同济大学朱西产：智能网联汽车产业安全发展问题

2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，同济大学教授朱锡禅在6月19日下午举行的主题论坛“智能网联汽车产业发展与安全论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

在汽车论坛上，今天下午的主题是智能汽车的安全性。我们要聪明，但也要保证安全。汽车行业的普遍情况是:大而不强。大就是产量，世界第一产销量从2009年开始就非常强劲。去年，我们迎来了第一批汽车拥有者。不强才是核心技术。说了这么多年，传统汽车的核心技术涉及发动机、变速箱、电控。现在可以看到这些核心技术都不是很强。只是汽车行业迎来了百年一遇的窗口期。从能源革命，5G通信，人工智能，我们都希望在百年一遇的机遇中振兴国家的科技，尤其是中国政府。在这场革命中，我们希望汽车工业由大变强，所以政府部门对汽车工业的这场变革进行了大量的建设。我们从2017年前后开始谈论汽车工业的新四化。当时没有感觉，但今天我们看到汽车新四化的变化越来越清晰。随着电动化的趋势，中国已经率先成为电动汽车产销量最大的国家，现在欧洲也成为增速最大的国家。美国今年可以看到电动化的开始，特别是前段时间福特F150电动皮卡的拜登总统亲自到场，讲话也很露骨。他坦言，在电动汽车领域，中国一马当先，成为世界最强国家，80%的电池产能在中国。但是拜登总统，他们认为他们会是第一，他想传达一个信息，他们永远不会是第一，这样汽车电动化的发展就上升到了中美科技“掰手腕”的高度。智力也是。新四化真正的核心是碳排放的电动化，以及围绕整个社会的发展推动下一代经济发展的智能化。整个智能都是基于数据的。今天我估计下面的报告会讲很多关于数据安全的内容，但还是希望数据管理机构让数据更加开放。因为数据卡死了，智能没了。如果数据死了，那么智能就彻底卡住了，因为数据是智能的核心。当然数据是管不了的，因为涉及国家安全和个人隐私。希望能管理好不死。尽快制定明确的数据归属问题，就是确权。智能数据到底归谁所有，让企业在发展过程中合法采集、合法收集、合法使用甚至合法交易，因为数据是智能的核心内容。智能手机和智能汽车是我们未来智能生活和智能社会，智能社区和智能社会最重要的环节。我们已经见识了智能手机的魔力，所以今天我们要重新定义汽车。当然，在重新定义汽车的同时，手机可能也要重新定义，即当5G的基础通信革命到来时，汽车要重新定义5G下的联网智能。我说手机其实是4G的产物，现在智能手机是4G的产物。5G以下……随着汽车的智能化，手机也需要重新定义。我觉得现在手机和汽车的互联还不够。只是车内蓝牙互联。一个简单的数据通信会怎么样？我们可以看到大量的手机公司开始进入企业。前段时间有媒体问，你觉得小米做汽车怎么样？我说，嗯，他终于来了。手机应该是汽车，所以现在两个代理，手机和汽车，一个是我的左膀右臂，一个是我生活中的左膀右臂。结果两个家伙互不理睬，只是蓝牙互联，完全不够用。所以我们希望手机变成口袋里的汽车，汽车变成手机。生活中只要有一个人知道，另一个人就会知道，我的日程已经安排好了今天去哪里，为什么进入车载导航还需要自己设置。这些任务需要进一步整合。对于汽车来说，智能汽车表现在智能驾驶舱、自动驾驶和智能服务。现在来看，智能驾驶舱停留在信息和娱乐，首先还是停留在娱乐。娱乐至上的结果可能是娱乐至死。现在汽车的智能化，核心的智能化还是驾驶，只有保证驾驶的安全性才能享受到智能化的服务。所以智能驾驶舱和自动驾驶，尤其是自动驾驶，是一辆智能汽车的核心部分。智能汽车如果ADAS被认为是智能汽车，那就没有意义了。用一个简单的毫米波雷达和一个单摄像头组成的智能驾驶辅助系统，我们可以看到什么都没有改变。它也不需要数据。它的数据是自己生成，自己处理，直接使用的。它不需要交流，数据不会流出，汽车行业也没有改变。还是OEM Tier1、Tier2的垂直产业链，电子架构已经很成熟了。智能驾驶舱和ADAS系统进来后，我们现在的汽车传统汽车ECU的数量从30个变成了40个。