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| 本文作者： 张梦华 | 2017-10-31 21:01 |
雷锋网·新智驾按：在汽车行业的各个大会上，关于智能网联、移动出行的讨论热度一直居高不下，就在上周，我们看到了一个更全面和深入的行业解读。中国汽车工程学会年会开幕仪式上，清华大学汽车战略研究院院长赵福全，中国工程院院士李骏，2014、2016 FISITA 主席 Paul Mascarena，东风汽车技术中心主任谈民强，广汽集团研究院院长王秋景，日本汽车研究所主席永井正夫在圆桌论坛环节，就以上两话题的多个延伸触角进行了解析。
一个多小时的议程中，六位嘉宾的讨论涵盖了未来汽车与出行形态，智能网联发展难点，智能汽车平台建设，国家、社会、企业的各方面协同，L3 与 L4的路线鸿沟，L5 的必要性，传统 OEM 在出行变革前面临的选择，未来汽车产业的国际合作等多个热门议题，而因为有欧美和日本行业大咖的加入，此次论坛也向我们展现了更多国际视野与观点。雷锋网·新智驾特将其内容进行了整理，并做了不改变原意的调整，以下为论坛全文：
赵福全：首先想听几位嘉宾畅想一下，到 2030 年，汽车和移动出行方式会是什么样的？
李骏：首先是关于中国汽车到 2030 年的发展问题。现在国内千人车保有量是 140 左右，还不如泰国。我们的愿景是更多人有车，怎么能翻一番，到 2030 年千人有车量达到 300。
2030 年要达到 300，最大制约因素是什么？从目前情况看，是二氧化碳。因为我们国家已经签了巴黎协议，做出承诺，到 2030 年，碳排放要达到峰值，单位 GDP 二氧化碳排放要比 2005 年降低 60%—65%。
如果车的总量提高，二氧化碳还要封顶，尤其是我们国家汽车的二氧化碳排放在使用环节最多，占了 70%。使用环节占了 70%，只给 GDP 30%，那就不可能生产那么多汽车。所以汽车低碳化是最大的核心问题。
汽车低碳化就是要找到解决二氧化碳的这把钥匙。这把钥匙是什么？这是我们到 2030 年必须解决的，而且是中国 ICE 需要回答的很大问题。 发动机是不是要停了，是不是要纯电动了，是不是有各种电动耦合，是不是要用到氢能源等等，我们有一系列问题要解决。
第二，这个社会必须是一个全部互联的社会。因为互联网、大数据、人工智能非常强大，这也落到了 2030 年中国汽车的身上。还有智能汽车，这些都是我们看到的 2030 年汽车产业会有的颠覆性变化。
王秋景：肯定是高效、安全、绿色。现在最要解决的是交通的高效。无人驾驶汽车，有人认为安全是第一位的，我想可能高效是第一位的。安全是百分之一、千分之一、万分之一的问题，而高效是我们每天会遇到的问题。为什么高效摆在第一位？它与我们每个人的利益直接相关。绿色摆在第三位，它还离我们稍微远一点，这是政府要管的事。
2030 年的出行是什么状况，我临时想了一个，以后每个大城市都是三层楼结构，交通大概是两部电梯加一个快递分拣系统。前一段时间网上出了一个快递分拣系统，引起很多遐想。人住在一楼，乘电梯到二楼，二楼用分拣系统把你送到三楼。
Paul Mascarena：移动出行将成为一种服务，个人可能不会再去买车，车更多作为服务来提供，这是我们未来的期待。甚至可以直接用手机实现自动化叫车等服务。
我们会有两种汽车存在，一种从设计初始就作为移动服务平台，对于这种汽车，我们希望关注用户体验，用最灵活的解决方案量身打造，很多概念现在已经设计出来了，大家可以在车上看电视、工作；第二种则是更加个性化的汽车，个人买车行为会持续存在，因为很多人还是享受驾驶过程的。随着电动汽车的出现，对于能效的关注也会更高。
