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自動駕駛技術在產業(yè)化推進的過程中，需要克服從感知到邏輯、決策、控制、自動系統(tǒng)等重重難關，還有些因素是超出技術之外的，這一定不是靠一家公司單打獨斗就能完成的，更多的是要吸引優(yōu)質資源，共同鋪路。那么自動駕駛技術的落地有沒有具體的時間表？企業(yè)該從哪個階段介入？這個過程中又存在哪些難題？
12月19日，嬴徹科技（Inceptio Technology）和上海汽車城汽車創(chuàng)新港聯(lián)合發(fā)起成立中國首家干線物流聯(lián)合創(chuàng)新中心，首批成員為12家來自干線物流自動駕駛領域的領先企業(yè)，這12位業(yè)內專家如何回答上述問題？
第 一 問：
商用車L4級別的自動駕駛是否會早于乘用車？早多久？
對這一問題的回答，大家普遍認為商用車會早于乘用車，因為商用車自帶場景。
嬴徹科技CEO馬喆人：首先，在需求端來看，干線物流最大的特點「人歇車不歇」。當自動駕駛技術逐漸落地之后，從成本結算的角度來看，第一，人力成本是一個巨大的節(jié)約；第二，自動駕駛本身還可以進一步讓車輛在一個更加高效的模式下運行，對能耗的節(jié)省也是巨大的。在時間線上，我們力求三年左右的時間，共同把高性能的L3標準的城際重卡實現(xiàn)量產。
福田汽車集團副總經(jīng)理武錫斌：要談時間差，實際上不是從技術的角度，而是從場景的角度來看，場景再往前推是需求。而商用車的需求自帶場景，比如港口、礦區(qū)，他們需求這樣的車，恰巧又有場景，一定會更快落地，但是乘用車的特點是哪人多去哪，對技術以及基礎設施的要求更高，因此這個時間差會在5年以上。（運聯(lián)傳媒ID:tucmedia）
一汽解放大客戶部部長張巖：目前，解放在2018年4月份已經(jīng)發(fā)布了 L4級別的產品J7，明年解放也會發(fā)布哥倫布品牌， J7plus 產品也將上市，這些都已經(jīng)不是秘密了，從現(xiàn)在落地的情況來看，首先在港口、碼頭、礦山等封閉場景應用，然后拓展到非封閉場景，這是基本邏輯。
聯(lián)合卡車副總工程師陳剛群：倉儲領域AGV已經(jīng)在規(guī)?；瘧昧?，封閉區(qū)域比如港口、礦山的應用也會很快，商用車最先應用這是毫無疑問的，而非封閉區(qū)域的應用，其實在技術層面上相對容易解決，關鍵問題在法律法規(guī)上的風險。
威伯科WABCO亞太區(qū)總裁于素杰：現(xiàn)在是一個你拼命跑，才能保持站在原地的時代，對于物流企業(yè)更是這樣。從需求的角度來看，公路運輸成本中，司機占據(jù)重要一塊，而現(xiàn)在又面臨司機短缺、成本高的難題，自動駕駛在商用車領域的應用將大大提高運營效率，這種需求將是一個大的驅動因素。
上海國際汽車城發(fā)展有限公司執(zhí)行總經(jīng)理徐健博士：在時間差上，我認為有可能是早，也有可能是晚，主要在于應用場景和政策法規(guī)，不論是商用車還是乘用車，只有行業(yè)有標準、數(shù)據(jù)更完善、技術更成熟的情況下才能走得更長遠。
第 二 問：
自動駕駛技術的道路應該按照從L1到L5的順序循序漸進，還是直接切入L4/L5一步到位？
在目前自動駕駛的5個階段中，根據(jù)是否需要駕駛員的干預，在L3與L4之間畫了一條分界線，因而業(yè)內也出現(xiàn)兩種完全不同的演進方式，一種是從L1到L5循序漸進，一種是直接進入L4/L5一步到位。
四維圖新汽車智能總監(jiān)黃亮：我們首先要考慮安全，技術大家可以放開去想象，但做事要一步步地來。這個過程中，司機的數(shù)量可以逐步減少，數(shù)據(jù)也在積累，對于安全的把控能力也就更強。在安全方面出了事，一方面人命關天，另一方面影響的是整個行業(yè)，Uber是最典型的例子。
上海交通大學自動駕駛實驗室楊明教授：從技術角度來看，L2/L3與L4/L5的技術點完全不同。比如從定位的技術上來看，L2/L3是相對定位，而L4不做到絕對定位就實現(xiàn)不了，他們技術特點實際上不需要逐級往上去做。另外，我們看到今天室內物流AGV做了很多年，基本沒有 L2/L3。
騰訊科恩實驗室車聯(lián)安全技術專家張康：我認為有兩個角度，一個是需求角度，作為一個廠商，L3與L4的賣點區(qū)別很大，L4司機可以睡覺，L3還需要監(jiān)測，從人力成本的角度講，是一個跨越。另外在法律角度，如果發(fā)生事故，L4階段責任多傾向于主機廠，但L3就很難界定，是自動駕駛導致出問題了？還是人工失誤導致？還是在二者切換過程中導致的？
Velodyne亞太區(qū)執(zhí)行總監(jiān)翁煒：無論是漸進還是一步到位，最重要的是人才。歐美市場從2005年開始涉及這個市場，培養(yǎng)了一大批人才，而當中國跳過了這個時間，所以可以直接奔著L4/L5去做。但是話說回來，對于底層數(shù)據(jù)處理人才的缺乏，也導致國內實現(xiàn)無人駕駛的成本更高。