现在一辆豪车甚至到了六七十欧币，就像一个“豆腐块”，没有软件。所有的软件都装在这六七十个ECU里，都是“小豆腐块”。汽车专业出去还是可以做这些事情的，没有太大变化。但是嵌入式电子架构的CEU构成了汽车级芯片，芯片在汽车上的使用量确实比较大。不管一辆车怎么穿300-400或者400-500的芯片，这个芯片跟芯片的脖子没关系，因为它不用7 nm，5 nm这种东西，因为前车空间大，能耗要求没那么高。汽车级芯片无非是更高的可靠性要求和寿命要求。这种智能满足不了我们的要求。我们汽车或者车企的股价肯定对ADAS不感兴趣。阿达斯没给我们带来任何东西。这款车号称有自动驾驶。我相信我基本不会用博世的自动驾驶。我自己的车上也有这个功能。真正有价值的是L3，因为一些法律问题比较模糊。最后，现在大家都叫它L2+，但是L2+车带来了很多问题，就是需要双手一定程度离开方向盘和驾驶员。那么如何定义L3，我这里已经给出了一张图，就是在那种状态下，驾驶员可以双手离开方向盘，合法使用手机。接近L3的L2+是长城汽车今年推出的。我们在开车的时候，中国人不太可能边开车边喝咖啡，但是使用手机，处理手机上的东西，是一个很常见的应用场景。如果一辆能安全使用手机的车再加10万，相信会有人买的。毕竟我们的生活节奏越来越快，尤其是工作过程离不开手机，手机上的很多信息都需要及时处理。这样的车带来了很多改变。一个是环境传感器变了。在人工智能算法得到改进，车辆上的计算平台得到完善后，他认为可以做到，但更多的公司仍然认为有必要拥有激光雷达。今年国内上市的6款车和接近L3的6款车基本都配备了激光雷达。软件结构和电子架构也完全改变了。所有的软件都是组合的，所有的功能都是sca……安装在每个控制单元中。转向管转，自动挡管自动，油门管加速。这样的车能自动驾驶吗？我觉得我能做到，但是要做好很难。就像我们说在一个工程师眼里，吹长笛无非就是控制进气和排气，一管进气一管排气。我相信do，re，mi，fa，so，la，xi都能吹出来，但是让这样一个分别控制多个ECU，嵌入一个电子框架做一个电子笛子，弹一首《春江花月夜》。我不认为你声音的夜晚是确定的。这辆车看似可控，实际上不可能做到极致。所以电子架构先变了，就是域控制器，把所有和驾驶相关的东西放在一起，把软件放在一起。我们可以看到，这些新型电子架构的计算能力，从特斯拉的100多顶，增加到今年吉利、长城摩卡、华为的纪可001。这些计算能力都是500，700，计算单元的计算能力提高了几十倍，算力高。一个L3车，我们看到软件定义的车真的要来L3了，但是这些软件都是一个代码的大软件，另一个担心又来了。这些软件没有bug吗？谁能保证一亿多代码的软件是正确的？我们用了40多年的Windows和office，还是有bug。我们刚刚为一辆汽车开发了这么大的软件。怎么才能消除里面所有的bug？所以汽车分类的软件是一个难题，所以我们今天遇到的L3来了，全新的电子架构确实可以实现我们想要的功能，但是更多的是对安全性的担忧。L3在世界各地，政府部门已经进入强制性认证标准阶段。去年，欧洲发布了首个L3自动驾驶功能认证法规草案ALKS，这是一个典型的0-60 km高速公路驾驶员可以离开驾驶的L3认证法规。日本和韩国也出台了相应的规定，并在此基础上解除了主机厂，即汽车厂发生事故，L3车祸后，主机厂的责任被解除。在法律法规上，现在各个国家都倾向于驾驶自动驾驶水平高的L3和L4，因为这是智能甚至国家科技实力的象征，到了这个程度。L3的难度是多少？几亿个代码怎么保证安全？软件是个难题。第二个期望是功能安全。除了已知的安全场景和已知的危险场景，还有第三种未知的不安全场景。我们所说的未知的不安全场景是指什么？我不去想它。我以特斯拉2016年邯郸高速事故为这个扫地机。这么大的车没被认出来也不知道。谁知道这是第三场？我们认为这不是问题。我们甚至认为这是人的问题。于是，我们想要一辆驾驶能力更强、驾驶能力更安全的自动驾驶汽车，却不认可。这是第三种场景。我们说L3的第二个难题是安全的长尾问题。