谈民强：我也在问我们的团队，未来汽车是什么样，我可能比他们想得更远一点。未来的汽车，是一个交通出行工具，我想是不是能够造出变形金刚式的，需要飞起来的时候就能够变形，生出双翼来；然后分层飞行，需要入地的时候入地，还可以入水，这可能 2030 年没戏，想得太远了。2030 年之前还要现实一点，能够把现在汽车业和各行各业一起做的智能网联汽车、共享汽车部分实现，那就已经是我们汽车业非常大的贡献了。
前段时间看到李书福董事长在美国买了一个飞行器公司，我在想他在琢磨什么事，是不是准备把汽车和飞行器结合起来？于是就开始思考上面这个问题。
永井正夫：大家知道，日本已经进入了老龄化社会，我们面临着很多社会问题，如何支持老龄驾驶员，是我们的一个挑战。
我们很多项目都是获得日本政府支持和资助的，其中一个就是 SIP 战略投资推动项目。今年 10 月份，我们做了一个运行测试，包括丰田等日本车厂都参与其中。这次研究，我们希望评估多安全才是真正的安全，或者这些数字地图对于车辆来讲，究竟是否有用，还有人机交互和人机界面的做法和用途。
有些日本驾驶员很老，有些是年轻一代。为了保证安全，我们要评估不同驾驶群体的需求。未来的移动出行将会比我们预计的到得更快。
赵福全：很多人认为智能网联可能是未来汽车产业转型以及移动出行的最重要支撑。各位对这点怎么看？它的难点在哪？
王秋景：到 2030 年以后，我的想法就是人、车、路都在一个网上。安全也好、高效也好、低碳也好，有了互联网，有了无人驾驶汽车，网和汽车联系在一起，实际上这三个问题可以同步解决。
互联难在哪？我想可能没有难度，因为我们没有想清楚。世界上本无路，有人走了就有路。首先无人驾驶汽车、智能驾驶汽车应该走在前面，无人驾驶汽车、智能汽车多了以后，就有人来帮我们建张网，这张网会越织越密，越织越完善，所有车都会放到这个网上去。车不过是一个终端而已。
如果非要说一个技术的话，我觉得是存储和计算速度。存储和计算速度再引申就是人工智能和深度学习。没有人工智能，没有深度学习，就没有真正的无人驾驶汽车。我们现在所做的这些都是基于规则的算法，只能做到场地或者高速公路的无人驾驶。如果让无人驾驶汽车穿越一个菜场，挤在路上和人走，没有人工智能是做不到的。非要让我说一个技术的话，人工智能可能是最关键的技术。
谈民强：我的观点正好跟王教授一样，就是因为没认识清楚，反而是难点。
一个是来自汽车行业自身，在汽车技术上，我们还在一步一步往前走，还没有达到让客户放心、让在座的说“车造出来就敢坐”的程度。
第二，智能网联汽车不能独立存在，必须跟周围的环境关联。智能交通没有协同发展，汽车业自身是玩不转的。
我们国家发展智能网联汽车有非常好的条件，有很好的机制，办大事就要我们这样的国有机制才能做成，从政府、行业、企业层面，都有不同的分工来做这个事。但是现在汽车行业跟相关产业的协同性，应该还没有达成共识，比方说交通行业。
今天会前我问过赵教授，咱们一访谈怎么全都是汽车业的，没有一个交通行业的，咱还说别人的事？这说起来就有点问题。
客观上讲，发展智能网联汽车，或者电动车，都有一个车和基础设施以及其它行业的关系，这个关系处理不好，发展是非常困难的。
电动车也有百年历史，也是一步一步发展过来的。这中间，一个是自身技术发展，一个是环境，包括用户认识，和相关行业的协同，有了这些才能做好。我觉得这方面还需要花一点工夫，更需要行业协会、行业学会来推动跨行业融合。
Paul Mascarena：中国现在有 2 亿台车在路上行驶，这是一个 3000 万的市场，很快就会变成 4000 万的市场。大家预测到 2030 年会有 5 亿台车在中国市场中服务。
我们思考一下这些车未来长什么样。大概有超过 50%，80%、90%的车很有可能就用到了我们现在所知道的这些技术。同时我们也知道，这些车都是工程系统性极强的车，它的服务年限至少是 10 年以上，有时候是 12 年或者 15 年，或者比 15 年更长的时间。再去想一下这个保有量。
