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2017
年
5
月
10
日，吉利汽车邀请了国内传统汽车厂商、行业供应链、学术界、政策建议者、创业公司的代表领军人物，在吉利杭州湾研发中心落成当日下午召开了主题为
“面向
智能化的挑战
”
的吉利汽车技术高峰论坛。经吉利邀请，
Xtecher
联合创始人张一甲主持了这场峰会的讨论。这是一场业界难得的闭门、深度、站在边界上思考、求同存异的智能驾驶大探讨。
文字整理｜李赓
编辑｜甲小姐
网址｜www.xtecher.com
微信公众号ID｜Xtecher
除了上述嘉宾外，现场还有两位来自吉利汽车的重要嘉宾：吉利汽车集团副总裁、CTO 冯擎峰，吉利汽车研究院院长胡峥楠。
发言精华录
注：现场文字实录共计3万字，为方便读者阅读，我们将内容进行了压缩提炼。
主持人张一甲：
大家下午好！我是科技创新产业服务平台、科技媒体Xtecher的联合创始人张一甲。汽车被称为“工业之王”，这个名称当之无愧。回顾历史，汽车这个重型产业，在过去100年都没有大变化，一直保持着传统且格局难改的高冷姿态，因为汽车对装配工艺的要求高、价值链长，所以对玩家的资金实力要求也极高。
可是近几年，汽车行业的规则似乎正在发生变化。有人说，汽车行业已进入“乱世”，主要是因为，科技的进步为汽车产业带来了几波巨浪：
第一波巨浪是新能源化，做电力基础设施的玩家入场了；第二波巨浪是汽车共享，做互联网的玩家入场了；第三波巨浪是智能化，做人工智能的玩家纷纷涌入战场；第四波巨浪是网联化，做通信基础设施的玩家也入场了——几波巨浪裹挟之下，造车方式全面改变，后来者似乎开始有实力跟传统巨鳄竞争，对于此刻入场的新玩家而言，这是“乱世出英雄”的千载难逢的机会，大家都希望趁乱建立新的格局；而对于行业之中的人呢，大家也纷纷开始进行自我革命。
基于这样的背景，今天下午的论坛，我们希望聚焦于一个核心议题：“面向智能化的挑战”。正如我们所知，传统汽车行业此时此刻所面临的对手并不是一个孤独的复辟者，而是呼啸而来的全新时代，各路玩家。我们相信，从传统车企、到供应链、到政策管理、甚至是学术界，都会迎来一次大变革。我们不仅要快速迭代，还要背负着安全、政策等等方面的约束条件，在一个一个的“无人区”中摸索迭代。那么，我们究竟怎么样才能够把局势分析清楚，不至于战略误判？这是本次技术论坛召开的最主要原因——我们希望站在整个行业的视角，去讨论、预测、分析接下来的这场大变革和我们如何应对挑战的方法。
让我们首先有请吉利集团副总裁冯擎峰发言。
吉利汽车集团副总裁、CTO冯擎峰：
欢迎来到吉利汽车技术高峰论坛，今天我们要聊的话题使我想起前段时间有一个调研数据，内容是说北京、上海、广州等大城市的人均驾车上下班时间都超过1小时。在这种情况下，如何使汽车这一重要的「第三空间」完成进化，让人们在驾车过程中的感受不那么冰冷，而是充满愉悦，显得至关重要。
经过多年发展，汽车智能化技术已经不再是一个孤立的元素。在我看来，当下已不再是依靠“摩尔定律”寻求“参数经济”的时代，智能化越来越需要与人紧密的连接，越来越需要围绕着人的幸福感去体现价值。也就是我们说的：用科技的力量，让用户更享受于自己的汽车生活之中。
或许几年前我们一听到互联网都觉得非常遥远，转眼这几年，我们听到“共享经济”，听到“大数据”、“云计算”都并不陌生。对于车企来说，将有用的数据更加“智能”地运用到行车之中，包括驾驶安全辅助，包括通过日常行为预判，来更好的帮助用户享受车上的时光。我们可以认为，这样的“智能化”更像是赋予汽车以“精神”，通过技术延展，将汽车能带给我们的价值再次提升，打造出更安全、更智能的第三空间。
今天的论坛，我们更愿意看作是吉利给各个行业内的专家、学者搭建的一个交流平台，一起探讨下在这场智能化的革命中，对于车企、乃至整个行业可能产生的挑战。我们的讨论也希望形成一种思想碰撞，一起来看一看会有什么样的新机遇、新发现。
张一甲：
感谢冯总，接下来我们进入讨论。我先来分享两张图：他们实际是知名分析公司Gartner制作的2015和2016版新兴技术炒作周期曲线。
在知名分析公司Gartner 2015版的“新兴技术炒作周期曲线”中，自动驾驶技术成为了被炒作得最火热的技术。可以说，在2015年的美国，人们对无人驾驶技术的期待已经到了顶峰，可是2016年，我们看到了多起无人驾驶事故，同时，在随后的2016版曲线中，自动驾驶的热度有所下降，并正在朝“泡沫期的谷底”前进。