这款车平时表现不错，一些比较难想象的场景也能克服，但是像视频里这么简单的场景都克服不了，所以自动驾驶的车是最好的。我们认为特斯拉是现在世界上最强大的自动驾驶汽车，而陷入恐怖的恰恰是最强大的特斯拉。全世界的用户都开始怀疑它的安全性，不仅是中国，欧美也是如此。那么我们怎么看待特斯拉的安全性呢？解决安全问题是不可能的。还有自动驾驶能力更强的L2+。为什么没有L2好？因为它给了用户更高的期待，用户期待无人驾驶，它自己宣传的FSD也是无人驾驶，其实是一种辅助驾驶。所以在今年制定的广告语里，会对无人驾驶扣分，而且必须老老实实说这个车是辅助，降低用户的期望值。想做L3，就有这个问题。这些未知的不安全场景，有人称之为边缘场景，如何捕捉？所以需要用L2+来过渡，但是在过渡期间，如何让司机在自动驾驶的情况下重新注意驾驶，又是一个d……难题。所以现在首先想到特斯拉的宣传，他们已经在做相应的评价了。如果你的产品推广不是宣传的辅助手段，现在这些机型都有这样的问题。用户手册上注明是驾驶辅助系统，但基本用的是自动驾驶的功能和口号。说到数据，L3的车是要靠汽车厂的，不可能自己收集数据收集数据，然后开发出来再卖，因为这些边缘场景可能要在几亿公里、几十亿公里内搜索，这个搜索任务只能交给用户，因为任何企业都可以咬着牙去收集五三百万公里，没有企业敢说要收集一亿公里。所以从L2+到L3，现在一个停留在汽车厂的宣传上，忽悠不了人。是辅助和辅助，不能叫自动驾驶。应该释放第二个数据，让它收集用户数据，尽快度过困难阶段，尽可能降低L2和L3。所以我们想要一辆比人类驾驶更安全的自动驾驶汽车。第二，无人驾驶能落地吗？从支队报告来看，近两年无人驾驶技术发展非常迅速。从美国加州的支队报告中可以看出，去年已经上升到2亿英里，这意味着范多里需要安全员的介入。从技术面来看，我们很牛，特别是几个头部企业真的很牛，后面的企业我们看差别很大。另一方面，旅行的距离是20，000英里。这车能用吗？这辆车是倒车用的。我觉得百度的车不好，三万公里。另一方面，如果没有安全员，这辆车三万公里就被撞了。2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，同济大学教授朱锡禅在6月19日下午举行的主题论坛“智能网联汽车产业发展与安全论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

在汽车论坛上，今天下午的主题是智能汽车的安全性。我们要聪明，但也要保证安全。汽车行业的普遍情况是:大而不强。大就是产量，世界第一产销量从2009年开始就非常强劲。去年，我们迎来了第一批汽车拥有者。不强才是核心技术。说了这么多年，传统汽车的核心技术涉及发动机、变速箱、电控。现在可以看到这些核心技术都不是很强。只是汽车行业迎来了百年一遇的窗口期。从能源革命，5G通信，人工智能，我们都希望在百年一遇的机遇中振兴国家的科技，尤其是中国政府。在这场革命中，我们希望汽车工业由大变强，所以政府部门对汽车工业的这场变革进行了大量的建设。我们从2017年前后开始谈论汽车工业的新四化。当时没有感觉，但今天我们看到汽车新四化的变化越来越清晰。随着电动化的趋势，中国已经率先成为电动汽车产销量最大的国家，现在欧洲也成为增速最大的国家。美国今年可以看到电气化的开始，特别是前一段时间，福特F150电动皮卡的拜登总统在i……他的演讲也非常露骨。他坦言，在电动汽车领域，中国一马当先，成为世界最强国家，80%的电池产能在中国。但是拜登总统，他们认为他们会是第一，他想传达一个信息，他们永远不会是第一，这样汽车电动化的发展就上升到了中美科技“掰手腕”的高度。智力也是。新四化真正的核心是碳排放的电动化，以及围绕整个社会的发展推动下一代经济发展的智能化。整个智能都是基于数据的。今天我估计下面的报告会讲很多关于数据安全的内容，但还是希望数据管理机构让数据更加开放。因为数据卡死了，智能没了。如果数据死了，那么智能就彻底卡住了，因为数据是智能的核心。当然数据是管不了的，因为涉及国家安全和个人隐私。希望能管理好不死。