新華網北京12月31日電 題：L3上路試點，高級別自動駕駛仍需循序漸進
新華網記者 陳聽雨
“L4級別自動駕駛一定能實現，但技術落地不是百米衝刺，而是一場需要長期積累的馬拉松。”近日，北京智行者科技股份有限公司（以下簡稱智行者）董事長兼CEO張德兆接受了新華網專訪。在他的辦公室門口，有一塊 “作戰指揮部”的牌子，恰是對自動駕駛行業發展持久戰理念的生動注腳。
本月，工信部附條件許可了長安和極狐兩款L3級自動駕駛車型産品。20日，國內首塊L3級自動駕駛專用正式號牌“渝AD0001Z”被授予長安汽車。23日，北汽極狐阿爾法S（L3版）也完成了京AA0001Z、京AA0733Z、京AA0880Z號牌登記。
L3級自動駕駛的上路試點，讓已在特定場景落地的L4級應用看到了更清晰的合規路徑。與此同時，業內對自動駕駛技術落地仍有不同選擇，外界對其安全性、可靠性也爭議猶存。企業如何找準適合自己的市場空間？行業怎樣能行穩致遠？什麼是適合中國市場的方案？行業人士普遍認為，高級別自動駕駛技術的落地仍需要一個長期的過程。
技術落地：是馬拉松，不是百米衝刺
自動駕駛行業存在着“漸進式”與“跨越式”兩種技術落地路線。在二者之間，智行者走出了差異化的 “物理範圍漸進式”道路。
圖為智行者專利墻
張德兆&&：“智行者目前有1200多項專利，自動駕駛需要技術的積累，産業的積累，還有社會基礎設施的積累，漸進式的模式才是對的。”
不同於特斯拉等企業從L1到L4的“功能漸進式”，智行者選擇了以“低速到高速、封閉到開放”為核心邏輯的“物理範圍漸進式”道路。
“先在平均時速10公里的低速清潔環衛場景下，驗證我們的無人駕駛清潔産品，並逐步進行大規模落地，在得到了正向反饋後，再向平均時速20-30公里的文旅場景拓展，驗證我們的無人駕駛觀光車，並完成項目交付。我們所有的場景都遵循從低速到高速，從有限區域逐漸推廣到大範圍區域的邏輯，關鍵在於先把産品推廣出去，只有産品用起來，才會有源源不斷的數據反饋，才能迭代算法，這就是技術進步的核心動力。”張德兆説。
行業內長期存在“單車智能”與“智能網聯”的爭論。對此，張德兆認為，單車智能與智能網聯二者實為一體，單車智能只是智能網聯的初級階段。智能網聯可以通過在路側規模化部署傳感器，“一次安裝、長期使用”降低全行業成本。
從技術上看，智能網聯有助於破解複雜路況下的盲區事故難題。很多交通事故的發生是因為感知距離不夠，通過智能網聯可以實現超視距感知，路側傳感器以廣播的形式提前預告前方路況，“這相當於形成了一個上帝視角，很多事故都可以避免。”張德兆説。
再從商業模式上看，一旦實現無人駕駛後，汽車將超越單純的交通工具屬性，其更多的價值在於，智能網聯使無人車成為萬物互聯的 “移動終端”、商業的核心通道，為後續的商業價值爆發奠定基礎。
“這很好理解”，張德兆&&，“無人車會形成一個私密空間，乘客在車裏可以看電影，沉浸式游戲；在景區，車輛終端會與景區商業聯動，與服務結合；出差路上輸入目的地，汽車可以幫忙預訂酒店餐廳……未來無人車會不會成為人類移動的新家？我覺得一定會實現。但這些都需要通過智能網聯。”
