2021年6月17日-19日，由中国汽车工业协会主办的第11届中国汽车论坛在上海嘉定举办。站在新五年起点上，本届论坛以“新起点 新战略 新格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“1场闭门峰会+1个大会论坛+2个中外论坛+12个主题论坛”，全面集聚政府主管领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车强国大计，落实国家提出的“碳达峰、碳中和”战略目标要求，助力构建“双循环”新发展格局。其中，在6月19日下午举办的主题论坛“智能网联汽车产业发展与安全论坛”上，同济大学教授朱西产发表了主题演讲。以下内容为现场演讲实录：

 

 

              在汽车论坛上，今天下午的主题是智能汽车安全，我们要智能化，但是也要确保安全。

 

              汽车产业的大形势是：大而不强。大就是产量，产销量全球最大产销量从2009年到现在一直很坚挺，去年我们又迎来汽车保有量第一。不强就是核心技术，谈了这么多年，传统汽车的核心技术涉及到发动机、变速箱、电控，现在我们可以看到这些核心技术还不算很强。

 

              正好汽车产业迎来了百年一遇的风口，由能源革命、5G通讯和人工智能，我们从各国政府，也都希望在百年一遇的机遇里面，振兴国家的科技，中国政府更是这样，在这次革命中，希望汽车产业由大变强，所以政府部门对汽车产业的这场变革，进行了大量构建。

 

              汽车产业新四化，我们2017年左右开始谈，当时没有什么感触，但今天我们看到汽车新四化变化越来越明朗。

 

              电动化趋势，中国率先成为了电动汽车产销量最大的国家，现在欧洲已经成了增长率最大的国家，美国今年可以看到开始推动电动化，尤其是前段时间福特F150电动皮卡拜登总统亲自到场，讲话也是非常露骨了，他承认电动汽车领域，中国先走了一步，成为了全世界最强的国家，80%的电池产能在中国。但是拜登总统，他们觉得他们会成为第一，他要传达一个信息，绝不会让他们成为第一，这样汽车电动化发展已经上升为中美科技“掰手腕”的高度。

 

              智能化也是。新四化里面真正的核心还是围绕碳排放的电动化和围绕整个社会发展推动下一代经济发展的智能化。整个智能的基础是数据，今天我估计后面的报告会大量谈数据的安全，但是我还是希望管数据的机构，更多的让数据开放。因为数据卡死了，智能化就没了。如果把数据管死了，那智能化就完全卡死了，因为数据是智能的核心。当然数据不能够管，因为它涉及到国家安全、个人隐私，希望是管而不死，尽快制定明确的数据归属问题，就是确权。到底智能化数据归谁，让企业开发过程中合法采集、合法收集、合法使用甚至合法的交易，因为数据是智能化最核心的内容。

 

              智能手机和智能汽车，是构成了我们今后智能生活和智能社会里面，智慧社区、智慧社会最重要的一个环节。智能手机的神奇之处我们已经见识到了，那今天我们要重新定义一辆汽车。

 

              当然重新定义汽车的同时，手机可能也要重新定义，就是5G基本的通讯革命到来的同时，汽车要在5G下，重新定义它的网联智能，我说手机其实是4G的产物，现在的智能手机是4G的产物，5G下，伴随着汽车智能化的同时，手机也需要重新定义。

 

              我觉得现在的手机和汽车之间互联是不足的，仅仅是车里面的蓝牙互联，一个简单的数据通讯，到底会发生什么样的变化？我们可以看到大量的手机企业，也开始进军企业，前段时间很当媒体问，你怎么看待小米做汽车？我说：好啊，他终于来了。手机就应该做汽车，因此现在手机和汽车两个智能体，一个是我的左膀，一个是我生活的右臂，结果两个家伙谁都不理谁，仅仅是蓝牙互联，是完全不足的。所以我们希望手机成为口袋里的汽车，汽车成为移动的手机。我的生活只要有一个知道的，另外一个就知道，我的日程已经排了今天去哪里，为什么进了汽车导航还需要我自己设置，这些工作都需要进一步深度融合。

