张永伟：中国车路协同世界领先，未来还需集思广益

11月12日，由国家信息中心信息化和产业发展部与现代汽车(中国)投资有限公司合作举办的“第七届中韩汽车产业发展研讨会”在京顺利召开。本届大会的主题：以东方智慧驱动自动驾驶新时代。

延续前六届的高规格与专业性，研讨会请到中韩两国汽车行业顶尖权威专家，围绕自动驾驶技术最新发展及未来方向展开深刻的交流与探讨。在大会期间，中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟《中国自动驾驶技术动向及产业化展望》的主题演讲。

张永伟认为，自动驾驶在国际上主要有自动驾驶、智能网联、车路协同三种发展路线。目前，车路协同的路线正在引起越来越多的关注和讨论。车路协同不仅符合智能驾驶、城市智能化发展的需要。他的技术特点也利于发展中的成本分摊和更多新兴力量的加入。目前，中国的车路协同试点工作已经取得了很多进展，也走到了世界的前列。但是作为一项新兴的技术，中国在车路协同的探索中也暴露出基础设施薄弱、车联网不成熟、法律法规有待完善等问题。未来，中国还需要进一步完善车内平台、云控平台、测试平台的建设。

关于自动驾驶的未来，有人认为在未来2、3年内可能实现商业化，比较保守的观点，则认为可以先从自动停车、固定场所物流等场景开始应用。无论如何，自动驾驶的未来还处在讨论阶段，还需要更多人的集思广益。

以下为中国电动汽车百人会秘书长兼首席专家张永伟演讲实录：

大家下午好！非常荣幸能够参加下午的讨论，现代汽车这两年给我们国内产业界印象最深刻的就是它的燃料电池的技术和自动驾驶的发展。有这样一些大的公司推动，全球的智能汽车产业会有一个加速的阶段，利用这个机会，我想来讨论一下，最近我们对智能汽车发展的一个方面的思路思考。

大家都知道智能汽车，大家简单的、比较笼统的概括了三个发展路线，单车为主的自动驾驶路线，这以美国的一些企业为代表；一个是国内特别是在我们国家工信部所主要推动的以汽车+通讯为主的网联化发展的道路；第三也是过去在美国提的多一点，最近在国内大家也备受关注的是一种协同的模式：车路协同的模式。当然智能网联和车路协同很多内容是交叉的，但是从企业研发角度来讲，这三个技术路线可能还是相对有本质的区别。

我今天所讨论的就是到底哪一种技术路线会成为未来的主导路线。现在确实很难把它想明白。

今天我看会议的主题是非常有智慧的，用东方的思考来看未来自动驾驶。作为中国来讲，最近讨论比较热的是车路协同的这条路线。

汽车和路共同分担一些智能驾驶所需要的技术和成本，这是大家的一个很重要的共识，汽车不希望装载的设备太多，一些有技术难度的东西和成本需要由路来支撑，道路也希望借此机会变得更加智能，一方面支持自动驾驶的需要，另一方面也可以用来支持城市智能化的发展需要，比如说城市交通、城市管理，为了发展自动驾驶，中国历史上第一次出现了管路的部门和管工业的部门，大家都有积极性，大家觉得车路协同是一个很好的逻辑模型。第二推动车路协同的力量是一些新兴力量，汽车公司不是主导的。

最近我们看了几个地方的试点，推动车路协同的主要推动力量来自于做路测和通讯的一些设备商。还有我们现在的包括通讯运营商，这些非传统的汽车力量成为第一波推动车路协同的主导性的力量，慢慢的可能会有一些互联网公司、道路建设公司、汽车公司可能会加入，但是第一波呢，我想是一些设备商，当然他们是不是为了卖设备我也不知道了，主要的推动力量是这样一些企业。

三是交通部门的参与。过去汽车主要的推动部门是产业部门，交通部门作为一个管理方和应用方，在这次的智能网联时代、车路网协同时代，它参与的深度、角色会和以前有根本性的区别。这一点对车路协同的发展，会有一个重要的支撑。也就是说推动这个路线的政府资源可能会以交通或者城市这些部门为主。

第四技术条件有利于支持车路协同，在中国就是5G和车联网的发展，它解决了车路、车车之间的通讯需求，这种可能性是存在的。5G也处在一个初期。所以无论是从经济的角度，从技术的角度，从推动参与的主体角度来讲，在中国3个技术路线当中车路协同的这条路线确实有它想进一步推进的可行性。这是为什么会有一个东方的新路线。

