自动驾驶商业化智擎驱动：多场景智慧方案深度践行

12月13日，主题为“创新驱动 智启新程”的2024中国人工智能大会（CCAI 2024）在北京开幕，智行者董事长&CEO张德兆受邀出席“智能驾驶专题论坛”并做报告。张德兆在报告中分享了智行者对自动驾驶行业的深刻洞察，目前全球自动驾驶技术正快速发展，中国有望成为全球自动驾驶的最大市场。 在此背景下，各级政府都在积极构建相关政策法规环境，今年工信部批准了20个车路云一体化应用试点城市，中国在智能网联和车路云一体化方面得到长足进步，成果愈发显著。

谈及近两年自动驾驶技术的突破与创新，张德兆提到，传感器技术进步显著且降本趋势明显；在数据处理与算法方面，随着大模型技术的发展，自动驾驶算法处理复杂交通环境的能力显著提升，端到端技术优势明显，但大规模商业化可能还需2-3年；车联网技术方面，近一两年标准的建设及基础设施的投入使车路云一体化初见成效，许多城市实现了多个商业化应用场景的落地；同时，安全性与冗余系统也日益受到重视，从车辆系统到信息网络安全都被提上日程。

在单车智能与智能网联的关系上，张德兆认为：“单车智能是智能网联的初级阶段，两者并不矛盾。” 智能网联相较单车智能具有更加安全、降低系统成本、加速算法迭代、构建新商业生态等的诸多优势。

对于自动驾驶商业化面临的挑战与机遇，张德兆坦言，行业内人士与公众认知还存在差距，自动驾驶在技术成熟度、市场接受度、法规政策环境、成本与投资回报等方面仍面临诸多问题。但随着技术进步，渐进式的商业化路径逐渐被认可，从封闭场景向开放场景、低速场景向高速场景以及功能上从低级向高级的渐进式发展更符合行业规律。

张德兆还分享了智行者在自动驾驶商业化场景选择方面的思考，即始终围绕人类生存和生活需求展开。秉持这一理念，智行者在多个场景成功实现了自动驾驶的商业化落地，并在特种应用、智慧清洁、车路云一体化等领域成果斐然。例如，在应急救援领域，特种无人车年出货量达几千台套；智慧清洁领域，无人驾驶清洁车产品远销海外30余个国家；车路云一体化的应用上已在全国开展多个地区的试点。目前，智行者已在多个细分领域市场占有率位居全球第一，为自动驾驶商业化落地提供了成功范例。

以下为报告演讲实录，经整理：

今天非常有幸能到现场聆听各位教授、各位老师对各项非常先进的关键技术的报告，我受益匪浅。我来自企业，今天主要向各位汇报我们对自动驾驶行业的理解和看法。我的报告题目叫《自动驾驶商业化智擎驱动，多场景智慧方案深度践行》。

现阶段自动驾驶发展现状的理解

我们认为目前全球的自动驾驶技术正在从L1、L2的辅助驾驶到L3、L4级发展，有条件的自动驾驶和高度自动驾驶正在高速迈进。在全世界范围内，包括特斯拉和国内的华为，其实都是L2+的状态。目前L3、L4相关级别的自动驾驶已经在一些特定应用场景如火如荼的运用和开展。

目前人工智能、车联网、传感器等关键技术都取得了较大突破。特别是从去年开始，AI大模型的应用使得端到端技术成为行业新趋势，智行者也在端到端投入了大量的精力。目前大家都认为中国有望成为全球最大的自动驾驶市场，预计到2035年相关收入将超过5，000亿美元。

在此背景下，包括中国在内的全球多个国家正在积极构建适应自动驾驶发展的政策法规和环境。中国在智能网联和车路云一体化方面已经取得显著进展，特别是今年工信部批准20个车路云一体化应用试点城市之后，我们在相关领域取得了长足进步。

二、自动驾驶技术突破和创新

首先，传感器的技术取得较大进展。传感器是自动驾驶汽车的基础。近两年，传感器技术除了性能进步外，降本趋势非常明显。

十几年前我在读博士的时候，购买一个毫米波雷达要几万块钱，还买不到，而现在毫米波雷达已经普遍降到500人民币以内，角毫米波雷达量大可以做到100多块钱。激光雷达也是这样，我在15年开始创业时买一个激光雷达要10万美金，在当时比买一辆特斯拉Model S还要贵。而现在固态激光雷达已经做到3000人民币以内，如果量大的话，甚至可以做到2000人民币。因此这两年传感器领域降本的趋势非常明显。

第二，数据处理与算法取得了显著进步。随着大模型技术的发展，自动驾驶算法在处理复杂交通环境下的能力得到了显著提升。

早些年我们的自动驾驶主要在处理不同的交通实际情况，需要进行不同模式的切换。而近两年，我们在自动驾驶解决复杂交通环境所需要的泛化能力逐渐增强，这在很大程度上取决于数据处理与算法的提升。

