網聯化、智能化、共享化，今年的世界智能網聯汽車大會，上個星期在上海剛剛舉辦，今年的主題提到了 AI 人工智能，電動化和網聯化應該說已經有足夠的普及程度，現在再談到的是智能化，今年這個主題在智能化這方面。

所以我們可能給未來的汽車描個像，未來的汽車不再是內燃機驅動的鋼鐵獨行俠。電動這個趨勢明朗的，要網聯也肯定的，網聯以后帶來的，再要發揮更好的作用，智能，所以我們需要用智能的、網聯的電動汽車來進行產業的革新，以及甚至再談產業的革命。從市場來看，美國這邊谷歌認為汽車企業是要消亡的，他認為他的無人駕駛出租車是未來出行，根本所有的人不需要汽車，一輛無人駕駛的出租車他的交通效率，他的效率大概是我們現在一輛私家車的 20 多倍，他說你為了解決出行問題，根本不需要購買汽車，你也不需要買汽車，這還算是勸。后邊一句是威脅，就是政府應該不允許人開汽車，這就有點反動了，也惹了一群人。

但是無人駕駛出租車，至少美國認為汽車的產量會大量下降，所以我們看到華爾街一直在唱空汽車行業，通用的股票，尤其是福特的股票跌的一塌糊涂，代表著未來出行方向的像 Waymo 這樣的公司被華爾街估值持續的調高。在中國不是這樣，我們雖然也意識到剛才黃總提到的汽車廠仍然認為汽車新的技術會使得汽車變樣，但是在中國汽車仍然是長效產品，產量持續在上升。中國至少還有 1 億輛摩托車和 2.5 億輛電動車，這么龐大的潛在的汽車用戶，現在大概是 5 億的機動車輛支撐著居民出行。所以我們現在從第一個數據，汽車產量看來是要封頂在 3 千萬輛，今年也不大會突破 3 千萬輛，但是第二個頂我們正在猜測，就是中國的汽車保有量的頂點到底在哪里，現在已經達到 2 億輛，但是 2 億輛其實從可每千人汽車保有量來看，國內現在還不到 150 輛，跟歐洲、日本、美國相比，日本每千人有 500 輛，歐洲有 600 輛，美國有 800 輛，過去我們說我們怎么跟人家比?我們怎么就不能跟人家比，大家都差不多，你不相信拿行價來比比，他比不過我們了。

汽車需求量會持續上升，城鎮化建設。城鎮化率，美國從 1920 年到 1970 年，從 51% 提升到 70% 花了 50 年時間，我們國家 2011 年啟動了大量的城鎮化建設，預計到 2030 年達到 70%，我們將用 19 年的時間就完成高度的城鎮化。所以現在對保有量的猜想，大概有三個數據，一個是一個互聯網公司做的汽車購買意愿的調研，認為要 5 億輛。另外一個研究機構，又考慮到城鎮化的快速發展預測是 6 億輛，還有一個數字，就是國務院發展研究中心，他是從資源的角度來考慮，希望控制在 4 億輛，所以不是說我們國家有 4 億輛汽車就夠了，而是希望控制在 4 億輛，所以繼房子限購以后，我們可以看到，所有的大城市相繼進入了汽車限購，不是你想買多少就買多少的問題。到 4 億量，其實我們每千人也就 300 輛，所以各個城市其實都在搶汽車牌照，汽車也不是你想擁有就擁有的，畢竟要受到資源的影響。

所以城鎮居民出行對汽車的需求，因為畢竟現在主要的交通方式在發達國家仍然是私家車，沒有私家車這個出行級別就降低了很多，但是在我們國家，資源的是必須要解決的，所以政府其實也支持共享出行，企業也在積極的做共享出行。共享出行里邊最普遍的一種方式網約車，但是滴滴這種問題出來以后我們看到，可能還要思考其他的共享出行的方式。

汽車產業的變革，我們說汽車企業現在來看，傳統的汽車企業其實是在這場變革里面是被革命的，但是我們看到剛才黃總還是充滿著信心，要迎接這場革命，但是現在汽車企業的日子也的確是很難過了，他又要布傳統的發動機，又要去做變速箱，新造車勢力才不管變速箱、才不管發動機呢，直接上來就是賭純電動，未來的汽車如果是純電動的，現在我們的傳統汽車廠在純電動汽車開發方面的投資力度、投資密度，其實是沒有這些像蔚來汽車、小鵬汽車，沒有這些企業的投資力度大，未來如果說我們真的大家都不買汽車了，而是共享，無人駕駛出租車才是未來出行的主流的話，這些科技公司，就是賭無人駕駛的科技公司可能才是未來。

