由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、清华大学苏州汽车研究院主办，中国智能网联汽车产业创新联盟承办的 2023中国（亦庄）智能网联汽车科技周暨第十届智能网联汽车技术年会（CICV2023） 将于2023年5月15-18日在北京亦创国际会展中心召开。

CICV 2023计划组织1场闭门会、3场主题峰会、18场专题研讨会、产业投资峰会、智能网联汽车行业创新成果展、第二届“智行杯”C-V2X车路云一体化实践、科技创新发布、中国智能网联汽车产业创新联盟年会等活动，预计邀请200多位顶级专家演讲、80多家机构进行静态/动态展示，吸引来自300多家国内外机构2000余位专业代表参会，共享全球实践、凝聚行业共识、促进产业发展、探索技术创新、强化生态建设、推动应用落地。

以下为现场速记整理，未经审核。

中汽创智科技有限公司首席技术官 周剑光

尊敬的开国总，成波院长，各位领导、各位嘉宾，大家上午好。我是来自中汽创智的周剑光，非常荣幸受学会和组委会的邀请，参加这个环节的交流。本来这个报告是我们中汽创智CEO李丰军总亲自要来做的，但是昨天早晨突然身体欠佳，临时改由我跟大家做交流。今天跟大家的演讲题目是“面向规模化量产的高阶智能驾驶产业发展的关键要素”。

首先，是对行业趋势的分析。

安全、体验、成本、效率是智能驾驶产业发展的重要驱动力，我们可以看到面向To C领域的智能驾驶，更注重提升驾驶员安全性和体验感。To B更注重在根本实现无人后的效率提升与成本降低。现阶段，很多To B的场景已经开始尝试小规模的商业化，未来在整个智能驾驶领域预计将产生两个千亿级的市场和多个百亿级的市场。

目前，面向C端前装量产的L2级产品已经日趋成熟，据不完全统计，我们市场上现在的渗透率已经达到了20%以上，同时L2以上的也逐渐在高配车型上搭载。面对B端封闭、半封闭的L4级产品开始实现小范围的商业化运营。

无论是C端还是B端，规模化量产的要素是什么？我们认为在产品线上，面向C端领域行业聚焦于舱驾一体等产品的不断升级，实现驾乘更好体验和安全。面向B端领域，行业聚焦于通过车路云一体化等技术的持续叠加，实现真正的无人，达到降本增效。通过不断积累的工程实践和经验，我们总结出围绕C端、B端两个领域，实现规模化量产需要解决“过五关”的问题，我们一起来跟大家交流分享。

第一关是商业关，我们做事情都是为了盈利。C端市场面临的问题是能够带来更好的驾驶体验的高阶智能驾驶的系统目前成本过高，不能覆盖目前市场主销的20万元以下的车型。我们计算了一下，一套L2+、L2-的智驾系统成本，传感器、计算单元等硬件成本，加上整合地图采集、算法、数据、标注等人工投入折合成的软件成本，系统总成本将近要达到36500块钱。这个价格在目前国内主流车型上是不能接受的。若要能被接受，这个成本要力争降到万元以内才有可能。实现这个要素的途径是什么？是本土化产业链的建立、生态的建立和通过国产化替代降低硬件成本，还是通过我们大数据的共享、共性技术、平台的建立降低人工成本？这个问题不仅仅是我们中汽创智探索，也值得在座的各位专家同仁们一起努力探索思考。

到了B端市场，制约规模化量产的要素主要是机件成本装备过高，我们做了相关的测算，现在已经做了两期示范区，一期建设智慧道路成本基本上是在每公里100万元，二期建设的时候我们采用了一些固态激光雷达替代原来的机械式，用集中式的边缘计算替代分步式路边工控机等等，可以做到每公里30万元左右。但我们认为仍然不能满足大规模部署的成本要求，让我们期待未来2-3年之内，可以把成本控制在每公里10万元以内，才能够真正实现大规模部署。

同时在南京双智建设的过程中，我们创造了建设运营模式，由企业出资承担的建设，政府以轻资产的方式逐渐向政府购买无人驾驶、云平台等相关服务，在企业持续运营动力的同时，减轻政府的资金和资产运营压力。今天在座的各位同仁包括一些专家都很清楚，现在好多的示范区运营都是建立在政府补贴的基础上，怎么样跟政府这边算好这笔账，也是我们中汽创智在这个过程当中一直在探索的路。

另外一个问题是设备折旧快，建成即落后的智慧新型设备，是否能够跟绿灯、交通灯等公共设施一样，由政府财政给予补贴并运营？如果是由企业建设和运营的市场化模式，增值服务点不仅仅是给车企、社会、政府各方面，增值点在哪里？我们将感知道路事件等服务增值以后再面向市场出售，是不是可以改观这个局面？很多问题值得我们进一步探索。