那么问题来了：这一波自动驾驶是不是过热了？无人驾驶是不是“想象的很美”？
再进一步追问：是不是最后真正造福人类的技术，可能没有我们期待的那么高？
相对完美的L4、L5能否实现，或者说是否需要实现？我们究竟是不是还要去做L4、L5？
大家现在做自动驾驶，怎么做，做什么，是否已经达成了某种方向和共识？
总而言之，一句话：我们究竟需要怎么样的自动驾驶？
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
对于自动驾驶，我分成两块来看，一是技术，二是服务。从技术角度，它实际属于人工智能，这肯定是未来的发展方向。服务的角度实际上还存在疑问，也就是说，包括在中国市场在内，无人驾驶能对用户出行的服务产生什么样的价值？我个人认为它需要经历一个阶段，渗入到整个社会环境当中去，其中包括整个产业链的发展。
就目前来说，社会环境，消费者习惯还有没产生如此强烈的需求。但如何让驾驶体验变得更加智能化的改变已经在不断进行，未来需求应该还会进一步不断扩大。
至于我们该做哪个等级的无人驾驶？作为互联网企业，我们还是看重“提前量”。最保险的，肯定是渐进式、终极目标式，两条路都走——前者做产品，后者做预研。因为你越早研究，它的成果越能够反哺到渐进式的发展过程中去。
张一甲：
阿里是资金相对雄厚的巨头代表，与之对应的则是资金、人力相对有限的创业公司，我想听听国内领先自动驾驶创业公司驭势科技的创始人CEO吴甘沙观点。
驭势科技CEO吴甘沙：
我觉得未来智能驾驶的确会面对价值转移的过程，但这个过程中未必是互相厮杀。在外界看来或许更像零和游戏，这个钱你赚了，我就不赚了，如果我赚了你就赚不到。但实际上智能驾驶最需要的是更加深入的协作创新，包括上下游之间更多的协同和协作。
我举几个例子，比如说人工智能再好，车辆动作执行机构跟不上，比如存在500毫秒的延迟，如果时速100公里，时间虽然短但车已经开出一二十米了，这样肯定做不出好的智能驾驶。
另外一个例子是，打造驾驶所用的人工智能非常需要大量的数据，而最有能力收集数据的就是车厂。车厂一口气生产大量的车，就有很多的数据。最好的例子是Google和特斯拉，前者做了八年的时间，也只有两百万英里的数据，而特斯拉只花了一年多的时间，就有了近十亿英里的数据。
如果说人工智能公司不能跟车厂展开非常深入的合作，他的人工智能也做不好。所以我非常提倡上下游之间、科技公司跟车厂之间能够实现非常深入的协同创新。所谓的非常深入的协同创新就是包括开放源代码之内的知识产权的共享、数据的共享。事实上，我现在跟吉利研究院就在探索这样的一种协同创新，科技公司、人工智能公司有很多优势，车厂有车厂的优势，那么我们如何能够突破界限形成合作，一起把这个技术做得更好，最终能更快地把最好的人工智能技术落地商业化，这是我们接下来打算探索的一个方向。
至于自动驾驶未来如何发展这个问题，我们也有一个时间维度上的基本判断——
要实现在通用场景的城市道路上无人驾驶，需要10年的时间；开放道路上无人驾驶相关法律法规的完善，可能需要5年以上的时间；激光雷达这种非常关键的零部件，想要实现大规模的商业化，可能也需要3到5年的时间。
也就是说在接下来的几年里，无论是车厂也好，创业公司也好，能够实现的只有两个方向。
第一个是在高速公路上L2、L3的自动驾驶，或者叫辅助驾驶。
你也可以把它叫做“部分自动驾驶”和“有条件自动驾驶”。这个东西甚至已经写进了政府中长期规划当中：到2020年，3000万台新车销量中，要有一半具备L1、L2、L3自动驾驶能力。可以说这是一个很现实、很确定的市场，也是我们可以去做的。
另外一条路，也是我们认为2到3年内可以实现的就是限定场景、低速的、无人驾驶。
比如说几种场景：园区、景区、渡假村、主题公园、机场、大学、高尔夫球场，这样的一些封闭而且低速的环境。第二种是半开放的环境，中国有大量的新区、新城、特色小镇，如果有可能在这些地区的设计规划中很早就介入到基础设施的改造和增强中去，那么也能够为低速无人驾驶打造出适合的环境。最后一种是非载人车辆，比如厂区的物流，特种区域的巡逻车、清洁车、叉车等等。
正因为这两大方向非常明确，我们也对应制定了一个策略，叫
“和而不同”。“和”就是辅助驾驶这块，我们跟上下游车厂保持合作，协同创新。“不同”就是低速特殊场景这一块领域，通过在其他主流玩家不太上心的领域，我们可以更加早的探索一下无人驾驶的形态。
张一甲：
谢谢甘沙兄的发言，我们刚才听完了阿里，我们再听听腾讯怎么样？我们知道腾讯副总裁马喆人先生在腾讯内部的自动驾驶业务方面有非常多理解。