但是這種趨勢已經存在，整個汽車行業利潤在向下游的核心技術轉移，估值在向未來的出行，就是向出行這個方向轉移，汽車企業現在面臨著第一輪下降，產量看上去還可以，因為畢竟有這么大的需求，但是產能過剩，產能過剩以后利潤已經開始下降，尤其是國家強行推新能源汽車以后，純電動汽車對一個汽車廠來說更是惡性，利潤率持續下降。汽車企業針對純電動汽車兩個看法，一個就是，指望著電池價格下降，就是說電池價格再降一降，覺得這個就好了，這是一個比較被動的想法，現在我們看到，電池的價格降不下來，為什么給你降?既然電池都不夠用，現在中國的主機廠都還沒有電池的制造能力，完全靠供貨商的話，在這個供貨商里邊標紅的這兩個供應商不是主機廠搞得定的，主機廠要能欺負也就欺負欺負內外飾供應商，你還能欺負誰，你看欠主機廠錢的，你敢欠供應商錢嗎，他馬上從主機廠名單里給你劃掉。智能網聯也是，這兩個核心技術的供應商，其實汽車廠是沒辦法的。我們都聽說某某企業，雖然利潤很好但是老克扣供應商，他敢克扣博世的嘛，馬上給你顏色看看，但是你要給他供保險杠、供個座椅也就沒辦法了。

汽車廠可能面對電動汽車，其實這個變革是汽車電動化打響的第一槍，把電動汽車如果想提升上來，擺脫不掙錢的噩夢，第二條比較主動的路線，用智能網聯為電動汽車服務，現在我們可能看到，像特斯拉這樣的已經擺脫了電動帶來的利潤下降的問題，他構出了一個新的價值體系，如果到了無人駕駛的話，我們認為在服務行業可能電動比加油要更方便，要打造一個完全無人化的出行的系統的話，你說自動加油方便，還是自動充電方便，盡管自動充電，可能也有一定的難題，但總比自動加油要容易吧。我們用一輛汽油的車來做分時租賃、來做租賃的話，你擔心不擔心那箱油，人家可能到底是租你這輛車為了完成 10 公里的里程呢，還是惦記你油箱里的油呢，但是電你偷個試試。所以我們說真的到了無人駕駛 +O2O 的網約車出行，當然電動比內燃要更強一點。

所以從這張圖可以看到，智能網聯和電動搭起來以后，電動就比內然要更強一點。所以我們汽車產業正在發生著變革的話，130 年前我們汽車正式取代了馬車，成為了交通工具，經歷了機械時代，現在的汽車行業里邊的人大部分都是機械專業出來的，汽車牢牢的定在了機械這個產業，我們在大學里邊車輛工程也是屬于機械工程的二級學科，但是到了九幾年的時候已經上升到電子時代。剛才黃總報告里邊已經看到了，汽車里邊軟件的代碼量在幾十萬條、上百萬條、幾千萬條甚至到了高度智能的車可能要到上億條，所以現在我們說智能作場合自動駕駛是軟件時代，這兩個功能都是通過軟件來實現的。所以現在我們未來汽車，一個是變革，通過仍然是以私家車為主，但是用智能座艙和自動駕駛來進行變革，變成一輛有溫度的車，甚至智能網聯再把大數據加進來以后，重新定義汽車，發生汽車產業的革命，在國際上大概用了這樣兩個簡寫，對于私家車這塊智能、電動、網聯、共享。到了汽車的革命，用了 MaaS 這個詞，這樣新一代汽車將取代傳統汽車。

整個華爾街估值已經在發生變化，非常傳統的汽車估值在下降，而代表未來出行的這些公司，以及擁有智能網聯和電動核心技術的整車企業，因為特斯拉是自己做電池，在上海租車的公司連隔膜都自己造，可以看他在上海租車公司的信息連膜都要造，電芯也自己造、上海的租車公司隔膜也自己做，智能網聯這塊 AI 芯片也是自己開發的，這個可能是汽車的兩個出路。

相對于手機行業發生的革命，汽車行業這個革命現在來看是已經到來，所以我們整個行業才會表現出來這么強勁的動力，只是說有點不一樣的是，原來傳統的手機企業全部都死掉了，最強的諾基亞是第一個倒下的，到了去年，原來我們在功能機時代用過的一個品牌 HTC 正式退出手機業務以后，我們在功能機時代見過的手機品牌在智能手機時代就已經全部退出了舞臺，這個對汽車企業是震動巨大的。現在我們的汽車會不會發生這樣的故事，我們現在還不知道，首先我們看到，大家會強調一點，汽車比手機難，還有安全問題，還有政府法規、認證。在中國還有資質的問題，一系列這樣一些客觀的因素。