尽快制定明确的数据归属问题，就是确权。智能数据到底归谁所有，让企业在发展过程中合法采集、合法收集、合法使用甚至合法交易，因为数据是智能的核心内容。智能手机和智能汽车是我们未来智能生活和智能社会，智能社区和智能社会最重要的环节。我们已经见识了智能手机的魔力，所以今天我们要重新定义汽车。当然，在重新定义汽车的同时，手机可能也要重新定义，即当5G的基础通信革命到来时，汽车要重新定义5G下的联网智能。我说手机其实是4G的产物，现在智能手机是4G的产物。5G下，随着汽车的智能化，手机也需要重新定义。我觉得现在手机和汽车的互联还不够。只是车内蓝牙互联。一个简单的数据通信会怎么样？我们可以看到大量的手机公司开始进入企业。前段时间有媒体问，你觉得小米做汽车怎么样？我说，嗯，他终于来了。手机应该是汽车，所以现在两个代理，手机和汽车，一个是我的左膀右臂，一个是我生活中的左膀右臂。结果两个家伙互不理睬，只是蓝牙互联，完全不够用。所以我们希望手机变成口袋里的汽车，汽车变成手机。生活中只要有一个人知道，另一个人就会知道，我的日程已经安排好了今天去哪里，为什么进入车载导航还需要自己设置。这些任务需要进一步整合。对于汽车来说，智能汽车表现在智能驾驶舱、自动驾驶和智能服务。现在来看，智能驾驶舱停留在信息和娱乐，首先还是停留在娱乐。娱乐至上的结果可能是娱乐至死。现在汽车的智能化，核心的智能化还是驾驶，只有保证驾驶的安全性才能享受到智能化的服务。所以智能驾驶舱和自动驾驶，尤其是自动驾驶，是一辆智能汽车的核心部分。智能汽车如果ADAS被认为是智能汽车，那就没有意义了。用一个简单的毫米波雷达和一个单摄像头组成的智能驾驶辅助系统，我们可以看到什么都没有改变。它也不需要数据。它的数据是自己生成，自己处理，直接使用的。它不需要交流，数据不会流出，汽车行业也没有改变。还是OEM Tier1、Tier2的垂直产业链，电子架构已经很成熟了。智能驾驶舱和ADAS系统进来后，我们现在的汽车传统汽车ECU的数量从30个变成了40个。现在一辆豪车甚至到了六七十欧币，就像一个“豆腐块”，没有软件。所有的软件都装在这六七十个ECU里，都是“小豆腐块”。汽车专业出去还是可以做这些事情的，没有太大变化。但是嵌入式电子架构的CEU构成了汽车级芯片，芯片在汽车上的使用量确实比较大。不管一辆车怎么穿300-400或者400-500的芯片，这个芯片和芯片的脖子都没有关系，因为它没有用……ch之类的东西7 nm，5 nm，因为前车空间大，对能耗要求没那么高。汽车级芯片无非是更高的可靠性要求和寿命要求。这种智能满足不了我们的要求。我们汽车或者车企的股价肯定对ADAS不感兴趣。阿达斯没给我们带来任何东西。这款车号称有自动驾驶。我相信我基本不会用博世的自动驾驶。我自己的车上也有这个功能。真正有价值的是L3，因为一些法律问题比较模糊。最后，现在大家都叫它L2+，但是L2+车带来了很多问题，就是需要双手一定程度离开方向盘和驾驶员。那么如何定义L3，我这里已经给出了一张图，就是在那种状态下，驾驶员可以双手离开方向盘，合法使用手机。接近L3的L2+是长城汽车今年推出的。我们在开车的时候，中国人不太可能边开车边喝咖啡，但是使用手机，处理手机上的东西，是一个很常见的应用场景。如果一辆能安全使用手机的车再加10万，相信会有人买的。毕竟我们的生活节奏越来越快，尤其是工作过程离不开手机，手机上的很多信息都需要及时处理。这样的车带来了很多改变。一个是环境传感器变了。在人工智能算法得到改进，车辆上的计算平台得到完善后，他认为可以做到，但更多的公司仍然认为有必要拥有激光雷达。今年国内上市的6款车和接近L3的6款车基本都配备了激光雷达。软件结构和电子架构也完全改变了。所有的软件组合在一起，所有的功能分散在每个控制单元中。转向管转，自动挡管自动，油门管加速。这样的车能自动驾驶吗？我觉得我能做到，但是要做好很难。就像我们说在一个工程师眼里，吹长笛无非就是控制进气和排气，一管进气一管排气。我相信do，re，mi，fa，so，la，xi都能吹出来，但是让这样一个分别控制多个ECU，嵌入一个电子框架做一个电子笛子，弹一首《春江花月夜》。