腾讯副总裁马喆人：
其实无论什么自动驾驶等级，L3还是L4，最终都是要解决用户的需求问题，所以我们的第一个观点是技术理想和用户需求两种路线都要走。“憋大招”到L4完成再开始应用，或者等法律法规体系成熟之后再上路，对于整个汽车产业来说实际上是没有价值的，对于科技层面的迭代也没有意义。所以腾讯的自动驾驶实验室也在和厂商做交流，得出来的结论是参考二八定理，首先解决用户的三个需求：
第一个是在高速上的安全问题，
因为高速上大家最容易走神打磕睡，把这个问题解决之后，一定会有人买。
第二就是在城市拥堵的时候，能够减少驾驶者的压力，
这个同样有人买单。
第三个尤其在中国这种特殊情景下，谁能够把自动寻找车位和自动泊车这件事情做到完美。
这几点都有着巨大的用户价值。
所以我们未来希望和汽车产业合作，能够首先着手解决这一类实际问题，然后再用户反馈迭代产品。我们相信这是结合技术、商业的一个最好路径。
第二点我们认为要坚持技术理想。我们也在关注产业合作和相关投资，毕竟未来基本会是
一个规模化的游戏。
部分创业公司通过特定场景实现商业化是一个再正常不过的手段，但它对于整体技术演进没有太大的帮助。我也建议将自动驾驶作为一个泛机器人的技术去看待，我们研究更应该一些自动驾驶应用场景背后的主流问题解决上，这些解决方法本身就具有商业价值。
最后还有一点看法，未来自动驾驶应该是一个大的跨平台之间的游戏，也是一个规模和资源的游戏。它需要大量、长线的技术的投入，也需要为了让关键零部件成本更低进行进一步研发。这也让阿里、腾讯这样的互联网平台，与吉利这样领先的中国自主汽车品牌之间拥有天然化学反应的潜力。因为互联网平台已经积累出了云平台的优势和规模，包括对于人才和项目的长期投入。所以不仅仅是自动驾驶技术，我们实际能够在泛人工智能领域为整个行业提供帮助。
当然，汽车产业本身就在汽车安全、硬件控制上是专家，这个是我们做不到的，所以双方的互补性是非常强的。而且我们也看到目前汽车行业中预算大概率还是项目制管理方式，相比之下我们的长线投资更有远期布局性质。这些特点造就了突出的合作机会，我相信接下来也会围绕着自动驾驶诞生更多产业联动的机会。
张一甲：
我看到韦东老师这边似乎有话要说。
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
我想向另外一位嘉宾提个问题。胡院长，我想问一下，站在汽车产业的角度，您会不会认为说谁家做出了自动驾驶的车辆，就能够切入整个市场，然后能不能颠覆整个产业，或者颠覆在市场上的主导地位？
吉利汽车研究院院长胡峥楠：
对于智能化挑战这一点，大家可能经常会讲一些事情，比如说智能手机干掉了传统手机、数码相机干掉了传统相机。但是我个人一直持这个观点，我并不认为说是一个技术战胜了另外一个技术，我觉得其实还是市场用户的需求在变化。如果说你作为一个传统的巨无霸企业，很多时候并不在意用户的感受，也失去了对用户需求的变化敏锐的洞察力。换句话说他没有去保护公司的核心，抓住自我拯救的机会。然后看上去好像被另外一个跨行业的巨头干掉了，这种被干掉的原因不在于技术的迭代和革新，而是对于用户需求没有进一步的把握，最终失去了很多用户。要知道汽车行业不但价值链很长，而且存在感非常强，同时也是一个资金投入很大的行业。吉利董事长李书福曾经说过，汽车行业是一场没有尽头的马拉松。你哪怕拥有一个独门的起跑技术或者是冲刺技术，也并不代表着你就能跑赢这场马拉松。最终马拉松还是要靠马拉松选手自己一步一步来完成，但是我们马拉松选手可以利用一些高科技武器，比如说更低风阻的运动员衣，更好、更轻的跑鞋，以这种方式我去战胜其他的马拉松选手。从这一点看，行业的自我革新非常重要。
张一甲：
感谢韦东的提问以及胡院长的回答，貌似博世中国投资执行副总裁徐大全徐总这边也有话说。
博世（中国）投资执行副总裁徐大全：
谈到自动驾驶最终将实现，我想跟大家分享一下传统德国人的观点。车辆的驾驶感，比如当初用柴油机跟汽油机运转的感觉，他们特别注重这个东西。但是在中国现在新一代的人对这个根本不理解，甚至不欣赏，大家宁愿坐在车里面看看手机、上网购物之类。但对于汽车来说，客户需求的存在是绝对的，现在
90后已经开始买车了，00后也快接近门口，很快又是一代年轻人的世界。所以从对自动驾驶的安全功能，包括完全自动驾驶的需求也在逐步升级。
另外一方面，中国正处于一个创新的黄金时期。这也给中国自动驾驶技术的发展设立了目标——引领者，而非传统的追随者。而这非常需要传统车企、各种相关部门领导的指点，最终才能将中国的汽车工业带进下一步。