國家智能網聯汽車創新中心戰略研究部高級産業研究員王睿在接受新華網記者採訪時&&，L3車型的上路試點，標誌着我國自動駕駛正式從技術驗證轉向量産應用，也意味着我國自動駕駛准入管理邁出關鍵一步。一是將推動自動駕駛技術加速創新，驅動算力&&向車規級標準與規模化應用方向演進。二是將推動准入管理、交通管理、運輸管理、責任認定、保險理賠等自動駕駛全生命周期管理體系的建立健全。三是將進一步提升自動駕駛的公眾接受度，為消費者帶來有別於輔助駕駛的體驗感。
商業模式：做小池塘裏的大魚
2015年智行者剛成立時，也曾在乘用車賽道拼殺，張德兆説：“但到了2016年底，我們冷靜地意識到，面向開放道路的乘用車解決方案，不會那麼快落地，這個賽道會非常長，我們首先需要活下去。”在眾多同時存在可能性與不確定性的場景中，張德兆的“作戰指揮部”開闢了無人環衛車和無人特種車的新賽道。
目前，智行者已形成三大核心業務板塊，全面覆蓋多元場景：在公共安全領域，草原無人滅火車、應急救援車深耕森草消防、安全防務等細分賽道，用技術破解高危場景作業難題；在生活服務領域，“蝸小白”“蝸大白” 組成的無人環衛車矩陣，實現了室內、園區、公共交通等場景的清潔全覆蓋；而在智能出行領域，公司已在北京、合肥、重慶等地落地多個城市級車路雲一體化解決方案，全面提升交通、清潔、安防的無人化水平。
在張德兆看來，這三類業務對應了人們基礎的生存安全需求、將人從繁複勞動中解放出來的生活需求以及娛樂消費的精神需求。
站在智行者的展廳，自動駕駛&&控制中心大屏幕上顯示，目前智行者的終端設備已覆蓋國內100多個城市和全球40多個國家和地區，全球落地點位超過三千個，累計商業里程超過1.3億公里。數字實時更新，不斷上漲，令人直觀感受到“産品落地——數據回流——算法迭代”的閉環。
圖為智行者自動駕駛&&控制中心數據
“只有通過真實場景，才能碰到各種各樣的全新場景。智行者已進入一個正向循環的狀態，並且會越跑越快。”張德兆信心滿滿。
如何判斷一個場景值得進入且能跑贏？張德兆對此有自己的原則。“之所以選擇無人環衛車和無人特種車作為主要場景，有4個原則。”
首先，技術可達。技術上需要做到，在無需安全員的情況下落地，且將風險降至最低。其次，市場空間足夠大，才能保證剛開始即使滲透率很低的情況下，也能形成正向的財務模型，未來能夠産生回報。“清潔環衛場景為無人車提供的市場規模約在數百億元級別。若規模僅數十億元，則市場空間相對有限；若達到數千億元，則可能吸引行業巨頭進入，競爭加劇。因此，數百億規模的市場最為適宜——它如同一個中型水域，使我們有機會在其中成為領先者，即‘小池塘裏的大魚’。”
第三，社會基礎設施及相應的政策法規等配套能夠支撐，包括法律法規、保險等。
第四，要充分考慮民眾接受度。“無人駕駛技術進入每個行業的出發點都應該是對從業者的賦能，減輕他們的勞動強度，而不是去顛覆、替代甚至淘汰他們，我們要做增量，用自動駕駛技術解決行業的痛點。”張德兆説。
自動駕駛的商業化始於礦山、機場港口等封閉場域，繼而在園區及固定路線載人，再到馳騁於開放道路的物流配送，最終以Robotaxi穿梭都市為終章，這一進程驗證了物理AI（Physical AI）在真實世界的落地能力。
在張德兆看來，高級別自動駕駛技術在城市開放道路場景的落地應用，至少還需要4-5年的時間，而文旅産業將是下一站的落地場景。
此為智行者L4級無人駕駛車輛在封閉園區運行
“它的到來也許最初並非是Robotaxi的模式，而是Robobus”，一方面，文旅場景能創造實實在在的商業價值；另一方面，文旅産品可以幫助我們布局未來，在景區這樣人流密集的場景，把技術、産品和運營能力建立起來，待公開道路的技術和法規成熟了，就可以順勢推廣到公開道路，張德兆&&。