第三是车联网技术的发展。我06年开始读博士，07年清华汽车系便申请了国内第一个关于车路协同的863项目，至今已有将近20年的时间。近一两年通过大量的基础设施投入和相关标准的建设，特别是今年20个车路云一体化应用试点城市的获批，目前车路云一体化的发展初见成效。在许多城市，基于车路云一体化架构的智能网联方案真正实现了多个商业化应用场景落地。

第四是安全性与冗余系统。早期做自动驾驶更多关注功能的实现，而对于自动驾驶涉及的非常重要的安全性和冗余系统投入的研发工作实际上比较少。这里的安全性包含车辆本身系统，比如底盘系统、控制系统，都需要考虑相关的安全性和冗余性。但同时，在更高层次，对于整个自动驾驶系统涉及到的信息安全、网络安全等问题都得提上日程。这两年随着整个自动驾驶系统的规模化和商业化应用，这一部分也得到了足够的重视。

另外这两年大家考虑和讨论的比较多的是目前AI技术发展日新月异，即使是行业内从业者也会感到目不暇接，新技术、新算法的更新迭代非常快。而先前做自动驾驶是基于模块化的系统架构，而现在端到端出来了，智行者从去年开始正式投入到这个领域，我们发现在某些情况下，端到端确实比原先的区域模块化的系统架构更具优势。

在今年4月份我们与清华车辆学院一起，完成国内首套端到端自动驾驶系统的开放道路测试。虽然目前大家都在讨论端到端，但是实际的商业化应用相对较少。在真正的商业化应用车辆上，基于模块化的系统架构仍然是主流。我们认为端到端真正大规模商业化可能还需要2-3年的时间。

关于单车智能和智能网联，这是大家在自动驾驶经常讨论的问题。“智能网联”这个概念是我们清华克强院士提出的一个中国方案和大体系架构。作为一个行业从业者，我认为这两者之间始终不存在矛盾，我认为单车智能是智能网联的初级阶段。

我们观察到，目前大家都在讨论中国和美国走了两个不同的路径。美国走的是以特斯拉为代表的单车智能，而中国走的是智能网联方案。但我认为单车智能和智能网联并不矛盾，单车智能是智能网联的初级阶段。而其实质，特斯拉也是智能网联，它也在做车路云一体，只不过这里可能会涉及“云”是什么“云”，是企业自己的“云”，还是整个城市管理的公有云控平台。在技术实现路径上，单车智能和智能网联存在的差异可能主要在于感知的主要来源是来自于车端还是路端，对于智驾而言并不存在根本性矛盾。

长远来看，智能网联相较单车智能具有巨大优势。

首先，在自动驾驶汽车系统中强调的是系统概念，不是一辆车，而是整个大的交通系统。作为大型交通系统，首先需要考虑安全，然后再考虑性能和功能方面的相关事宜。只有通过智能网联方案，车辆的调度经过城市的云控平台，同时所有车辆都可以通过路侧设施了解车辆具体位置，只有实现每一辆车跟每架飞机、每辆火车一样有一个城市级的管理平台管控，才能保证整个智能交通系统的安全。

智能网联最基本的作用是建立智能交通系统和自动驾驶汽车系统的防火墙。

其次通过智能网联能够极大的降低系统成本。现在所有传感器都安装在车上，如果大量的传感器能够全国统一标准、统一部署到各个路侧，那么可以极大降低整个智能交通系统的成本。

第三，大家都认可数据非常重要，然而目前行业的数据仍然处于各家孤岛的状态，像智行者每年要花大量的钱去购买数据。我在思考是否有一天，大家可以通过分享数据的方式降低开发成本。而通过政府云控平台，我认为可能实现数据共享和数据交换。

第四，智能网联方案更有利于构建新的商业生态。自动驾驶汽车真正实现后，车辆不再是单纯的交通运输工具，而会成为一个新的终端，在万物互联的时代会成为一个新的“管道”。只有通过智能网联的方式，才能更好的实现对自动驾驶的车辆和各个消费地点例如商场、电影院和酒店，更好的实现商业的引导和对人、物的更好的定点商业投放。

以上是我对自动驾驶行业现阶段发展情况的看法。

自动驾驶商业化的挑战与机遇

虽然自动驾驶在中国已经发展了10多年，但业内人士对自动驾驶的认知和公众仍然存在差距。业内人士认为，自动驾驶现在面临技术、法规、市场等诸多挑战，而很多公众认为自动驾驶已经完全实现，实际上并不是。