昨天我们还提到自动化 1.0 和 2.0。自动化 1.0 是我们现在能够理解的商业模型，包括设计、生产和销售，以及私人车主，大部分都是内燃机技术支持的，也有混合动力的。自动化 2.0 是共享经济，还有一部分电气化和自动驾驶的可能性，或者出行成为一种服务。
从 1.0 上升到 2.0，这种变革会花大量时间，中间会有各种各样的混合车型，不同使用方式、不同商业模式、混合所有制、混合使用模型，以及共享经济等。
还有就是城市的作用，政府的作用，监管方的作用，能够帮助我们更好地转变。我们的技术路线图非常类似，工程的总成是其中一部分，我们要解决的是一个社会问题，它应该是一个共同努力的结果。
汽车包括交通的道路运输、水运或者航空运输，其实都不是独立的。我们所讲到的是正确方向，但是我们希望有能源、社会和全世界的合作。
我是一个英国人，我的家乡在伦敦，上一位发言嘉宾提到了伦敦的交通设计，它发展非常快速，包括尽可能限制城市内的私家车使用，通过使用成本增加或者是罚金的方法，强迫人们不得不使用公共交通，与此同时，也让他们觉得公共交通的出行和使用非常便捷。 比如说英国的交通卡，还有配套的交通政策，是非常合适的。这样的案例在世界其它国家数不胜数。
赵福全：谈主任也谈到，不是我们干不出来，而是没想明白。实际上我认为某些东西想明白了，但是因为干不出来就认为没想明白。永井先生，日本在这方面做了哪些思考和尝试呢？
永井正夫：我在日本的汽车研究院做汽车测试和汽车指标的实验工作，现在我们研究院的客户不只是整车厂，还包括很多汽车部件商，也包括一些 ICT 或者是 IT 公司，以及不同的工程部门。
我们谈的话题是如何才能确保车辆的网络安全。一个网联车，你可以确保它的物理安全，但是它的数据安全呢？如何进行安全性测量，包括它的数据延迟性，都是我们的研究领域。
我们要确保的这个安全性，是全方位的安全。日本非常关注这方面的数据安全。安全性其实并没有那么复杂。最近很多车的系统和功能都是超智能化的，有数字地图，有交通灯，还有智能平台，都可以在车载中使用。所以技术本身的连接性并不是非常复杂，针对未来的设计，最为重要的一件事情是高精度地图，高精度的街景地图，这一点至关重要。我们把它叫做数字基础设施、数字设备。
未来，软件基础设施的价格会越来越低，因为它利用了人工智能和深度学习。连接性还是要基于高精地图，如果有 10 倍于现在的高精地图，连接性和自动驾驶是非常容易实现的。
赵福全：刚才提到我们对未来没想明白，所以也做不明白，大家的共识是，智能网联已经不是仅靠汽车产业能够做得了的，所以不是想不明白，是做不了。那么，李院士，我们有中国智能网联汽车联盟，您又是学术委员会主任，您认为到底是我们没想明白，还是想明白了不知道怎么做，还是可能推动起来参与的主体不受控呢？
李骏：现在是中国智能网联汽车的起步阶段，大家都在思考，想尽量想清楚一些。也不是说所有的东西都能想清楚，但是怎么起步这个事情是应该能想清楚的。
首先回顾一下我们国家的汽车是怎么发展起来的。从 90 年代后期，我们国家大力建设高速公路，大力建设城市，汽车逐渐发展、普及。
现在的智能汽车，需要数据性的信息公路、信息平台，它不像传统企业，只要修路就能实现智能驾驶、无人驾驶。所以首先要解决一个能够使智能汽车运行的“高速公路”，这个“高速公路”包括地图、数据处理、信息安全等等。
但是所有这些应该是什么行为？谁来构建这样一个国家架构？
我们的高速公路、铁路都是国家修的，据我所知，最近习近平总书记签批推进国家智能网联汽车之后，发改委正在大力推动顶层设计解决这个问题。这种顶层设计是发展智能汽车必不可少的。
