以下是圆桌讨论现场实录。

孟为：这两天自动驾驶又开始热起来了，跟大家之前对融资环境的担忧有了很大的反差。今天“中国汽车蓝皮书论坛”准备了两场关于自动驾驶的讨论，其实在千里之外还有一场很大的论坛也是关于自动驾驶方面的，包括今天在朋友圈在一直传，说无人驾驶勇创智能区、人工智能的无人区，今天我们在座的几位都是在这条路上摸索和探索，大家在台下聆听，也是在这条勇气道路上不断学习和摸索，让我们先给这些有勇气的人一些掌声。

我们先从本场议题开始，我们这个标题叫“L2.99或者L4”。为什么会有这样的说法呢？第一种说法，从技术上来讲，大家会认为在L3和L4的界定上他们的差别比较小，一个是由人来完成紧急情况的刹停，一个是由系统和算法来完成。我们今天这场讨论，更想从商业角度上讨论，刚才杨晓明总也提了，他们L2.99的复合增长率是35%，说明是很赚钱的市场。无人驾驶作为一个大家说很有前瞻性或者很有情怀的项目，最终大家还是要想赚钱的。我想听听各位的看法，对于L2.99和L4这样的一个选择，无论是从技术上还是商业上，大家是持一个怎么样的态度？

*安波福全球自动驾驶工程副总裁韦峻青

韦峻青：首先我觉得L2、L3、L4无人驾驶，SAE的标准，我们先讨论技术话题。它是一个纯的技术的指标，L2，人要实施监控，L3，人在某些情况下可以不监控，但是如果车告诉这个人要接管车，你必须要在某些特定的时间内接管，L4级，这个车完全是自己控制，不需要人的参与。所以其实L2、L3、L4级无人驾驶，相当于两个不同的维度。

从安波福的角度，首先我们就像杨总说的，在L2的无人驾驶、L2.5无人驾驶方面增长这么快，我们作为一个企业最重要的是给客户带来价值，所以我们L2的无人驾驶给我们最终客户公众带来什么价值？就是你开车的时候更放心了、更安全了，这是L2无人驾驶带来的最大的价值。咱们再说另一个级，L4级无人驾驶带来的是什么价值？L4级无人驾驶带来的是不需要人驾驶了，从商业角度，它在生钱，它在创造利润，这个客户可能不是最终客户，可能出行公司他在给他创造利润，所以这个商业模型是完全不一样的。根据商业模型不一样，客户能接受的价格也会不一样。所以L2级无人驾驶，比如说在1千美元、2千美元，我们会在这个价格，我们觉得是客户可以接受的，我们会一直在这里发挥更多的功能，让客户在安全性和舒适性、开车的便捷性不断提升。L4级无人驾驶，我感觉这个市场是，只要有一个人做出来，只要把商业模式跑通了，这个市场就打开了，现在这个市场还是关闭的，很少有人能拿L4级无人驾驶赚钱，或者赚到足够多的钱能保证他的研发成本，继续的改进。

所以我觉得，从这个角度，简单总结一下，L2级和L4级无人驾驶，这两个我觉得是现在市场上最佳的应用。L3级，慢慢大家在车上也会有L3级无人驾驶，带来更多的价值就是，可能你有10秒钟、20秒钟不用看方向盘，但是对我们系统的提供商来说，这个系统的安全性就要提升几百倍，因为客户有可能不完全按照它的使用寿命来用，所以成本也会增加，最后商业上这个是不是可行，现在来看L3级无人驾驶市场还是非常有限的，L2级和L4级是最佳的应用。

孟为：地平线的张玉峰总，您作为企业的供应层面的代表，我想听听您的看法，包括对于现在咱们企业，就是主机厂类似于对我们提出的要求是什么样的？

*地平线副总裁、智能驾驶产品线总经理张玉峰

张玉峰：刚刚台下也跟孟主编聊了一下，我们地平线定位是Tier2，用芯片、算法去赋能驾驶行业，所以在座的这几位同仁嘉宾都是我们潜在的客户，上午博世那边一样说话非常小心，要看着脸色说话。

峻青博士这边提到的，其实L4这个事情接下来会是继续很多投入需要做的，是未来几年需要更多的验证，非常多的投入，安波福在这块其实做的是非常成功的，刚才杨总也讲了，在美国已经运营了四五万次，成功的商业运营，我了解到在行业里唯一一个敢于直接去承接打车服务得出行服务公司，非常让人敬佩。

从地平线角度来讲，依然用芯片和算法来赋能，其实就要去多听我们的客户，无论是Tier1、出行服务、还是OEM主机厂间接客户，他们的需求，从L4和以上来讲，我主要以安波福、Waymo包括国内的出行服务厂家，他们研发的主线，他们提供商业上里程碑的这些计划为驱动，其实偶尔也会听到说希望芯片越大越好、越多算力越好，同时不能有太多的功耗的提升，成本也要控制。问到量，量又没那么大。