自动驾驶真正的商业化仍然面临许多问题。首先，高级别自动驾驶车辆在特定区域、特定场景中基本可以实现脱手，即不再需要安全员，实现规模化的商业化应用。但是在面向公开道路上，想要实现完全自动驾驶仍然面临挑战。但随着技术进步，我们认为这方面很快能实现突破。

第二是市场接受度。除了技术之外，市场接受度和用户需求是自动驾驶商业化成功的关键因素。例如自动驾驶出租车，在技术上很容易得到突破，但是投放之后可能引发的就业以及其他社会问题会引起比技术更大的一个挑战，因此市场接受度非常重要。

第三是法规和政策环境。目前中国在法规和政策环境上已经走在全球前列，每一次出台对自动驾驶利好的政策法规，都能引领某个场景或某个方向的快速发展。

第四是成本与投资回报。商业化运营的每个场景都需要考虑投入回报比，所以我们每切入一个场景都会先建立财务模型，明确车辆的成本以及运营项目的具体情况，能覆盖原来的人工成本才有开展的价值，不然一切无从谈起。

关于自动驾驶商业化路径的思考

目前自动驾驶的商业化路径一直存在两种方式的讨论，第一个是跨越式，第二是渐进式。所谓的跨越式是一步实现完全L4的自动驾驶，并且上到公开道路，实现公众“心目中想要的”自动驾驶，我们认为这个叫跨越式。

另一种是渐进式，我认为渐进式有两种，第一种是从物理应用范围的渐进式，包括从封闭场景、半封闭场景向开放场景的渐进式，和从低速场景向高速场景的渐进式。第二种渐进式是功能的渐进式，从L2到L3、L4更高级别功能的一个渐进。

从目前的实践来看，大家已经逐渐认可了渐进式路径。自动驾驶是一个技术含量较高的行业，是马拉松式的赛道，具有客观规律，很难一蹴而就。从整体上来说，我们认为拉长时间维度来看，渐进式路径更有利于自动驾驶赛道的发展。

智行者对于场景的选择有自己的考量。我们认为自动驾驶选择应用场景的时候，主要需要围绕人类的生存和生活需求来开展。人类最基础的需求是保障生命安全，这里用于保障生命安全的场景，包含了像国防、应急和生化检测等相关场景。

人类的生命安全得到保障后，第二个层次的需求是更加轻松的劳动。在这个领域，我们认为可以做的事情包括环卫、物流配送、港口、矿山等，都是满足这个层次的需求。

第三个层次的需求是追求更好的精神体验。自动驾驶可以为大家提供无人、移动的娱乐休闲空间，实现无人驾驶出租车、无人驾驶巴士等相关场景。智行者在选择落地场景时，基本上是按照这三个层级逐级推进。

智行者在保障人民生命安全方面做了很多相关的工作，我们主要提供特种无人车、特种机器人的相关产品和解决方案，智行者拥有国内唯一一款经过工信部赛宝实验室认证的100%国产化高算力域控制器，并且已经在多个场景实现了自动驾驶应用。

目前在应急救援领域我们一年出货量可以达到几千台套，包含物资保障、安防巡逻和消防等多个场景。今年我们消防车做的特别好，在草原森林实现无人化的巡检消防，消防车距离火场200米以上，可以充分保障消防战士的安全。

在将劳动者从繁重、重复的劳动中解放出来上，智行者选择了智能清洁领域，为客户提供从室内到室外，从清洗到清扫的综合解决方案。

智行者有从0.5吨到1.5吨的小车版本，也有从12吨到18吨的大型氢能环卫车版本。得益于车路云一体化应用试点，我们在公开道路大型环卫车上实现了批量商业化应用。在该领域，智行者目前一年可以完成几千台套的出货量，这个产品也在做规模化的出口，现在已经出口到三十多个国家。

在多个细分领域市场智行者都做到了全球市占率第一，包括特种应用和智慧清洁领域都实现了全球L4自动驾驶可能是最大规模的出货量。

第三个业务领域车路云一体化的应用，主要为园区、城市提供智慧园区和智慧城市的综合解决方案。智行者完全基于自主技术和自主产品提供车路云一体化的解决方案。目前我们在全国范围内开展了许多工作，例如北京、保定、合肥、南京等地。

结语

最后我做一个汇报综述。

首先，我们认为目前自动驾驶行业正迎来智能化、网联化的重大变革，包括传感器、数据处理算法和车联网技术已经取得显著进步，自动驾驶正朝着更高效、更安全、更智能的方向发展。

其次，渐进式商业化路径优于跨越式路径，高级别的自动驾驶商业化应用已率先在一些特定的应用场景实现了规模化应用，并且特定的应用场景今明两年会实现爆发式的增长，并逐渐扩展至城市交通，包括干线大规模货物运输等公开道路的场景。

第三，单车智能是智能网联的初级阶段，智能网联方案的实现有利于构建一个更加安全、高效、健康的自动驾驶生态系统。