第十二届汽车蓝皮书论坛：自动驾驶大规模商用仍有难度 成本需靠量产解决

第十二届汽车蓝皮书论坛：自动驾驶大规模商用仍有难度 成本需靠量产解决大上海在线观看 在8月11日举行的第十二届汽车蓝皮书论坛上，滴滴自动驾驶公司CTO韦峻青，驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙，中智行技术副总裁张振林，法雷奥集团中国区CTO顾剑民，纵目科技创始人、CE

在8月11日举行的第十二届汽车蓝皮书论坛上，滴滴自动驾驶公司CTO韦峻青，驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙，中智行技术副总裁张振林，法雷奥集团中国区CTO顾剑民，纵目科技创始人、CEO唐锐围绕“自动驾驶如何在消费者感知中成长”主题开展圆桌讨论，搜狐科技总监韩笑担任主持。

韦峻青认为，真正的无人驾驶在未来两三年内大规模的商业应用还是有难度的，不管是技术的突破，还是商业法规、政策的突破，都还是有难度的。张振林则表示，人工智能的优势以及中国政府在5G和基础设施建设上的大投入，两者融合起来，通过智慧的车、智慧的路、5G的云，L4级别完全自动驾驶可以快速在某些区域给大家享受。

对于消费者关心的成本问题，唐锐认为，整个L3走到高速的自动驾驶以后，性价比是极其不合算的地方，还有后续成本，一个技术公司怎么去吸收消化这个成本是行业最大的挑战。不过吴甘沙觉得成本不用太担心，只要技术成熟了，量上去了，成本一直都不是一个问题。顾剑民也认为，达到量产以后，传感器，包括激光雷达等价格会呈摩尔定律下降，关键还是要回到最基本的技术，把感知、决策做好，把自动驾驶的安全真正做好。

以下是讨论内容节录

韩笑：我们今天的议题是“自动驾驶如何在消费者感知中成长”。现在是一个关键性的时刻，在各个层级的应用上有一些应用已经开始让消费者有所感知了。自动驾驶在交通领域的应用分为两种，一种是对于人的运输，另外一种是对于物品的运输。

刚才吴总和韦总都讲到了一些东西，其他几位嘉宾在这几个方面在这两年有非常好的发展和状态。我想先问大家一个问题，你们认为在未来的几年内，最能够让消费者或者用户有最深刻感知的无人驾驶应用是哪个方向？

韦峻青：在未来一段时间内，我感觉驾驶员真正的无人驾驶在近期两三年内大规模的商业应用还是有难度的，不管是技术的突破，还是商业法规、政策的突破，都还是有难度的。

对于公众来说使用了自动驾驶的试运营，即使是带着安全员的驾驶也是非常有好奇心，给我们提供了很多的建议，也给我们很多鼓励。

我觉得对公众来说，在小范围内有安全员的自动驾驶可能是他们最先能够有体感的自动驾驶怎么能够真正进入他们的生活，在上海有通勤的人使用我们自动驾驶的网络，这是大家最有体感的。

韩笑：每年有多少人来进行一个应用呢？

韦峻青：这个还不方便透露，上海市有超过3万人已经注册白名单，在使用我们的应用。

韩笑：吴总，您是怎么看这个问题的呢？

吴甘沙：这个问题挺难回答的。首先在平时讲的时候往往会把无人驾驶跟自动驾驶混为一谈。

其实我们做得更好的是无人驾驶，就是L4级别的。L4级别一个大致的判断，B端比C端会快，B端的消费者不一定能感受到。

当然从自动驾驶讲，所谓自动驾驶就是带司机的，自动驾驶这块我们其实现在已经有体会到产品了，现在一些特斯拉的车主已经享受到了，远远地，车停在那边可以把它召唤过来。我相信未来两年会出来自动代客泊车的产品，可能感知性会强一些。

韩笑：张总，您怎么看？您一直在对话的时候说L4很快就会到来。

张振林：这个题目是自动驾驶对消费者大规模的感受。其实按照自动驾驶国际分级也好，或者中国对自动驾驶的分级，从L0到L1、L2、L3、L4、L5，最先被消费者感知的是在L2，高级别的自动驾驶辅助的功能，还是需要由驾驶员来承担最主要的责任，自动驾驶系统作为高级系统的辅助。我们可能有很多的消费者已经在感受着这样一个自动驾驶的工况。

