新浪汽车讯
新能源产品集中亮相，智能网联技术井喷发展，汽车产业正全速驶向新时代。新晋车企如何角力传统巨头，汽车四化怎样酝酿产业激变？
5月31日，由南方财经全媒体集团指导、21世纪经济报道主办、以“聚势·谋动”为主题的“2018中国汽车新创峰会”在北京举办。本届论坛汇聚汽车行业领军人物、整车厂家、经销商集团、新创公司、IT企业、汽车配套企业、主流汽车媒体主编、专业咨询机构高层、专家学者等诸多业内人士，共同挖掘一触即发的汽车产业变革。
活动现场，围绕“汽车智能化与自动驾驶”，多位嘉宾展开圆桌讨论。
大钲资本合伙人、董事总经理 林雷担任主持，北京汽车研究总院有限公司副院长孔凡忠、斑马网络技术委员会主席兼首席科学家施雪松、零跑汽车创始人兼董事长朱江明、合众新能源汽车总裁张勇、奇点汽车CEO沈海寅、法雷奥集团中国区CTO顾剑民、精进电动创始人兼CTO蔡蔚参与讨论。
主持人（林雷）：谢谢。大家下午好。本轮论坛是关于汽车的智能化和自动驾驶。我们第一个论坛是关于产业的变局和开放竞争，那是关于产业整个大的方向。所以这一轮话题会回归到产业目前最有热度两个技术方向：一个是智能化，一个是自动驾驶。这次提的智能化是互联网化的概念，缩小一点点。
现在是汽车行业一个巨大的变革时期，这是毋庸置疑的。推动这个变革的发展，其实有很多触发的点，这两个技术，就是触发了整个产业变局非常重要的两个技术的发展方向。在汽车的整个发展过程当中来讲，其实有很多的技术发展，这次我们看到的技术发展好像更加的热闹一些，引起了整个社会的轰动。不仅我们整个的技术界人员参加进来，整个社会参加进来。同时，整个产业，除了原有产业之外新的产业也加入进来。所以这次智能化，或者网联化或者自动驾驶不仅仅促进了车本身的发展，也促进了整个产业链的发展。比如说，由于这两个技术发展，所以我们更多的会考虑到，比如说平台的作用，这个平台作用比以前更多的考虑，很多整车厂也把自己叫整车平台。还有车的保养服务，现在开始把流量转化为数据价值网络的概念。所以说整个的产业链也发生了重大变革。所以今天第二轮就在一起讨论一下，这两个技术对于我们整个汽车产业的影响。
第二个轮来讲两个方向，一个是智能化，或者我们把它缩窄一点叫网联化，第二，自动驾驶。我的第一个问题是关于网联化的问题。这个国内提的早一些，不像自动化提的晚一点点。但是到今天为止网联化也还没有一个明确的定局，可能不同的企业，不同的厂商，或者不同的技术商提出的观点不一样。我们这组的嘉宾来自于我们传统汽车企业，也来自于造车新势力，也来自于给整车厂配套的零部件厂商，所以今天我们想从这三个方向大家共同探讨一下，在网联化方向，就是目前网联化具体的在你们的产品规划或者技术规划中，在产品上会怎么体现出来？想问一下做网联化过程中我们遇到了哪些巨大的挑战？是来自于什么样的挑战，是来自于技术，来自于人才，还是来自于什么方向？还有网联化会不会对我们产业链有一些变局的影响？
想问孔院长，因为您来自于我们传统企业，在不停的往前推进变局的技术的方案。您是技术的主持人，您看在网联化在我们未来产品规划会怎么体现，会遇到哪些挑战呢？
孔凡忠：好的。关于网联化，实际上就是说和自动驾驶相比，网联化对整个汽车产业未来的变革起的作用也是非常大的，或者说更大。在我们的产品中现在大家耳熟能详的，已经应用到的像车联网智能车机制，已经构成了端管云的架构。未来司机除了传统的电动或者燃油驱动之外，未来还有云端的数据的驱动，会成为可能。所以现在在研产品基本上车联网智能司机会成为标配的趋势，它为了消费者，除了熟悉的在线导航，语音娱乐，信息等等之外。另外还有一块基于THP这块的远程的车控。同时基于云端还可以把车联网很多信息，包括行车的很多气息提供给消费者。比方说你什么时候保养，什么时候该加油了，或者说电量不足了，等等，这样可以带来很多的方便。同时还有语音这块，牵扯到MHI，整个用户体验。语音应该说把云端方面也可以控制。这就是车联网在产品方面，在现在和很长一段时间给消费者带来的新的体验。
