我国智能汽车发展迎来「加速度」时代-太阳能电动汽车网

一个月里，我国智能汽车领域发生了三件事。

2月10日，国家发改委等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》。

3月9日，工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示。

3月10日，长安汽车通过网络直播在开放道路上进行的解放双手、双脚、双眼的汽车自动驾驶实测。据说，这是我国首个达到L3级自动驾驶标准的量产车体验。

这几件在一个月内接连发生的事，似乎在告诉我们，2020年，我国智能汽车的发展要加速了！对这一信息感知更早的还有一家智库——中国电动汽车百人会。1月10-12日，“中国电动汽车百人会论坛（2020）”在北京举办，其中的“智能汽车主题峰会”和“自动驾驶主题峰会”对中国如何实现汽车智能化进行了广泛探讨。

一、该不该干智能汽车的争论结束了

该不该干智能汽车在业内争论了多年。赞成者认为，电动化是智能汽车的基础，我国在电动汽车领域已经取得了突破性的进展，应该再接再厉发展智能汽车。不赞成者认为，我国缺乏对电子电气、传感器、芯片、雷达等关键核心技术的掌握，不应该匆促发展智能汽车。

《智能汽车创新发展战略》的发布宣告了这场争论的结束，它的出台是“顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，抓住产业智能化发展战略机遇，加快推进智能汽车创新发展。”这与百人会“智能汽车主题峰会”和“自动驾驶主题峰会”上各界的观点相一致。

二、干智能汽车 中国有优势

发展智能汽车，得到了我国政府的大力支持。

2018年11月13日，为支持我国智能网联汽车产业发展，工业和信息化部印发了《车联网（智能网联汽车）直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定（暂行）》，规划了5905-5925MHz频段共20MHz带宽的专用频率资源，用于基于LTE（第四代移动通信技术）演进形成的V2X（车与车、车与人、车与路之间的直连通信）智能网联汽车的直连通信技术。该“规定”将对促进我国智能网联汽车研发、标准制定及产业链成熟起到重要先导作用。

2019年7月28日，交通运输部印发了《数字交通发展规划纲要》，明确提出,将推进车联网、智慧停车、智能公交、网约车和共享单车等交通新业态的应用,促进先进信息技术与交通运输深度融合,发展以数据驱动的现代交通运输体系。

同年9月19日，中共中央、，提出到2035年，基本建成交通强国。

这些《规定》《纲要》构成了推动我国智能汽车发展的国家政策。

在技术方面我们也有优势。

经过几十年的不懈努力，我国在互联网、通讯、电子、计算机等领域走到了世界前列。中国电动汽车百人会理事长陈清泰指出，移动互联网、人工智能、计算机、5G等信息通讯技术，是我国有很强优势的领域，这个领域中聚集了一批具有全球竞争力的大中小企业。“中国的体制有强大的力量”，中国工程院院士李德毅说，“人-车-路三个要素结合起来，就是中国自动驾驶和智能网联的特色。”清华大学车辆与运载学院院长杨殿阁指出，中国智能网联汽车是交通和车一起发展，最后解决高级别自动驾驶的问题，这是中国方案。

交通运输系统更强调车和路的协同发展。与会的交通专家指出，车路协同从提起到进入中国已有十几年的历史，我们要加强包括智能汽车、自动驾驶、车路协同等智能网联的建设，形成自主可靠的产业链。这是交通强国的要求，也是中国发展智能汽车的需要。

三、技术突破是关键

在发展智能汽车方面，我们有着不可比拟的优势，同时也存在着不容忽视的短板。有业内人士认为，虽然我们在智能汽车方面取得了很大成绩，但芯片依然是一个大问题。我们得不到足够好的异构高算力芯片，希望有更多更好的中国企业涌现出来，为我们提供更好的底盘电子执行器件来保证自动驾驶汽车的量产。

另一个问题是：自动驾驶地图是解决自动驾驶不可或缺的一个环节，但目前国内有资质的企业，大都被智能汽车的不够智能所困扰，无法开发出满意的智能地图来。有专业人士指出，现在的智能汽车还只是机器人，需要在智能技术上取得突破。

清华大学邓志东教授举了一个例子：具有OTA软件化的智能汽车从根本上颠覆了传统功能汽车的迭代路径和换代周期。特斯拉Model 3在一年之内进行了10次OTA更新，在确保安全的前提下轻松地升级了如百公里加速时间和刹车距离等功能。而传统汽车要更换一个新平台才能进行类似升级，这至少需要3-5年时间。