我不认为你声音的夜晚是确定的。这辆车看似可控，实际上不可能做到极致。所以电子架构先变了，就是域控制器，把所有和驾驶相关的东西放在一起，把软件放在一起。我们可以看到，这些新型电子架构的计算能力，从特斯拉的100多顶，增加到今年吉利、长城摩卡、华为的纪可001。这些计算能力都是500，700，计算单元的计算能力提高了几十倍，算力高。一个L3车，我们看到软件定义的车真的要来L3了，但是这些软件都是一个代码的大软件，另一个担心又来了。这些软件没有bug吗？谁能保证一亿多代码的软件是正确的？我们用了40多年的Windows和office，还是有bug。我们刚刚为一辆汽车开发了这么大的软件。怎么才能消除里面所有的bug？所以汽车分类的软件是一个难题，所以我们今天遇到的L3来了，全新的电子架构确实可以实现我们想要的功能，但是更多的是对安全性的担忧。L3在世界各地，政府部门已经进入强制性认证标准阶段。去年，欧洲发布了首个L3自动驾驶功能认证法规草案ALKS，这是一个典型的0-60 km高速公路驾驶员可以离开驾驶的L3认证法规。日本和韩国也出台了相应的规定，并在此基础上解除了主机厂，即汽车厂发生事故，L3车祸后，主机厂的责任被解除。在法律法规上，现在各个国家都倾向于驾驶自动驾驶水平高的L3和L4，因为这是智能甚至国家科技实力的象征，到了这个程度。L3的难度是多少？几亿个代码怎么保证安全？软件……是个难题。第二个期望是功能安全。除了已知的安全场景和已知的危险场景，还有第三种未知的不安全场景。我们所说的未知的不安全场景是指什么？我不去想它。我以特斯拉2016年邯郸高速事故为这个扫地机。这么大的车没被认出来也不知道。谁知道这是第三场？我们认为这不是问题。我们甚至认为这是人的问题。于是，我们想要一辆驾驶能力更强、驾驶能力更安全的自动驾驶汽车，却不认可。这是第三种场景。我们说L3的第二个难题是安全的长尾问题。这款车平时表现不错，一些比较难想象的场景也能克服，但是像视频里这么简单的场景都克服不了，所以自动驾驶的车是最好的。我们认为特斯拉是现在世界上最强大的自动驾驶汽车，而陷入恐怖的恰恰是最强大的特斯拉。全世界的用户都开始怀疑它的安全性，不仅是中国，欧美也是如此。那么我们怎么看待特斯拉的安全性呢？解决安全问题是不可能的。还有自动驾驶能力更强的L2+。为什么没有L2好？因为它给了用户更高的期待，用户期待无人驾驶，它自己宣传的FSD也是无人驾驶，其实是一种辅助驾驶。所以在今年制定的广告语里，会对无人驾驶扣分，而且必须老老实实说这个车是辅助，降低用户的期望值。想做L3，就有这个问题。这些未知的不安全场景，有人称之为边缘场景，如何捕捉？所以需要用L2+来过渡，但是在过渡期间，如何让司机在自动驾驶的时候重新注意驾驶，又是一个难题。所以现在首先想到特斯拉的宣传，他们已经在做相应的评价了。如果你的产品推广不是宣传的辅助手段，现在这些机型都有这样的问题。用户手册上注明是驾驶辅助系统，但基本用的是自动驾驶的功能和口号。说到数据，L3的车是要靠汽车厂的，不可能自己收集数据收集数据，然后开发出来再卖，因为这些边缘场景可能要在几亿公里、几十亿公里内搜索，这个搜索任务只能交给用户，因为任何企业都可以咬着牙去收集五三百万公里，没有企业敢说要收集一亿公里。所以从L2+到L3，现在一个停留在汽车厂的宣传上，忽悠不了人。是辅助和辅助，不能叫自动驾驶。应该释放第二个数据，让它收集用户数据，尽快度过困难阶段，尽可能降低L2和L3。所以我们想要一辆比人类驾驶更安全的自动驾驶汽车。第二，无人驾驶能落地吗？从支队报告来看，近两年无人驾驶技术发展非常迅速。从美国加州的支队报告中可以看出，去年已经上升到2亿英里，这意味着范多里需要安全员的介入。从技术面来看，我们很牛，特别是几个头部企业真的很牛，后面的企业我们看差别很大。另一方面，旅行的距离是20，000英里。这车能用吗？这辆车是倒车用的。我觉得百度的车不好，三万公里。另一方面，如果没有安全员，这辆车三万公里就被撞了。