在这里我也提一个私人小建议，政府有必要对数据如何分类？数据如何共享？哪些数据必须私有？这些问题需要在法律层面进行定义。数据的安全同样需要标准，这个标准也决定了各个行业能够如何往前走。
关于自动驾驶的相关法律法规更是如此。比如国内有人在做L3、L4的上路实验，但理论上并不允许公共道路作为测试场地，高速公路更是不能上。好在警察也无法判断车辆是否处于自动驾驶状态，也让我们能够偷偷摸摸的进行相关试验。相比之下，德国和美国已经弄出了相关的论证机制，哪些公司能够试验？这些试验需要满足什么样的条件？这类基础问题已经有了明确的标准。所以说这方面法律法规的建立也必须抓紧。
张一甲：
感谢我们博世中国的投资执行副总裁徐大全徐总。刚才我们已经听到了很多人对于政策标准方面的诉求，这方面的问题我们待会请几位政策制定、建议者来谈谈，在那之前让我们先听听学界对于这块有什么样的看法，我们首先邀请我们这面清华大学的教授张金换张老师，您看看对这个问题有什么样的看法。
清华大学教授、主任张金换：
自动驾驶是不可阻挡的，因为很明显现在无论是国内还是国际，已经风起云涌了。但这里有一个时间的问题，是五年还是十年，还是十五年或者二十年？不过整体的发展趋势肯定将会继续大步向前发展。在这里我还是从我本身研究的领域入手，就是安全性。
不过我提到的“安全性”并非之前嘉宾所提到的数据安全性，而是对于车辆中人身的安全性，这其中包括了驾驶员和其他乘员。就现状来说，人还是交通中最重要的环节，自动驾驶和智能驾驶距离我们似乎还有段距离。要知道，中国也是国际上交通事故死亡率最高的国家，是不是自动驾驶技术成熟了之后，就不会再死人了呢？我觉得死亡率肯定会减小，但是依旧会存在。
同时，进入自动驾驶时代之后，车辆内的人状态也有了改变。现在的驾驶安全可以通过安全带来部分保证。但就目前的概念来说，人们总是希望在自动驾驶时代摆脱各种束缚，他们希望将汽车变成一个娱乐空间，用来放空、听歌、玩手机等等。如何在新环境下保护车辆上人员的安全？这一点是我所关注的。所以我觉得现在应该提出一个叫自适用成员约束系统，换句话说就是在自动驾驶情况下，要、对人员实行个性化的保护。现在我们跟美国的密歇根大学也在进行合作。如何在成员完全放松的情况下，提供一套更好的保护措施，我认为这是一个非常重要的内容。
张一甲：
我们看到旁边的宋老师和石老师已经跃跃欲试了。
吉林大学汽车工程学院院长宋传学：
对于自动驾驶技术，我认为我们可以大胆地、多方面地去研究，这里我们应该“多条腿去走路”。但就我们学术界来说，如何通过“交叉融合”培养人才或许是我们最关注的。
这也是因为智能领域实际上会涉及多个学科的内容，也是一个交叉融合的过程。企业或许还可以有所为、有所不为，同时企业也不可能考虑所有的问题，也不可能都去解决。最终给人才培养单位提出了一个新挑战——我们怎么样去培养交叉、融合的人才？实际上吉林大学最近才成立一个交叉学科部，为的就是应对科技发展的一些类似挑战。在这个方面，也希望和我们的研究部门，和我们车企怎么样共同来探讨，我们怎么样培养适合企业需求的人才。所以我觉得，虽然道路很艰难，但是前途还是很光明的。
合肥工业大学汽车与交通工程学院党委书记、博士生导师石琴：
在我看来，我们做自动驾驶实际还是想打造一套高效的交通系统。之前车辆和道路实际上并没有联系到一起。但如果想要实现智能化，车辆和道路必然是密切相连的。所以打造自动驾驶最终还要回到车辆如何跟交通系统协同的问题。这实际上也给交通规划的管理提出了挑战。我们已经在尝试解决这个问题。
第二个问题是在国家发展、经济发展、技术创新等大潮下，高校怎么样重新定位的问题。客观的说，传统的知识结构远远满足不了新趋势对人才的需求。作为高校，我们打算后续加强跟企业之间的交流，尝试建立更好的人才培养机制。包括在校内开启校企融合合作，以及能否以高校的身份享用企业的平台、能否针对科技创新打造人才的培养战略。
张一甲：
首先感谢石老师的发言，我们可以看到这边韦东韦总似乎还有话要说。
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
从基础的功能实现角度来看，自动驾驶则可以分成三块：感知、判断、动作。第一块主要强调的是传感器的技术，第二块主要是人工智能的范畴，大概率还要接入到云端，第三块则是汽车其他部件的范畴。正因为涉及面广，让整体合作长期处于一个自说自话的状态。但有些东西是明确的，比如传感器，肯定会朝着性能更优，质量更好，价格进一步下降的趋势走。