第 三 問：
自動駕駛技術落地的難題？
從Uber自動駕駛汽車致死事故，到百度無人車上五環(huán)時被貼罰單，一項技術的落地過程中從來不缺坎坷，那么在行業(yè)從業(yè)者看來，他們更看重哪些難題？
1）安全
在傳統(tǒng)的商用車領域，安全本來就大家關注的關鍵詞之一，并且排在第一位，因為卡車是客戶作為生產資料來用的，其安全性、可靠性至關重要。而無人駕駛技術應用之后，安全的維度也在增加，過去的安全性更多是在制造端，現(xiàn)在開始增加了技術安全、數(shù)據(jù)安全等維度。
2）場景
目前自動駕駛在物流領域難點還是在場景，對于封閉區(qū)域的場景，很可能馬上會有突破，現(xiàn)在一些城市也在開放試點區(qū)域，最大的難點在于開放道路環(huán)境的場景。（運聯(lián)傳媒ID:tucmedia）
3）法律法規(guī)
正如陳剛群所說，自動駕駛的技術難度相對來說容易解決，而法律法規(guī)層面的配套措施的明確，對于行業(yè)參與者來講具有指導性意義。
4）底層技術
目前國內自動駕駛技術都有成熟的案例，但關鍵的底層驅動的操作系統(tǒng)大多企業(yè)都采用了國外的，這一方面造成自動駕駛技術成本高，另一方面當?shù)讓蛹夹g被控制之后，造成的安全隱患是難以想象的。
5）保險公司的介入
光有法規(guī)沒人給你上保險還是沒有人敢用，目前，在自動駕駛領域并沒有找到適合保險公司的盈利模式。
第 四 問：
技術和市場應用哪個才是壁壘？
在一項技術商業(yè)化的過程當中，存在幾股力量，一股是技術的力量，還有一股是市場應用的力量，那么這兩股力量，哪一個才是企業(yè)的壁壘？
楊明：做自動駕駛20年了，在學習里更多的是輸送人才，但我們依然要關注市場了解需求。20年的過程中，技術隨著市場發(fā)展，大家的差異度并不大，更重要的是如何與市場找到非常好的結合點，把技術的瓶頸繞過去。
G7聯(lián)合創(chuàng)始人郝淑霞：過去，大家普遍認為物流行業(yè)的從業(yè)者文化水平不高，接受新事物慢，這些老爸把自己的孩子送到國外讀書，我們發(fā)現(xiàn)這些物二代會積極參與到技術的應用，只有當技術應用到實際物流運作中，它們才能從「看起來很美」到「用起來有效」轉變。
翁煒：市場實際上會推動技術的發(fā)展，很多具有影響力的技術，一定是有了支撐自己發(fā)展的市場，才能快速推進。
張康：當自動駕駛技術開始商業(yè)化的時候，一旦有一個好的技術能夠節(jié)省成本，它一定是不愁沒有訂單的，市場的占有還是需要一項好的技術去推動，當然回過頭來，技術的推廣肯定需要一定的資本積累。
黃亮：一個企業(yè)的壁壘在哪里？我覺得毫無疑問技術是主要的，我覺得特別幸運，正好站在了一個時代，甚至可以說是文明的更迭期，農業(yè)時代、工業(yè)時代、信息時代，技術一直是第一生產力，這是技術形成壁壘的原因，我相信未來也是這樣的情況。
主線科技CEO張?zhí)炖祝何覍@個問題的看法是要從時間點上去區(qū)分。目前這個階段，我覺得技術壁壘占優(yōu)，當一個產品做出來以后，產品足夠好，物流企業(yè)能用起來，他們才能算經(jīng)濟賬。而到了技術的成熟期，市場應用的壁壘開始顯現(xiàn)，比如某一家用資本的力量，前期白送，等市場占有率提升，把其他玩家熬死了，再談收費。
馬喆人：基于現(xiàn)階段自動駕駛技術的背景，嬴徹科技有一個戰(zhàn)略的規(guī)劃，一方面我們要自主研發(fā)L3/L4的自主駕駛的完整的系統(tǒng)；第二，我們和所有產業(yè)伙伴合作，讓這個技術運營起來；第三，為客戶提供資產服務，即「Asset as A Service」，讓物流行業(yè)更加專注于他們的生意，我們在底層通過人工智能和自動駕駛的方式提供更高效的資產，讓客戶效率更高，成本更低。
目前來看，自動駕駛領域還面臨很多未知數(shù)，產業(yè)化的推進過程中，技術難關攻克、制造能力升級、政策摸索完善等等一系列挑戰(zhàn)，都不是一家甚至幾家企業(yè)可以解決的。在一些新技術、新領域的探索上，歐美大多時候步子邁得小，但是邁的穩(wěn)，在這個過程中建標準，而國內則是大膽快跑，新能源車領域就是前車之鑒，跑了三四年之后，才開始慢下來反思。
因此，越來越多的人認識到，整合領跑企業(yè)的優(yōu)勢資源，搭建開放共享合作的創(chuàng)新平臺，吸引更多力量參與是自動駕駛產業(yè)化的重要途徑。這正是嬴徹科技與上海汽車城汽車創(chuàng)新港聯(lián)合發(fā)起這個創(chuàng)新聯(lián)合中心的初衷。
這些參與者希望在自動駕駛領域，一開始就要把這個事做對。
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