挑战是毋庸置疑的，以前的车辆不联网，未来是适应联网，第一个挑战就是信息安全。就是说信息安全会成为一个非常重要的内容。原来的车辆有主动安全和被动安全，信息安全比这个来的更多，因为这里涉及到个人的隐私，并且破解后会让车刹车失灵等等，这方面挑战就很多。具体来说车的话，就是我们整车的电子架构会发生翻天覆地的变化，同时各种各样ECO会向集成化方向发展，集成化会有各种各样的控制器，要求各种计算更快，能耗更小，这方面无论成本还是技术研发的难度，对于汽车行业来讲都是很难的。因为这属于需要用到芯片，互联网等于行业的跨界。
主持人（林雷）：谢谢。孔院长提出一个很重要的问题就是安全。过去是有主动安全和被动安全，孔院长提出一个信息安全。如果我们所有汽车，像我们有两亿多台车都进网的话，这个安全问题确实是一个很核心的问题，而且现在已经被提出来了。
问一下施总，从您的角度来看的话，因为您是斑马网联，按理说这是我们现在网联化最前沿的公司了。您谈一下您的观点。
施雪松：我们是这样理解的，关于网联和自动驾驶，我们认为它都是智能化过程当中非常重要的一个组成部分。汽车工业过去一百多年基本上是围绕着汽车本身在进行技术进化和演化。到了这个时点就是智能化过来以后，因为主要是两个：第一个，互联网成为基础设施。第二个，从器件以及到整个云端，它的计算能力大幅提升了。所以在这种情况下很多新的技术引入到汽车这个行业。所以作为网联这部分，因为斑马网络是阿里巴巴和上汽合资成立的一家公司。
这家公司在探索传统的这些汽车技术在遇到这些新的技术的时候怎么进行融合？所以斑马这边我们做的事情是基于操作系统这个层面，我们来先解决网联化，现在车上三大部分：一个是电动力，电器和，还有网联作为支撑，还有未来的智能化。网联是核心的一部分，因为在将来整个自动化的道路上，车本身要做的核心的事情就是要看清楚，然后要做对决策，其实核心就是这个。看清楚，做对决策，这个涉及到大量的数据和计算。所以斑马主要做的是从操作系统着手，这个操作系统跟传统的不一样，我们是云和端要做融合计算的。这个意思就是说车作为移动端，云端是作为重要的数据供应和作为重要的人工智能供应，在这两端计算资源和数据资源要进行合理的分配。所以斑马从智能网联我们支持从L0到L5。第二，要把用户背后数字化生活和出行打通。第三，把端和云之间这个资源到底如何优化分配，要把它做一个选择。所以这个从挑战来讲其实核心也就在这里。
所以第一个挑战是端和云到底做怎样的动态优化。第二个很重要的，就是对中国来讲，我们最重要的就是新技术可能比标准来的要快，来的要早。这个就有了问题了，选择什么样的技术进来，会不会跟将来形成的标准形成矛盾，这是一个重要的选择。
主持人（林雷）：谢谢。问一下朱总，我们算是造成车新势力，您算是连续创业了。我想问一下在您的车中用了什么样的方式、功能，来体现网联化的。在开发网联化过程中都有哪些巨大的挑战呢？
朱江明：首先我们理解作为一个智能化，一个网联化的汽车的话我们不仅仅是互联网的车基就可以解决问题。我们希望让驾乘，驾驶和乘坐的人怎么样提供更舒适体验。像在我们车里，我们首先进入车内的产品，第一步，我们对这个乘客进行人脸识别，知道他是谁，后面就有一系列动作就要跟随这个状态，比如说把座椅调到他原有需要的姿态，把音乐选择到他所喜欢的频道，把地图调整到他经常去的地方，等等，都是围绕我怎么样更加的智能化。第二个，需要有语音的操作系统，来代替触摸或者是按键来有更好的驾乘的体验。当然，剩下的就是我想每一个大家所该有的功能必须都具备。同时，这套系统的话是跟车上的所有的控制系统是完全互联的，都可以无缝地去控制的。而不是说比较独立于别的系统之外的，光车基只能控制很简单的东西，是完全一体化的一个系统。
主持人（林雷）：这个系统是您自己开发，还是由第三方开发的？
朱江明：这个有自己开发的部分，也有跟外部合作的部分。比如说，像地图，我们可能跟高德合作，语音，我们可能是不是可以跟科大迅飞合作？当然主控部分是我们自己开发，来达到最好的互相的控制的方便的连接。
主持人（林雷）：谢谢。请问张总，张总的合众新能源新的造车势力，也获得了两张牌照，也是非常难得的一个资质了。在网联这块在您的车型设计中会在哪方面体现出来呢？
