无人驾驶的远方有多远？

智能化、网联化不仅强力促进了汽车产业的转型升级，而且在产品端给消费者带来更多价值。但与技术层面的不断迭代相比，市场的情绪更趋理性，对高阶智能驾驶的态度也出现了分化。城区智能驾驶离真正的商业化落地还有多远?高精地图会被抛弃吗?架构、算力和算法哪个是最难突破的核心技术？如何让智能网联技术与消费者产生更多共鸣？无人驾驶只是一个遥远的梦吗？

6月8日，在2023中国汽车重庆论坛——“高阶智能驾驶纵横谈”的研讨会环节中，在北斗星通集团首席科学家、北斗星通智联科技副总裁张正烜的主持下，富士康电动汽车平台首席执行官郑显聪、黑芝麻智能科技联合创始人兼总裁刘卫红、法雷奥中国首席技术官顾剑民、大陆集团车联网与架构事业群亚太区研发总监及重庆研发中心总经理刘仁亮、长安汽车智能化研究院副总经理梁锋华等嘉宾针对上述问题进行了深度互动和思想交锋。

郑显聪：打造智慧城市的电动车供应链

早在2020年，富士康正式推出MIH电动平台并成立MIH联盟。据郑显聪介绍，经过两年多的发展，MIH联盟已拥有超过2600个国际成员伙伴，14个工作小组，汇集了来自亚洲、北美和欧洲的云端、软件、硬件解决方案领域合作伙伴。

郑显聪指出，MIH致力于推动关键技术，设计以软件为基础定义的车辆架构，以提供创新前瞻的智能车载体验。目前，MIH联盟积极参与打车、拼车、共享汽车、外送和物流车队等服务。

郑显聪指出，MIH将打造三人座小型电动车作为示范车款，该项目计划在稳定进展中，六座和九座车将在未来两年内推出。为了迎合主流市场，MIH强调开发可定制化和灵活的（模块化）车辆，并以高竞争性价格作为进入市场的目标。

刘卫红：2030年以前L3批量落地

刘卫红指出，当前，自动驾驶技术已开始走向成熟，越来越多的新车型开始搭载自动驾驶功能，预计2025年，中国新车的自动驾驶渗透率将超过60%。随着汽车技术的迭代加速，预计今年年底，部分城区智能驾驶会落地。刘卫红预测，2030年以前，L3自动驾驶会批量落地。

刘卫红认为，自动驾驶需要综合各项技术，视觉+雷达+导航地图基本可实现L3级的自动驾驶功能，未来走向真正意义的无人驾驶还需要其他辅助，包括智能网联、车载系统等。

目前，中国市场已经走出一条属于自己的自动驾驶技术路线。一方面，越来越多新的技术在中国市场上率先使用，尤其在硬件方面，在全球处于领先的水平。另一方面，随着人工智能、5G技术等加速运用，自动驾驶的发展已不局限于单车智能。

在刘卫红看来，智能汽车当前的应用场景需要强大的算力支持，其所需要的计算能力主要包含七种算力类型：CPU、AI神经网络处理、图形渲染、专用运算、音频的特殊处理、数据的闭环处理以及高效安全实时的计算能力。

顾剑民：智能驾驶需经历三个阶段

顾剑民认为，智能驾驶的发展需经历三个阶段，这是一个循序渐进的过程。第一阶段，从被动安全到主动安全转变升级。第二阶段，实现驾驶员的辅助驾驶，如ACC巡航可以达到L2甚至L2+。第三阶段，使眼睛、脚、手从驾驶的汽车上完全解放出来，真正实现无人驾驶。

目前，L3在全球范围内已实现，如2021年，本田率先在行业内打造出L3级别的自动驾驶系统。2022年，奔驰的S系列量产车辆已搭载L3系统。

在顾剑民看来，自动驾驶要实现真正落地还面临着一些挑战，首先是法规，第二是场景，但并不等于不能现实。“自动驾驶不是那么遥远，可能在数年之内，就会来到我们身边。目前在一些封闭的场景，如矿山、港口、物流园区，L4甚至无人驾驶已经实现了。”

刘仁亮：做好智能汽车需具备四个条件

刘仁亮指出，汽车是二次工业革命的产物，是传统意义上的机械产品，这意味着买硬件可送软件。近年来，从特斯拉开始，用户愿意为汽车的软件功能付费。

在这样的市场趋势下，对汽车来说，需要做出哪些改变？刘仁亮认为，当下的汽车产品增加了软件系统，是以硬件为中心分布式计算，未来的产品则需要打造高算力系统，需要由软件来定义汽车，而不是由发动机、变速箱来定义汽车。

基于此，刘仁亮认为，车辆系统架构正在从分布式ECU /域架构向基于服务器的架构过渡。做好智能汽车需具备四个条件：一是安全、自由的轮子；二是高算力系统；三是高可靠的网联系统；四是便捷的交互系统。

梁锋华：城区主干道3年内可商业化落地

梁锋华指出，智能驾驶整体上是场景演进，包括三个阶段：功能实现、体验可用、等级提升。“每个场景的演进节奏不一样，当前几乎所有场景已实现功能；在高速等部分场景，已实现体验可用，大部分场景还不能减轻驾驶负担；在高速拥堵等部分场景，可能首先突破等级提升。”

梁锋华认为，智能驾驶发展到终极状态仍很漫长，在相当长的时间内，持续扩场景和补断点，需要持续、稳健地投入，准备打持久战。

梁锋华强调，对于智能驾驶产品来说，安全、实用（舒适、高效）是需求端对产品的基本要求，商业闭环是供给端自我造血、确保生存的关键。

其中，安全是智驾产品落地之“根”。对L2驾驶辅助，安全目标至少跟人相当，用户才愿意/敢于主动使用。对L4自动驾驶，安全目标未形成共识，普遍认为，至少要比人高出数量级。

实用是智驾产品的落地之“本”。“实用就是要解决舒适、高效的核心需求，同时解决用车痛点，如通过提升目标识别来改善超车体验，进而改善从A点到B点的通行效率。拥堵场景被加塞、加减速过猛、弯道无减速、车道内晃动等是当前用户使用IACC主要痛点。”

商业闭环是智驾产品落地之“魂”。智能驾驶产品只有实现商业闭环，实现“自我造血”，才能进行持续发展。最近两三年内，城区主干道的场景有机会逐步实现商业化的落地，其他场景可能需要更长时间才能实现商业化落地。