近期，特斯拉几次自动驾驶事故，把自动驾驶推上风口浪尖，而此前Google自动驾驶也因事故被不断质疑。自动驾驶目前处于一个评测阶段，技术尚存在缺陷，这时部分车企便开始大肆宣传起了自动驾驶，是否是对消费者的不负责任？而因自动驾驶所造成的交通事故，责任应由谁来承担？
面对这个问题，7月21日由新浪汽车独创的《轮语汇》系列自沙龙第二期活动围绕“是谁误解了自动驾驶？”正式举行，在沙龙上爱立信中国区汽车业务总监严竹表示，目前自动驾驶有三个痛点，一是保险与责任的问题提，二是用户接受度的问题，三是实时精度为代表的技术问题；无人驾驶未来的机遇，在于对用户体验的改善，用户接受和买单才是生存的根本，用户体验改善一定带来商业模式会跟着变革。
以下为爱立信中国区汽车业务总监严竹发言实录：
严竹：首先非常感谢主办方的邀请。作为最后一个发言其实是占了便宜，因为我从几位专家老师那儿学到了不少东西。其中有几点非常有共鸣。我想从这几个点入手，结合我们这些年对车联网以及自动驾驶的探索来谈一谈我对这几个问题的考量。
第一，爱立信是一个140年的企业，在前面的100多年的工作中，他解决的是一个问题，把人连起来，不管是通过坐机还是通过手机，还是通过其他的设备，解决的是人和人连起来的问题。2010年到2012年，我们跟沃尔沃做了第一次尝试，因为当时我们发现一个很有意思的现象，普通人已经做到没有手机，就会到处寻找手机在哪。但是在汽车行业的联网汽车只有5%不到。有一个根本原因，汽车一部分是商品，一部分是生产工具，它是一个消费品。直到那一年沃尔沃决定做一个大的变更，一定要把车连起来。我们拿起一个手机，不管什么品牌手机，不管通过哪个公司网络，我们都能打到这个世界上另外一个国家、另外一张网络、另外一个供应商、另外一个品牌的手机。这是非常难的一件事情，在这个过程中，通信协议经历了一百多年的演进才形成今天的局面。但是在汽车上面，汽车工业很多年，它并不考虑这个问题，因为它没有连的必要性，因为车并不需要连起来。然后我们开始去做这个工作，做到的第一件很难的事情就是让沃尔沃车都跑在同一个平台上。第二步，把大家在想创造一个生态系统，把车控功能、车载娱乐功能入手，建构一个车主的生态系统，它的工作是在逐步的迈向全自动领域车辆。比如说通过手机就能够简单的控制你车上的零部件，比如说你的车窗升降，包括简易的主动安全。这就让车变成生态系统的一部分。第三步，我们现在已经开始跟沃尔沃在哥德堡做了很多尝试的工作，就是主动安全与自动驾驶，以及刚才这位博士提到的V TO X的问题。第一是责任，第二是环境，第三是感知。责任，刚才我们专家提到了车导致一年120、130万的伤亡，这个责任可能是用户自己导致的，有相应的保险公司，或者有相应的机构去覆盖，就不存在问题。但是接下来这个车，美国交管局限定的到LEVER4，它的责任已经不归驾驶员本身的时候，这个时候只有可能另一方或者车企承担责任，承担责任就有相应的回报，在这个驾驶技术上产生一个问题，我们花了90%的时间研究发生概率不到10%的问题。为什么自动驾驶很多人说可以做，但是真正敢于上路的并不多。这是汽车行业和通信行业有一个共性的问题，他有10年的研发周期，有很大的迭代产品，但是要把一个产品做好，绝大多数时间解决的是很难发生的问题。这样导致了一个汽车技术的过度包装是否误导用户，我们的理解只有两类，一类是像谷歌这样的公司，他的目的是为了以自动驾驶来革新交通能源等等行业的新秩序。比如说特斯拉，他现在做的事情，他把新能源发电设备、储能设备卖给美国家庭，他把自动驾驶结合进自己的新能源车辆。有没有一种可能性，接下来用户不需要花钱购买汽油、汽车，只需要通过一个APP，一个特斯拉就能把所有的东西解决。在这种情况下，这样的玩家一定是营造一种非常强烈的用户导向型。