张勇：我们作为新成立的造车企业，我认为未来活下去的理由，一定不仅仅是造好一台车，因为现在造车传统汽车厂已经做的很好了，不需要再多一个企业，多一个品牌。实际上用户的需求端来看的话，未来的用户越来越希望，不仅仅提供一个出行工具，他希望这个车成为一个出行的伙伴，让这个车更安全，更智慧，更经济。合众汽车在产品规划过程中我们把智能化作为最重要的一点。因为电动化什么企业都可以做，但是智能化有可行的选择。我们在全新平台的搭建上，在底盘架构，在电子电气架构，甚至造型设计上都需要考虑未来车辆智能化迭代升级的可能。也许我们可能放眼五年到八年后，整个产品生命周期类的整个产品的设计的理念都要迎合未来智能化升级的需要。所以在我们现有的所有的规划的车型中智能座舱和智能驾驶是我们核心的规划要点。
要说挑战，我们放眼一圈过去看看，摆在行业面前的的我认为有三点：第一个技术。坦率的讲，智能驾驶现在还在摸索，还在前进，不是十分的完善。比如L2.5现在做起来比较困难。第二个，成本。如果做一台20万以内的车的话，智能驾驶这种软硬件搭载的话，目前成本来比较高。第三个难点，应该是供应链。你选择一个好的供应链现在实际上也挺难的。TL1供应商只能做其中一部分，比如偏硬或者偏软，但是系统的集成和搭载，让你的车和你的整车更加契合。对我们的挑战就是技术的成熟度，低成本和供应链资源，包括人才的资源。
主持人（林雷）：谢谢。下面是沈总，沈总的车也在车展亮相了，关于这方面您也有很多自己的意见和观点，请您给大家介绍一下在网联化这块是如何考虑和设计的。
沈海寅：我们的观点觉得网联应该成为一个基础设施了。所以现在网联车，燃油车都在做。网联我认为它本身不是一个难的地方。但是要做到智能，什么是智能汽车？智能汽车定位应该超越车基这些简单的功能。而是说这辆车本身各种功能都是可以用软件去定义的。它是可以在交付给用户手里以后，这款车功能可以不断成长的。我们认为这个才是真正意义上的智能汽车。像我们的功能手机功能都是定死的，功能定好之后交给供应商，用户用多少年它的功能都是这样的。我们的车也是这样。我刚才也听了前面各位专家的意见，像孔总开始谈到的，说我们在未来真最智能汽车WE的架构全要发生改变。我们的车上就已经有7个预控制器。这7个预控制器本身就已经集成了很多ECU它的功能。这样就说我的预控制器的方略，部件又是可以升级，使得这款车交付给用户之后，我的软件升级可以在我每一个基础的部件层面上去进行。这样就使得我这辆车可以像乐高一样，可以把各个功能搭配起来。像以前我们讲我的车上，我的行车记录仪就是为行车单一功能服务的，像雨刮就是为这个单一功能服务的。但是我们的车，我们的ECU，我们的执行器都是一个一个群，这个群整合在一起以后，才能给我们提供了一个更好的平台，这个平台我可以自己去开发，也可以未来通过一些合适的方式，跟我们的合作伙伴一块去联合开发。这样才能做到汽车它是可以不断成长，而且千人千面。这个我认为才是智能汽车的最根本的一个核心点。
在另外一个角度来讲的话，其实刚刚像包括孔总也好都提到，在安全结构上我们提出了三位一体安全结构。我们过去讲，被动安全，主动安全。其实未来我们网络安全是需要提高到跟我们被动安全，主动安全同等重要的一个层面上。所以我们是中国第一家把银行级的安全芯片植入到我们汽车里面的公司。所以我们跟网络通讯，每辆车的密码都是不一样的，密钥都存在银行级安全芯片的。这样才能构建让用户更加放心的智能汽车。
其实刚刚也讲到了我们在未来的挑战。挑战其实我们提出概念非常简单，像预控制器，这个其实也并不是我们发明的，或者我们讲可以升级的一款汽车技术升级，这个特斯拉也在做。但是从功能各个角度来讲，真正能够做到量产，而且是量产以后它是一个可以持续迭代的一种状态，我认为这个对大家其实都是一个挑战。
在过去我们很多汽车企业都是把智能系统外包给别人的。外包的好我可以不用自己的团队，我可以利用社会化的团队来去做。但是我们觉得我们其他东西都可以外包，我的心脏，我可以外包，我们的电机等等都是跟精进电机合作，但是我觉得大脑部分一定要自己迭代。刚才讲过要把企业变成服务型企业的核心，就在于你自己具备不断的迭代和运营能力。这样就意味着你在大脑的运营上和大脑研发上要具备自我研发的能力。所以在这点上我们现在还是对这块投入，应该是各个车企当中是最大的，我们五分之二团队投入大脑，五分之三是在身体上，所以这个比例是相当大的。
主持人（林雷）：谢谢。沈总应该给出一个比较明确的观点，就是说像我们所说的大脑这块是希望掌握在自己手上，为未来的发展来做很好的技术掌控。
