自动驾驶：99分等于0，最后1分需要20年（微信文章未删减版）

撰文 / 钱亚光
编辑 / 张南
设计 / 师超

“我刚才说99分等于0分，剩下这1分就是其实是自动驾驶面临的四个挑战：1%的最难场景、1%的极端天气、1%的基础设施问题，以及很多永远第一次出现的问题。”驭势科技联合创始人、董事长、CEO 吴甘沙这样形容自动驾驶面临的挑战。

“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西那都是忽悠。”前不久一位车企大佬关于无人驾驶的言论引起了业界热议。

曾经，自动驾驶被许多人认为是汽车行业的未来趋势，但目前还存在许多技术和安全挑战：一是虽然投了很多传感器、域控制器，算力也在不断增加，但是在体验上没有满足车企和用户的期望；二是现有技术无法完全保证在行驶过程中的安全；三是成本太高，无论是车企还是消费者都无法接受；四是产品开发的周期太长，效率比较低。此外，由于当前的监管机制还没有完全建立，出现交通事故时的责任划分也是一个难题。

业界日益达成的共识，即解决自动驾驶的技术挑战比预期的要困难。那么如何商业化落地，脚踏实地实现商业闭环呢？

6月16日，第十五届中国汽车蓝皮书论坛上，地平线首席生态官徐健作为主持人，邀请轻舟智航联合创始人、CEO于骞，佑驾创新MINIEYE创始人及CEO刘国清,驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙，后摩智能创始人兼CEO吴强，中科创达副总裁、畅行智驾CEO屠科，禾多科技创始人、CEO倪凯和纵目科技创始人、CEO唐锐，围绕“自动驾驶真的是忽悠吗？”的主题，针对自动驾驶面临的挑战、商业化落地的途径，以及如何为车企和消费者创造价值展开了讨论。

讨论中，大家认为智能驾驶的叫法比无人驾驶、自动驾驶包容性更强，虽然目前智能驾驶的定义和供应链都有不确定性，面临巨大挑战，但没有必要执着去谈忽悠不忽悠，而要采取聚焦策略，挑选自己比较擅长的部分，和价值观很一致的合作伙伴去配合，一起给客户交更好的东西，不断提升用户价值。

近几年主流智驾落地场景会是什么样

主持人徐健（地平线首席生态官）表示，前段时间有一位车企老大发表了这样一个观点：“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西那都是忽悠，它是一场‘皇帝的新装’。”这一段话引起了行业比较深的反思或者是共鸣，那么无人驾驶、自动驾驶和智能驾驶之间能不能划等号？未来几年，特别是到2025年，智能驾驶真正的主流落地场景是什么？

佑驾创新创始人及CEO刘国清认为，无人驾驶、自动驾驶和智能驾驶三者，从技术维度和最终产品的范畴来讲，区别还是非常大的，在边界上确实存在一些差异。他更愿意采用“智能驾驶”这样一个概念。因为无人驾驶和自动驾驶，感觉是想把人和驾驶行为进行解耦。

但是智能驾驶不太一样，智能驾驶更多的是，围绕需求，希望能够利用技术手段来去提升汽车的使用体验，通过智能化的产品和技术帮助主机厂去提升车的销量。

未来两到三年，乘用车的前装主力需求应该还是会框在L2到L3的范畴里边，包括现在越来越多车型装配的高速NOA，虽然还有很多问题，应该会快速迭代，会在不太长的时间里边能够收到很好的体验。此后，L2.9的产品，也会得到越来越多的大规模应用。

2025年之前，L3以上的功能还需要再看一看，可能未必会有那么快。但未来，他认为未来完全的自动驾驶或者L4肯定会实现的，只是早晚的问题。

驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙则巧妙地用考试来比喻无人驾驶的难点。他认为，因为自动驾驶是99分等于0分，所以不能做错一道题，而99分到100分之间差的这1分，可能需要20年的时间。为什么？因为它是一套无限题库的题，你可能永远会碰到新的题。而我们今天大量的算法是基于概率的，所以它肯定会出错。

商业化就必须得考100分。怎么考到100分？他梳理出来三条道路。

第一条道路，还是无限题库，很难，意味着到2025年甚至是2030年之前都考不到100分。考不到100分没关系，边上坐着一老师，一看你出错就敲你。今天的L2辅助驾驶，当然它可以不断往高阶走，从L2到L2+到L2++，从高速到城市到停车场，但是它始终边上有个老师要敲你。

第二条道路，把这个题库限定了，在限定题库里边必须得考100分。这里边就包括了今天在机场、港口、矿山，甚至于Robotaxi，确保它能够先实现L4，能够考100分。

第三条道路，它是一个开放题库，但是允许你不考100分，为什么？因为出错的成本非常低。比如说最后5公里的配送、巡逻、零售、清洁、环卫等。

到2025年，这三条道路都可以实现商业化。第一条还是辅助驾驶，哪怕它是高阶辅助驾驶。第二、第三条是无人驾驶，只不过它要不就是非无限题库，要不就是它可以不考100分。