我其实是中国最早自己把车改造成自动驾驶的人，从我自己的使用感受来看，将来自动驾驶很可能还是需要电动车来完成。但我想再提出一个疑问，人工智能这块对于主机厂是不是一个核心？
张一甲：
我看到这边已经有嘉宾示意想回答这个问题了，这位是精进电动科技的创始人、CTO蔡蔚蔡总。
精进电动科技创始人、CTO 蔡蔚：
虽然我们是一家配件生产商，但实际上也参与了自动驾驶，因为Google的电机实际上用的就是精进。至于自动驾驶，我个人认为需要有分阶段向前推进的步骤，而不是说我们明天就要自动驾驶。
我认为自动驾驶要求有三个问题，从现有的情况看，
第一步要减少事故，
如何通过自动驾驶提升交通系统的安全性，间接减少乘员遭遇交通意外的可能性。
第二个要减少拥堵，
因为在中国，拥堵变成了一个越来越严重的问题，而且严重影响了我们国民经济的发展。
第三个要解决污染问题，
就是您的自动驾驶要帮助减少污染，我们奋斗的目标不是为了得肺癌，而是为了生活更好，我认为这三个问题在自动驾驶的层面上应该做一个考虑。
我认为合作和行业之间的相互交流问题，可能是我们未来发展的关键。如何沟通，如何把这件事做好？而且我们现在可能从某种角度上，过多的强调了算法和决策，而忽略了执行，但执行却是一个非常重要的部分。我们很多东西，算法那边都解决了，而执行机构没法在短时间内完成这个任务，从而会产生问题。
第二个问题是电动化和自动驾驶的关系，因为电动化比传统发动机反应快。我不反对传统的发动机也做智能化，但我认为电动化是自动驾驶中一个重要的部分。因为它就是很快，你上去给一个信号、给一个电流，动力马上就出来了。
最后一个我想再强调一点，不要每一个行业的人都从猿变成人。比如精进自己主要朝电动化、智能化方向发展，我们不会什么东西都去做。我也希望行业能够考虑这种思路。当然很多公司都用我们的电机在做，他们自己没从头研究电机，这是一个很好的趋势。
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
如果我们将自动驾驶中间的算法部分视作“驾驶员”，那么是否意味着谁开都可以？这样来思考的话传统汽车行业反而很有竞争力了，因为谁能把车开好了，你们认谁。特别将来联网化之后的大智能，包括刚才提到的大交通，因为这个车再怎么开它还是要导航的，去哪儿这件事情是靠这个单体来解决的。但是单体的解决我觉得完全可以合作，为什么我们互相接纳一起来研究算法等？
大陆汽车投资中国区的副总裁刘毅：
刚才各位实际上谈到的说要合作起来做，实际上我想今天不就是一个例子吗？吉利这次不就给我们提供了一个合作的平台。传统汽车整车厂100多年来，其实一直走着合作的 。一个汽车几千个零部件，没有任何一家从头做到尾的，不管你的能力有多强，哪怕是大陆和博世，也没有全部都做。那么具体怎么做，谁来做，最终还是要通过公平竞争，最后达到一个完全的平等，这个不用担心。多一些人做，三个臭皮匠顶个诸葛亮，没准搞的快一点。在新技术方面我们都花了很多精力和金钱，但是最后能做出来拿出成品能赚钱的不是百分之百，能有百分之五十都不错了。我还有一个大胆的想法，今天在座的所有人如果把力量结合起来，或许就已经能够做一辆L5的车了。
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
我刚才想到了一个例子，在移动互联网时代曾经有一个很好笑或者说很有意思的一个案例。诺基亚当时做智能手机的时候，他有一个智能操作系统叫Symbian。当时诺基亚在选择方向的时候，其实可以做两个选择，一个选择是在原有的键盘加触屏上面去做出一个智能操作系统出来，一个选择就是现在完全走向纯操控界面的触屏的方式。
诺基亚就在那个试验上纠结。但恰恰是那个时间点苹果上来了。这里面有一个问题，我明白智能化这件事情肯定是趋势，但是我说的是要自动驾驶。如果说我们在自动驾驶这件事情上，我觉得有点像当年选择的节点，如果你选择全面走向电动化，可能最终自动驾驶成果非常好，真正能达到目的。反而是那种犹犹豫豫，一会儿跨到机械上，一会儿跨到混动上，然后在上面不断的叠加所谓的自动控制，一会儿想数模转化，一会儿全数字，你一定会发现那个东西做的都是重复工作，最终还不如你一头扎到里面去，像苹果一样，最后给大家一个结局，就是完全不一样的。
大陆汽车投资中国区的副总裁刘毅：