下面想问一下法雷奥的顾总。法雷奥作为全球著名的零部件供应商。您既给传统的汽车企业来提供配套零部件，也给新创的势力来提供配套的零部件。您怎么看在网联化这块给它们提供什么样的解决方案，或者您会认为对它们两个的服务有什么不同点和特点呢？
顾剑民：谢谢林总介绍。法雷奥的确作为全球零部件和系统供应商。的确我们客户中既有传统的主机厂，也有造车新势力。我们跟博世一样，我们两边都会同时服务。智能化的确是法雷奥现在研发或者已经有的产品的主要方向之一。我这里讲的智能化可能更多的是偏人工智能，当然网联化也是其中之一。
举个例子，2017年法雷奥在法国巴黎成立了人工智能和深度学习的研究中心，专门来研究智能应用车辆上面的一些技术和产品。等会儿可能会讲到自动驾驶和自动泊车之外。我这里讲几例我们研发的产品，比如说智能的虚拟钥匙，可以用智能手机解锁启动车。智能上锁，智能人机交互系统，智能的大灯，智能电池，智能的热控系统。最近我们也讲很多人工智能，更多时候是人工控制，而不是智能。智能，从法雷奥来讲，我们认为是来适应和学习我们用户的使用车、驾车的习惯，然后再来看车内外的环境，来预测，来提供我们的客户驾车者不同的选择，来使加车或者使用车的经验更舒适，更方便，更安全。
我这里举个例子，比如说我们有一个智能座舱系统，它可以根据使用者或者驾驶员，或者用户的使用习惯，再加上他的生理状况，比如心跳、气温、穿衣指数来实时的调节这一侧，就是使用者，用户这一侧的温度，包括灯光，包括音乐，包括香氛系统。说所以这个走向智能达到的。除了这个之外，还有刚才说的网联化。
我们另外一个功能，我举个例子，比如开车的时候前面有一个车开的比较慢，挡住你的视线，你想超车，但是你又不知道前面被挡住的路况到底安不安全，比如对面有没有来车，我们通过VTOV网联技术，可以使用前车的传感器，比如摄像头的视频传到你本车，使你看到前车可以看到的路况，就是有点像前车被你透明了一样。其实我们在今年拉斯维加斯的CES展上已经有展出。这些技术我们认为才真正的给客户带来舒适性、方便和安全。智能汽车就像以前智能手机取代传统手机一样，智能汽车也必将取代传统的汽车技术。
主持人（林雷）：谢谢。下面请精进电动创始人蔡总谈谈。
蔡蔚：智能驾驶是发展的大方向问题。刚才沈海寅总发言中带出了一串数字。奇点汽车在做智能车，他发现60%的工作是做执行层面的东西，只有不到40%的工作与智车大脑和感官相关。换句话说，我们主要精力花在做60%的事情，因而，与智能汽车紧密相关。
首先说几个简单的事情，就是我们说网联化事宜，车通过互联网联起来，现在指的都是通过无线网联起来。无线要解决的的首要问题是反应的够不够快，即眼睛尖不尖，耳朵灵不灵，脑袋反应的快不快，这几个是感官和决策层面的实际问题。
然而，感官看到的和决策发出了的指令，执行层面的电机或者说我的驱动系统要具备这样的能力和反应速度去完成你的任务才行。完成任务显得很重要，车的脑袋很聪明，但是腿脚不灵，最后照样的要撞人甚至杀人。汽车执行层面要具备实施能力。就信号交互而言，你给了我要执行的信号，电驱动系统首先要判断我能不能不折不扣地完成您这个任务并及时回复您，告诉您我所能完成这个任务的极值。例如您想超车，我得告诉你，我的电机和控制器是不是过热，能否超车。在智能驾驶中这些都是很重要的事情。类似过程除了安全之外还有一个舒适性的问题。说到安全，大家都知道马航MH370丢了到现在不知道在哪儿，智能汽车可不能这样。除了整车本身网络系统以外，我们要保证发动机，就新能源车而言是电机系统，具备这样的能力：准确地告诉失事电驱动总成在哪里。
目前在使用网联数据方面我们也遇到了一些挑战，比如我希望整个网联化执行过程中能够获取，从设计制造到售后服务全部能通过网联联起来。
上次在智能网联项目研讨过程中，他们问了我这样一个问题：怎么样保证您的电机和电驱动系统送到客户那儿、在运营中还知道它们怎么样？ 这的确是一个现实问题。就此而言，尽管现在北理工有一个大数据平台，如果我要调取吉利智能车的电机系统数据（为什么说吉利，因为吉利是我们现在最大的客户之一），回答一定是“对不起，不行”。这样就牵扯到一个因数据保密而影响使用的问题。