纵目科技创始人、CEO唐锐认为，园区L4应该是会先落地的，没那么快，因为那些应急机制建立不起来，责任转移不出去。

如果整个行业一起努力，把其他非技术性因素给建立起来，把整个生态，包括立法、保险，包括出事之后的运维，真正推到L4，可能是一个漫长的过程，然后用一个可获得的成本推广给消费者，这才可能是第一个真正意义上大规模的L4在乘用车的应用。他认为这个过程没有三年五年做不下来，但也不用十年那么悲观。

轻舟智航联合创始人、CEO于骞认为，要想一步一步通向完全无人驾驶的话，把现在的高阶辅助驾驶做好，反而是非常有价值的。这个是围绕用户价值在做的，包括先把基础的L2、L2+，包括高速、泊车，城市的用户体验做好，让真正的消费者得到实惠，他真的愿意为这个体验去买单，让这个体验成为车里的标配，而不是一个选配，这是现阶段用户价值感最大的一方面。一个企业的发展必然是通过给消费者、给这个社会带来价值，然后从中获得发展，这是一个最根本的原则。

禾多科技创始人、CEO倪凯表示，现在大家都要去卷极致的性价比，不管是高阶的产品还是入门级的产品，都要去卷这个事情。他对整个无人驾驶非常笃定、有信心的，从来不认为做到量产的L2就结束了。以现在所有生成式AI的进展，大模型的进展，可能几个月之间，就会颠覆很多大家对于AI在一些关键场景上的能力，虽然还不是自动驾驶场景，在一些关键场景上应用的潜力，是能被颠覆掉的。

大家对于短期的形势通常是容易乐观的，但对于长期的形势往往有些悲观。而从自动驾驶迈向无人驾驶，仍然将是一个相对漫长的过程，所有技术都有一个量变到质变的时刻。他非常乐观地认为，无人驾驶这件事情一定会实现，无人驾驶这件事情一定不是忽悠。

中科创达副总裁、畅行智驾CEO屠科认为，智能驾驶的范围定义最广，然后是自动驾驶，然后是无人驾驶，因为智能驾驶这个词的包容性更大，所以呼吁整个行业更多地使用智能驾驶而不是无人驾驶。

按照佛家的想法是，“别人骂你，你得先自省一下”，他听到“忽悠”这个话，觉得是不是整个行业，不管是Tier1还是聚焦在其中某个细分赛道的那些创业公司，是不是做得还不够好？

现在新的Tier1，尤其是从科技创业过来的Tier1，对于现在整车厂项目最后交付的痛点是远远低估的。中科创达、畅行智驾和背后的金主——高通也是认为，不管是国产芯片，还是外资的这些芯片，在目前软件定义汽车、芯片定义架构的这个主流时代，车厂跟芯片厂直接对话已经是每天都在发生的事情了，所以在很多项目上更多的是芯片厂带着Tier1在玩。

后摩智能创始人兼CEO吴强表示，在智能驾驶从L2+慢慢往L3、L4走的过程中，怎么克服挑战，包括怎么加快这个过程？第一，真正的挑战还是怎么创造价值。现在最大的问题是客户感受不到价值，只要有价值，有人愿意付费，所有的问题都不是问题；第二，整个落地过程确实有点复杂，其中大家会发现每一家的系统都不一样，都需要有很多的适配，一步步去走。有没有可能上下产业链共同为这个事情定义一些相应的接口，尽可能的标准化，大家有统一的接口，这样会大大加快了芯片的应用落地的过程。

规模化商业落地挑战在哪里

主持人徐健表示，大家的共识，智能驾驶是个更好的词，既要仰望星空，同时又要立足眼前。有一些场景是可以先实现，然后给车企提供这些高性价比的NOA产品。带来的问题就在于，智能驾驶实现规模化的商业落地到底的挑战是什么？现在遇到的最大的困难是什么？到底有什么条件可以帮助这些智能驾驶技术能够大规模上车？

于骞认为，怎么去挑选自己比较擅长的部分，能够和大家价值观很一致的合作伙伴去配合？这是个机会，也是个挑战。大家所说的卷，其实更多的是同质化竞争，如果能找到自己比较有差异化的部分，能够用自己技术，再结合创新，来解决同质化的竞争，应该是行业比较健康发展的方向。

在量产交付中，轻舟智航更多的是采取聚焦策略，就是尽量能够少做，或者跟合作伙伴去配合，聚焦在自己擅长的部分。比如确定行车更重要，轻舟智航就不在泊车方面投入精力；比如现阶段来讲，用户价值最多的是高速，轻舟智航就要在高速方面更加聚焦。在面临市场竞争的环境下，面临这么复杂的系统情况下，聚焦是非常好的、非常重要的。

刘国清认为，规模化有两个阶段，第一个阶段是顺利交付，技术和产品基本上是被验证了，是可用的。这个阶段不是把哪个长板做得特别长能规模化，反而是把短板补起来，这样才能够实现第一个阶段的任务。考验的不仅是技术能力，还包括零部件供应链能力、生产制造能力、质量体系，甚至规模起来了，还要有很强的融资能力。