 

              对汽车来说，一辆智能的汽车表现在智能座舱、自动驾驶和智能服务。现在来看，智能座舱停留在信息、娱乐，还停留在娱乐至上，娱乐至上的结果可能是娱乐至死。现在汽车的智能，核心的智能还在驾驶，先保证驾驶的安全才能享受智能的服务，所以智能座舱和自动驾驶这两块儿，尤其是自动驾驶是一辆智能汽车最核心的部分。

 

              智能汽车如果把现在的ADAS认为是一辆智能的汽车，那就没什么意思了，一个简单的毫米波雷达和一个单摄像头构成的智能驾驶辅助系统，我们可以看到什么都没改变。它也不需要数据，它的数据自己产生，自己加工，直接使用，既不需要通讯，数据也不会流出来，汽车产业也没变化，还是OEM Tier1、Tier2的垂直产业链，电子构架是已经非常成熟的嵌入式电子构架，智能座舱和ADAS系统进来以后，我们现在的一辆汽车，传统的汽车ECU数量从原来的三四十个，现在一个豪华汽车甚至已经到了六七十个ECU，这样的“豆腐块”似的，也没有什么软件，所有的软件都是负载这六七十个ECU里面，都是“小豆腐块儿”。汽车专业的学生出去照样也可以做这些事情，这是没什么变化的。

 

              但是嵌入式电子构架的CEU构成了车规级芯片，汽车的芯片使用量的确是比较大的，一辆车怎么着都在三四百、四五百的芯片，这个芯片跟芯片卡脖子没有什么关系，因为它不用7纳米、5纳米这样的东西，因为前车毕竟空间很大，对能耗要求也没有那么高，车规级芯片无非是可靠性要求和寿命要求更高。

 

              这样的智能是达不到我们的要求，我们现在汽车或者说汽车公司的股价，投资人感兴趣的肯定不是ADAS，ADAS没有给我们带来什么，这个车上号称有自动驾驶，我相信博世做的自动驾驶我基本不会用，我自己车上也有这个功能。

 

              真正有价值的是L3，L3因为法律上有一些问题，模糊不清，最后现在大家都把它叫做L2+，但是L2+的车，带来很多的问题，就是要求双手脱离方向盘，驾驶员在一定程度上脱离了驾驶，所以L3怎么定义，我这里给了一个图，就是那种状态，驾驶员双手可以脱离方向盘的，可以合法使用手机，长城汽车今年推出来的接近L3的L2+的车，为什么叫摩卡，希望在驾车过程中，可以很放心的喝一杯摩卡，所以取了这样的名字。

 

              我们开车的时候，中国人开车可能喝咖啡的可能性不大，但是要用一下手机，处理一下手机上面的事情，这是非常常见的应用场景。如果一个可以安全使用手机的车，这个车再增加十万块钱，我相信还是有人买的，毕竟我们生活节奏越来越快，尤其工作过程根本离不开手机，手机上很多信息要及时处理的，这样的车带来很多变化。

 

              一个是环境感知传感器发生了改变。人工智能算法提升了以后，车上计算平台算能提升了以后，他认为可以搞定，但是更多的企业还是认为必须要有激光雷达，国内今年上市的六款车，接近L3的六款车基本全部搭载了激光雷达。

 

              软件结构、电子构架也发生了彻底的改变，所有的软件合在一起，所有的功能分散在各个控制单元里面的，转向管转向，自动管自动，加速管加速，这样的车能不能做自动驾驶？我觉得凑合做，能做，但要做好很难。就像我们说吹笛子在一个工程师的眼里，吹笛子无非是控制进气、排气，一个管进气一个管排气，我相信do、re、mi、fa、so、la、xi是可以吹吹得出来的，但是让这样的一种分别控制多个ECU，嵌入式电子构架做电子笛，吹一曲《春江花月夜》，我觉得你听上去的夜色肯定不美，所以我们相信自动驾驶用嵌入式电子构架的，大概其装模作样的可以做自动驾驶。这个车好像可控，但实际上如果做到极致是不可能的。