您说的很对，这个我也同意。但是关键您实际上提出来最后的决定权不是我们在座的这些人，是消费者。消费者市场要哪种技术，这个技术是消费者最喜欢的一种，它是触屏式的还是按键式的，技术上来讲的话，我们可以争论，各有各的优势。但是到最后消费者来讲，他喜欢用简单的，从技术和消费者的需求。再往下讲一点，智能化来讲，除了自动驾驶之外实际上也有其他的，因为将来你得有车，自动驾驶也好或者什么也好，从人的角度，从消费者的角度，他所需要的像刚刚提到很多安全性，还有一个舒适性，还有一个个性化。能保证人在车上是有个很舒适的环境是非常关键的，要不然他干吗要自动驾驶的车，所以这个很多方面我们值得讨论。
还有一个就是个性化，个性化我觉得很多是我们IT公司的强项，这个我们没法竞争。因为个性化在于什么？他这个车对于人的了解比你自己的了解还要多。这个是你的强项，大数据也好，或者其他什么也好，数据公开之后，你还没上车，人家知道你要什么，这个事情也可以讨论。
张一甲：
科大讯飞的车载业务部的总经理刘俊峰刘总也有话说，我们不妨来听一下。
科大讯飞的车载业务部总经理刘俊峰：
科大讯飞目前跟吉利已经是战略合作伙伴关系，现在车上语音交互的平台化产品就是我们跟吉利研究院合作开发的，也达到了我们想要的最好效果。不过我不认为功能性的进展到智能性的，就属于颠覆式的，因为它是一个自然进步、自然升级和进化的过程，当你的处理资源、联网的速度，和我们对于交互手段的需求继续增长时，原本的一个功能其实已经很难满足用户的需求，所以他会自然而然的出现一个进化。
为什么几千块钱的电子产品已经进展到非常高的智能化水平了，反倒几十万起步的汽车不智能？并不是说质量不好，也不是处理能力不够强，可能是联网的一些服务和这类的用户想追求的价值并没有实际表现出来，让用户感知到。所以我们要去向用户表达的服务面上是完全可以做出差异化的。
吉利汽车研究院院长胡峥楠：
从整车厂角度，我觉得未来我们在产业分工这块是很明确的，一定是有产业分工的，一定是各有所为，各取所长。但是我觉得从车厂的角度，我们一定会重视两个问题，
第一个问题是责任的问题，
因为我觉得谁都不能避免这样的问题。大家说技术领先，这个技术是往前走的，但是出了问题之后，责任要规划好。因为整个产业链很长，从传感器到数字融合到决策，到执行，这么一条路线上面，最后你怎么样去进行判断。如果你对这个链条上面每个环节你是不了解的，这个责任是没法去认定的。唯一一种方法是最后一家独大做出来。
第二大家都知道
，智能化的时代，一定是数据为王。
加上这个数据的应用，包括数据的共享还有数据的安全，谁来保证？产业化的明确分工，我觉得这个方向一定是大方向，但是在责任问题和核心数据拥有的问题上，最终谁来承担数据的相关保密任务？这些问题我觉得是下一步我们要重点探讨寻找解决方案的一个重要的事情。去年年底，沃尔沃和奥托立夫也成立了一家新的公司，这个公司是专门做策略的。我想问一下Peter，你们当初成立这个公司，从分工的层面进入到另外一个领域，你们这个出发点考虑是怎么做的？
奥托立夫电子全球工程副总裁Peter：
我们和沃尔沃成立的新公司今年四月已经开始正式运行了。至于我们做出这个尝试的原因在于，我们在市场上有两样很重要的东西。我们之前将注意力集中主要在高端安全解决方案上，当然，我们想努力成为安全领域的领头羊。但按目前的趋势看来，市场需要比现在更快的节奏。我们目前提供的服务类型包括常规服务，定制化服务，而且相关软件确实带来了很大的变化，我们希望能够提供不同的对待方式。
去年奥托立夫和沃尔沃的CEO一起做出了这个决定，并将集中精力提升软件速度和开发力度，这些努力将让我们的实力再上几个台阶。关于云服务，我们也在我们的谈话中看出了一些端倪。我们很高兴能够提供云服务，但对于安全问题，我想云服务需要更加智能，才能避免数据泄露情况。我们的产品能够进行深度学习，并在这种尝试中进行更新换代，并不断学习，我们还可以根据这些数据和经验，做出更理智的决定。
张一甲：
感谢Peter，我们再来听一下沃尔沃研发中国的代理副总裁Christian的看法吧。
沃尔沃中国研发代理副总裁Christian：
非常感谢主办方邀请我们参加会议。刚才有嘉宾阐释了部分合作策略，我们可以相互协作，共享信息，包括硬件、软件、以及其他数据。如果能将各公司观测到的路况信息联网，那么就能真正地产生成果。我们相信，未来只要一提到安全驾驶，就会说起沃尔沃。并且我们也希望能够帮助顾客弹性使用时间，并以更有效率的方式驾驶车辆。但还存在一个问题，我已经在中国生活好几年了，我发现的一个问题就是这里的车辆很野蛮，我想，
如果所有的车辆都有自动驾驶功能，那么这种系统就能完美运行。但如果路面上只有10%或20%的自动驾驶车辆，而其他车辆却都在路上横冲直撞，那么自动驾驶车辆基本上就无法发挥作用了。这就是亟待解决的一个难题，