第二种，我对L3不是特别看好，直接跳到L4。L4最先被感受的，就像两位老总提到的，它可能在特定工况、特定区域可以最先被消费者来感受。比如像滴滴非常了不起，在嘉定举行L4自动驾驶的体验，在机场等区域完全无人驾驶。我觉得整体上面要这样来看待，还是按照不同的级别，这样讨论可能会更加精确一点。

韩笑：顾总，您怎么看？

顾剑民：这是非常好的问题。首先看客户端，其实2B端的客户自动驾驶在很多场景，地理围栏就实现了，在港区、矿区、物流园区半封闭的场景已经有高度自动驾驶的设备或者车辆在运营，AGV就是L4自动驾驶的车辆，在园区里面就运营了。

我们看C端客户，我们不要去过分强调L3、L4、L5级别的讨论。更应该回到跟C端客户相关联的场景和功能。如果我们看场景和功能的话，其实我们的驾驶辅助或者自动驾驶产品已经出现了。我认为比较容易或者更早让C端客户享受到的自动驾驶，最容易出现的或者最早出现的两种场景和功能。

首先是泊车，从泊车辅助到自动泊车，到遥控自动泊车，遥控自动泊车可以选择在车内或者在车外，让车辆自动寻找车位来寻找泊车。还有记忆泊车，通常讲的固定点车位的泊车。这个路线是非常明确的。大家可以看到很多车辆，不一定是高档车辆当中，已经量产了泊车辅助，我们在长安CX75已经量产了自动泊车。可以看到已经在享受这方面功能了。

另外一个场景就是所谓结构化的道路，高速公路的场景，交通的场景比较简单，再加上交通法规的限制，在某一个速度以下，客户可以完全放开手和脚，在很多车辆上已经实现了。

在这两种场景下面C端的客户其实已经在享受某种程度的自动驾驶，所以还是一句话，不要完全纠结于哪个级别L3、L4、L5看重的场景和功能。

韩笑：唐总呢？

唐锐：前面几位嘉宾谈得比较透彻了，我简单地补充一点。我觉得吴甘沙总谈的是有一个区分的就是自动驾驶和无人驾驶，再区分还有辅助驾驶和自动驾驶之分，L2、L3、L4。未来几年看传统车也好，在高速上以L2为主，低速上L3、L4，这两个系统可能会合并到一个系统中来，错配的搭配会成为主要的形态，被消费者广泛地使用。

韩笑：刚才几位的回答我觉得总结为，我们在一些特定的场景，比如说低速、封闭，比如像一些泊车这样的场景，我们很快或者说已经能够清楚地感知到自动驾驶或者无人驾驶给我们带来的便利性，科技的进步。这个问题再往下延伸一步的话，作为真正的C端用户，可能更在意的是真正的自动驾驶，这样大规模的感知。

这个问题其实已经讨论很长时间了，到现在的中场时刻，这个东西什么时候可以真正地走入到我们的生活当中？比如滴滴以后是不是没有司机了？美团小哥变成了机器人？您认为这些大概在什么时间段到来呢？

韦峻青：从做自动驾驶的初心是提升整个交通的安全性和效率，在做的过程中也慢慢地意识到人在里面的重要性，我们的司机我觉得将来肯定不是被取代的对象，他们会提供价值更高的服务。

另外，滴滴或者对自动驾驶行业，或者是整个工业的演进，会创造更多更好的工作机会，包括自动驾驶的测试员、安全员，包括远程的协助员、操控员，可以创造更多的就业机会。从时间线上来讲，小规模未来的几年是可期的，在固定路线固定区域小规模是可期的。

韩笑：自动驾驶的成本和有人驾驶的成本什么时候有一个均势呢？

韦峻青：之前做的预测在不断地进行修正，从2007年举办这个比赛开始就觉得5年以后自动驾驶就风靡全球了，做了15年还发现有很多的困难，我们离产品化和最终的目标越近发现困难越大。从成本的角度，我感觉还在技术演进的S曲线的中段，还是在快速地演进中。韩笑：吴总，您是怎么看的吗？