但是对于地平线来讲，L4和以上是非常重要的，因为它是一个趋势，必然会实现包括L5这样一个没有限制的无人驾驶，所以我们在这边的投入也是我们的主线之一，我们的商务模式跟头部的客户去一起成长。刚才在杨总PPT里面美国的出行服务商也有我们的客户，虽然量小，但是这个行业是需要很多的资金投入的，加在一起OEM或者其他的服务商每年上百亿的服务，我们做出贡献的时候获得一些回报，对我们来讲能够提前了解到L4、L5这个级别对计算芯片的需求，因为芯片本身是非常长的周期，而车载芯片又是更长的周期，现在我们谈到客户的需求，已经要求比如说面向在SOP 2021、2022年潜在的无人驾驶没有方向盘，是要求很高的功能安全的，功能安全对芯片来讲是一个既花钱、又花时间的事情，所以我们在这边跟众多玩家一起成长去赋能。

对于L2或者以下来讲，是一个更大的蛋糕，至少从中短期来看，这边未来几年ADAS渗透率是非常高的，应该会超过百分之百的装配率，对于地平线包括很多的Tier1、Tier2企业来讲这块依然是中短期内非常重要的细分市场。

孟为：再请余贵珍教授发表您的观点，因为您不是企业的代表，是从学术角度考虑，我们想听听您的观点是怎样的。

*北京航空航天大学教授余贵珍

余贵珍：这个题目L2.99，按道理来说，我们知道SAE是五级，没有L2.99、L2.5这样的，我想原来的想法是把智能化的连续让大家好理解，现在又出来L2.99连续化了，但是我觉得从这点讨论是可以的。

我同意刚才大家的观点，L2和L4，特别是L2已经大量的产业化了，如果说L2.1、L2.2的话，我同意有这个说法，我觉得在L2.0安全保证的基础上加一个场景、两个场景，也会有应用的，但是前提我希望安全保证。L2.0大家基本上会有一个比较通用的概念，包括哪几个系统，在这个上面再加一些泊车或者说再加一些其他的这些功能我觉得是可以的，但是安全保障也需要时间，大家对L2.0加某个功能不断的产生自信，然后用户会用它、会买它，我觉得这个是慢慢起来的，这是我对L2.99的认知。

L4，如果在乘用车领域，大家知道，要这种完全的无人化的话，有三个东西是必须要突破的，第一是法律，道路法，美国可能一个州可以立法，无人车可以上路，但是中国是人大立法，法律要过掉这一关，这是最大的一关，技术也有了，还有用户，做一次行、两次行，低速行，高速行不行，用户也要迈过这一关，三大关，要把三大关迈过了我觉得产业化才有基础。

另外，我觉得乘用车领域还有很长的时间要走，今天我也知道李院士也提出了2028年、2025年才可能产业化，时间上慢慢的来，但我觉得说在一些领域，特别是货运的领域、商用车领域，我觉得已经看到了曙光，在港口、在一些扫地车，用户都已经在用了，甚至我们也合作做无人驾驶，已经有用户在用我们的东西，我觉得这个地方是很有前景的，并且解决了很多用户的痛点。我相信这种特定区域的商用车，低速的、点对点的、特定线路的，已经产业化，并且两三年之内会有大的爆发。

孟为：曾总您帮我们谈谈您的企业在L2.99以下是什么样的业务情况？包括您对L4的看法？

*黑芝麻智能科技副总裁曾代兵

曾代兵：大家知道，我们是黑芝麻智能的，我们是提供芯片、算法、操作系统相关的。针对主持人的问题有几个方面：

第一，L2.99和L4的价值，不管是L2.99、L2.5、L2.75，我们都称之为L3-的概念，从传统的L2辅助驾驶或者部分自动驾驶，感触还是很大的，给我们的生活还是带来很大的便利。因为L2绝大场景的自动驾驶，从原来的辅助驾驶到自动驾驶，对我们的生活，不管是局部的环境也好、绝大部分场景也好，自动驾驶给我们的出行带来不同的影响，我觉得这是一个特点。

第二，L2.99也好、L3、L4，技术方面我们的观点，还是差异蛮大的，虽然看起来是一个局部或者部分的自动驾驶到绝大部分场景的自动驾驶，特别是我们不管视觉也好、激光雷达、毫米波雷达等等，最终我们感知到L4还是有一定的过程，在L3-的阶段可能比较符合当前或者未来一两年的过程。