刚才顾剑民总说前后车之间的通讯，你想调别人智车的数据行还是不行？理论上讲没什么问题，包括到北理工大数据平台调取都不是问题，而且技术上完全可行。可是实际上，能行吗？尽管客户装得是精进电动的电机和控制器，我把其车上的电驱动数据调出来，尤其是实时调取，可能都是不行的。所以怎么解决数据共享问题，就是可实施性和实际运营中遇到的问题。我们希望智能化的过程包含从设计、制造、售后，一直到最终这个产品的全生命周期，都能通过网络连接起来。而且这些智能车的功能是伸手摸的着的，可执行的。通过网络实现数据共享，现在的确还遇到一些障碍，怎样克服障碍，大家都在努力。
内部网络交互是很简单的事情，例如，精进电动在正定试验室的实验，我们可以在北京中心操控，也可以用手机监控。但是一旦牵扯到车与车之间，车与用户之间、车与地之间等等的网络数据，还有很多其他方面的障碍。而且只有把所有的障碍都扫平了，这个智车网络系统才是真正可执行的产品级的。
主持人（林雷）：谢谢蔡总。讲到我们现在连接不仅是让驾驶者舒适的连接，还有车的核心零部件的连接的问题。
上面谈了智能化，我们稍微集中一点在网联方面概念的讨论。下面我们进入关于自动驾驶这块。现在自动驾驶很热，而且也有很多想象的空间。在这里自动驾驶这块也分很多级别，所以我想把讨论的范围放在L3这个级别往上的水平上。这个问题来讲有几个方面，请各位嘉宾能谈一下自己的观点。第一，自动驾驶商业化时间。因为谈自动驾驶可以毫无限制的想象，但是没有意义。您认为在您的产品或者规划中，自动驾驶的商业化时间是什么时间？第二个，场景。会在什么场景实现自动驾驶？我们现在很难想象在可预测的时间内，能在全开放的环境下进行自动驾驶，有没有具体的商业化时间。第三个问题，关于在自动驾驶这个领域上，我们车厂是会用传统的公司一步一步发展起来的技术，还是说我们会用我们所谓在自动驾驶领域的新创公司，他们可能会直接从F4切入？
孔凡忠：关于L3以上的自动驾驶的量产时间实际上我们有一个比较清楚的判断。实际上现在来做L3，实现功能，可以说很多的做自动驾驶的技术公司，包括很多整车厂都可以作出样车都没有问题。但是什么时间能量产，这是比较难的。难在什么地方呢？就是说它的功能安全。怎么样做到它确实跑起来了，这个确实是功能安全可靠的。目前的话没有标准，也没有谁敢去量产。
初步判断量产时间跟两个事情有关系：一个是高性能的传感器。它首先能突破取得量产。比方说我们的固态的激光雷达。现在排的时间大概是2021年。所以基于L3，包括L3.5估计到2021年进行量产。第二个因素是成本。在没有大批量使用之前成本是很高的。甚至于比我们现在卖的车价格都贵。所以成本也是一个制约。所以整个量产的时间估计到2021年。这还需要把整个的场景库建立起来。如果没有场景库的话，像前一段时间发生的Uber撞人，特斯拉撞人，就是这个场景没有验证过，没有验证过实现了功能，这个场景化在使用者使用场景中才暴露出来。所以在汽车圈里需要建立场景库，经常使用的场景间接推理。就是对圈定的事情可以负责，圈外的可能不能负全责。
对于场景方面的话，目前应该说很有可能走向量产的，可能在2019年，就是AVP，代课泊车，就是低速的，基本在30公里以下，比如汽车进了车库，从电梯到车位，完全可以实现把车喊到电梯来，也可以从电梯一按让它停到车位。也可以做到让车从地下三层叫到地面上来。这方面的技术发展的非常快，应该说功能基本完全实现，现在是需要反复的验证，验证完后确保它能实现百发百中。因为这个场景是有限的，地库，地图全可以扫描进来，而且可以把各种场景全部验证完毕，所以这块我预计在2019或者2020年投入使用。
另外一个场景就是高速公路。这个场景相对来说也是一个结构化的路面。上高速路后就是结构化，单车道运行还有变线，如果这块把场景库建立起来，经过大量测试验证，这块也是可以验证。还有港口，码头，物流车场景也是比较单一的，这方面成熟后也可以向量产化推进。
主持人（林雷）：您会用传统公司的解决方案，还是会用新创的势力解决方案？
孔凡忠：今后我们在研项目，传统的TL1都做过交流，包括新兴的自动驾驶的供应商，包括科技公司，我们也进行过大量的交流。应该说原来的时候感觉这两者之间差别很大的。传统的TL1对于场景来说，验证的非常充分，之后可靠性才会达到量产的上市。可能很多科技公司的话更多的注重实现功能，把这个东西实现了。但是现在发生了很大的变化，像可以把这个东西写在芯片里，提供给TL1做自动驾驶的开发，可能这两者各有各的优势，融合在一起可能能做出更好的东西来。像国内创业的地平线，它把涉及到各种各样的摄像头加上雷达融合在一起，干了很多基础的工作，形成一种人工智能芯片，然后再开发这种自动驾驶的功能。所以两者的结合既有传统汽车行业的TL1，按照工匠精神一步一步地去验证标准，追求可靠性，同时再加上科技公司的人工智能自学习的精神，可能更有助于L3，甚至L4的实现。
