单车智能VS车路协同：技术的能与不能、商用的克制与陷阱 | CCF-GAIR 2020

2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和Leifeng.com联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

8月8日，在智能驾驶专题峰会上，新智家举办了“新基础设施下自动驾驶将迎来哪些机遇？线下圆桌论坛。当天下午5点，富瑞特科总裁张林、中山大学副教授、博士生导师、慧拓智能CEO兼联合创始人陈龙、主线科技合伙人、前瞻研究院院长王超、副总裁邱、途胜未来上海总经理薛建聪围绕“中国自动驾驶如何突围”的主题进行了精彩的探讨，上海硬球管理咨询公司创始人兼CEO Crystal Zhang担任圆桌主持人。

圆桌会议要点概述:

1，5G是自动驾驶的锦上添花，而不是及时辅助的技术。

5G指的是第五代移动通信系统，它的明显优势是极速、大连接、极低时延。近年来，随着汽车智能网联技术的发展，5G与汽车行业的深度融合已经成为一种趋势。5G有望给车联网和自动驾驶带来颠覆性的改变，在这些领域的落地将进一步发展5G技术。目前5G技术在汽车上的应用仅限于车载系统、车联网等部分，更高层次的应用需要大量基础设施建设的配合。

2.现在中国的交通发展不仅仅是智能驾驶，而是智能联网。

智能网联汽车是自动驾驶汽车发展的新阶段，也是自行车自动驾驶与网联汽车融合的新产品、新模式、新生态。与常规汽车相比，智能网联汽车有两个重要特点:一是多技术交叉、跨行业融合；二是地域和社会属性增加。智能网联汽车在行驶过程中需要通信、地图、数据平台等国内属性的支持和安全管理，每个国家都有自己的使用标准和规范，因此智能网联汽车的开发和使用都具有地方属性。

3.不要过分强调V2X，而忽略了自行车智能应用本身要攻克的技术。

渐进式发展以量产汽车产品为首要发展目标，因此会依赖传统的汽车软硬件技术架构，难以满足智能驾驶汽车不断变化的发展需求；一步一步发展和传统汽车有着巨大的区别，安全性和可靠性有待检验。同时，系统的量产能力和成本因素也会影响和制约规模化生产。

4、自行车智能+车路协调，重要的是解决汽车产业化的实际问题。

无论自动驾驶的技术和商业模式如何变化，自动驾驶的时代终将到来。基于自行车智能和车路协同的复杂的新型交通系统与传统的交通系统并不相同。要利用好中国能做的根据中国的现状，智能网联是中国选择的最正确的方式。

圆桌会议的记录如下:

宿主

上海硬球管理咨询公司创始人兼首席执行官张晶

圆桌嘉宾

张林总裁

中山大学副教授、博士生导师陈龙，慧拓智能CEO、联合创始人。

王超主线技术合伙人、前瞻研究院院长。

邱，副总裁。

薛建聪图森，未来的上海总经理

没有5G，不一定没有自动驾驶。

张水晶:谢谢邀请。今天，我们将与嘉宾探讨在新的基础设施下，自动驾驶将迎来哪些机遇。因为时间关系，我们就直入主题吧。第一个问题是关注通信网络基础设施。现在5G很普及。这里想问大家的是5G网络会给自动驾驶带来什么价值？自动驾驶落地一定要有5G吗？对于不同的落地场景，5G的价值会有所不同吗？

张林:在新基础设施的背景下，从智能汽车的角度来看，5G是一个非常重要的渠道，主要是通过车与云的连接，以及道路与云的连接。

陈龙:根据我们公司选择的具体场景，我们是矿山无人公司。与其说是矿山无人公司，其实更接近于一个矿区的AGV系统，自动驾驶只是其中一个环节。我更愿意称之为矿用机器人和矿业互联网。说到矿区工业互联网，5G是一个非常重要的工具，在某些场景下是必须的。

邱:从我们的角度来看，荣源七星正在做RoboTaxi，5G起到了很好的帮助作用。RoboTaxi涉及很多方面，包括调度、远程监控、监管等。5G可以帮助我们很好地管理和监控车辆。

王超:5G主要用于自动驾驶两个方面:V2X和云计算。5G为传输提供了更宽、更宽、更平的道路，同时解决了我们在V2X中传输的内容，这是一个质的提升。但是，如何使用数据，如何驾驶测试，如何使用我们在本地和云端传输的内容做计算，如何提供自动驾驶服务，需要针对不同的场景、不同的技术路线、不同的架构有针对性地讨论，不能一刀切。

薛建聪:我觉得5G技术是一个很好的技术，但是目前它的用途并没有我们想象的那么神奇。5G是锦上添花，而不是雪中送炭的技术。无人驾驶的实现依赖5G是错误的。对于无人驾驶，我不认为5G是目前必要的技术。

卫星互联网，自动驾驶定位加分

张晶:我们专注于卫星互联网，另一项非常重要的通信基础设施技术。定位对于自动驾驶非常重要。现在自动驾驶依靠传感器和高精地图来弥补GPS的不足。目前中国北斗做的很好，配合就能做到厘米级。我想问你的是，未来中长期自动驾驶的定位，光靠卫星互联网够不够？卫星互联网会对自动驾驶的发展产生什么影响？我应该怎么考虑？

薛建聪:我觉得卫星定位是一个很重要的技术，但是如果没有卫星信号，是不是可以通过无人驾驶来实现？当然不是。比如隧道场景没有卫星信号。途胜未来有七种不同的方式做定位，包括高精地图，卫星定位等等。它是一种结合了多种方式的定位技术。

