跨入自动驾驶时代

21CBR——21 桂灵峰——Ｇ

汽车新四化不断深化，尤其在政策加持下，电气化、智能化得到更大范围的推广，自动驾驶技术步入高速发展期。车载传感器、定位系统、车身域计算平台、车辆操控系统等智能软硬件有机融合，汽车的环境感知与自动驾驶操控能力指数级跃升。

科尔尼公司董事桂灵峰表示，接下来十年内，不论最高阶的自动驾驶场景能否实现，可肯定的是，消费者都将清晰感受到，自动驾驶技术在效率提升、安全健康、用车成本等带来的巨大收益。

21 中国的自动驾驶产业，现处于怎样的发展阶段？

Ｇ 相较欧美地区，国内自动驾驶技术起步晚些，发展加速度更快，预计在更高级（L4+）的自动驾驶领域，国内自动驾驶市场会赶超欧美地区，取得领先地位。

中国汽车消费市场巨大，法规政策引导良好，截至到 2025 年，预计我们自动驾驶汽车的销售总量或将引领全球。

中国消费者对自动驾驶车辆的态度也更开放。

最近的调研显示，超过75%的中国消费者认为，自动驾驶技术在未来5-10年会得到普遍应用；在德国，这一比例不到40%，欧洲以外的其他市场更低。

对比来看，国外自动驾驶方案更多围绕车队型客户，国内应用更多聚焦于安全、效率提升等场景。

21 新能源汽车产业，是否助推了无人驾驶？ 

Ｇ 可以从三个角度来观察：

产业链层面，绝大部分整车零部件制造商积极布局电动化、智能化，尤其是电子电气相关的市场参与者。因此，受益于行业发展具有同步性，当前新推的新能源产品，多数搭载自动驾驶应用，无论预装、选装或订阅的形式；

技术层面，相较燃油车的物理结构，新能源车更有优势，自动驾驶技术有更高效的发挥空间；

市场需求层面，新能源车、智能互联汽车接受程度的大幅提升，几乎发生在同一窗口期。鉴于汽车本身高价值、刚需性，其成为互联互通、智能软硬件、电驱动模块等新一代技术商业化的绝佳载体。

21 自动驾驶一度存在“渐进式VS跨越式”路线之争，现在，为什么从L4到L2开始降维？

Ｇ 高阶自动驾驶是远期发展目标，受制于配套设施、市场购买力、法律法规等因素，跨越式技术面临“曲高和寡”的境地，仅能圈定应用场景或技术边界，在有限的场景下得以落地。

以日系、美系车为代表的国际主机厂，通常采取稳扎稳打、缓步推进的策略，即在主销车型上标配 L1/2基本的辅助驾驶功能，完善研发、供应链和集成等环节的竞争力，再采用渐进式策略，逐渐过渡到更高级别的自动驾驶功能。

采取渐进式策略的部分技术厂商，已享受到ADAS功能普及的商业化红利。

从更高阶技术切入的方案商，逐渐意识到商业化的压力，高阶自动驾驶场景尚未得到大规模商业化应用，一个必然的路径是，先“降维”至商业化更成熟的L2+领域。

绝大多数情况下，该领域面向的主机厂追求安全至上，他们会把技术可靠性，即量产经验，作为必不可少的合作前提。短期之内，大量L4方案商即使克服重重困难，另起炉灶，投入研发L2+技术，因缺乏工程化领域的项目经验，可能依然很难获取商业合作。

21 大众汽车计划联合初创企业地平线合作开发自动驾驶相关系统，这类合作会普遍吗？

Ｇ 一般来说，主机厂体量差异较大，受限于资源规模、研发能力等瓶颈，小主机厂会直接嵌用自动驾驶解决方案商的软硬件方案，采用车身代工的合作方式，换取座舱和自动驾驶等高溢价模块，以期在自动驾驶技术领域不落人后。

大众汽车这类大主机厂，拥有明确的软件与智能化战略，也并不意味着在全球市场都要全栈自研。

在自动驾驶领域，大众一直采取“自研+投资布局芯片、算法公司”的模式，其在海外与高通、博世等自动驾驶芯片、算法软硬件解决方案商具有合作，旗下软件公司CARIAD与地平线的合资合作，可视为这类模式的延展。

大众也能更好借鉴地平线与本土头部主机厂的合作经验，推出更贴近中国消费者的自动驾驶功能场景。

在多种合作模式下，以地平线为代表的方案集成商如何设计、搭建共研体系，在各伙伴间进行技术区隔或者共享机制，将成为横在头部企业面前的一道难题。

21 自动驾驶转向规模化商用，即从1到100，最关键的环节或挑战是什么？

Ｇ 从技术的角度分析，制造商最大的挑战，或许是在通过降低感知层的延迟和不必要冗余，提升整车安全性；必须进一步优化运算平台的架构、通信基础设施，保障自动驾驶车辆间的沟通效率以及稳定。

从监管的角度，针对高阶自动驾驶车辆使用场景、频率的规范和限制，以及针对自动驾驶数据的权限管理及所有权的问题。而后者衍生出的数据隐私保护问题、数据查阅及使用权问题、和数据存储监管相关问题，也将是界定事故责任、维护车辆和整体交通数据安全的必要前提。

从商业模式的角度，要有足够体量的“封闭式”或“准封闭式”场景出现，从配套设施、支付意愿为自动驾驶运营留出空间；产业链协同，要在更大程度上降低软硬件成本，更高阶的自动驾驶技术，能广泛渗透到在20万甚至15万以内的经济车型。

21 未来十年，消费者用车会有哪些具体的全新体验？

Ｇ 具体来说，在更可靠的自动驾驶技术加持下，原本需要高注意力的驾驶过程，变为更放松、多任务性的乘坐体验。事故频率明显下降，交通环境更顺畅，车辆保修开支更低。

若后续高阶自动驾驶广泛普及，预计超过90%由人为因素导致的事故可以规避；在商业化货运和城内、城际客运领域，智能无人车队将会在更大范围内落地，交运领域发生根本的变革。

创新模式会出现，一定区域内的车辆资源将得到集中、智能的协调，除上下班通勤以外，私家车97%以上的使用價值，会在社会层面统筹优化。