第三，L2、L3-，我们认为现在技术上跟L3没有太大的差异，其实主要是现在L2.99技术上所有用到的技术或者L3我们宣称的技术自动泊车、AVP也好、拥塞跟随也好，这些宣称的跟随点其实是L3宣传的点，所以我们认为技术上L3-和L3没有什么差异。差异主要刚刚教授也提到，我们的法规、我们的保险、我们的政策都没跟上，我们这方面因为没有跟上，所以技术解决的问题并不能在我们现实中一定能够解决或者能够推广起来，这就导致我们具体从人对这个负责任的角度，对这个事物来主导或者车来主导，这里面就有一些差异，我们的法规没有达到。

第四，刚刚主持人提到我们自己L3-的解决方案，目前我们主要是有些算法上、有些车上也在用，我们这些算法都是在，我们正在做的芯片和别人家的海外的芯片我们也在提供。

孟为：我想倪总谈谈，刚才所有的嘉宾都把L3的概念回避掉了，包括现在很多企业也是不再提L3这个概念，通用叫L2.5，三菱把自己的辅助驾驶叫L2.5，你怎么看这个问题？

*禾多科技创始人兼CEO倪凯

倪凯：首先第一点，用户可能关心的不是L2、L3、L4，主机厂卖车不会跟用户明确说这个是L2、L3，特斯拉开了一个不太好的头。从用户的角度来说，我相信他看的更多的是场景，这个事情是能够把我家带到公司，能在高速公路上开还是全程开，能不能帮我停车，他更关注场景。我们选的也是场景，我们主要做高速公路，做代客泊车，我们认为高速公路和停车场这两个场景，在未来3-5年内能落地的，第二也给用户增加了大量的价值。

落地是非常重要的，为什么？它直接决定了你后面所有的数据迭代，能力上的迭代。第二点，L2和L3、L4比较本质的区别，L2说达到60分，做成L2系统，L3、L4就是60-100分的阶段。L2是要看着的，导致的结果，市场上你做一个60分的，也可以做一个L2，做30分的也能做成L2。L3就不一样了，十秒钟接管，至少这十秒钟要保证用户的安全性的。到L4，完全不需要有人接管，安全性要求更高了。技术层面上，L2当然国家有标准，欧洲也有标准，但是它并不是对用户体验来说有那么明确的规范的。你说像ACC这些标准会相对来说更细，整个行业会规定的更清楚。

大家看到的一个趋势，往L2.5、L2.99走，特斯拉怎么测？怎么算2.5标准，比如我们国家有一家做2.5，做到什么样算2.5，它没有一个非常明确的量化的东西。从另一方面来看，做一个L3的产品，在初期释放的时候可以当成L2.5的产品来用。未来高速公路，整个行业往两个方向发展，一个方向往高速公路自动驾驶等级做高，现在普及L2，自动驾驶从业者他的目标是做L3甚至L4的工作。第二方面还是在功能上丰富，2.5一直没有非常明确的定义，汽车行业不会教导用户2.5是怎么定义。但是我们看到区别于最早的ACC功能，2.5是让用户能够更少的介入，能更好享受整个驾驶过程的一个功能上的定义。我相信L3、L4也需要做同样的事情，如果说我这辆车只能在一个车道开，不能换道，我做L4的，意义可能没多大。关键还是自动驾驶本身功能给用户能带来什么是很重要的。

孟为：鲍总给您追加一个问题，现在有很多人说到L4这个阶段，有很多阻碍，包括有法律的，也有很大程度上，大家在关注硬件，特别激光雷达这个价值，您本身是做这方面的。我们想听听您的看法，您觉得从L2.99到L4这个阶段，我们需要跨越具体的障碍到底有什么？包括之前马斯克说他希望没有激光雷达的情况下，我们来做L4或者L5的自动驾驶，您对此持什么观点？一会儿嘉宾都可以谈谈自己的看法。

*Innovusion创始人兼CEO鲍君威

鲍君毅：我的看法和倪总的看法比较接近，我觉得L2.99终究还是要做L2，如果数学操作的话。这里核心的状态不是我们从技术上怎么去界定，而是给用户给乘客带来的价值，驾驶员可不可以分心做别的事情，看手机，打盹儿，如果用户可以分心的话，带来的价值就非常大了。如果用户必须得时刻的盯着路面，时刻用手着方向盘，价值就非常小。因为价值的鸿沟会带来价钱的鸿沟，也会带来技术可靠性的鸿沟。孟总问技术上有什么区别，L2.99不管多少个9，到最后没有一个明确的界限，反正是驾驶员负责。到L3，L3有十几秒车要自己负责，在这时候即使驾驶员从走神的阶段恢复到控制阶段的话，这一段非常危险。十几秒即使在城市路上也开了几百秒，会出现很多事故，要求非常高的可靠性，而且要求非常高的冗余度。我认为一定需要激光雷达，刚才您说的价钱到什么程度？我刚才抖了一个包袱，先有价值鸿沟，再有价钱鸿沟，五千到一万美元是可以承受得了，价值是足够大的。从现在看来，各种传感器的发展，尤其激光雷达的发展，在量产车上是可以撑得住这个价位的。