谁能用一辆三万公里就出事的车，所以无人驾驶自行车智能的走下去，所以暖暖今年迫不及待的想和安全员一起拿下它。这个操作开始的时候，给投资人一个信息，无人驾驶出租车马上可以量产，马上可以赚钱。有趣的是，它的CEO辞职了，这显然是不可能的。在中国，希望车、路、云来构建这样一个系统，由车云来共同控制，由云来支撑，由运单感知来支撑。这个很难。随着路边对人、车、路、云的感知，很多边缘场景会被克服，云中有监控人员处理一些事情……自动驾驶仪处理不了。我看到L3被列入工信部的准入规定。所以L4可以通过陆云的人车监管和云端的后台平台达到L3的水平。如果一个人在后平台管理十辆车，一个人管理四五十辆车，这是可以被商业运营商量产的。所以对于高水平的自动驾驶来说，真正的汽车革命的到来，对我们的生活可能会带来更大的改变，所以一个是L2+，我们希望在三到五年内，真正的L3汽车可以出来。第二，在车路云的共同努力下，在5G通信和高精度定位的支持下，我们可以让无人驾驶汽车率先落地。所以我们今天在看到4G通信带来的移动互联网智能终端(智能手机)的同时，更希望看到5G带来的移动物联网智能手段带来的神奇，也就是无人驾驶汽车。期待中国汽车工业百年一遇的技术热潮，真正从大到强，这是我们的核心技术。新一代智能网联新能源汽车核心技术得到加强。我们不担心动力电池。我们担心芯片。当然，中国不缺软件人才，但我们担心的是操作系统。因为操作系统需要生态，中国有大量的程序员，但是中国行业很难联合起来。当鸿蒙系统出来时，每个人的反应都不一样。而一个操作系统并不是编程的难度，而是如何形成一个生态，这将在未来几年内推进。我们用这张图来介绍一下技术革命的速度。事实上，汽车取代马车只用了13年。美国在1956年就有过这样的梦想。今天，在新能源、5G、人工智能技术的加持下，这样的梦想成为可能，所以今天对我们所有人来说都是痛苦的，因为汽车正在发生变化，而变化是非常痛苦的。一方面，未来非常广阔。谢谢大家！谁能用一辆三万公里就出事的车，所以无人驾驶自行车智能的走下去，所以暖暖今年迫不及待的想和安全员一起拿下它。这个操作开始的时候，给投资人一个信息，无人驾驶出租车马上可以量产，马上可以赚钱。有趣的是，它的CEO辞职了，这显然是不可能的。在中国，希望车、路、云来构建这样一个系统，由车云来共同控制，由云来支撑，由运单感知来支撑。这个很难。有了人、车、路、云的路边感知，很多边缘场景都会被克服，云端有监控人员处理一些自动驾驶处理不了的事情。我看到L3被列入工信部的准入规定。所以L4可以通过陆云的人车监管和云端的后台平台达到L3的水平。如果一个人在后平台管理十辆车，一个人管理四五十辆车，这是可以被商业运营商量产的。所以对于高水平的自动驾驶来说，真正的汽车革命的到来，对我们的生活可能会带来更大的改变，所以一个是L2+，我们希望在三到五年内，真正的L3汽车可以出来。第二，在车路云的共同努力下，在5G通信和高精度定位的支持下，我们可以让无人驾驶汽车率先落地。所以我们今天在看到4G通信带来的移动互联网智能终端(智能手机)的同时，更希望看到5G带来的移动物联网智能手段带来的神奇，也就是无人驾驶汽车。期待中国汽车工业百年一遇的技术热潮，真正从大到强，这是我们的核心技术。新一代智能网联新能源汽车核心技术得到加强。我们不担心动力电池。我们担心芯片。当然，中国不缺软件人才，但我们担心的是操作系统。因为操作系统需要生态，中国有大量的程序员，但是中国行业很难联合起来。当鸿蒙系统出来时，每个人的反应都不一样。而一个操作系统并不是编程的难度，而是如何形成一个生态，这将在未来几年内推进。我们用这张图来介绍一下技术革命的速度。事实上，汽车取代马车只用了13年。美国在1956年就有过这样的梦想。今天，在新能源、5G、人工智能技术的加持下，这样的梦想成为可能，所以今天对我们所有人来说都是痛苦的，因为汽车正在发生变化，而变化是非常痛苦的。一方面，未来非常广阔。谢谢大家！

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