第二个阶段是扩大规模，坑非常多，这时需要的是精细化管理。想把规模化的项目变成能赚钱的项目，这个时候对于公司的精细化管理就要求更高了。精细化管理，就是如何做平台化，如何通过技术手段能够把BOM做到更加精简，能够通过商业上的谈判、影响力，拿到更好的价格。

倪凯认为，比较大的挑战有两个，第一个是整个智驾产品定义还存在不确定性，智驾从整个产品定义上来说，行业里没有定义得那么清楚，什么是高性价比又能够落地的方案，用户是不是在车里，在车里能做成什么样子，有不确定性，这个挑战是必须要解决的。

第二个是整个智驾的供应链体系也有一些不确定性。整个供应链的挑战可能有两个极端。一个是一个企业什么都做，想把供应链都做了，但是他不认为这是所有公司都能做的事情；另外一个极端是，主机厂把智能驾驶切成10块、20块给供应商做，切得太碎，这个项目肯定做不好，系统会有非常大的问题。

唐锐觉得，最大的挑战就一个字——“卷”，现在车型开发节奏压到两年、一年甚至9个月，这中间就开始无限内卷。研发没有办法在这过程当中有效地迭代技术，因为迭代得过快，第一代投入还没有收回来，技术根本没办法在下一个项目复用，这是现在最大的挑战，这是现在整个行业需要去思考的问题。

他表示，解决方法有两个，第一个做减法，第二个找好边界，形成相对健康稳定的可以持续发展的格局，需要企业思考一下，怎么在这个过程当中找准自己的价值所在，然后给行业创造价值。

吴甘沙认为，无人驾驶99分等于0分，剩下这1分其实是面临四个挑战：1%的最难场景，事实上商业化取决于那1%最难的场景，这个解决不了，它也没办法商业化，这是第一个1%；第二个是1%的极端天气，辅助驾驶碰到极端天气还可以变成人来开，无人驾驶司机都已经被解散了，极端天气还得保证业务不中断；第三个是1%的基础设施出问题，这是1%的小概率事件；第四个1%，是即使前面事情都解决了，还是有很多永远第一次出现的问题，因此需要一个兜底体系，要有远程监控、远程运维、远程脱困等体系。

屠科认为，整个智能驾驶的技术路线不是唯一的，在L2以上的很多场景，中国已经远远走在欧美汽车强国的前面，所以在前面没有成熟的道路可以借鉴。在这种情况下，技术路线需要探索，商业合作的路线同样需要去支撑这样的技术路线，所以他觉得还会是一个百花齐放的状态。

产业链如何形成大生态

对于未来的产业合作和上下游的合作，嘉宾也结合各自企业的情况提出了自己的建议。

吴强认为，现在行业最主要的矛盾，一方面用户对做出来的东西不满意，不买单；另一方面整个行业还挺拥挤的，做解决方案的有一堆公司，做芯片的也有一堆公司，包括车厂也在往Tier1走，Tier1也在做芯片。希望行业能不能稍微有点分工，把各自做的东西做得更好一点，一起给客户交更好的东西。

刘国清表示同意，他认为应该专业的人做专业的事情，大家能够通过差异化，通过协同，去让现在本来就没有那么充沛的行业资源，能够更加高效地做分配和利用，这确实需要行业里边大家首先要有一个共识，然后能够共同往这个方面来去努力。他觉得这次蓝皮书论坛，特别是上午贾可博士发布的轩辕之学智能化研究院公约数服务平台，对于行业来讲是特别好，是特别健康、有推动意义的事情。

于骞建议尽快建立完善的行业标准，在行业高速发展过程中，很多定义还不明确。什么是能够做到的，在什么样的算力，什么样的成本下做什么样的水平，这些也会逐渐变得更加清晰，使得产品线更加明确。在合作之中，大家会更加标准化，特别需要包括像蓝皮书论坛，包括那些更大的协会组织，能够把标准建得更加清楚，让大家能够把自己的认知拉齐，避免重复造轮子，使得整体交付成本降下去，让各个公司变得可以更加聚焦一些。

倪凯表示，不管是车厂还是自动驾驶公司，平台化一定是不变的趋势，大家一定要去遵循的。但分工是动态的，为什么？因为在合作的过程中，很多工作依然存在很多不确定性，产品定义的不确定性导致了所有的供应链分工也有不确定性，最重要的是主机厂的偏好和需求也会有不确定性。因此，现阶段自动驾驶行业仍然处于一个快速变化的阶段，大家都要能够保持积极创新的心态，去适应种种的不确定性。根据实际市场需求、客户的需求去调整业务和发展战略。

吴甘沙对轩辕之学智能化研究院公约数服务平台大加赞扬，但表示它不是一个口号，可能还需要大量的对齐，因为每一家公司都有不同的路线图和它的产品和组织架构，怎么对齐？还是需要花时间的，可能还需要解决数据当中数据流动的合法合规的问题。