马斯克说不需要激光雷达，只用视频就可以了，因为人是不需要激光雷达的，三维测距方式来开车的。这点我非常不同意，一条板凳的三条腿，算法、算力和数据。马斯克强调特斯拉的芯片有多厉害，说到最终，算力很好，而且车载的算力，更强调单位的功耗达到算力。先不说车上的计算，就说我给大家用视频的数据，你们用所有的不光是百度还是谷歌的所有超级计算机来做计算，给你足够的时间做计算，我不觉得现在哪个最火的图象识别团队可以达到那么高。马斯克说算力没有用的，这是其中一个维度。另外两个维度，算法和数据在现在特斯拉车上达不到这个目的的，这是我基本的观点。

孟为：倪总谈谈这个话题，您的看法怎么样？您也可以谈激光雷达，也可以谈跨越到L4这个阶段，您认为最大的鸿沟是什么？

倪凯：从我的角度看，两件事情，第一个就是大数据的积累带来的算法的进步或者改进。第二个就是我们在硬件上也没有完全准备好，像计算的设备，像预控制器，整个行业不断往前推进中。传感器也是硬件的一部分，这两件事情从我们做自动驾驶角度来说最关心的两个硬件。刚才谈到激光雷达，正好说到传感器，说两句。我认为马斯克他的风格相对来说比较极端一些，他是一个比较极端的态度。你说激光雷达强调以视觉为主，我们不能说纯视觉，视觉为主的方案的区别，也许视觉在某一天也能做到，需要等多久？如果我们讨论3-5年内，10年内，能不能取得成绩的时候，我们能够拿到一个视觉方案来实现。从我自己的角度来说，我认为没有在这个时间里面做到比较好的效果。讨论L2没问题，讨论L3、L4的方案是有非常大风险的。

看激光雷达，鲍总是这方面的专家。激光雷达跟视觉一样，视觉要算力，激光雷达大家迫切需要看到的，它如何能够大规模稳定的合适的价钱出现在我们的车上，这可能是所有的从业者比较关心的问题。还有一种可能，也是比较有意思的，像我们不是那么关注的毫米波，或者有一种新的形态的传感器能够出来，能够扮演一个比较重要的角色，我们不说扮演最重要的角色，扮演成一个比较重要的角色。也不能说十年的维度上完全否定这样一种可能，三到五年内不太可能。三到五年内，激光雷达至少和视觉还有毫米波都是非常重要的设备。

*汽车商业评论常务副主编孟为

孟为：曾总您的公司更多投入在视觉方面，您发表一下您的观点。

曾代兵：鲍总，不好意思，我们做视觉的，所以我的观点跟您稍微有些不同。我们这样理解这个问题，当前视觉，马斯克提的，能跟人一样去完全用眼睛判断距离，我认为鲍总的观点是对的，当前完全跟人一样是做不到的，视觉。比如视觉在数据运算处理，比如1080P、4K、8K，远处150米或者800米，都是像素很小，判断往往没有那么准确。

另外一个观点，我们在L3或者L3-这个阶段，因为你的成本不是特别高，我们认为L3视觉这个观点，当前视觉目前的算力也好，目前的能力也好，是可以达到这个要求的。纯视觉可以做到，成本也好，感知也好，可以做到。

第三个观点，未来是不是视觉有更新的技术，能够跟人一样，做视觉包括我们公司至少朝这个方向努力，只有视觉处理把所有的东西处理了，所有的只是后面的计算平台来做。从1080P提升到4K、8K，成本不会太高。激光雷达公司的想法，我想把成本做的更低，视觉处理不了的时候，能够去做，这两个技术都在演进。未来是融合都去做，还是单一的方案？我觉得可能还是要看技术怎么发展。

第四个观点，视觉也好，激光雷达也好，都有处理不了的，远处像素点比较小，激光雷达，我们碰到比较光滑的平面，水波反射，不好处理。是不是有新的感知，比如热成像，毫米波成像，我们做64或者128的毫米波呈现，也是一个很热的领域。加越来越多的感知，感知越来越多，我们成本是不是越来越高？我觉得可能还是各自领域在发展，未来的事情，我们觉得还是各个流派自己去融合发展。我们认为当前L3视觉是够用了。

余贵珍：L4，刚才我坚持说三个障碍，只要是特定的区域，透过法律的障碍，特定的区域，如果固定线路，减少技术的压力，也有利于这个产业化。最好不要载人，如果有这三个条件，这个需求基本可以产业化。主要看用户痛点大不大，如果用户痛点很大，用无人代替有人，可以睡得着觉，我觉得这个地方一定会更快的推进产业化。