吴甘沙：年限还是成本？

韩笑：年限。

吴甘沙：从行业来说，不会因为技术还没有完全地成熟，就停滞不前，一定是想办法让它先被用起来。在这个技术行业里面有一个叫曝光定律的说法。你如果让你的用户每天都用一下，他逐步对你会越来越喜欢，逐步对他的错误也能够有一定容忍，这个叫“曝光定律”。

像滴滴这样通过混合派单的方式逐步让更多的消费者接触，在用的过程中进行纠错和学习，是正确的方法。而且我认为即使是某一天在技术上已经成熟了还需要混合派单的情况，有两种情况，一个是极端恶劣天气，另外一个是发现了一个很重要的BUG，从为消费者负责的角度所有车要召回。

不是混合派单的话，你的服务就休克，你的APP已经没用了。所以我觉得混合派单是一种很好的通过灰度部署的方式，能够让技术得到运营，同时也能够解决这样极端服务中段这样服务情景很好的方式。

现在大家看到混合派单已经出现了，也许到了三五年之后，在某些地方基本上就是混合派单，一旦出现恶劣天气和重大BUG也好，人开的出租车可以补上是很好的路径。

B端我认为今年就已经开始了，像我们在机场跑的无人驾驶行李牵引车已经跑了8个月了，在疫情很严重的时候是很好地承担了人力缺乏的责任，在这些场景下是完全没有问题。

韩笑：这些场景是不是需要一个混合部署？

吴甘沙：目前还是混合部署的，在半年或者一年以后，在单条线路上可以实现无人部署。韩笑：在厂区之外下一步的方向？

吴甘沙：场景有很多，另外一个很大的市场是干线的物流，在一些特定的场景当中，除了刚才说的机场和工厂的物流之外，有矿山、环卫，有末端的配送，有港口，等等很多，像这样特定场景的无人驾驶应该是这几年都会跑起来。

让B端的消费者可以感受到降本增效。我觉得成本不用太担心，在技术这个行业，只要你技术成熟了，量上去了，成本一直都不是一个问题。现在关键就是技术还没成熟，量上不去。所以你就会碰到先有鸡还是先有蛋的问题。未来几年我相信成熟了，降到10万元以下是很快的事。

韩笑：想问一下张总，你们之前专注在L4，我每次采访的时候您都是在说L4有多好多好，我希望您再给我们大家讲一讲，您对于L4是一种乐天派的感觉，为什么这么乐观呢？

张振林：自动驾驶的分级，我们对L4的想法相对来说是完全的自动驾驶，大家其实目前讲得比较多的完全自动驾驶，更多是以单车智能为主的自动驾驶。

中智行是一家非常年轻的公司，2018年成立，这个团队在这之前有非常丰富的自动驾驶的商用的行业经验。这块怎么能够尽快地来实现自动驾驶的落地，像您刚刚讲的时间表。纯粹地依赖于单车智能，我们去跟Waymo去拼这些数据，刚才讲了Waymo 2012年开始几百台车的路测，特斯拉的影子模式，包括滴滴也在做很多的工作。我们用什么样的技术，我是一个工程师，这一条路需要很长的时间去走，有没有一些其它辅助的方式，或者有一些变通的方式。

所以我们刚刚提出了5G+AI单车智能与车路协同相融合L4的技术路线。单车智能我们一直在做，我们在车上装传感器，不断地做路测，不断地训练我们的模型。同时，最近刚刚宣布的跟中国电信集团在车路协同和5G上面的合作，将单车的智能与5G高带宽、低时延的特性以及安全的特性融合起来解决我们需要大量大量的数据累计。

今年因为这个疫情，3月份推出了“新基建”概念，有一个非常明显的特征是5G大力的部署，中国在智慧道路上面的发力。基于这样的判断，我们坚信，人工智能的优势以及中国政府在5G和基础设施建设上的大投入，两者融合起来，通过智慧的车、智慧的路、5G的云，L4级别完全自动驾驶可以快速在某些区域给大家享受。

韩笑：刚刚谈到了5G，多问一句，5G今年算是一个开始部署的元年，现在的部署速度您满意吗？有没有感觉到拖后腿或者是追不上？

张振林：去年是真正意义上5G的元年，可能觉得不满足或者有一些些拖后腿，各家的运营商在进行主网络的部署，中智行公司得到了政府和运营商的大力支持，在很多区域根据业务需求，有针对性地部署独立主网的5G网络。我们目前的合作发展非常迅猛，这也是给我信心，我们整体上面是在快速地往前推进。但是如果5G全覆盖，所有的区域都需要主网络需要一定的时间，从目前来看不是一个障碍。