而用户觉得这样的东西是有非常高的期待值，但是实际上这种技术是需要时间去实现的。另一方面，我们合作非常多的是传统汽车制造企业，我们合作的企业更多是把自动驾驶作为改善用户体验，逐步和很好的技术做集成。即便这样，大部分车企受到相应的销售压力、市场宣传的压力情况下，更多还是愿意把先进的一面、技术更安全的一面推向市场，这样造成了用户和产品期待值之间的差距，用户觉得你更安全，而且是你开的车、不是我开的车，责任在你不在我。这就带来一个问题，我们是不是有可能在保险等等产生一些新的变化，因为这已经在我们跟保险行业的合作，车变成了一个生产工具，运营工具，保险的是他，用户期待值通过这种方式来给他压迫下来，你期待的并不是由车企和运营方承担责任，这个技术产生的所有问题还是由相应的保险来承担。
第二，激光雷达，这里面好几个问题是我们技术团队内部讨论的时候争论激烈的问题，激光雷达虽然很贵，但是它解决的是定位精度的问题。车原来是靠人，人解决了感知问题，车并不需要感知。但是现在当你去仿生、模拟人的感知的时候，你会发现这个东西并不能够完全做到。而且导致了环境的问题，这就是为什么我们要做V TO X，V是车，TO是到，X是其他任何东西，X可以代表行人、车、基础设施。我们可以看到一个问题。激光雷达是一个尝试，尝试在感知和环境过程中去逐步的寻找一个完全完美的方案，能够让车安全。但是这个里面，不管是哪一种，当前的技术还是存在一定的瓶颈的，实话实说。一些小规模的，即便是哥德堡这样的外环测试可能安全。但是你真正把它放虎归山，让车融入到大环境中，怎么样，万分之一的情况，千万分之一的情况，怎么样感知的数据和车精确的结合，这是第一。第二，机构问题，为什么爱立信做这个事呢？母机的问题，现在就包含V TO X母机的关键协议，车在120公里时速在高速上行驶的时候，每10毫秒左右的时延带来的是10到20公分左右的行驶距离，这个行驶距离在平时情况下不是很致命，但是在高速情况下这20公分就是致命的。但是现有的通信技术是无法做到这一点的。他无法做到保证车在联网的情况下，你要通过后台、环境、感知，获取周围信号要达到这样，是做不到的。为什么说现在母机和自动驾驶的时间点是高度重合的。大家认为高度商业化会在2020年达到，这也是整个长产业链的融合过程。
第三，痛点。总结起来是三点：一个是保险与责任的问题。第二，用户接受度的问题。第三，实时精度为代表的技术问题。
第四，高度自动驾驶实现的未来，车辆应该是机器主导还是人主导。这个问题是一个特别好的问题。我更倾向于走向更自动化的前景。有一点跟新浪刚才讲的自媒体很像，现在都不是机器报道，更多的是根据用户产生的内容来相对自动化、自组织的形式来产生这种模型。但是同时走向自动驾驶的时候，我们相信也应该是这样。最早的时候安基星的车联网更多的是用后台呼叫，现在的车联网后台都不需要有人了，你的用户增长和成本增长脱钩了，不再是线性的，这是第一个。第二，人的行为模式的变化。刚才胡总工谈到了一个问题，现在很多人开车是一个驾驶乐趣，但是逐渐是不是有一天就像骑马一样，开传统能源的普通汽车已经变成了一种娱乐行为。绝大多数的车都是以新能源、自动驾驶的形式变成了一个生产工具，他们有一个运营方或者若干运营方来统一管理、统一运营。这个过程中，我们觉得这样的东西更大程度上是机器。