摄像头和激光雷达，我觉得马斯克这么聪明的人肯定讲这个是有条件的，只是大家不理解他前面蕴含的内容。举个例子说，有些地方确实不用有摄像头的。大家在无人驾驶领域，矿业车的无人驾驶全世界有两个大厂家，一个是卡特彼勒，一个是小松，已经用了十年了，他们的方案里面没有摄像头，只有激光雷达，毫米波雷达。看它的场景，看它的应用，每个都有它的优势和缺点。

张玉峰：我认为无论是驾驶还是出行，最核心的体验一定是安全。如果谈安全的话，无论是视觉能做到多么极致，在自动驾驶的领域，我们一样需要冗余来去确保更高层面的安全，也就是小数点后的无论是七位还是十位。我们需要多种传感器来去确保自动驾驶能够更安全的为出行，为物流等等行业来去服务。当然视觉有它的优势，比如像素的密度可以非常高，它的信息可以非常丰富，它的成本会低很多。这是为什么很多的行业玩家对视觉非常热衷，我们的视觉算法也是非常强的。但是回归到安全，回归到出行驾驶，还是安全第一位。从我个人角度来看，我们是需要多种不同的传感器，包括做感知，做定位，都需要一些冗余。是否单纯的视觉一定能够让驾驶特别安全？我以前也做过机器视觉，包括3D渲染，包括一些电子游戏相关的。大家看到3D渲染游戏非常逼真，在桌面的硬件上可以跑得非常好。很多时候都是利用人类视觉系统的缺陷，让它跑得更高效，人类的视觉系统并不是完美的，是有很多缺陷的。有缺陷，肯定会有安全上的漏洞，视觉是有它的不足地方的。我个人是不同意因为视觉能够让人可以开车，机器依靠视觉去完成自动驾驶。因为自动驾驶的目的之一，核心的目的之一就是让驾驶变得更安全，比人更安全。所以我们要通过各种方式来去让这个系统变得比人具备更高级的安全性。

芯片和算法这块，还有工具这一块，我们也是在赋能不同的传感器厂商。我们在上海车展宣布和禾赛国内比较领先的激光雷达厂家合作，去赋能行业中的合作伙伴。包括毫米波雷达等等，都有我们芯片可以去赋能的地方，大概是这样的情况。

孟为：韦总，您作为坐无人驾驶车穿越美国的人，您能不能从体验的角度来给我们讲一讲不同的硬件对自动驾驶产生的影响？

韦峻青：我们L2级的无人驾驶系统包括我们量产的，毫米波雷达和视觉是主要的解决方案，达到了牧户的要求，满足了客户对成本的要求和性能的要求，对我们L4级无人驾驶来说，我们从来都是毫米波雷达、激光雷达和摄像头一起用的，因为就像我刚才说的，我觉得L4级无人驾驶现在最大的问题还是，尤其是无人出租车的，咱们说比较复杂的场景，没法完全的商业落地，没法把人从驾驶里面拿掉，没法拿掉安全驾驶，因为还没有做到。

从摄像头的角度，只用摄像头可不可以做到，我觉得将来肯定是可以的，我们需不需要，或者说我们的产品目标是什么，我们的产品目标是为客户创造价值，我们就需要在最快的速度把最好的系统做起来，能真正的把人的驾驶员拿掉，安波福的计划是用一个毫米波雷达、激光雷达和摄像头的系统，要通过车规级验证，2020年要在公共道路上能把人的驾驶员从中去掉，能做出一个真正的产品来，这是第一代，可能它的运行速度比较慢，可能它的运行区域也比较有限，包括可能接近于固定路线。我们在这个基础上再扩展它的功能，到2022年—2024年可以推出一个大规模的无人驾驶出租车的项目，真正无人的出租车的项目。

所以，从这个角度来看，对我们来说，因为现在我们团队有1000多人，我们还做不到把驾驶员拿掉，我们为什么把这个问题变得更复杂呢？我们只用摄像头这个问题变得更复杂，我们可以说我们用高精地图，这个都拖延了商用进度，所以对我们做产品还是尽量把产品落地，给客户创造价值，这是最重要的。

另外，同意刚刚张总说的安全性。现在就算最好的比如Waymo 5000英里一次接管，我们真的像拉斯维加斯一样跑100万英里、100万辆车在跑，5000英里一次人不接管就有可能出现危险的情况，一年出现几千次危险的情况肯定是不能接受的，所以性能的鸿沟还是差的很远的，所以我们希望，我们只用摄像头，这是将来的话题，现在的话题是怎么用最好的激光雷达、怎么用最好的芯片、怎么用最好的视觉系统，把这个系统给搭出来、无人驾驶实现，我觉得这个是更重要的话题。