韩笑：接着问顾总，您之前我在CES上看到一个非常有意思的事情，法雷奥展示了一台电动的无人配送车，这个比较吸引我的更多的是，这个项目是跟美团合作的，这个项目目前的进度是什么可以介绍一下吗？

顾剑民：在2019年CES展上面，法雷奥和美团签订了战略合作协议，所谓的最后一公里，无人配送平台开发上面，双方都比较感兴趣进行合作。一年以后，今年的CES展上面双方推出了这样的样车，电动的无人物流配送车这样的样车。

这个样车大家可以看到，它的底盘、电驱系统、自动驾驶的传感器这些都是法雷奥开发的，美团是负责整个车身APP的领域，美团这方面的领域。这是一个样车，一年的时间挺长的，在这过程中双方需要沟通，基础条件的谈判，包括互相协调，到最后的样车制造出来要运到美国，真正开发的时间只有几个月的时间，是这个情况。

本来计划是1月份CES展以后，原定4月份有北京的车展，把这辆车从美国运到欧洲，再运到中国来，进行后续的展示和沟通开发的工作。但是很不幸，疫情的暴发使得原来计划，包括北京车展也延期了，人员进出也受到了限制，所以这方面的工作目前很不幸被延误了，双方在讨论当中接下来怎么做的情况。

韩笑：本来想问一下这个项目有没有可能被大规模的应用？类似的项目大规模的应用在什么时候？

顾剑民：在CES展上是一个样车，跟大规模还是两种概念。同时这是一个样车，是一个平台，同时法雷奥跟新出行模式或者初创公司进行合作，我觉得大规模量产这个问题应该是抛给出行服务商或者无人物流，像美团或者出行服务商的问题。法雷奥是提供这样技术，我们希望大规模的量产能早日到来。

韩笑：之前在演讲中反复提到运货人的需求比运人的需求更大？

顾剑民：运货有两大客户端，2B端，比如像港口，或者是矿山、矿区、物流，包括园区，大家已经可以看到有很多的应用，需求已经在里面了。

我举一个例子，在矿山里面有很多的矿车运送矿渣或者矿材料。这些司机在那里工作，有人的那些矿车工作条件是非常艰苦的，我知道信息很多司机都得了职业病，这种情况下这种矿车的司机招聘是很难的，开了很高的价钱没有人愿意去做这个工作。

我们经常说出租车司机已经很艰苦了，矿区的司机更艰苦，更没有人愿意去做。在这种情况下需求量很多。矿山里面还有一个更重要的问题就安全，车辆是一个小问题，车辆如果损坏是一个数额的问题，人员的伤亡有可能是触动了红线，B端的需求是在那儿。

我们来看物流的话，我们今天可能是在座的很多听众能够切身体验到的，物流当中的快递或者是外卖，我有一个非常有趣的数字，在昨天美团发布了一个数据，美团当日的超过了4000万单，这都是每一天的订单量。可以看到几乎每一年增加1000万单每一天，增量的市场特别大。

大家想想我们快递的小哥增加了那么多了，还有其他的快递，还有其他的运营商在那。所以整个市场对快递配送的需求是在那里的，我们怎么来应对。我相信像美团这样的企业非常感兴趣用无人物流至少来解决增量市场，这个市场是在的，并不是说运客的市场没有，很多情况下运客比运货更实际。

韩笑：我想问一下唐总，湖州的智能工厂投产了，设计产量是50万颗每年，你们也是比较乐观的，也不会有这么大规模的投产。

唐锐：刚刚有一个报道，7月份初的湖州的生产基地进行投入使用，单线的设计产能是50万颗，这只是单线的，未来一辆车上要装多颗，5颗、7颗是有可能的。我们对这个市场相对来讲很乐观，解释一下为什么做这个事，越来越发现在往后走的过程中，当辅助驾驶或者是自动驾驶进阶到比较高的阶段的时候，传感器在原始数据做融合的时候，对整个系统影响太大。我们的一个观点：往前去走，很多算法跟传感器的耦合性非常非常强。也是基于这个原因，我们在2018年就组建了毫米波团队，针对高速、低速一起来优化，打造了非常多的毫米波的产品，也是我们去年在厦门发布会上发布的一个产品。