 

              所以电子构架首先发生了改变，就是域控制器，把所有和驾驶相关的东西集中在一起，软件放在了一起，这些新的电子构架，计算能力我们可以看到今年从特斯拉一百多个tops（音）上升到吉利的吉客001、长城摩卡也好，还有华为，这些算力都在500、700，计算单元的计算能力已经成几十倍的上升，有高的计算能力，有集中在一起的软件开发，这样人工智能算法使得自动驾驶能力大大提升。

 

              一个L3的车，我们看到软件定义汽车到L3是真正的来了，但是这些软件一条代码的大软件，另外一个担心又来了，这些软件难道没有bug吗？谁可以保证一亿多条代码的软件是正确的？我们用Windows、office用了四十几年了，仍然有bug，我们开发一个汽车，刚刚开发出来这么大软件，我们怎么能够把里面的bug全部消除？所以汽车车规级软件又是一个难题，所以在今天我们遇到的L3已经来了，全新的电子构架的确可以达到我们想要的功能，但是安全问题又有更多的担心。

 

              L3全世界已经开始，政府部门已经进入到了法规出台强制性认证标准的阶段。去年欧洲已经发布了第一个L3自动驾驶功能认证法规草案就是ALKS，这是针对0-60公里的高速公路驾驶员可以脱离驾驶的典型L3认证法规。日本和韩国也都相应出台了，并且在这个基础上解除了OEM，就是汽车厂发生事故，L3的车发生事故以后，解除了主机厂的责任，各个国家在法律法规上现在也都倾向于对L3、L4高等级的自动驾驶，因为这是智能化，甚至是国家科技实力的象征，到了这个程度。

 

              L3难在哪里？上亿条的代码怎么保证它是安全的？软件是一个难题。第二预期功能安全，这里面除了已知的安全场景，除了已知的危险场景以外，要命的还有第三类未知的不安全场景，我们说什么叫未知的不安全场景，想象不处理，我拿特斯拉2016年邯郸高速发生的事故就这个清扫车，这么大的车就没有认出来，没有撞知道，谁知道这是第三个场景？我们觉得没有问题啊，我们连人都觉得没问题，结果我们希望驾驶能力更强，更安全的自动驾驶车，却不认得，这就是第三类场景。我们说L3的第二个难题就是安全问题的场长尾问题。

 

              这个车平常表现不错一些我们想象更难的场景都能克服，但是就像视频里面这么简单的场景却克服不了，所以自动驾驶汽车做得最好的，我们认为现在全世界量产车里面，自动驾驶能力最强的就是特斯拉，而恰恰是能力最强的特斯拉，陷入到了恐怖，全世界用户开始怀疑它的安全问题，不光是中国用户，还有欧洲、美国用户，所以特斯拉的安全问题，我们怎么看待特斯拉这个车，是天使还是魔鬼？安全问题不解决，是不行的。

 

              这里面就有自动驾驶能力更强的L2+为什么不如L2？因为它给了用户更高的期待，用户期待是无人驾驶，它自己的宣传FSD也是无人驾驶，但是实际上是一个辅助驾驶，所以今年制定的宣传语里面，出现无人驾驶都要扣分，必须老老实实说这个车就是辅助，以此降低用户的期待。

 

              要做L3就有这个难题，这些未知的不安全场景，还有人叫做边缘场景，怎么抓出来？所以用L2+过渡是必要的，但是过渡期里面，怎么又能把驾驶员在自动驾驶的时候，还能抓回来关注驾驶，这又是一个难题，所以现在首先是想到特斯拉的宣传，他们已经在制定相应的评价，假如你这个产品宣传里面，不是宣传的辅助，现在这些车型都有这样的问题，在用户手册里面指明是驾驶辅助系统，但是自动驾驶的功能和宣传语里面，基本上都使用了无人驾驶的词。