中国工程院院士李德毅分享了一件让人高兴的事：国产激光雷达的价格降到了万元以下。“从以前的70万元降到1万元，这是一大突破。”他说。据了解，我国车企使用的车规级激光雷达、车轨级芯片、多模态感知传感器融合模组、先进传感器等智能汽车核心零部件，还需要进口，已经成为阻碍我国智能汽车降低成本、开发开市场的短板。

四、L3是智能汽车发展的关键节点

工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》将自动驾驶分成了5个级别。0级驾驶自动化（应急辅助）、1级驾驶自动化（部分驾驶辅助）、2级驾驶自动化（组合驾驶辅助）、3级驾驶自动化（有条件自动驾驶）、4级驾驶自动化（高度自动驾驶）、5级驾驶自动化（完全自动驾驶）。

中国工程院院士邬贺铨也将车联网的通信模式进行了分类：V2V（怎么解决汽车与汽车之间的通信），V2P（汽车跟行人之间怎么通信），V2I（汽车跟路边、云、红绿灯、停车场的通信）、怎么控制信号灯的转换，V2N（汽车到网络的通信）、解决优化交通流量的问题、做好交通的规划，V2X。

他指出，就通信技术而言，在4G时代，通信技术对L1、L2级别的支撑没问题，但到L5级别，就需要5G技术支撑了。eV2X是增强的V2X通信，包括车到车、车到路、车到基础设施等。5G通讯技术是V2X技术的关键，是高级别自动驾驶、人-车-路-云协同系统落地的基础。

事实上，业界将L3以上级别的自动驾驶称作高级别自动驾驶有两大原因：一是域控制器成为L3以上级别自动驾驶汽车大脑的核心，更多算法集中在中央处理器（技术上）。二是L3以上级别的自动驾驶汽车，车辆代替驾驶员成为在自动驾驶状态下对交通结果负责的主体（法律上）。

智能汽车市场有一种奇怪的现象：能见到L2.5、L2.9级别的自动驾驶汽车，但是见不到L3级以上的车。与会的企业嘉宾指出，如果没有V2X，没有路端给车端足够好的、自信度高的结构化信息，车厂很难放心的把单车智能作为未来大规模量产的唯一技术路线。

杨殿阁教授则从另一个角度，对L3级别以上和以下级别自动驾驶的区别给出了解释：不是什么情况下都必须智能网联的，比如L1-L3级可以不用网联，靠单车智能就够用。具体说，L2级别可以不用网联，L3级别大部分时候可以不用。当然，如果有网联可以让L3更快一点落地，到了L4和L5级别，就需要环境和网联的支持了。

有企业代表指出，两年前，整个业界对Level3-L4级别的市场导入是非常乐观的，但随着时间推移，很多主机厂把Level3降成了Level2.5、2.8和2.9，真正的Level3研发都在推迟。因为要保证万无一失、非常安全、成本又能够为大众所接受，还是有相当的难度。

也有一些企业认为，高级别自动驾驶L3和L4将长期共存，因为他们的成本、技术路线、市场接受程度都是不同的。L3级别的车是面向个人用户的，要求低成本。L4级别的车更多面向B端用户如运营公司、科技公司等，要求能够通过快速运营来收回高昂的成本。

《智能汽车创新发展战略》提出了六大任务：

❐ 构建协同开放的智能汽车技术创新体系

❐ 构建跨界融合的智能汽车产业生态体系

❐ 构建先进完备的智能汽车基础设施体系

❐ 构建系统完善的智能汽车法规标准体系

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❐ 构建全面高效的智能汽车网络安全体系

这些任务构成了一个完整的智能汽车生态体系，展示了一个汽车产业未来的蓝图，也成为当下提振新能源汽车市场需求的重要举措。

五、实现产业化 成本必须降下来

“智能网联汽车怎么走，实际上就是怎么落地这一个关键问题。”长沙智能驾驶研究院董事长李泽湘教授说。他从事智能化研究已有数十年。“四足跳跃式机器人在40年前就在出现在实验室，但是至今还没有落地。我是第一个建立自动泊车数学模型与算法的人，30多年了，今天才看到落地的可能性。”

李泽湘指出，L4、L5级别智能汽车是一个长期目标，还要持续的大规模的投入。而很多前几年智能汽车热的时候冲进来的投资者，听说L4、L5还需要很长时间才能进入大规模商业化后都跑了。他认为，解决研发单位融资难的一个办法是，在现有技术条件下，为L2、L2+L3或者L4级别智能汽车找到合适的商业场景，让这些技术落地实现商业化。