孟为：因为我们看到安波福也跟Lyft做了无人驾驶商业的运行，现在Waymo跟通用也提出了无人驾驶的计划，但是我们看到了很多企业，比如刚才我们也嘉宾提到，最好这个车上现在先别有人，更多的是货物方面的尝试，我们也看到很多公司确实在做这方面，包括最近这半年以来，无论是美国还是中国，做物流无人驾驶，包括在这方面的投资也比较热，我们想看一看，各位认为L4在这种商业领域里实现的可能性到底大不大？作为运营客户来讲，我们看到，比如过去像在L2.99以下私人选装自动驾驶支付的成本大概是5000美元到6000美元，如果作为一个L4级别商用的话，他可以接受的成本大概是什么样的水平？

韦峻青：主要是两个问题，一个是场景问题，一个是成本问题，我觉得这两个问题是相关的，如果我们能把人的驾驶员整个从里面拿掉，我们给客户尤其是在欧美这边客户创造的价值，这个车像我们拉斯维加斯的车，当然现在还是有安全驾驶员的，每天24小时运行、每年365天运行，每年省下来的人工成本是10几万美元，这是一个非常巨大的数字，所以这就是为什么L4无人驾驶、无人驾驶出租车为什么大家估算它是一个万亿级或者是十万亿级的市场，就是因为它省下的人驾驶这个成本。

在当前的技术条件下和传感器的成熟度条件下，哪些场景是最好的，我觉得应该是封闭道路或者说厂区可能点对点的固定路线可能是最好的，但是对于安波福来说，靠近今天的话题“勇气”，我们还是觉得，我们想真正进入十万亿级的市场，在美国、新加坡，现在在上海，非常大的投入，就是想进入这个市场，在这个市场的价值链中有我们自己的一部分，当然也会有核心的技术提供商、也会有传感器、也会有出行的运营商，包括资本一起合作，把这个事做成。

所以我觉得，现在的场景，只要能帮客户赚钱的都是好场景，但是真正的最大的将来是在无人驾驶出租车、无人物流车、是真正能在公共道路上运行的一些车辆，这就需要非常大的投入，安波福也是非常有勇气在这方面进行不断的投入，取得一定的市场地位。    

孟为：这个成本角度您说一下。    

韦峻青：成本角度，一年我们给客户省10—15万美元，所以我觉得现在成本不是最大的问题，做出来是最大的问题。

孟为：张总。

张玉峰：我看昨天新闻上也讲，京东投放了物流小车，解决最后一公里，好像在北京吧，我没看细节。从场景和应用来讲，尤其像中国的大城市北上广深生活成本也上升的非常快，最后一公里物流的需求应该还是比较大的促进物流小车的落地，同样解决的是给大家的生活提高一个档次，在这种体验上。

有一个什么特点？它的速度比较慢，没有载人复杂的问题在里头，所以相对来讲技术上门槛比起L4的无人出租车应该还是要低一些的，同样对成本的要求会更敏感，刚才也提到说，能不能单独靠视觉做一些事情，我觉得无人物流小车上非常低速是潜在有可能我们用的，比如可能用一个双目的一对摄像头来去取代激光雷达，这个可能是可行的，因为速度更慢，他能观察的时间够多，他的双目在交感区内能够做到的测距的精度跟激光雷达也没有太大的劣势，他是有一定的应用场景能够帮助把这个成本降下来，让它能够上一个档次。物流大家看在Waymo的控制力是高于自动驾驶的，这是场景和应用。从成本的话题上，无人出租车或者L4的成本，它首先落地的肯定是像峻青总这边的无人出租车这种场景，对于乘用车面向私家车来讲，目前我觉得成本还需要很多年时间才能够降到大众可以去接受的程度。

L3的，您的问题之前也提到说可能有些需要5千甚至1万的成本来实现L3，或者我们现在没有看到真正的L3在上面，L4至少高一个数量级，大家要能够让这个行业更快的发展，我们需要在无论是传感器还是计算平台，还是等等的软硬件上去能把它降低一个数量级，才能促进这个行业更快、更大规模的发展。

孟为：余教授，我们知道您好像之前做过类似于无人矿区或者无人货运的这一块，您能不能给我们在这方面介绍一下您之前商业的模式，包括他们在矿区上这块的成本是怎么样考虑的？

余贵珍：刚刚你提到了，在矿区的无人运输里面已经运行10年了，每个厂家都有100多台无人运输大型矿卡车运行，像智利的铁矿，所以无人化在矿里十年前就在用了。我们现在也在做这个事情，现在主要是跟白云鄂博全世界最大的稀土矿在包头200公里左右的地方，我们好像中学书上就游白云鄂博的稀土矿。我们大概去年11月份就运行了两三台车，一台车大概200吨，轮胎是2.7米，车身高是8米左右，一直在运行。我们这个月有4台车，因为那个车特别大。