 

              说到数据的话，L3的车靠汽车厂，完全自己把它收集数据、采集数据，然后开发完，再来销售是不可能的，因为这些边缘场景，可能要在几亿公里，几十亿公里里面，这样大的驾驶数据里面寻找，这个寻找的任务也只能交给用户，因为任何一个企业，我可以咬牙采集它五百万公里、三百万公里，没有一个企业敢说采集一亿公里、十亿公里，所以这里必须搜集用户的数据。

 

              所以从L2+走向L3，现在一个是卡住汽车厂的宣传，不能忽悠人，是辅助就是辅助，不能叫自动驾驶。第二数据上还是要放开，允许它收集用户数据，尽快走过艰难的阶段，把L2和L3尽量的缩小。所以我们要的一辆自动驾驶汽车是比人类驾驶更安全的车。

 

              第二无人驾驶能不能落地？从脱离报告看，这两年无人驾驶技术发展非常快，可以看到从美国加州的脱离报告看，到去年已经上升到2亿英里，就是三万多里需要一次安全员的介入，这句话怎么说？技术角度来说我们很牛，尤其是几个头部企业的确很牛，后面的企业我们看到相差很大。

 

              反过来，一次脱离的距离是2万英里，这样的车能不能用，这个车反过来用，觉得百度的车有不牛了，三万公里，这个话反过来说万一没有安全员，这个车三万公里就要撞一下。三万公里就发生一次事故的车，谁能用，所以无人驾驶单车智能走下去，所以warm今年兴冲冲的要拿安全员拿下去，这样的运营开始的时候，给投资人一个信息，就是无人驾驶出租马上可以量产了，马上可以挣钱了，有意思的是它的CEO辞职了，很显然做不到。

 

              这块儿国内希望车、路、云构建这样的系统，按由云端支持的，由路单感知支持的，车云联控，这个难度就非常大，人、车、路、云，有了路端感知，很多边缘场景就克服掉了，并且在云端还有监控人员处理一些自动驾驶自己搞不定的事情。我看到工信部准入条例里面划入L3，所以L4通过人车路云，通过云端后平台监管，可以做到L3的程度，再后平台如果一个人管十辆车，等到一个人管四五十辆车，这个从商业运营商就已经可以量产化了。

 

              所以针对高等级自动驾驶，这个到来真正的汽车革命和我们的生活有可能带来更大的改变，所以一个是L2+，我们希望用三到五年的时间，真正L3的车能够出来。

 

              第二通过车路云的联合在5G通讯和高精度定位支持下，我们能够让无人驾驶车率先落地，所以我们在今天看到4G通讯带来移动互联网的智能终端（智能手机）的同时，希望可以看到5G带来的移动物联网的智能手段，就是无人驾驶车，带来的神奇，期待中国汽车产业在百年一遇的技术风口，真正走向由大变强

 

              这个变强我们的核心技术，新一代的智能网联新能源汽车的核心技术已经转向了动力电池、芯片和软件。动力电池我们并不担心，担心的是芯片，当然中国并不缺软件人才，但是担心操作系统，因为操作系统需要生态，中国编程人有的是，但是中国人产业界很难团结起来，像鸿蒙出来的时候，大家的反映是不一样的。而一个操作系统的话，不是编程的难度，而是如何形成生态，这些工作都是要在今后几年去推广的。

 

              技术革命的速度，用这个图来介绍一下，其实汽车代替马车，仅仅用了13年，纯电动的无人驾驶，美国1956年就有这样的梦想，这样的梦想在今天在新能源、5G和人工智能技术的加持下，是有可能实现的，所以这是我们今天大家一方面痛苦着，因为产生汽车正在进行变革，变革是很痛苦的，一方面前途是非常远大的。

 

              谢谢大家！

 

              （注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）