互联应该是解决智能的最关键条件。没有互联，没有互联网，没有大数据，没有人工智能，就谈不上汽车智能化。1983 年就已经有了第一台自动驾驶汽车，但是就是因为当时没有互联网和大数据，人工智能没有那么发达，没有人想象它能够代替人来开车。
所以第一个问题是要解决国家的顶层设计、设施，和一些标准、规则的问题。我们非常可喜地看到，无论是发改委还是工信部，都在推进这个事情。比如无线电频道问题，我也在工信部参与了相关的技术委员会，也给出了包括 4G 和未来 5G 的发展意见。有这种领先领域的启动，就为智能网联汽车发展奠定了非常好的基础。
第二个非常重要的就是 OEM，看看 OEM，汽车是怎么发展来的，看排放，国I排放、国II排放、国III排放......始终处于没有、探索、解决、突破核心技术的过程。
智能网联汽车对于 OEM 来说可能不单单是技术的问题，还是知识的问题。汽车最底下是机械，从机械到机电一体化，到信息物理融合，到电动化，到人工智能，甚至未来要到氢时代，所有这些从知识方面都是对于 OEM 的挑战。如果 OEM 找不到知识，那就谈不上找到技术，没有技术就开发不出来产品。从这一点来说，怎么尽快识别自己知识的缺乏、技术的来源和新技术的组织架构推进，建立新的研发体系、研发能力，这是当前作为 OEM 必须要解决的问题。
最后一个，我们这么多年来，特别对于中国自主汽车企业来说，始终要解决的就是两个问题，一个是质量，一个是成本。质量、成本造就我们的品牌。品牌不行，无论什么样的车也卖不出去。那么，智能汽车对质量和成本的要求会更高，我们怎么去解决？
Paul Mascarena：除了技术标准的开发制定，还有一点是中国要思考的非常重要的领域，就是售后解决方案。我们关注的并不仅仅是生产制造过程，其实现在市场上已经有很多正在服役的汽车了，绝大多数并没有实现互联。因为技术还没有达到那个水平。
我们在全球都在做一些试点项目，来衡量互联汽车带来的高效。互联汽车能够帮助我们解决交通拥堵问题，我们可以让至少 40% 的在用汽车实现互联。有关安全，超过 90% 的事故是驾驶员造成的，通过互联汽车可以避免这些事故的发生。80% 的汽车将在未来实现互联。
想想这些数字，如果我们不去做点事情，不会解决售后问题，市场将会变得更加混乱，它可能要花二三十年甚至更长时间，才能对这些车辆进行处理。在中国更是如此，因为在中国，标准其实并不完善，我们要建立起一些不同的指标。
赵福全：我想问一下秋景院长，从开发产品的角度，你怎样看国家责任和企业责任，以及消费者责任，几方面怎样做才能让智能网联汽车这个春天快点到来？
王秋景：这应该是国家、客户、各个主体和智能网联汽车，包括出行相关企业，共同协同要达到的状态。刚才说看到没看到、能做不能做，关系很复杂。对于整车厂来说，首先要解决智能驾驶和无人驾驶能否实现的问题。社会上无人驾驶汽车，或者是半自动驾驶汽车多了以后，我相信会有人来帮助解决这些问题。如果政府能想在更前面，规划得更好，可能未来的理想状态会更近一点。
最近听说雄安新区要搞一个未来智慧交通示范区，我很期待。如果那个示范区建成，可能会给很多地区作参考。至于其它老的地区，可能要先有人去走，慢慢把路踏出来，把这个路踏成一个网。
赵福全： 下面一个问题问谈主任，L3 和 L4 到底是同一个技术路线还是不同的技术路线？这中间的沟有多宽、多深？
谈民强：在 6 月份我们的智能网联大会上，沃尔沃就已经宣布，他们把 L3 干掉，直接从 L2 到 L4。不管是企业界、学术界，一直都在争论，L3 到底怎么定位。包括前段时间在联合创新中心我们也在研讨，到底从 L3 还是 L4 起步。后来我们发现，这不是关于 L3、L4 的争议，而是对 L3、L4 的认知。
刚才我看到介绍，L1、L2 就交给人控制。在我们的观点来看，L3 就是交给车辆控制，所以我们认为，L3 跟 L4，从路线方向上是一致的，没有什么大区别，为什么还有 L3、L4？因为这几年技术发展速度非常快，包括刚才秋景院长讲到人工智能也好，未来大数据的数据量更丰富也好，只会在这方面有一些细微的差别，它是渐进式的，不是一步就从 L2 跨到 L4。