韩笑：现在纵目科技在自动驾驶泊车系统这块更多是一个单车智能是吧？

唐锐：泊车有很多的场景，从L2的泊车，从遥控泊车到记忆泊车，以及到非常高级别的AVP自主代客泊车，大家所走的路径一开始可能差别蛮大，最后我相信走到最终的产品其实是非常非常接近的。

我相信这个产品在最终大规模使用的时候，应该是以单车智能为主，但是一定是跟很多厂家进行紧密交付的产品或者是形态。自主代客泊车就是一种服务，离不开服务过程中厂端、后台的监控、排查等一系列技术的支撑。单车可能要足够智能，也需要厂端和后台服务的措施去支持它。

韩笑：单车一整套系统，比如说道路，比如说停车场，其实也是自动驾驶往下必然的发展，吴甘沙总在演讲的时候也提到了，把特斯拉的模式讲得非常清楚了，在自动驾驶的赛道上核心的竞争包括里程，包括数据，这是非常核心的一个东西。除了这个之外，我们在安全领域，或者说在其他领域，您觉得最核心的应该是什么呢？

吴甘沙：我觉得里程也好，数据也好是下一阶段的事，现在最核心的是把你智能驾驶的系统从测到练，到真正大规模部署被人用。我是觉得在真正地被大规模使用之前，所有人都说我可以有，但并不是每个人能真正跨过从测到练到用的过程，只有真正被大规模用了，下面才会有里程，才会有数据，不然都是空的。所以我觉得现在最核心的就是俗称的量产。不是说的量产，是真正交付的，大家在用的，而且用得没有问题的这种量产。

韦峻青：我们也特别想量产，技术没突破，没办法量产。像吴甘沙总，还有这边几位，还有余老师这边，找到这些能够用的应用场景，通过应用场景的迭代，提升产品的性能。甚至是在对将来的开发更有针对性，我觉得这是一个产品化其实是最高效的路径。滴滴在上海要开展示范应用，在这几条路线上跑起来。我们有特别大量的数据，在这一个小区，在哪些情况下你的车辆表现不够好，开发更有针对性更高效。还要有一个前提要有最保底的安全性，车辆的技术有一些冗余的系统也好，要在真实的场景中去练，才有更好的产品。

张振林：我认为这里面自动驾驶之所以要做这两件事情，是要用机器要取代人类驾驶员，除了有效率的考虑，让大众接受这件事情最主要是它的安全性。我觉得目前所有的大家解决的问题，不管是持续的路测，还是通过种种手段等等，这一块都是为了提高自动驾驶系统在各种工况、各种场景、各种消费者参与的情况下能够达到的安全性。

大家都知道现在很多的做L3、L4的公司，可以做一些样品，我们都提供了很多试乘的体验。普通老百姓对自动驾驶有好奇之外，更多的担心是在安全这块。他们对安全的接受度，一个人开车出事故，他会觉得可以理解。但自动驾驶一旦出事故，不管是不是自动驾驶系统的问题，他对于事故的宽容度是非常低的。

我们对于自动驾驶系统安全性的考虑，或者说各家公司在这方面的考虑，应该是整个竞争最核心的一个点。

所以，我们在做这件事情的单车智能是没办法解决的，我们在一个有遮挡情况下面的一个左转，我看不见左边来的车，我装什么传感器都看不见，一旦出了事故即便是对方的责任，大家对自动驾驶系统还是持怀疑的态度，影响它的落地。

我们应用了其他的技术，5G的车路协同，把传感器不仅仅装在我们的车上，也要装在我们的路边，通过把我们的眼睛从一个视距内感知更加拓展，只有通过这种方式以安全为首要目的，这可能是我认为所有自动驾驶公司应该要去关注的一个点。

大家很多时候说成本，这一块我觉得成本它非常的重要，它是影响到这个东西大规模落地的一个最直接的障碍。但是在当前阶段，我们要有成本的意识，但是不能够被成本被约束。所以说以安全为主导，同时有安全的意识，通过这方面的努力和竞争，我觉得这样的公司会脱颖而出。