主持人（林雷）：谢谢。孔院长给出了比较清晰的思路，非常重要，我想对传统汽车公司的TL1和对新兴的公司都和有启发。施总，您是什么观点呢，就是关于智能驾驶这块？
施雪松：确实是，斑马网络并不直接做自动驾驶得算法本身，但是从网联这块我们跟自动驾驶的关联度还是比较大的。去目前来讲我们规划大概是这样：第一个，从L3以上我们解决要支持HMI。因为HMI不仅仅跟驾驶者关联，另外是车和环境，和其他车也要关联。所以HMI有非常多的规范，所以我们也会研究这个规范。
第二，我们觉得从L3开始，自动驾驶其实不止是一个单车的自动驾驶，车里面可能会依赖于传感器，依赖于本地的预控制器，做一些基于一些规则的决策，这个可能会在车里。但是更多的，如果说要再做更多的智能，必须要依赖于云端。在云端一个大量的基于图像的样本，就是基于动态数据加上知识的，就是建立在理解基础上的预测可能在云端做的。所以变成我们在车上解决：第一，车是传感器，所以把车采集的数据时事传到云端上，这是我们在做的事情。第二，在云端上做的，跟车相关的要高效传到车上。现在包括在国家一些新的大的项目，比如超级高速公路项目上，我们也加入一进去，就是做人，就是车路协同，车人协同的自动驾驶。
主持人（林雷）谢谢。请朱总谈谈。
朱江明：自动驾驶我们认为是循序渐进的过程，像一个小孩子是不会走路，到别人扶走，再到完全自己走。所以一定是从L2、L3、L4一步一步往前走，这是我们技术预判。
技术的路线上我们始终觉得，视觉加上雷达是一个比较好的技术路线。激光雷达的可行性并不是很高。
第三个，我们是一个以平台化的做法来做我们整个智能驾驶系统，从前面的感知，包括雷达，摄像头，以及超声波雷达，到中间的计算平台，再到智能部件，我们是平台化的设计。刚刚付理事长讲的我们中国缺那么多东西，但是首先我们是想从前面感知，到计算平台，我们全力的去做一些核心零部件。执行我们认为机建一体化，我们觉得有可靠性，稳定性的话，我们还是跟国外的合作更加成熟一些。这是我们的一个技术路线。
第四个，我们自己车子规划的话，我们是在零跑所有车子上具有L3级别自动驾驶功能的硬件配置。只要是我们的车，必须是做一个标准的配置。也就是说，每一辆车都必须具备传感器，计算平台和EPS，ESC这些执行部件，是做我们的标配，为将来进一步的升级打下基础。
所以为什么我们前面采用自主研的方式，完全平台化的方式，就是将来可以统一升级，所有的控制，自己是一套系统，可以无缝的未来的不断的升级，就刚刚像沈总讲的那样，就是具备未来不断升级的能力。
主持人（林雷）：谢谢。张总您的车上是怎么规划的？
张勇：自动驾驶涉及到道路、行人、乘客的安全。我觉得对合众来讲，我们认为应该还是要保持谨慎的态度。我们可能从L2.5级开始做起。先从特定的场景，像孔总讲的高速公路，还有停车场代客泊车，我认为这两个场景在2019或者2020年实现。L3级涉及到复杂的车车通信，还有法规和成本，我觉得实现大规模量产可能会在2022年。
第二个问题，到底是传统的，零部件的也分传统的和新势力。一般意义上来讲，传统的可能偏向硬件一些，新的可能偏向软件一些。我认为它各有所长，硬的和软的都相互协调。我个人认为这两种势力最终哪个能成，现在还不好判断。总第来讲新势力可能更加激进一些，新技术运用可能更加的充分一些。传统的可能略微保守一些，但是它的优势在于它的硬件积累。如果软件不和硬件相互的匹配集合，整个系统还是不能实现很好的效应。
主持人（林雷）：谢谢。请问张总，张总的合众新能源新的造车势力，也获得了两张牌照，也是非常难得的一个资质了。在网联这块在您的车型设计中会在哪方面体现出来呢？