因为我们的系统有深度学习能力，所以自动驾驶方式也会变得野蛮，最终把我们送回野蛮时代。这就是我在中国驾驶车辆时观察到的现象。非常感谢！
张一甲：
刚才我们有很多嘉宾都表示了自己的观点，也已经反复提到了政策和标准，我们是时候来问一下几位跟行业政策走得最近的嘉宾，听了大家这么多观点之后你们怎么看？在面向智能化的道路上，我们的行业政策在制定过程中扮演什么样的角色，现在有什么难题，大家可以多多讨论。
中国汽车工程协会的副秘书长公维洁：
智能网联汽车的发展已经远远超越了技术的范畴，它从产业上来说，可能对汽车产业，对相关产业都是非常重要的综合企业的发展机遇。从社会上来说，可能是解决现有的交通效率、能源等等问题，解决交通智慧城市甚至老龄化这样的问题。再上升到国家的层面，可能是解决信息安全、国家竞争力等等这样的问题，所以它的重要性是毋庸置疑的，我们是一定要发展的。
我们也正在紧密的筹备，
希望联合国家主要的整车企业，包括吉利我们之前也已经沟通过，包括现在的一些研究机构，包括这些互联网企业和新创业的公司，一起成立这样的一个独立的联合创新中心。
它跟整车的技术中心、跟现在ICT的技术中心都有非常清晰的定位的差异，去为他们提供也为行业提供核心共性技术的平台。同时也会联合包括一些国家的，包括社会基金去支持和孵化一批自主民营企业，我们希望智能化这方面是通过联合创新中心来实现的。
在网联化上，中国也有通信的优势，同时在地图、信息安全、数据等等这些方面，涉及到国家安全的方面有一些优势，还有政府的优势。所以网联化应该是中国更有机遇的一条路线。这里面我觉得最重要的是跨界协同，包括政府层面的协同，包括顶层设计，包括不同行业和跨界的联合创新这样子。最近发改委和工信部正在紧锣密鼓地做包括下一步的规划、政策等的研究，我们也相信智能网联的春天应该很快就到来了。
张一甲：
感谢公维洁老师的分享，似乎您右手边的中国汽车认证中心的主任付志坚付主任已经准备好了。
中国汽车认证中心主任付志坚：
我从安全的角度谈谈个人的看法。首先趋势上，国家的产业政策和方向应该是没有问题的，无论是汽车共享、智能、网联化，都有一条主线要去遵循的，就是安全。就是你做了智能汽车，智能网联就是你自动驾驶，依然会涉及到安全问题。所以说其实围绕今天的主题，回归到自己的工作而言，路很长，但是这一定是我们大家要去无人机我们协同，基于合作，我们要去做这个事情，但是这个路有很多需要我们努力做的事情。
中国汽车技术研究中心实验所主任周华：
智能网联我们中间也做了很多的工作，从私人角度来讲，我们今年的投入也比较大，今年大概投了一个多亿在智能网联方面，同时我们安排工艺上来讲，实际上我们今年准备还要成立一个合作公司，推动一个智能网联测试的实验厂，这个也在规划过程中。我们于书记前一段时间在谈这个事，估计能落地，是我作为中心，我们有标准所的板块，当然我们标准所也是在密切配合我们的会展和工艺展一块推动智能网联的标准，这块大家讲得当然都比较深。不管是从智能的角度还是网联的角度，现在的企业，汽车在智能化方面都介入得比较深，所以我认为这块还是有前景的。
这一块确实还有很长的路要走，但是从我们的角度来讲，我们肯定也密切配合企业，包括我们做IT的公司，在个人方面，我们还是听大家的意见，能够多投一些测试的设备和一些行业能力，来推动我们智能方面的网联化，我就说这么多。
国家信息中心信息资源开发部的制造业处处长李伟利：
国家信息中心这边主要负责两方面，一个是数据信息，另外一方面是技术信息。所以从智能驾驶这方面而言，主要有两个观点，一个是从数据信息讲，也就是我们从智能化的角度来说，大的方向是没问题的，所以从用户的需求，我们的90后现在1.7亿人，包括00后也得1.4亿人，就是2000年-2010年的人口基数是非常大的。但是如果到无人驾驶或者是自动驾驶的状态以后，对我们这种汽车的使用和生态的改变，是需要我们去考虑的，因为如果纯无人驾驶，那么我们还需要个人的小轿车来做什么呢？我们现在也在研究共享单车的数据：过去一辆自行车是一个人，现在一辆共享单车目前的状态是6个人，也就是1：6的关系了。这样如果汽车来看，现在我们是2000万辆，未来3000万辆是我们的销售规模。但是如果真正实现无人驾驶、共享，我们简单的出行可能只需要500万辆汽车，而且不是私人汽车。那么我们所针对的群体可能就发生了变化，就是无人驾驶或者是自动驾驶所面临的用户群体和使用的生态会发生变化。这也导致我们或许不能按照目前我们现在的车辆使用状态来考虑我们未来使用的环境是什么。