第二個方面我們可以看到，汽車行業好像比較警醒、比較警覺，在幾個方面綜合作用下，汽車的變革是會產生的，但是這個變革會不會造成整個傳統汽車行業的覆滅，這個倒是不確定的。

既然認為汽車的革命應該屬于 MaaS，我們看看無人駕駛的應用場景，真正的我們說的自動駕駛僅僅是革新，無人駕駛可能才是革命，這場革命我們來看看無人駕駛的應用場景。第一個場景，方便快捷的城市交通。大概表現出這樣三個：無人駕駛出租車、無人駕駛公交車、低速無人駕駛來實現還取車的分時租賃。這三個從技術難度和市場價值都是這樣，無人駕駛出租車無疑是技術難度最大的，但是也恰恰是市場估值最高的，代表原來優步，優步一個死亡事故基本上就完蛋了。我們可以看到它的估值，從去年的 700 億，今年被華爾街重新挑到了更高的估值，不可思議的 1750 億，這是美元，傳統汽車廠是根本沒法比的，而福特的估值被調低到了 400 億以下，一個在下降，一個在上升，所以在美國已經看到，金融行業至少已經在引導甚至看到這場革命的發生。

稍微技術難度會下降一點的，定線的公交車，這輛車是他的典型，當然他的市場估值，因為難度下降了，市場估值也沒那么高。第三條這個，從技術上沒什么難度，低速的無人駕駛，分時租賃非常好，但是不好用，取車、還車太麻煩。我們也看到了百度和重慶力帆的出行，這樣三種快捷方便的城市交通用無人駕駛。從方便角度來說，現在城市交通里邊其實你開一輛私家車，遇到最大的問題是找不到停車場，我們在上海私底下開會根本不敢開車過去，因為你開車過去路上堵一個小時，這個已經很悲催了，更悲催的是，到了那個地方以后找車位可能又是一個小時。無人駕駛無論是這三個技術的哪個技術，至少不需要車位，在一些城市的熱點地區不需要車位，這是非常便捷的一種。

第二個，無人駕駛的場景，就是，每天在車內要幾個小時的通勤，其實我們在大城市生活一天 3 個小時到 4 個小時的通勤時間已經成為常態，這三個小時就傻乎乎的坐在車里，能不能用起來。今年上半年的時候上海出租車已經出現過這樣的情況，就是早餐擺到了出租車里，出租車里面可以用手機掃碼購買早餐，最后被叫停。所有互聯網的創新我們看到一開始都會違規，這樣的需求已經有了，只是現在的人開出租車再賣早餐是違規的，無人駕駛沒問題了吧，早餐能不能放到車里邊來，購物能不能放到車里邊來，女同志每天都要敷 2 小時面膜吧，男同志也開始做面膜，面膜敷完了要命的是睡眠不夠了，這樣的保養過程能不能移在交通里。現在在出租車里不是一個私秘的空間，你不樂意，人家司機也不樂意，但是無人駕駛這個問題是沒有問題的。會議能不能跟交通組合起來，梳妝能不能和交通組合起來，我們說如果有一個，這個汽車是一個無人駕駛的，就沒有安全問題。同時還有私秘空間，既然是私秘空間，家里邊你在客廳或者臥室要做的所有的事情。

第三個，讓生活空間動起來，我們的住房、商店、辦公室、飯店，都認為是固定的，為什么是固定的?怎么就不可以動起來。這是豐田在 CES 上面展示的，其實就是一個移動的商店、移動的工作室、移動的旅館等等這樣一些概念，所以我們說這個是可以變化的。政府對汽車的這場變革，對汽車駕駛這塊放在人工智能，國務院新一代人工智能發展規劃里邊我們可以看到，自動駕駛和服務機器人是兩個重要的領域。所以我們說新的這輛汽車，人機關系會發生變化，我們最喜歡的，現在我們離不開的兩樣東西，一個是要有一個房子，第二個要有一只手機。我們說汽車有可能，智能網聯的這輛汽車有可能同時兼具房子和手機的功能，會變成家和手機更親近的新物種。但是有了智能以后，人對智能產品不再是冷冰冰的交通工具，應該有情感。剛才黃總的報告里邊也提到，就是情感化，新一代的汽車，在市場上受歡迎的汽車，一定要有情感，像這樣的安全性、高效性、節能、動力性、NVH，這都已經是理性的常規的需求了，不足以打動消費者，真正能打動消費者的可能要有智商、要有情商，這是要一些感性的東西。所以新一代的汽車，不再交通工具那么簡單，他要逐漸能力上升到能夠作為助手，并且不再一個冷冰冰的東西，而是要有情感，把他作為朋友和家人這樣的一個程度。