张勇：我们作为新成立的造车企业，我认为未来活下去的理由，一定不仅仅是造好一台车，因为现在造车传统汽车厂已经做的很好了，不需要再多一个企业，多一个品牌。实际上用户的需求端来看的话，未来的用户越来越希望，不仅仅提供一个出行工具，他希望这个车成为一个出行的伙伴，让这个车更安全，更智慧，更经济。合众汽车在产品规划过程中我们把智能化作为最重要的一点。因为电动化什么企业都可以做，但是智能化有可行的选择。我们在全新平台的搭建上，在底盘架构，在电子电气架构，甚至造型设计上都需要考虑未来车辆智能化迭代升级的可能。也许我们可能放眼五年到八年后，整个产品生命周期类的整个产品的设计的理念都要迎合未来智能化升级的需要。所以在我们现有的所有的规划的车型中智能座舱和智能驾驶是我们核心的规划要点。
要说挑战，我们放眼一圈过去看看，摆在行业面前的的我认为有三点：第一个技术。坦率的讲，智能驾驶现在还在摸索，还在前进，不是十分的完善。比如L2.5现在做起来比较困难。第二个，成本。如果做一台20万以内的车的话，智能驾驶这种软硬件搭载的话，目前成本来比较高。第三个难点，应该是供应链。你选择一个好的供应链现在实际上也挺难的。TL1供应商只能做其中一部分，比如偏硬或者偏软，但是系统的集成和搭载，让你的车和你的整车更加契合。对我们的挑战就是技术的成熟度，低成本和供应链资源，包括人才的资源。
主持人（林雷）：谢谢。沈总谈谈方面的规划。
沈海寅：首先我们奇点在做自动驾驶的时候我们还是站在了两种不同的方式的中间，智能汽车一种像Google为代表的直接跳到L5。还有一种像传统车企是通过一部车迭代，我可能这一代的车只做L2，我的硬件、软件都是往L2来去做。到了我下一次改款或者到下一代车再往L3升级，通过这种方式来做。
我们的做法其实还是介于中间，怎么讲呢？叫硬件先行，软件逐步迭代。也就是说，我们的硬件是一下就到了L3.5，然后同时在我们车上为激光雷达也留出了一个空间。就是说当固态激光雷达价格降到了200美金以下，到那个时候我们车上只需要经过小小的改装，我就整个保险杠都不需要动，只把中间的一个分件换掉，通过非常小的代价就可以在上面装激光雷达，这样使得我的车可以升级到L4。通过这样的方式我想，毕竟车的周期，用户用它的时间会比较长，要考虑到五年、七年、十年。但是在这个中间如何能够让硬件尽量的能够持续时间长一些。所以在一开始就要为未来的硬件的发展多留出一些空间。所以我们车上做了大量分件，有可能这个地方会扩充的，我们就都把它做成一个单独的件，未来可以把它分出来。这样使得我的硬件也能够以两年、三年这样的时间周期去迭代。同时软件我们在现在量产的时候是做了L2，到明年我们准备就会推出L3。通过这样的方式使得我们这种车可以去升级。
另外，我觉得我们今天讲L2，讲L3，老百姓是不懂的，说究竟L2和L3有什么区别，我相信除了真正做自动驾驶的人以外，也很少能有人知道这中间有什么区别。所以我们还是通过场景方式来去做。如何能够把这个场景，就是用户最关心的那些点能够做好。其实我的观点跟孔总还是比较接近的，我们一开始打三个点：第一，高速公路，快速干道，60公里、80公里以上的场景下，是否快意做到真正的ACC和自动变道。另外30公里以内的，我们叫堵车情况下的自动跟车。大家知道在北京开车，很多时候会碰到车堵在那儿了。在30公里以内就算旁边出来一个行人做紧急刹车，它对我们的驾驶员身体上是没有伤害的。如果在高速上进行紧急刹车的话有可能伤害到驾驶员。第三，我们把自动泊车做好。我觉得现在很多车企都在讲自动泊车，但是发现人容易停的地方车停不过去。像一大块空地人好停，但是车停不过去。所以如何通过环视摄象头，加上雷达超声波综合的方式来解决这样的问题。我认为这个其实是我们做自动驾驶的一个特别大的一个方向。
另外也讲到了，我们希望我们未来这辆车不光是用我们自己的自动驾驶的系统，我们愿意把我们这辆车开放过去。因为走访了很多车的公司，很多是做算法的，我们想我们的车怎么跟它们的更好的结合起来。就是我们可以把自己变成一个执行平台。所以在这方面做了很多努力，刹车我们用了全球最好的配置。做好这个，也是车企去能够提供更好的用户体验的方式和方法。
主持人（林雷）：谢谢。各个厂商的定义等方面差距还很远，这里每个厂商还都有各自的想法，所以未来用户选择就有困难了。下面请顾总，顾总刚才谈到法雷奥也在转型，所以请您谈谈。
顾剑民：法雷奥作为供应商，我们是服务于主机厂客户。对我们来说有两类主机厂，刚才讲到，一类是做自动驾驶循序渐进，一步一步做。另一类是一次，登月式，一步到位，直接做L4或者L5这两类主机厂客户我们都有服务，都有合作。