韩笑：您刚才提到了一个成本，因为前两天有一家马上要在美国上市的一家公司，我跟他们聊天的时候谈到一个非常有意思的公司，他说他们是科技公司，我说你们不是，为什么中间成本还这么高。因为科技公司来说你的模式不能降低成本你就失败了。吴总也说了成本问题，目前来说不是问题，以后来说也不是问题，我是觉得如果说成本不能吸引消费者使用的话，这部分的费用一直是烧吗？还是通过其它方法来解决呢？

吴甘沙：我说不是问题是从产业的角度，产业角度会降到消费者或者客户能够接受的水平以下，如果说最终太贵了，肯定还是没有人用，你做出来的东西是一个摆设，但是要相信这个产业的力量，要相信摩尔定律的力量。现在重要的是把技术做可靠和做可能。

张振林：我想给韩总一些信心，2017年投入L4级别的自动驾驶创业的过程中，到了2018年可以看到有很多公司开始用，到去年我们看到各家，有越来越多的激光雷达，不管是国际的还是国内的激光雷达公司，他们纷纷推出了十几万元有的是几万元的激光雷达产品。再到2020年，在CES上面，推出的不到1万元的激光雷达。今天上午华为的王总也提到了华为正在做激光雷达这样事情。你可以看到在自动驾驶整个行业现在并没有大规模的商用和落地的情况下，传感器的价格甚至比摩尔定律的价格降得还要快，我觉得这个信心我们是有的。

韩笑：要相信摩尔定律。顾总，您是怎么看这个问题？

顾剑民：是成本还是现在自动驾驶的难点？

韩笑：先谈成本问题。

顾剑民：传感器，包括激光雷达，达到量产以后这个价格会呈摩尔定律下降。现在公开的说法是说，为了让整车企业应用激光雷达的话，必须低于1000欧元每一个，1000欧元相当于8000元人民币左右，未来远低于肯定是千元人民币左右的，这是一个趋势，大家不用怀疑。

我们今天在讨论的时候就会讲到长尾的一些场景或者事故，但是如果回到基础的技术来看的话，很不幸有些时候包括特斯拉发生了一些事故，包括优步发生了一些事故，优步就是一个AEB的场景，特斯拉好几起都是一个AEB的场景。

我们仔细想想还是没有解决感知和决策，感知和决策各有一部分的原因。怎么来回到感知和决策呢？没有把内功做好，我们认为现在已经做好，难道我们以为把90%的工作做好了，才发现剩下的10%还要花90%的时间，我觉得大部分还没有到那一步，还是回到把感知和决策做好。

我举一个例子，我试过好几家初创企业的测试车，有表现得非常好的，也有一些碰到一些问题。我举几个最简单的场景，在驾驶的过程中有一个行人，我相信这个行人不是预先安排的，他站在路边，想过又没过。那个自动驾驶车辆就停下来等在那，这个行人不走的话就等在那，无法判断这个人是过不过马路。

我们会发现很多道路的使用者，很多来判断他们的意图是很难的，人的意图是很难判断的。我们可以做一些预测，通过人工智能，通过传感器对他们的行为和过去的轨迹做一些分析，来预测他是不是在分心，下一步是不是会过过路，预测他的轨迹。这是我们正在研究的一个方向，在今年的CES展上做了一个展示。我还是这个观点，还是要回到最基本的技术，把感知、决策做好，把自动驾驶的安全真正做好。

韩笑：唐总，您的观点呢？

唐锐：我顺着刚才的话题从我角度谈几个观点。

我觉得应该倒推一下，成本这个事，到底应该在什么样的成本。像特斯拉这样的车它的成本在小几千美元，但事实上来讲让自动驾驶这些技术能够得到更广范围的应用，这个成本最后把它控制到500到1000美元之内。包括很复杂的自动驾驶的域控制器，包括很多传感器，有一圈摄像头、一圈雷达，还有激光雷达，什么时候才能把成本降到这么小的成本里面？

这可能还不够，为什么可能还不够呢？我们要去想想，我们仔细考虑一下这个成本的构成是什么？我们按照时间的发生来看，成本能有这3个部分，最后给一个东西定价，比如自动驾驶驾驶的系统，前期有研发的成本，然后我们要把它做成硬件，有上下游采购、生产制造的成本，还碰到一个最大的挑战，这个东西卖出去以后还继续发生的成本。

