车企要有l4自研能力无人驾驶落地时间有点难-全讯新

日前，由证券日报社，中欧经济技术合作协会联合主办，中信证券，中欧智能网联汽车分会协办的2022汽车资本论坛在国家会议中心举行本次论坛的主题是两碳未来智能汽车加速

智能驾驶公司和车企在「智能驾驶量产」中扮演什么角色在主题为的圆桌论坛上，陈谦汽车ceo傅经纬表示，目前，用户体验已经变得非常重要在这个过程中有两个关键点:一是企业能否提供又快又好又经济的产品，第二，企业技术链能否快速完整的与车企技术链融合，让车企更快的满足用户快速迭代的体验需求

l2和l4系统的验证与探索

最近几年来，伴随着大量l2，l3车型的问世，叠加技术逐渐得到验证，受普及等诸多因素影响，导致部分l4企业向下探索，进入l2量产对此，傅经纬表示，前晨之车乐见自动驾驶企业在量产的道路上探索更多可行的路径

针对整车企业是否应该进行智能驾驶技术全栈自研的争论，傅景伟认为，整车企业必须具备l4全栈自研能力原因是任何新技术的发展和突破都需要懂的人去做懂的事作为整车企业，如果不具备全栈自研能力，在与行业企业合作时会有巨大的沟通成本

在谈到在乘用车l2领域打造差异化产品的优势时，时宇科技创始人吴甘沙表示:第一，追求高智价比的产品所谓智价比，就是以价格分割智能，实现整体方案成本优势，二是不断提升智能，实现从点到点，端到端的全过程自动驾驶比如用户从召唤车辆，驶入高速，进入城市道路，停车，都可以实现自动驾驶

不可否认，如何验证l4系统，探索如何实现高效率，低成本，仍然是业界面临的共同问题轻舟智航联合创始人兼首席科学家大方分享了超高性价比7003全讯入口的解决方案:第一，成本保持得很低在l4的基础上，在尽可能保持性能的同时，降低了对传感器和计算的要求独特的算法设计让成本保持很低，同时尽量不损失能力第二，这个系统虽然是在l4的基础上做减法，但是要尽可能保持l4系统整体框架不变，保证不同场景下的功能点都能发挥作用，同时尽可能保持模块间的灵活组合能力

无人驾驶全面落地还有多远。

谈智能驾驶绕不开的一个话题是无人驾驶乘用车的商业量产时机对此，吴甘沙认为，目前整个行业都比较理性的认为，2030年可以在公共道路上看到大规模自动驾驶的商业化但大规模商业化的前提是大数据预示着自动驾驶的安全性，这其中有两个挑战:一是样本数据是否足够大，二是数据结果是否可信这些都是需要业界共同努力来解决的问题

即使车企做出相关产品，如何向公众证明你有量产能力，仍然是一个科学难题大方，除此之外，还有一个更前端的问题，就是做这种测试所需的车队规模，时间，总成本都非常高但是在不同的环境下，比如城中村等混合交通状况下，如何验证其能够实现无人驾驶，这本身就是一个需要时间来解决的问题

智行哲董事长兼首席执行官张德昭表示，我坚信自动驾驶是一项创新技术，能够产生巨大的社会和商业价值，为人类创造美好的未来自动驾驶的落地是一个渐进的过程，很难定义某个节点从商业化来看，自动驾驶已经在很多应用场景落地，比如智慧行者落地的环卫，乘用车的l2 自动驾驶

吴甘沙认为，判断无人驾驶实现量产的首要原则是不能出现重大安全事故自动驾驶商业化有两种方式:一种是基于乘用车l2逐步开发自动驾驶技术由于l2的责任主体是驾驶员，在技术不成熟的情况下，自动驾驶既有明确的责任主体，也有一定的宽容空间，另一条路线是l4，为商用车，专用车，专用车虽然已经到了l4，但是从慢到快，从有限场景到开放道路等多个场景，是一个渐进的过程本质上是最大限度的保障自动驾驶技术的安全目前国内很多公司都在探索这两条路径，而且在国际上已经走在了前面