第二关是技术关，如果把智能驾驶的智能化水平按功能、性能、智能、类人智能、超人智能划分，我们认为只有达到类人智能自动驾驶系统才能完全的取代人类驾驶员，我们说老司机的水平。现在路上看到能够开，但是真正老司机的水平还有点远，很多车还是拿了驾照的新手水平，老司机达不到。L4以上的驾驶，甚至需要达到超能智能的级别。现在我们智驾水平处于智能阶段，在开发过程中还遇到很多场景缺陷。比如在恶劣天气下感知理解能力的下降，比如在复杂交通流下的博弈会路决策力不足等等，我们的智能产品在很多场景上取代不了人类。我们一直也在思考这个问题，人工智能和人类智能之间的壁垒突破，是不是必须依靠源源不断的标注和训练学习解决？这是不是唯一的途径？依靠有待大家共同探索。

还有一个技术问题—车路协同。车路协同的本质是从技术路线角度缩小人工智能与人类智能的差异，扩大无人目的地。比如3岁小孩还达不到5岁小孩的智商和理解力，但是如果把两个3岁的小孩放在一起，会有一个不一样的效果。车路云协同同样面临一个问题，比如在网络上动态遮蔽、高速移动等多种环境因素下，都会导致网络传输的时延增加和数据的丢包。再比如基于NR-V智能系统与V2X融合方案上，在理论上还有许多难点，我们在实践的过程中也一直在思考，我们在南京双智试点尝试了5G+PC5双冗余的技术实现车路协同场景，丢包率和时延率等指标得到了极大的改善。但是绝对的丢包和延时还没做到，不可能做到，究竟是什么样的数值我们也在思考，怎么样值是达到了或者可以被系统接受了？行业上还缺少权威的实践和标准统一。同时我们建议通过深入的智驾与V2X机制研究，率先实现有条件区域内路侧协同控制，加快NR-V通信技术落地实验，目前我们正在和股东方一汽红旗、长安汽车在开展这方面的研究。

第三是安全关，我们认为功能安全、信息安全、人机交互安全是高阶智驾规模化量产的三大安全要素，特别是人机交互安全是新要素。功能安全方面需要展现自动通讯等多方面的冗余，车企需要应对更多的冗余带来的平台变革和成本增加的问题。信息安全方面，安全防护是无止境的，不存在完美，不可攻破的系统，真正的安全边界是什么？我们一直也在研究。人机交互安全方面，使用更安全和体验更友好是矛盾的，为了使用更美好，我们设置了很多不友好的进入条件和严苛的系统退出边界，这也是在技术不成熟的条件下保证安全使用的无奈之举。所以我们一直也在思考和探索一个体系化的安全框架，以及更多元化的安全性测试和验证方法、标准。

第四关是政策关，近几年我们国家相关部委正在加速出台智能驾驶相关法律法规，创造智能驾驶上路条件。北京、上海、深圳等等许多国内城市多推出了适合于智能驾驶的法规文件，高阶智能驾驶法规正在由地方性实施向全国拓展，准入管理办法也在逐渐落地，我们也在探索和思考，在已经清晰的顶层设计下，作为一个企业如何突破技术瓶颈，赢得公众对智能驾驶系统的信赖，助推政策法规的加速落地。

最后一关是伦理关，因为机器要替代人，伦理是相对远但又不可避免的话题，智能驾驶最后取代人类驾驶，必然要面对人类驾驶所面对的社会伦理问题。比如面向不同的环境，不同干涉对象的驾驶行为和风格的选择，比如智能驾驶系统要向类似于人的价值观体系，才会更好的处理涉及到的极限场景，这涉及到了更为深奥的智驾系统伦理性和人类伦理性的等同处理问题等，这些都有待我们进一步的研究。

以上，总结了面向规模化量产的高阶自动驾驶产业发展的五关要素。

总结起来，我们可以看到智能网联汽车的“中国方案”已经有了明确的形态，顶层设计方案正在向下逐步落实，发展规划与技术路线已经确立，产业化政策日趋完善，准入管理办法逐渐落地，工作机制建设、新型生态建设日趋完善。今天在这个地方谈论自动驾驶，最近行业的会都讲到有个很好的类比，类比到汽车的电动化，如果说十年前中国的电动化做到现在的规模，大家看到渗透率等数据很明确。十年前很少有人说拍拍胸脯电动化是一个趋势，大家不能质疑，如果十年前的会这个话题还是讨论的焦点。如果用这个比喻自动驾驶，我相信我们在中国自动驾驶领域，随着国家的重视、企业的投入、市场的日趋成熟，我们相信这也会成为发展的趋势，只是时间的问题。当然还有很多问题要解决，刚才说的五关，过了这五关斩六将才能达到真正的顶峰。

我们也呼吁，建议进一步加强在区域化、结构化的场景下的深入实践，加快促进全域化、非结构化场景的落地应用；持续挖掘细分场景，加快推动商业盈利的行程；细化完善法规，从区域范围向更大范围的扩展应用。

以上是我的观点分享，谢谢大家！