第二点，我们中心重点负责的是国家的信息安全，现在我们的互联网，核心的东西都是在美国，包括各种数据和标准都是在美国。我们国家的信息安全是什么样的呢？包括我们政府和所有的政府外网要物理隔绝的才能保证安全，那么我们的汽车如果一辆一辆都是联网的，那么我们的信息安全和国家安全怎么去保证？这是一个非常重要，或者说未来需要解决的问题。因为比如说像手机，挺安全的，包括苹果手机，2月份的时候我的手机就被攻破了，所有的数据被人抹掉了，你怎么办？如果是汽车的话出现这样的状况，现在正在上演的《速度与激情8》的情况，出现这种问题，那我们整个社会就瘫痪了，我们首先可能产品其实不是重要的，关键是我们整个自动驾驶或者无人驾驶未来的使用生态的建设是怎样的一个状态？我们的法治包括我们的技术标准怎么在这方面去做更好的协调？这还是一个值得探索的过程。
国家信息中心信息资源开发部汽车产业新技术分析师张迪：我其实对智能有一个担心，就是我们现在的技术水平。今天我们最顶尖的互联网企业都在这，我们现在的水平和国际的大牌比较是不是还有一定的差距？其实坐在这有点受宠若惊，我比较年轻，大佬都在这，我其实对智能有一个担心就是我们现在的技术水平，今天我们最顶尖的互联网企业都在这，我们现在的水平和国际的大牌比较是不是还有一定的差距？我其实最想听马总回答一下，您觉得我们现在做智能互联，现在跟谷歌这种企业我们还有差距吗？差距在哪儿？未来我们怎么才能追赶上？
腾讯副总裁马喆人：
目前，
自动驾驶的真正的算法和人工智能相关的研发和相应的传感器的技术，目前大部分的核心技术在国外，尤其是在美国硅谷，这个是现实，
原因就在于那里是人才的聚集地，不管是我们自己。我们自己是把我们的人工智能实验室设在硅谷和西海图，百度也是这样，阿里的情况更是如此。百度的情况也很明显，它的人才也好，大部分实验室也好，自动驾驶的业务也好，真正的核心是在北美，基本上是华人。所以在这一块，我认为
整个产业的人才和知识产权的重心都是在北美。
另外从自动驾驶这样一个技术，尤其是L4这个技术来讲，目前的确Google分拆出来的Waymo公司应该是在整体的技术成熟度，还有在覆盖的自动驾驶的场景上，它是绝对领先的。其他的公司有很多，也有些相当规模的公司，包括像Uber这些公司，都已经有相应的研发平台和相应的研发框架，但是在实际的交付成果上，Waymo还是完全领先的，这是我看到的现状。
我认为最终如果看到十年以后，
中国自动驾驶的市场，应该是一个以中国的自主品牌和中国的自动驾驶的服务品牌为主导的市场，因为它涉及到相当大的对本地数据的理解，不管是地理数据还是用户数据，
也涉及到海量的居于中国市场的云平台的运营。所以从这个角度来看，我认为从平台到核心的技术上，都会是本土公司领先的，只是过程快慢或者有多大的效果的问题。
阿里移动事业群副总裁、高德汽车事业部总裁韦东：
我也来补充两句，当然这一块或许最领先的还是Google，但就参考数码产品走过的道路来说，想要从算法出发直接最终顺便打造出产品的道路太艰难了，苹果算是极少数的例子。所以即便有了关键算法的能力，你也不一定就能够把一个产业推翻，因为你不会说能够将沃尔沃以及奔驰、宝马给推翻变成一个新的车厂。
但另外一方面，我们需要的恰恰是竞争。最安全的保护就是让更多的谷歌去竞争，这个随着时间的进展，中国的企业包括像腾讯和百度这些，一定还是会逐步领先起来。这个对产业来讲，特别是对汽车制造业来讲绝对是一件好事，你巴不得所有的人去做这个自动驾驶的技术，因为打到最后他们都会免费来找你了。
张一甲：
谢谢吴总，我们看到还有一位前辈专家在现场，同济大学的汽车学院安全技术研究所的所长、教授朱西产教授，您能谈谈您的看法么？
同济大学的汽车学院安全技术研究所的所长、教授朱西产：
智能网联从去年开始各种各样的设想和畅想都很多，到老百姓那里，可能直接想到的是无人驾驶、自动驾驶，然后担心会不会出事故。汽车最要命的是有安全问题，所以从产品角度来说，各个企业可能都会采取更保守的姿态。
安全这一关的确是很难做，就像美国特斯拉的死亡事故，我觉得美国政府处理得很好，就是充分肯定了自动驾驶在安全方面的状况。自动驾驶在10年、20年内真正能做到无事故吗？现在能降级成比人类驾驶安全就行了，因为现在开汽车这个事情，再也没有比人开得更糟糕的事情了。
在中国现在如果我们说汽车，其实所有的这些智能化的技术，只要用在车上，都会比驾驶员开得好。尽管我们说特斯拉用了这么低端低配置的传感器，居然也支撑了1.3亿英里左右的自动驾驶行驶里程。