第五，局限的自动驾驶和无人驾驶未来的机遇。第一，用户体验的改善，用户接受和买单才是生存的根本，用户体验改善一定带来商业模式会跟着变革。所以我们谈了新的商业模式的催生。局限的自动驾驶和无人驾驶现在是两派人在做，一派纯无人驾驶，就像谷歌一类，他们的目标就是把能源交通汽车统一到自己的平台里面去。所以接下来他们的用户的能源消费、交通消费、汽车消费都是闭环在他们的生态里面，他们认为生态驾驶是这个事。另外一排是来自于传统行业，比如说爱立信、汽车行业的主机厂、相关的周边的产业链，他们认为要通过不断改善现有产品，从而把局限的自动驾驶走向无人驾驶。我也一直在关注这个问题，到底商业模式会走向哪一点。第三，生态系统的成熟。现有的生态系统，今天爱立信的到来就是一个生态系统成熟的过程，传统的汽车产业链和传统的通信产业链是不会有这么大的交叉的。通信产业链是电信运营商、设备商、手机上，今天所有人交织在一起了，其实在某种程度上也是大家看到了交通汽车能源这个行业的交织以及新的变化。最后，这个机遇谈到了所有人都在尝试的问题，神州、滴滴，是不是从无人驾驶开始，交通接下来变成了不需要再买车。所有人的交通变成只是购买一项服务，这带来的是一个巨大的变革，因为包括保险行业，他们财产险最主要的来源之一就是汽车险，每年一万亿的盘子在国内。相应的，包括服务行业，汽车装备装修，包括车内的车相关的服务都会跟着变革。包括停车，包括相应的车的管理。所以我们认为这是一个革命性的技术。这个技术会带来一次巨大的变革，这也是爱立信在探索过程中的感受。
严竹：我的理解是两个方面，第一，关于自动驾驶车在欧洲卡车管理的程序。第二，点对点通讯的问题。
先回答第一个问题，车辆管理的问题，现在戴姆勒已经在做车的管理的概念性演示。说明了卡车或者商用车本身对于乘用车的量很小，但是它是一个典型的生产工具。它本身在使用过程中有巨大的成本，也产生巨大的收益，所以你对它的任何一点效率提升，以及相应的成本下降带来的是一个很直接的效应。所以，这也是当前爱立信包括很多厂商在做的事情，不光是乘用车本身，面向用户的车联网，更多的是面向车队运营商和车队管理者的车联网，他做到的是让生产工具更加高效化、更加节能化、更加能够发挥他的经济效应。比如说现在大家在谈一个愿景，戴姆勒奔驰已经在试用无人卡车，首先无人卡车是共享的。第二，无人卡车之间的车间距非常短，带三，他们是协同控制的，这样做到安全高效而且节能。连的非常短的卡车在高速路的专有通道快过去，但是他会有自己的专用车道，不会跟别的车一起开。这是一个巨大的变革，这是一个非常大的变革，这是整个产品体系非常重要的一块。
第二，你谈的是一个车主或者一个车在发生事故或者发生某种情况的时候，让其他人知道，这个问题提的特别好，两年前沃尔沃和爱立信联合在一个展会上展示了一件事。这是一个十字路口，你的车开过去，从垂直方向开过来一辆自行车，自行车的驾驶员因为头盔上戴着植入了V TO X技术的通信芯片和设备，所以导致沃尔沃车主能在还没有看到这个驾驶员的时候就会自动报警，当车速过高的时候就会自动减速。这是典型的用户案例。这里面有两个问题，第一，慢慢走向自动驾驶的主观过程。第二，今天我们手机和手机的通讯，任何东西的通讯都是通过网络来通讯的。我要打给你一个电话，我第一件事是拨通中国联通中国电信的网络，网络在茫茫大海中把你找出来，把你们两个连接，然后通话。我上新浪的主页也是到服务器上寻找新浪的内容，然后去上。哪怕我们两只差一公分，我的手机也不会直接连到你的手机。所以这在网络中叫分级分层找到这样一个点，上去，再下来。点对点是一种巨大的，也是我们现在要解决的巨大问题，V TO X要解决的重点问题，就是点对点通信，如果50个用户在这个网络里面，只有51个节点。当我连接的时候，每一个用户连接起来的可能性是51个。但是当P2P的时候，每一个用户都跟周围用户的可能性都存在，整个网络就变成了巨复杂的工程。它消耗的资源和协议的复杂度以及对技能的可控度。你刚才提到的场景，跟安全强相关的时候，如果蓝牙万一连不上呢，万一他传送的信号，那个角落就没有呢。这就会导致一次悲剧的发生。但是你设计点对点的思路很大程度上是为了这个而设计的。这就带来一个巨大的问题，为什么我们现在在谈V TO X存在一个很长的研发过程，爱立信在这上面投入了很大的精力，V TO X关键的一点是要解决点对点的通信问题。