第二确实在国内我们也有一些试点。这些试点是由不同企业参与的，确实也取得了一些非常大的进步。比如我们产业部门，特别是做通讯的、做设备的、做计算的、包括云服务的公司大举的进入。促使车路协同的一些设备在技术进步、在成本降低上是加速度的。过去一个激光雷达在车上可能要五、六万人民币，现在装在路上性能改变之后，它的成本快速下降，因为它的需求量增加了。一个车，一条路，需要成规模的需求。工业化生产之后这种路端的设备，成本呈现一种加速降低。这就为我们武装一条路提供了一个非常好的技术和产品的支撑。

第二个，确实有些企业也已经在车辆在车路协同的环境之下进行了一些个示范或者是试验，比如说广汽、上汽、吉利、东风、包括二汽，都有一些车辆实现网联的功能，也初步实现车路之间的连接或者说互联互通。

另外围绕车路协同一些新的技术平台开始出现，现在学术界和产业界，大家提的热度比较高的就是云端的平台，将大量车辆的数据、地图的数据、路测的交通数据上传到云端，然后在云端进行一些AI实时的处理来支持自动驾驶车辆的需要。所以有的叫云控平台，有的叫车联网平台，有的叫智慧出行平台等等。实际上就是一些基于实时的大数据的支撑性的平台。

所以车路协同在国内，从设备到示范到一些平台的建设，确实取得了非常大的进步，或者可以在很大程度上的讲，中国的车路协同的产业生态，应该走在了全球的前面，这个产业生态，基本上已具雏形，走在全球的前面。

但是确实是一个刚刚开始的过程，刚开始在发展初期，遇到很多的问题是正常的，车路协同这条探索也不例外。而且这些个问题的难度有的时候是超出你的想象的。很多的问题叠加让这条路线能不能走下去——现实中也充满了这样一种质疑。比如我们讲的基础设施的问题：道路，大家都觉得路要智能化，但是现在来讲，标准没有。到一个不同的地方修的路是不一样的，让道路能不能按照标准去建设，这在中国来讲比让车、产品，按照标准去建设要难得多，它的挑战性是极大的。

第二个就是路的建设主体也不明晰，包括它的商业模式，谁来投资这样的一条智能化的设施，如何让这些个智能化的设施，产生一种商业运行的模式，现在来讲，还非常的不清晰。没有商业模型，没有投资的主体，就缺乏可持续性。建一条路可以，建几百公里、几千公里可以，把所有的路或者主要的路都智能化，确实是一个非常大的投资推动的问题。

现在试点的几个城市，都遇到了以前的路政府来建，后面谁来建都遇到这样一个问题，回答不了。

我们的技术也处在初期，我们讲通讯的技术，我们在湖北一个城市做试点，5G的时延，车路的协同传过来，我们原来说以为是100甚至200毫秒，是可以做到的，但是现在很多时候它不稳定，有的时候几十毫秒的时延，有的是1000、2000毫秒，就2秒钟了，所以这样的话，传输的速度制约了车路协同的发展，技术问题。

再一个我们所谓的车路协同它需要一张独立的网——车联网，但是现在这张网和5G的初级网也不一样，是5G基础网的建设运营方，来在建设运营一张新的车联网，还是说会出现一个新的主体建设运营支持自动驾驶的和支持车路协同的一个新的车联的网络，还是不清晰的，所以这也是一个基础设施的问题。这个网不建立起来，这个路实际上是服务不了车的。它应该是一个同步的问题。它也遇到了投资主体、商业模式和各种管制、规制突破的问题，当然还有后面的一些平台这种产品认证、法律法规，这个我想这些问题叠加起来就让我们越来越深度的来怀疑车路协同的自动驾驶路线，能不能走得快一点。

现在有了一个开头，但是呢，要往下走越走问题越多，在这个路线当中，它就需要建立一些必须是国家能够体现它意志的一些行业平台，因为它生怕担心自动驾驶时代出现更多的负外部性。所以通过主导或者说能够监管一些平台的运作，这是确保自动驾驶这个产业能够减少负外部性一个基本的前提，否则的话它就充满危险性。