對于自動駕駛的分析來看，我們預測估計，今后的產品會呈現這樣的兩種模式。L2 的自動駕駛，我們沒想到今年一下子爆發，今年發布的所有的新車基本上都配備了 L2 級的自動駕駛能力，今年最早參加了長城的 VV6 的發布，他把自動駕駛是作為標配的，最低配置的 14.6 萬車里面標配了 L2 級的自動駕駛，沒想到不到一個月在成都車展上這個記錄，配備自動駕駛功能的價格從 14.6 萬一下被吉利拉到 11 萬，配備他 11 萬售價的車型就已經有自動駕駛了。當然 L2 的自動駕駛用戶是不太喜歡的，用戶其實需要的是，對一輛私家車要的是 L3，但是 L3 又是一個噩夢，因為承擔的責任太大，所以我們有很多車型逐漸逐漸從 L2 在向 L3 靠近，L4 在向 L5 靠近，L5 也是不可能的，要達到在所有場景下都能開，我們說你的車到南極能開嗎?百分之百不能開，你怎么是 L5 呢。所以現在 Waymo 也不說自己是 L5，Waymo 也說自己是 L4，但是 L4 他的能力會逐漸逐漸適用范圍越來越寬以后，再向 L5 迫近。所以現在我們看兩個趨勢，這輛車剛才黃總的報告里也提到，上汽新發布的 MARVEL X，這個在私家車里邊可能是一個把現在智能網聯技術結合以后達到的一個新高度，這輛車在智能互聯系統里邊被大家定位到了 3.0 版。蘋果公司在喬布斯去世以后的確實革新乏力，他的車 CarPlay 僅僅被定義為智能互聯系統的 1.0 版，寶馬的被定義為 2.0 版，由阿里和上汽合資的斑馬出行的阿里 OS 這個被定義為現在全世界最先進的智能車聯系統，這個車也用了 AI，就是實景的駕駛輔助系統，所以這個是值得期待和研究的一輛車。

從這輛車上有看到一個趨勢，我們很難說這輛車到底是幾級的，這輛車是一個非常典型的，今后大量的私家車可能是 L2 和 L4 的組合體，這輛車在自動駕駛功能上應該是 L2，因為 L3 現在《道路交通安全法》不修改的話是不能銷售的，并且產品責任太重以后其實不利于成本控制，甚至因為過重的產品責任，可能會使得汽車廠開發的策略更趨于保守，趨于保守的開發策略又使得用戶體驗會大大下降，所以我們認為汽車企業可能不大會去碰 L3 這條紅線，所以是 L2，但是不是 2.0，而是 2.5、2.8、2.9，趨近于 L3，在用戶使用中其實已經達到了 L3 的技術水準。第二種，在泊車這塊這輛車已經達到 L4，他是用車和停車場之間互聯的方式，不是靠單車，而是用互聯的方式，靠車和停車場互聯的方式來實現自主泊車，已經有 4 個停車場可以支持自動泊車的，這個顯然是 L4，所以今后很難說這輛車是 L2 的，這輛車是 L4 的，而是部分是 L4 的、部分是 L2 的，這樣一種趨勢也已經出現。

這輛車型已經有兩個趨勢，這輛車駕駛員還在，但是駕駛員的位置放一個安全員，用安全員來過渡，這是一種方式，現在普遍使用的。第二種方式，現在已經出現了完全沒有方向盤的車，沒有方向盤的這個車現在是靠監管中心、靠監控中心、靠后臺支持來進行監管，所以也在發展中。

從技術路線上看，V2X，因為自動駕駛我們最擔心的還是安全問題。從這起事故里邊看，由于遮擋的問題我們看到，我們開車在路上，除了看得見的危險以外還有很多看不見的危險，這些遮擋，既然能遮擋駕駛員的視野其實同樣會遮擋雷達、攝像頭的視野，所以我們說用通訊的方式，V2V、V2I、現在正在推進過程。