赵福全：对谈主任这个观点，秋景认同还是反对？
王秋景：完全认同。分 L3 和 L4，关键是在法律上的问题，界定客户和主机厂的责任问题，这个意义比 L3 和 L4 技术路线之争的意义要大。
赵福全：我想问一下李院士，像前两位说的，L5 有需要吗？真有需要吗？
李骏：刚才说到 L3、L4，说到技术路线的问题，事实上真正的技术路线并不在于 L3、L4 的定义，因为这只是从无人驾驶的功能、整个过程的转换上来进行定义的。真正的技术路线在于，我们是用轻地图做无人驾驶，还是用重地图做无人驾驶，或者是基于摄像头和激光雷达紧密融合的第三个技术路线。从目前情况来看，这几点可能还是截然不同的。
比如特斯拉是轻地图，基于大量摄像头，可以用 8 个摄像头，做基于摄像的环境感知。当然也有争议，刚才博世的论证是说，摄像头还是有局限的，特别是在不同的 ODD（雷锋网·新智驾注：Operational Design Domain）。ODD，就是基于什么样的场景可以进入无人驾驶，特别要研究进入 ODD 的车的技术水平。如果这个车的技术水平很低，不能进入 ODD，那怎么能够无人驾驶？
比如某个车，它说自己能在 60 公里的车速下 ODD，能进入无人驾驶，那你怎么上高速公路？至少要大于 60 公里的时速才能上高速公路。
像谷歌是重地图，通过精准的 3D 扫描，然后把 3D 扫描的地图进行处理，放在车载设备上，再通过多线扫描确定自己的位置，识别环境。
其实这里面有非常大的技术路线差异，而且这种大的技术路线差异，就决定了一个企业去建立什么样的技术标准、技术组织，最终这个技术在做车的时候是什么成本。所以，对于技术路线的研究，应该是我们中国汽车界，特别是中国 OED 非常关注、极其关注的，特别是怎么从汽车设计的角度研究智能汽车。
智能汽车的设计，事实上跟传统汽车的设计在很多领域不一样，所以我想说的是，除了看到眼花缭乱的智能汽车旗号，我们作为搞汽车的，特别是搞汽车研发的，应该更深刻地认识到，这里面确实有技术路线和核心技术的不同，包括用多少传感器，在传感器上怎么用物理传感器，怎么进行信息物理融合，都是重要的、不同的技术方案或技术路线。这里面的研究是很深刻的。
从这一点来想，我始终在推进成立国家的智能网联创新中心，来解决这些重大的基础问题、共性问题，也始终在推动大的 OEM 联手。昨天在 APAC 上，我也倡议了能不能像美国 CMP 那样，大的 OEM 联手。中国智能网联汽车处于起步阶段，我们究竟要如何攻坚克难，如何最大减少成本。那么大的投入，动辄几十亿、几百亿，远远比过去搞排放、搞油耗、搞轻量化的投入大得多得多，这是单打独斗不能应对的。
而且我们看到，无论美国还是日本，都在联手。日本的 SIP，就是六个大的 OEM 在联手。这种技术的艰难性非常清晰，获得这种技术的代价也非常清晰，选择技术突破和创新突破的同时，我们应该选择模式创新。
赵福全：还有一个问题没有回答我，L5 到底需要不需要？Yes 还是 No？
李骏：在个别环境下，特别是中国进入老龄社会之后，L5 的车也是有需求的。现在老年人对于车的需求、出行需求都有困难。作为汽车制造者，就是要造客户喜爱的车，是不是有哪种技术，取决于是不是有市场需求。我们是 B2C，有市场需求就会有这种车。
赵福全：李院士第一个提到了重技术轻技术，主要的核心观点就是技术路线本身没有先进落后，背后很重要的一部分是成本。没有成本支撑的技术是没有办法导入市场的。注重量产的话，自然要考虑到消费者在成本上的接受程度。所以自动驾驶，像特斯拉，就是低成本的切入方式。谷歌可以做一个雷达，跟军事上的战车一样，也是一种方式。从开发技术本身、了解市场、建立数据库的角度，谷歌是正确的，但是真正走向千家万户，可能就要完全改变。所以最终还是说，企业是谁，开发目标不同，最后技术路线的选择也是不同的。中国可能要走一条有技术成本支撑的、能够走进千家万户的、循序渐进的技术路线。