第一个平台，车里面的平台，这个平台要连到路上去，连到云端上去，所以这个平台也不能太多。而且这个平台应该处在一个安全可控的模式之下。所以车载的操作平台未来将如何承担起产业进步和产业安全的责任，这两个是不能缺失的。现在很多的企业更多的考虑到了车载平台的技术进步性，但是呢，缺乏技术安全性，因此我想未来这个平台它的国家属性可能也是需要认真考虑的一个问题。没有这样一个安全自主的把握，那车路协同的终端可能就很难实现它的高安全性，这是第一个。

第二个平台就是云上的平台，车路信息的云端平台，这个平台既承担了数据的汇集作用，更重要的是利用这个平台可以搭载各种应用。而且这个平台它既可以服务于自动驾驶车辆的需要，它也可以服务于智能交通和智慧城市它的这种管理、发展的需要。那么这个平台怎么建设？该不该建，谁来建？怎么来运行如何对它进行有效的监管，这个也确实到了一个需要认真考虑的时候。现在地方已经建了这样一些基于出行的管理平台，但是只是一个地方的，更大的是不是也该考虑了。所以这个平台也是确保我们这个产业能够具有技术进步，又确保它安全可控的第二个基础性的设施。

第三个测试平台，什么样的部件能够装到车上去，能够装到路上去，什么样的产品，什么样的汽车和操作系统，能够上路行驶，一定要经过严格的测试和认证。现在测试标准、测试条件都是不具备的。我们有大量的测试机构，大家都熟悉传统车辆的测试和认证，对于车路协同智能网联的这种测试，既缺标准，也缺条件。甚至在很大程度上，与智能汽车、智能技术的发展，甚至是不相匹配的。是削足适履还是说相互协同，确实需要时间来考虑。

我们要确保我们的标准，确保我们的指挥棒能够引导这个行业的发展，而不是让它能够适应我们的传统，来影响技术进步。所以这就对我们的检测认证，提出了极高的要求。现在国内也成立了很多开放的测试区间，这个就为车辆能够寻找场景提供一个世界级的好的环境。

有的地方开放是一段路，有的地方是开放了一整个区域，这也是绝无仅有的，这种开放道路的测试环境，中国我觉得可能也走到前面。另外像在上海在很多的地方，也在建设一个适应于自动驾驶的封闭测试场地，有些个机构，也提出来，建立一些服务于研发的这种仿真或者测试平台。总体感觉只是一个开始，这个平台，到底在国内如何进行定位，如何形成一个大的具有权威性的平台，这个可能还需要时间。这是走车路协同，需要它的基础条件，另外自动驾驶可能有不同的商业化的判断，激进一点就是我们的轿车过三年、两年就可以快速的商业化，保守一点或者谨慎一点提出来叫做逐步的产业化，沿途下蛋：从最容易的先商业化，比如说最近我们觉得自动停车，公共停车场中国是3到5万个，非登记那就是数十万个停车资源，提升停车场的使用率，这个看起来很小，但是是最容易落地的，特别是自动驾驶车路协同，自动驾驶的L2和L3的车，和智能化的停车场。比如说还有物流，这是大家都觉得可能在高速，在这种物流环境下，能够率先实现自动驾驶，这在中国市场也是海量级的市场。每年我们将近700万辆，660多万辆卡车的重卡保有量，6到8年换一次，每年的替换基数都是百万级的，这个规模是巨大的，包括特定的车辆，作为无人驾驶落地的，或者说无人驾驶和厂同步建设，让它能够落地的这样一些场景，比如说矿车、园区物流车，港区的车辆等等，我想这个也是巨大的。

乘用车大家觉得最靠谱、最神奇、最值得期待的就是我们现在的房车——也就是私人用车。目前看到多的也就是低速的无人驾驶车辆，这是在接驳区域率先用起来，既顺应了目前法规调整的节奏，另外也对一个技术提供逐步成熟的过程。可能一步到位是比较困难的。

在中国无论是围绕它的技术路线，还是围绕着如何确保技术路线的安全可靠，还是围绕着商业落地的场景安排，自动驾驶都是处在一个需要集思广益、多方讨论的一个阶段。这个只是我们最近研究的一些思考。只是说，一个很片面的思考。讲的错误不对的地方，请大家多批评。

谢谢各位！