有会议代表建议，要从需求导向和城市问题导向出发，开发更适应于眼前的场景。当前城市生活中存在两大问题。一个是劳动力不足，比如随处可见的清洁工队伍多是五六十岁的人，很少有二三十岁的年轻人加入，这些行业急需一种替代，用无人清扫车替代人工就可能有市场。另一个问题是停车场短缺。城市停车场的最大困难是地皮不够，所以城市建的停车场要能够“上天入地”，如果把智能加上就可以搞自动停车。这两个市场的潜力都很大。

但场景落地存在很大的困难，其中之一就是智能汽车的配套产品：传感器太贵了，汽车上面要装多少传感器？要装多贵的传感器？一辆整车上的整套传感器要花多少钱？估计是市场接受不了的。据与会嘉宾介绍，他们到企业调研时，听到汽车界对自动驾驶方案提供商提出的成本要求是：整车控制在8000元以下。“这个标准对技术、对整个配套行业提出了很高的要求。”

清华大学车辆与运载学院院长杨殿阁指出，近年来，国内建立了很多智能汽车实验区，但测试费用很高。企业拿牌照的费用包括T3牌照、载人牌照，费用都很高，测试费再高让企业受不了。如果不在测试区进行测试又是违法违规，现在很多公司都是冒着违法违规的危险在路上搞测试。

他建议，我们不仅要建测试区，还要把测试费用和管理成本降下来，让企业可以在很多地方进行低成本的测试。“企业测试成本高是阻碍智能网联汽车技术发展的重要问题。”他说。

六、车路协同可助推产业化

有企业透露过正在测试的智能汽车的成本：购车费用十余万，激光雷达等车载设备近200万。中国公路学会自动驾驶工作委员会主任、东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌指出：单车智能的成本太高，老百姓用不起。通过路车一体化发展，让车的部分功能由聪明的路来替代，可以降低90%、95%的车载成本。他认为，路和车是智能汽车发展中的两个主体，汽车和道路交通系统、通讯系统和各大类支撑系统应该构成一个整体。

据参会的企业代表发言观点，车与路的协同构成了一张网，使V2N、V2P的信号连接成为可能。在这种场景下实现的自动驾驶，可以极大减少车内传感器的配置和要求。例如，某正在推进的RobotTaxi项目，所有传感器包括激光雷达加起来，一辆车上有72-73个传感器，成本是非常贵的，从普及角度看有一定困难。

会议嘉宾认为，车和路需要形成一个保障体系才可持续发展。路从来都是为车服务的，路的每一次升级都是随着车的需求改变的。将来的路应该给车提供需要的辅助设施的支持，如果说L1、L2级别智能汽车不需要路的支持，L3级别智能汽车需要路提供一小部分支持，那么L4、L5级别智能汽车可能是路提供主要支持的重点。

与会的企业代表更进一步解释到，V2X可以帮助无人车更好地感知周围环境，提高视距、检测盲区，做得更安全。路侧设备有更全局的视野、更丰富的信息，可以帮助车做更智能的场景和决策。把一部分计算、算力和感知能力从车上转移到道路上，可以降低车端成本，使车更经济。

七、我们已经走在实践的路上

早在《智能汽车创新发展战略》和《汽车驾驶自动化分级标准》发布之前，国内外许多企业就开始了能源汽车的研发和试验，并取得了积极的成果。

截止到2019年底，百度的测试车队已经达到了300辆规模，测试城市分布在全国13个城市，共拥有120张测试牌照，测试里程突破300万公里。百度与长沙政府合作大规模地落地的RobotTaxi车队实验。2019年11月开放测试运营。目前有45辆车在长沙湘江新区进行RobotTaxi的运营，种子用户总数突破3000名，超过600名用户使用RobotTaxi服务，每天载客运营里程超过1000公里。

京东在长沙、呼和浩特、贵阳等地建立了智能配送站，用智能机器人代替人将快递件从配送站送到消费者手中。这种小车跟传统汽车不一样，汽车上有的它都有，但布置形式有很大区别，它没有驾驶室，与消费者交互的形式也与汽车不一样，更像一个自提柜。在园区里面它可以做物料配送。京东认为，末端配送市场是非常大，2019年，中国快递加上外卖数量近一千亿件，从业人员也近一千万。此外，这些小型机器人平台还可以做安防巡检、消防等工作，可以根据具体需求去打造。

广汽从L3级别开始采用域控制器，并把这一技术作为自主品牌后续研发的支点，牢牢把握住自动驾驶大脑的正向开发和自主知识产权。计划将在2020年实现有条件的L3级别自动驾驶（由于没有冗余，所降到了L2.9），做到脱手、脱脚不脱眼。