这里面最大的区别，辅助驾驶或者L2以下的时候，当我们走到自动驾驶L3、L4之后，一个很本质的区别，大家都在谈长尾效应的问题。做L1、L2的时候，这个产品跟主机厂约定好的性能指标，还有AEB，出了问题其实是没有关系的，因为驾驶员仍然是负责任的。

我们看到很多很好的车AEB的性能表现是很糟糕的，但是没有关系，没有关系是什么呢？因为这是一个L1、L2级别的产品，我的供应商跟主机厂发生了一个商业行为的话，我们这个成本，包括交易到一定的时间点就结束掉了。

走到L3就变得非常的麻烦，我们说是一个开放的世界，有无限的可能性和长尾的效应在这儿，这个可能性怎么办呢？这个行业非常大的挑战，这块的成本比我们想象中大很多很多，这也是现在很大的一个问题。我们看到整个L3走到高速的自动驾驶以后，它的性价比是极其不合算的一个地方，你还有后续的成本要发生，你一个技术公司怎么去吸收消化这个成本，这是行业最大的挑战。

说到这儿，回到我前面讲的一个观点，很有可能在未来几年之内主流对于C端的用户能够感受得到，他买辆车能够体会到的产品的形态，反倒是在高速上面的L2级别，在低速上面率先尝试L3、L4，更低地降低它的成本，高速L2的场景，长尾效应出问题了，成本太高了。

反过来推动，第一，要在前期做大规模的路测，更长的时间去验证它，我才敢放到售后，总之这个成本是非常高的，因为高速上一出事，销售出去运营的成本实在是太高了。在低速上会好很多。第二，看一下AVP场景，我们遇到一些风吹草倒，强行刹车的情况下，带来的边际成本也会小很多。

我们回过头来看，这样一套系统把它做到1000美元左右，合理的组合在短期之内这个成本是主要产品的形态，能够为大众所接受的。这里面业界在持之以恒解决的问题，把高速各种各样长尾的方法，通过各种各样的方式解决掉。我的预测，这块的成本还是很难把它降下来。

韩笑：还是要量产吗？

唐锐：对。

韩笑：回到主题，自动驾驶如何在消费者感知中成长，各位嘉宾，谈一下自己公司在未来两到三年前，消费者感知最快成长的场景是什么呢？

韦峻青：希望大家打开滴滴的APP，可以在顶部看到自动驾驶这样的服务，其次在越来越多的城市，希望大家在正常出行的应用，在打车的时候会有一个惊喜，让自动驾驶车来接你，我希望在未来的两到三年内，自动驾驶有更好的用户感知，让大家成为一个常态化的出行问题。

吴甘沙：2C端的，用租车或者是分时租赁的时候，你掏出你的手机打开APP你看附近有一辆车，你点了以后它可以自己开过来，如果说你拖着行李箱，你不用走那么远。同样，你开车到了天河机场，你直接开到航站楼，你就拖着行李箱下车了，它自己开到还车位去停车，这是未来一年或者两年大家可以用到的。

张振林：中智行作为智慧交通的公司，未来两三年大家用APP叫了一个无人驾驶的车，一个非智能的车辆，可以接受路边给你发过来的智能的信息，可以给你提供一个安全可信赖的驾驶体验和高效的出行环境，这是我们所期望达到的。

顾剑民：在接下的几年当中，我非常自信地预测到大家都会驾驶或者使用到越来越多智能网联、自动驾驶的车辆，这些功能、系统有刚才讲到的泊车、辅助和自动泊车的功能，或者在结构化道路、高速公路的功能，或者在城市工况上的自动驾驶的功能。这些车里面很大一部分都会有法雷奥的硬件和软件，包括传感器，包括激光雷达、毫米波雷达，还有摄像头，还有基于人工智能的算法，帮大家享受更好的出行，有更舒适和更安全的驾乘体检。

唐锐：我去年在厦门发布会上讲了一个小的愿景，在三四年的时间里，在一二线城市里面年轻人买一二十万块钱的一辆车，他可以做到再也不需要自己泊车了，在大型的商场里面使用的是这样的技术，在他自己的公司和小区里面可以用家庭记忆泊车的技术，在街边吃饭的时候可以用遥控泊车的技术，这样一套技术可以被广大消费者能消费。