刚才讲到工况，在哪个时候我们能达到商业化L3以上？我觉得这个光讲L3、L4稍微有点不是很实际。因为前面讲大工况和场景，另外还有一个地理围栏，就是到底在哪个场景，哪个地理围栏达到L3和L4。我的观点跟前面几位相似，第一，就是低速下的不同泊车。第二，中低速下的封闭园区，半封闭园区的，像物流，景区驾驶。第三，高速。这几类场景的车、人、路很多因素可控，相对比较简单，在2020年在这几类地理围栏下面的L3、L4做到商业化这个问题不大。
接下来一个问题，刚才林总在问，供应商里有传统的，也有做新兴的创新企业。到底哪个技术更好或者哪个更靠谱，这个肯定是仁者见仁，智者见智。作为法雷奥来讲，作为传统的供应商有很多机电的积累，这个基础在。另外，我们有很强的商业化量产，服务于供应商的经验，这个是很重要的，等会儿我还会讲到。所以从法雷奥来讲我们做自动驾驶经偏重适用性。举个例子，法雷奥有种类最多的传感器，从超声波传感器，到激光雷达等等。我们去年量产的世界上第一款，到今天也是唯一一款量产的车规级激光雷达，这个已经装到奥迪A8上。这款雷达在今年也是获得了美国汽车新闻优秀供应商杰出贡献奖。法雷奥做自动泊车，到今天为止我们提供了12000万套自动泊车系统在路上跑。这也是经验的积累。最后，我觉得不管是做自动驾驶，还是做L3、L4以上我们真正量产还需要考虑到，不光技术问题，还需要考虑到法律法规，保险，路的基础建设。这些都要考虑到。因为这个不是供应商或者整车厂完全控制的。还有两个因素：一个是成本，一个是质量。世界上没有免费的传感器，成本要控制到客户可承受的，这才能使自动驾驶车辆像传统汽车一样进入寻常百姓家。
蔡蔚：谈到传统汽车零部件供应商偏硬件、认证周期长，而新兴供应商偏软件、迭代周期短的话题。精进电动的全新产品要经过2-3年认证才能投产，不大符合新生态的要求。我们主要做驱动电机和电驱动总成，而电动化显然是最近才兴起的、不属于传统零部件供应商。 最近精进电动通过竞争又拿到了国家科技重点专项中唯一的APU项目（电机+发动机），是联合产学研包括整车厂一起拿到的。这说明我们也在向传统供应商的靠近，把发动机和电机耦合在一起，做成增程器，我们成了新兴和传统零部件供应商的统一体。在智能化汽车进程方面，我感觉五个等级的智驾车实施时间表的问题，供应商没法儿回答。
但是我知道精进电动的电机已经装在谷歌WAYMO车上，而且车上没人监控。在美国亚利桑那州太阳城有近六百辆在商业运行，您打车的时候摁一下手机，来的是车，车上没人。是车把你送去目的也是这辆无人车，也没人给你结账，你通过手机网络自己结账。谷歌WAYMO商业运营智车驱动电机系统是精进电动的。我们是被别人拉进智驾车的，也就是我们没有权利决定车是L1、L2、L3，据说象谷歌这样无人介入操控的出租车是L5级，我们就这样进入了L5。在“中国汽车三十人智库”内谈这件事情时我也有担心，包括安全问题和挑战应对。当然还有一个很重要的就是我们核心部件电机系统要执行到位。 换言之，我们眼睛看到了，手要上得去。我们脑想到那个地方去，腿要跑的快，要跟得上指令。这里也提醒一下智能汽车设计制造者，信号传输的是纳秒级的，电动化机电系统执行的时间是可用毫秒计量的，而纯机械化整车执行耗时是秒级的。在这种情况下，比如说遇到安全问题时的刹车，我个人认为刹车而言，电动的一定比机械的快。尽管机械的只需要挪毫米级的刹车片间距，但是电动的一定最快。
如果就舒适性而言，就要有意识地放慢电制动转矩执行。 如果刹车的时候感觉一抖，可能因为电制动来得太快，这时候反而要慢一点执行。总而言之，我觉得尽管作为供应商没有权利决定整车做成哪个等级的自动驾驶，但是作为供应商有权利把自己的产品做好。而当主机厂，无论是沈海寅总的奇点纯电动车还是Google的WAYMO的插电混合动力车，需要的时候，我们的产品尤其是核心零部件不能掉链子，这是最重要的。所以，我们希望自动驾驶会逐步的升级，但是一上来就上L5的话，你也得跟着上。核心零部件强，汽车产业则强。
主持人（林雷）：谢谢。精进确实作为零部件企业是非常出色的，我们国家的零部件产业发展的领军的公司。我们也希望我们零件企业都能够进入TL1，能够为全球各类厂商进行配套。我这个环节就结束了，谢谢大家。