像這樣一起事故我們看到，用通訊的方式能夠避免一些有遮擋的這樣一些事故，所以美國這邊在推行 DSRC，歐洲和中國不打算用這么落后的通訊技術，而是用第四代無線通訊的改造，就是我們現在說的 LTE — V2X，今后賣到 5G 的時候是第五代無線通訊的一個場景，現在第五代無線通訊僅僅是第一個場景大帶寬，第二個場景就是給我們道路交通的，就是短時延，時延從第四代無線通訊降到 10 毫秒、20 毫秒這樣的技術。從技術路線來看，以谷歌 Waymo 為代表的無人駕駛顯然用的是自主式的自動駕駛，國內在各個政府指導的報告里邊可以看到，我們更注重的是網聯的自動駕駛，也就是一種協同化的智能。

因為在中國我們工業技術可能還是有點薄弱，但是像半導體行業、雷達、攝像頭，這些品牌都還是國外的，但是國內的互聯網企業和通訊企業優勢是巨大的。高精度地位也是，這是在陸家嘴環島的地圖，你可以看到那個藍色的線在陸家嘴環島轉圈圈，但是高精地圖根本不知道它在哪兒，但是北斗千尋的可以知道在哪里，所以北斗千尋可以達到這樣的定位，并且在國內已經普遍使用，現在國內很多地方做了這種無人駕駛公交車線路，他們大部分是用 RTK，20 公里范圍內其實加一個基站就夠了，他們不愿意用千尋原因，就是千尋還要服務費，公交公司 20 公里范圍內自己駕一個架就站了，不愿意花這個服務費。以后如果在私家車上大規模的普遍推廣，可能還要靠千尋這樣的。

挑戰還是安全性，對無人駕駛我們可以看到，做一些演示能看到它能跑，Waymo 這樣的大規模的城市里邊的測試，也是看到它的能力的，就是現在它已經可以做到 5000 英里才有一次接管，就是 8000 公里才有一次接管的技術難度，Waymo 也已經到上海出租車，也許在不遠的時間我們在上海也能看到無人駕駛出租車的身影。

自動駕駛汽車的變革、革命還剩下最后一個安全的保障，從無人駕駛包括美國的測試場的情況來看以及國內的示范區來看交通事故還會有，現在的難題就是怎么來定義這輛有交通事故的無人駕駛車是安全的，Waymo 的無人駕駛也有交通事故，優步的無人駕駛我們也發生了事故，但是我們為什么認為優步是不安全的、Waymo 是安全的，所以現在提了 RSS，叫責任敏感性安全。現在我們把一輛安全的無人駕駛車，認為它不會發生責任事故，Waymo 的很多事故不是他的責任，把發生的事故我們進行區分以后，不會發生責任事故的無人駕駛我們想定義它為安全的，但是優步的這輛車，這個交通事故是無法被認可的，因為第一造成了死亡，第二它是有交通責任的，有責任的事故是不能發生的。所以我們為無人駕駛汽車的安全性，大概要從這四個方面：責任敏感安全、行為安全、功能安全、信息安全，在自動駕駛的感知、認知、控制這塊來看，責任敏感性安全主要在積極干預這塊，功能安全主要在一頭一尾，行為安全主要在 AI 算法，所以這張圖我們把無人駕駛汽車安全的要求進行了梳理。這條我們把整個，無人駕駛行為的安全性，把時間軸拉過來來看，所以我們要構筑一個安全底線，以及構筑一條無人駕駛汽車從交通事故角度的法律底線，以及我們的開發紅線，通過預防安全、通過行為安全、通過責任敏感性安全，以及再加上功能安全和信息安全，來構建一個完整的安全體系，這塊工作是我最早做被動安全的，被動安全是構建安全底線的，盡管車上裝了非常多的自動駕駛系統，但是安全氣囊還是不能摘掉的，還是要求車里邊的人系上安全帶，我們的被動安全，車身結構的耐撞性，仍然是要求的，所以要有一個安全底線。

從好處來看，計算機的控制、靈敏度大大高于人類，比人敏感 20 多倍。在避撞控制來說，這是他的優勢，但是在用戶體驗方面，如果開發的時候不小心會影響用戶體驗，有些自動駕駛在算法做出來以后，坐在車里邊的人感覺到不舒服，所以這塊我們是要用一條線把它展開，在不同的時段里邊來構建不同的安全性。這是對于自動駕駛汽車我們要構建它的安全體系，通過安全體系的構建來實現這場產業變革，自動駕駛甚至無人駕駛，其實一步步正在進入到我們的私家車，甚至有可能無人駕駛出租車在某一天有可能會被批準。這是我們對智能網聯汽車、對整個產業的影響大體做了一個梳理，其實最后的挑戰還是在安全挑戰上。