第二点，关于 L5 的话题争议蛮大的，全天候的自动驾驶，有必要花那么多钱吗？我相信消费者有需求的时候就应该开发。日本进入了老龄化社会，中国也开始迈进老龄化社会，这个群体需要移动更需要出行。在中国任何一个小市场，都是几十万辆甚至上百万辆，都不能忽视。把一个一百万辆的市场拿下，那就是澳大利亚一半的市场。从这个角度来讲，L5 有需求，还得是买得起的市场。
我想再问一个问题，Paul，现在包括你的老东家福特都在讲出行服务，传统 OEM 做服务的时候，是为了服务而服务，还是为了卖车而服务？当你服务竞争对手的车的时候，就是为了服务而服务，那你是不是违背了企业经营的初衷？
Paul Mascarena：对于 OEM 来讲这是一个很大的挑战，因为这跟我们传统的商业模型有悖，但是也是一个很大的机会。
为什么把它看作很大的机会？传统的商业模型是过渡的，你设计一个车，然后卖车，这是一次性的营业收入，但是出行服务是一个重复的营业收入模型。这些公司如果能够成功地将出行变成服务，是一个巨大的机会，不仅可以卖车，这也是一个生态系统，投资者，包括股东和公司的重要利益相关者，会受这个想法吸引，因为这是一个可重复的营业收入。这也是为什么大部分 OEM 是两条腿走路，一方面是技术，另外一个是改变自己的商业模式。
因此我觉得，如果你无所作为的话，这就是一个威胁，但如果你把它当做机会的话，将会是成功的翅膀，也就是说可持续的营业流。
赵福全：所以挑战就在于，只服务福特的客户，转型就比较慢。如果服务了丰田、通用，又给自己的制造带来了巨大的竞争对手。这个问题在过渡阶段最难。
Paul Mascarena：对，这也是我所面临的挑战，特别是在这个过渡阶段。
赵福全：你觉得这之间的差别是什么？
Paul Mascarena：没有简单的答案，因为我们行业发展的历史，也就是公司进行业务转变，在市场中存活下来。有些公司无法适应，相关性比较差，就会失败。比如诺基亚，它以前占据手机市场的半壁江山，后来没有真正转向智能手机，完全损失了这么大一块市场。手机现在不仅仅是手机，还是照相机，是其它很多功能的载体。
我也希望我能够知道这个答案，其实在座的整车厂都希望寻求到这个答案。这个答案就是，要拥抱技术，要接纳技术，而且也要考虑到环境保护、出行安全和出行舒适性，朝这个方向去改进商业模式。出行服务如果是客户想要的，而你又无所作为的话，像滴滴、Uber，或者其它一些公司，会形成自己的业务模式，他们不生产车，但是会把你这部分的营业收入给抢走。它并不是黑或白，而是中间的一个灰色地带。我觉得这是一个智慧的挑战，是现有的 OEM 领导者都在面临的挑战。
赵福全：最后问永井先生一个问题，在未来移动出行带来这么大变革的时候，企业做不了的，产业做不了的，要国家做的时候，这个时候国际合作要怎么做？日本企业怎么在中国征战智能网联市场？
永井正夫：其实在日本有这样的情况，在东京和上海，你要找到一个停车位很难，所以我在买第二台车的时候要考虑一下，因为没有停车位，车买了也没有任何意义。
上海和东京这样的大城市，都会面临这样的问题。当然，其它地方会有不一样，每个国家的差别也很大。不管怎么说，我们的条件有所不同，面临的挑战又是类似的。每个国家之间，特别是在标准化，还有规范指导方面，像传感器、雷达、摄像头的性能界定，我们一定要非常仔细地检查它们不同性能的极限。这肯定也是全球的问题，需要国际合作来解决。
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