我们也去了很多露天矿，露天矿运输有很多痛点，为什么叫痛点呢？现在矿的安全很严格，当你一个矿车，如果出现事故的时候，这个矿关停三四个月，领导可能牵扯他的政治生涯，我们去年就是在一个矿里面，去年9月份，国内一个最大的国企，一个大型的矿卡把一个小的指挥车碾压了4死1伤，这个矿井关了3个月，大概损失5个亿左右，这个矿长全都下了。所以我们觉得这个行业还是有痛点的，从安全来说。并且我们看了那里面的司机，大部分是55岁以上的，很少有80年代的在那里运输，一般司机都会有三种病，尘肺病，灰尘特别大，还有胃下垂，车大，颠簸，还有腰肩盘突出，只要干三年基本上有这三种病，年轻人在那里很少。现在跟我们合作的白云鄂博，去年年底招了50多个司机，现在只留下四五个人，最冷的时候零下40多度，大家想这样的环境，我觉得我们八九十年代的年轻人，基本上不会愿意进去的，这个行业里面，并且这个市场也不小，给大家做个广告，实际上可以容纳很多竞争对手的。

在中国露天矿跟国外不一样，国外基本上是大型的矿卡，像卡车比较小100吨、200吨、300吨的，一个矿里可能100台就不错了，但是中国有很多小型的卡车，像矿体自卸车，可以运30吨、50吨的，大的矿有2千台、3千台这种车。因为24小时高频的作业，一台车有3—4个司机，现在最多有6个司机，所以他能够承受高的价格，你看一年四五个司机就60万，你把60万的人工钱省下来了，就足够我们无人驾驶做很多东西了。我举的是矿山，汽车很多的，包括我们接触到的，最近跟内蒙在谈通关的车，大家知道外面的煤运到中国来，排大概100公里，因为他进关、出关为什么那么难呢？一个是货物的进关和出关、一个深人的进关和出关，一个车大概一个半小时到两个小时，一两公里进关、出关对无人化，用集装箱的化，6分钟一台车，很快就过来了。所以特定内的区域我相信还有很多场景值得挖掘的，我相信这个行业这两年就有大的爆发。

孟为：代总您发现的痛点和提升效率的领域有哪些？

曾代兵：因为我们特种行业也是在交流，我们不是那么熟悉。我还是想谈一下乘用车方面，特种行业50万、60万，更特种的有可能200万、300万，都有可能，我不是特别清楚。我想谈一下乘用车，奥迪宣称L3是指60公里以下可以做到能放手，这个是不是划分了一个界限，自动驾驶和乘客驾驶之间，在60公里以下，他认为可以接管，60公里以上人要干预的。

第二是成本问题，我们没有参照，只是现在提出来特斯拉也好，奥迪也好，我们算了一下，特斯拉加套件5000美金，整车3万美金多，基本上16%、17%左右，这个是L2的价格，用户售价。奥迪车价比较高，算25%左右，是不是最后15%-25%之间，是比较好的计算方式？反过来推演我们本身成本，基本上又是一半。我认为如果做不到这个成本，国内很多自主品牌乘用车十万块钱，要做到L3的话，四五千美金不可能有人买的。因为你本来就十万块钱，再加三万多块钱，谁会买？算下来一万多，两万多，加套件，这个我们不是专业的车厂，我们只是在后面看这个事情，这个观点不一定对。

孟为：倪总您的观点呢？

倪凯：我谈几点，我同意几位嘉宾谈的，主要看它在某一个具体场景能给大家带来什么价值。如果能够把人去掉，我相信不管是运货还是运人都有非常大的价值。如果把人从一部分的驾驶中解放出来，带来的价值必然少，如果不能解放出来的话，那就更少，这是第一点。第二点，我们要看多长时间段上考虑这个价值，所有的功能普及都是需要一个过程的。假设主机厂今天出一个车型，最高端的自动驾驶功能，不管哪个场景，只出现在其中这个车型最高端的配置上。因为他推出这个功能，能够带动整个车型的销售。好比大家都知道奥迪的L3，中国大家都没开过。不妨碍他在宣传奥迪这款车的时候说我是全球第一款L3的车，因为它面向的是高端的用户群，可能会带动一些高端的用户销售。从这个角度上看，他带来的成本不仅仅是看这辆车上给用户带来的特定价值是什么，在我们卖车的角度来说，对整个车的品牌还是非常有帮助的。这是一个维度。