自動駕駛行業：即將迎來經濟平價點
2002年，張德兆考入清華大學汽車工程專業，當時中國汽車製造業與國外先進企業仍有較大差距。“我入學時發現，畢業的師兄基本都不會留在汽車行業，而是去金融、計算機、互聯網這些行業。”
等到張德兆讀研究生時，情況有了變化。“由於新能源汽車快速發展，很多師兄弟畢業後開始留在汽車行業。”
“隨着汽車智能化的迅猛發展，現在不僅是汽車專業的畢業生會留在汽車行業，很多其他專業的畢業生也開始進入汽車行業。這樣的過程對應了汽車行業的發展歷程。”
如今，中國已成為全球AI應用場景最豐富、技術落地最活躍的市場之一。在電動化、智能化的趨勢下，中國汽車産業迅速發展，一定程度上實現了又大又強，實現了彎道超車。
“我們對於自動駕駛的到來深信不疑並已做好準備。”華泰證券海外科技首席分析師、執行董事何翩翩認為，自動駕駛是最具落地潛力的物理AI應用之一，正加速從實驗室走向現實。儘管全面普及仍面臨諸多挑戰，但在傳感器、高性能算力&&與算法加速融合的推動下，行業發展提速。
王睿預計，未來，以實現全場景自動駕駛功能安全應用為大方向，技術路線方面，將進一步加強單車智能與車路雲一體化的融合發展，發揮網聯化在超視距感知、協同決策與控制、群體智能等方面的優勢，加速自動駕駛的安全應用。應用場景與目標方面，基於L3級試點驗證，將優先推動在特定場景、高快速路實現L4級自動駕駛，並最終實現複雜城市道路L4級應用。
作為中國最早一批自動駕駛創業者，張德兆深切感到，“隨着智能化的發展，一定會讓中國汽車走向全球，中國有全世界最大的汽車保有量和最複雜的交通環境，如果自動駕駛車輛能在中國跑好，在其他市場也沒有問題。”
在前不久的一次演講中，張德兆預判，隨着産業基礎成熟、成本降低，行業有望在2027年左右迎來自動駕駛的拐點，即“自動駕駛與人力駕駛的經濟平價點”，這一判斷主要基於傳感器等硬體成本大幅下降、算法效率提升和規模化應用帶來的邊際效益。
這一拐點的到來並非偶然。張德兆分析，一方面，芯片、傳感器等硬體成本持續下降，讓自動駕駛設備成本逐步低於人力成本；另一方面，勞動力結構變化為行業賦能——環衛、礦山等辛苦或高危行業面臨招工難，而自動駕駛設備能有效破解勞動力斷檔問題。
“事實上，高級別自動駕駛的商業化應用已率先在礦山、港口、物流等特定場景實現，明後年整個行業的拐點可能會到來，系統的成本會大幅降低。可以預計，行業這一兩年會迎來較大規模的爆發。”張德兆説。
展望未來5年，張德兆預期自動駕駛産業將呈現全新的生態圖景。生活中越來越多的場景會出現自主行走的機器，比如清潔環衛、保安巡邏、園區內物資轉運等，甚至公開道路上的無人駕駛也可能大量涌現。“智行者的定位是用無人駕駛大腦賦能各行業構建智慧生活圈，我們最終的目標是讓生活中方方面面，都能因無人駕駛的賦能而更輕鬆，更美好。”
一方面，L3級自動駕駛車型獲批上路試點，標誌着法律法規對自動駕駛産業的適配提速，為整個行業提供了關鍵政策支撐。另一方面，工信部對兩款L3級自動駕駛車型的運行場景、道路類型、城市範圍和速度上限，都作出了明確而嚴格的限定。更高階的自動駕駛仍需循序漸進，L4級自動駕駛的全面實現需要技術、配套法規、基礎設施、用戶教育的同頻共振。
