“無人駕駛是改變‘游戲規則’、重塑未來格局的顛覆性技術，汽車背上人類'第一殺手'的罪名將不復存在。它會改變人們的生產、生活方式，決定一些企業、組織的生死存亡，影響世界強國更替興衰，推動人類文明嚴謹發展。”

在2019世界智能網聯汽車大會上，中國工程院李德毅院士用這樣一段話開場。他認為不同人看待無人駕駛的角度是不一樣的。在汽車人眼里，無人車還是汽車，在出租車司機眼里汽車就是飯碗，而在一個通信人眼里，它就成為移動通行終端，在人工智能工作者的眼里就是一個機器人，有自主認知能力的輪式機器人。

2019年，在自動駕駛領域的投融資增長趨勢變緩，就連領頭羊Waymo的估值也縮水了，自動駕駛仿佛進入了新的寒冬。這一切都在李德毅院士的意料之內，他認為“人們對無人駕駛的期望太高，經濟期望太高，于是必然會帶來失望。之所以有人認為自動駕駛進入新的寒冬，投資者紛紛逃離人工智能，就是因為我們生態還不夠。”

聚焦“雙L4”量產，解決行業痛點

沒有商業化應用就沒有量產。李德毅表示，未來交通可能導致獨角獸的四個應用場景包括自主泊車、定點接送、快速公交和有限地域無人駕駛出租車。哪個將成為自動量產首個商業化應用場景?哪個將進而利用自動駕駛優勢創造出嶄新需求、全新生態和巨大產業?還需要我們進一步推進和探索。以自主泊車為例，有時候車主開到地下停車場再走回辦公樓就要花15分鐘，如果汽車懂得“自己去、自己回”，就能解決一個很大的痛點。

然而，當自動駕駛要落地時，比起車輛本身的自動化程度，老百姓更關心的是安全問題。因此，李德毅提出應制定自動駕駛安全等級中國標準，也即以特定地區自動駕駛可靠性為導向的安全管理等級劃分和度量方法。例如L2可以在田園行駛，L3可以進入廠區，L4能上公路，到了L5才能進市區。不同自動駕駛等級的出錯率不一樣，比如L2的出錯率應控制在1%，也就是開了100次，其中1次需要人為接管。李德毅說道，自動駕駛更應該做的是聚焦“雙L4”量產，駕駛自動程度等級與駕駛安全程度等級雙雙達到L4才是定局。

共建生態，地方政府大有可為

在實現自動駕駛量產的過程中，李德毅認為有三個產業鏈尤其值得重視：

一、自動駕駛地圖，導航地圖是給人看的，給自動駕駛汽車看需要真三維、高精尖地圖，把真實的數據輸送給底盤，才能保證保全;

二、機器駕駛腦，科學技術的發展史就是動力工具的發明史，使我們可以把人的體力做到體外的延伸，我們有了蒸汽機，有了原子彈。需要代替駕駛員，就需要一個智能代理叫做機器駕駛腦。

三、底盤，需要研究自動駕駛所需要的線控底盤，才能找到問題的根本。量產線控底盤是自動駕駛的基礎，是數字汽車的基石，建議所有車廠把底盤開源協議對研究者開放，包括動力、轉向、制動、換擋、燈光等。

同時，李德毅認為道路信息化、自動駕駛地圖、無人駕駛車的安全管理，是無人駕駛落地最基本的生態要求，地方大有可為。

道路信息化讓自動駕駛更加安全

不同駕駛場景可能發生的典型事故都是長尾分布，如港口礦山運輸、高速卡車編隊、轎車城市道路等，讓同一輛車應對所有窗口是不明智的。自動駕駛難在邊緣和小概率事故上，現在依靠的主要是四個技術支撐：結構化道路、確定性窗口、人車路聯網協同(5G+V2X)以及軟件定義的機器。所以，自動駕駛離不開智能網聯。李德毅感嘆，“看視頻差幾秒問題不大，但是開車差個幾毫秒就可能把人壓死了。發揮5G超高帶寬、超低時延和超大連接能力是解決智能網聯的當務之急。”。

因為汽車攝像頭在不同天氣、不同時段的紅綠燈識別無法做到100%，如果自動駕駛汽車上安裝了5G信號的接收器，由5G基站發信息告知此時此刻有紅燈，或者距離紅燈還有多少毫秒，那么汽車對交通信號就不需要“感知”，直接“認知”了。

“V2X中，V不是正常，而是更細小的單元，所有車輛的關鍵部件都聯網，這才是更精確的V2X。”屆時汽車已經不再是最佳單位，發動機、剎車片、方向盤、油耗等諸多參數都可以聯網，讓交通管理更加有效。

5G覆蓋后，車輛上的傳感器負擔就能適當地降低。一旦實現了道路數字化與交通要素聯網，自動駕駛車輛連做SLAM(即時定位與地圖構建)的功夫都省了，直接通過微地標位置播報就能得知當前在什么地方，完成運動中車輛同步定位和地圖同步更新，也有助于自動駕駛測試評估。

報告的最后，李德毅院士針對創造未來交通的良好生態這一目標，提出了幾點建議：

政府給出優先發展商用自動駕駛的政策;

免費提供開放測試的自動駕駛地圖服務;

各地區的測試場相互認可，車輛相互準入;

按照法規對自動駕駛車輛發放牌照;

各地區已經批準的封閉測試場都改為半封閉自動駕駛測試場，形成邊緣生態;

各個測試場應該至少有一個明確的商業化落地應用場景;

在全國城際公路和高速公路開放待定時間、特定路段的特定車道，連通各地區測試場，允許自動駕駛車輛加入，和人工駕駛車輛混合運行。