第二个维度，像特斯拉有另外一个想法，一开始贴补一点，即使没有打开这个功能，也把这个硬件给你装上，收集你很多数据，长远上看，可能没有给用户带来价值，但给公司带来价值了，给车厂带来价值了，这也是价值的一部分。不能光考虑给用户带来的价值。

第三点，即使把人去掉，也要看我们是在什么样的环境里把人去掉，比如低速的末端的配送，京东一开始在校园里做这些事，能不能到更广泛的公共道路上做这个事，这个车能不能上人行道，如果不能上，就要占机动车道，变得跟城市的自动驾驶有点靠近了。是很难琢磨的，或者难度比较大的一个灰色的地带。在这上面我们在某一环节上替代什么，他替代的是出租车还是一个豪华车，滴滴叫车还要叫出租车、专车还有一般的快车，如果我们考虑一般的出租车的话，我之前听说过有一笔账，一般现在一个出租车运营也就五年的时间。通常出租车会拿到一个最低的配置，不对C端客户来卖的配置。在这样一个配置上，再加上出租车司机，你需要算一笔账。替代豪华车，又要算一笔账，每笔账都不一样。如果做产品级别的东西，都得考虑我最后替代的是什么。

孟为：鲍总您接触的客户比较带，有没有哪个客户给您反映过哪些痛点，或者对您成本提出过严苛的要求？

倪凯：我们接触的客户主要是车厂。这个模式没跑通，账还要算。从车厂高速和停车是两个最大的场景，是互相定义的一个过程。高速上除了L2以外，下一代带给用户的是什么样的功能，比如我们能不能去做一些匝道上的操作，一些收费站的操作，这些细节都需要去定义。

鲍君威：我觉得两类，一类特殊场景，怎么给用户带来价值。像前几位评论的，能替代的价值是多少，客户当然价钱越低越好了。第二，提醒一下，大家觉得自动驾驶是车的一部分，是车卖价的一个比例。大家可以回头想一想，十几二十几年以前，手机和智能手机的变化。我以前在另一个论坛说过，智能手机大家觉得如果是手机的一部分，你觉得智能那部分是手机的百分比的价钱。但现在反过来，大家看我们的手机动不动就是几百美元甚至上千美元，手机的功能是多少，智能那部分是多少，自动驾驶车我的概念，在未来大家会发现已经不是一个车了，而是一个智能的空间。这时候成本就应该不算到车的价值来算了。

孟为：我们今天讨论都是两本账，2.0这个，大家用来赶紧赚钱的，L4大家是做前瞻储备的。最后想请各位嘉宾对这两个市场做一个大概的预测，看看大家的看法是什么样。

韦峻青：L2的市场会从高端车到中低端车的扩展，增速会加快，包括从欧美的一些市场，在中国这边市场的转化会加快，这是L2，功能越来越丰富，价格会保持一个恒定的用户可以接受的价格。第四级无人驾驶，现在市场还没有，希望在2020年出一个产品，可以打开这个市场，2022年到2024年开始大规模商用。

张玉峰：L2，随着法律法规包括越来越高的普及要求，装配率会往100%的方向发展。L4和以上，像杨总说的，安波福在中国创建自动驾驶技术中心，中国市场在今年会看到越来越多有运营的落地。L4本身的挑战，包括L3，有来自于法律法规，来自于成本，来自于技术，需要多个玩家一起拿出勇气，拿出魄力，共同去解决非常有挑战的技术和商业难题。

余贵珍：L2，从高档车往低档车普及，第二个是从小车到商用车，大型的卡车。从技术上也在演进，提高它的性能，提高它的功能，让用户有更好的体验。L4，从最痛的需求到一般的需求在演进，第二从运货到运人的演进。

曾代兵：L2，我认为从现在开始，高档车低档车逐步上量。L4，不管是特殊场景，还是乘用车，乐观估计是2025年，悲观估计是2030年。

倪凯：我们不做L2的生意，L2的市场很大，玩家足够多，价格摆在那儿，几万块钱的L2谁会买，基本是万元以下的成本。L3和L4，大家的成本空间，能够忍受的空间大，一开始说不光给用户带来价值，未来对你的技术制高点，对整个车型的销售都会带来价值。这些价值都需要考虑在内，第二个，本身中国和欧美相对来说还是两个不太一样的场景。在L2上区别不是很大，但是L3和L4给中国玩家很多。

鲍君威：L2是比较成熟的市场，市场会很大。L3、L4，限定场景下，现在已经开始了，像余老师说的，会慢慢爆发。L4在乘用车，根据市场的观察，西方车厂计划三四年以后规划量产了，中国市场可能会很快，三四年以后吧，有可能会有第一款L4的车出来。

孟为：今天我们这场论坛从技术角度包括商业角度谈了L2.99和L4的差别，一会儿有另外一场自动驾驶：求人还是求己的讨论，本场论坛到此结束。