基于fusi……定位系统，结合现在的差分信号，我们已经可以在卫星定位本身达到更高的精度。卫星定位方式很重要，但不能是无人系统中唯一的定位方式。

王超:我非常同意薛总的意见。我们在港口和公路方面做了大量工作。如果按照北斗结合地面基站的厘米级，可以满足大部分场景下的自动驾驶应用需求。有两个方面:一方面是安全冗余，任何单一来源的信息都是不可靠的。我们不知道它什么时候会失败，失败了怎么处理。我们必须有足够的应急计划。

在未来，即使我们的卫星定位可以提高到更高的精度，其他定位技术也必须仍然存在。在很多特定场景下，比如港口作业、集装箱装卸等，需要比厘米级更高的精度，可能是一两厘米甚至更高。

卫星定位是相对需求，我们也需要其他定位手段辅助。不仅仅是靠北斗或者其他卫星定位技术，还有自动驾驶技术。

邱:前两位嘉宾介绍了GPS的很多应用，非常好，我们也是一样。作为参考和输入，我们依靠激光雷达、视觉和惯性导航来获得非常可靠的结果。对于GNSS高精度定位方案来说，它可以在很多方面帮助我们完成不同设备或不同区域地图之间的参照系问题。一个是我们在不同的城市，他们的地图可能有标杆标准，我们通过定位这部分来实现；另一个是港口内的定位工作。我们需要知道目标物体在哪里。在这种情况下，高精度定位系统可以帮助我们知道位置。总之，实际行驶的车辆并不完全依赖于高精度的卫星定位系统。

陈龙:首先需要明确北斗是必须的。在全球定位系统下，中国非常有必要拥有自己的卫星定位系统。

但是在无人驾驶的过程中，完全依靠卫星定位会导致灾难性的结果。卫星信号穿过大气层，建筑物遮挡，会有很多误差，不可能把5个人的执行和保证全部放在这里。我们还是要不断提高自己的定位能力，才能更好的完成整个定位系统。

自行车智能VS车路协同，没有输赢。

张水晶:看来通信网络基础设施只是加分项。接下来，关注智能交通基础设施。既然是加分项，请问主要应用场景是高速公路下的途胜未来吗？如果说V2X是助推器的话，那么当今高速公路应用场景中，短期内依靠自行车智能难以克服的痛点是什么？用V2X可以更快解决。就说两个你觉得最痛苦的痛点吧。

薛建聪:车路协同的场景我们讲了很多，但目前看来主要用在开放道路上的两个地方:红绿灯和道口门。但我不认为这两个地方一定要用V2X来解决。

结合刚才的问题，V2X和5G一样，可以是非常好的技术手段。我过红绿灯的时候告诉我是什么灯，或者你现在停下来，15秒后换灯，我好做更合理的驾驶策略和准备。但是还有很多问题需要解决，比如车路协调信号错误造成的事故谁来负责。这是一个需要在技术之外，但在法律层面讨论的问题。

张水晶:V2X用什么比较好？今天自行车智能更难攻克？

薛建聪:目前我认为自行车智能化还远没有达到顶峰。在物理规则之内，我相信目前没有什么是自行车智能克服不了的，而必须通过V2X来解决。

张水晶:你同意薛总的说法吗？

王超:我同意一些观点。从自动驾驶车辆的能力和安全性来看，我们目前的出发点是绝对不依赖V2X来保证车辆的安全性。我们把这件事交给第三方来决定人类的安全是不负责任的。

V2X主要带来两方面的改进:一方面是感知的限制。从系统的设计和实现来看，车辆感知可以帮助实现障碍物、地图、辅助定位、局部决策规划等任务。另一方面是更长距离的安全保障是否高效。高速行驶的车辆可以感知300-500米的情况，包括路面破损、车流量等信息，让车辆决策和规划更加高效。V2X是锦上添花。它不能让我更安全，但可以让我更有效率。

从全局来看，我更愿意用调度和控制来形容。我们现在说的是自行车智能，这种描述显示了它的局限性。它做自己的事。

张水晶:痛点是什么？我觉得高速公路上事故多发区很多，就算是老司机也很难驾驭。基础设施不能帮助解决这个痛点吗？人类驾驶员上下坡道并不容易。基础设施帮不上忙吗？

王超:可以有帮助，可以提供一些信息，让我们更方便。

张水晶:接下来请陈总、刘总。V2X在矿区和城市路况有帮助吗？他们能帮助的痛点是什么？

陈龙:我觉得前两位嘉宾的回答都跑题了。我们需要讨论的不是单车智能和V2X谁更重要，或者是要不要用V2X来提升单车智能的功能。其实中国已经回答了这个问题。2008年开始做无人驾驶。十几年来，国家对无人驾驶的规划一直在逐渐变化，有些变化是由中国国情决定的。h……h速现场比较特别。国外重点提升自行车智能，但都是基于人工智能理论和计算单元技术的提升。在人工智能理论的核心推广上，比如卷积神经网络的推广，还有很多过程需要解释。

所以我们现在的认知是基于现在的人工智能理论。自行车智能能做到什么程度，开放场景下的无人驾驶能否完全由自行车智能解决，都是一个问号，没有一家公司能回答。中国以现状给出了路线，现在中国说的不仅仅是智能驾驶，而是智能网联。

回到矿上，有很多痛点和问题。我们制作的场景与开阔的道路不同。不需要非常高的速度，也不需要100%的绝对安全。它不需要运送人，速度可以控制在25 km/h，所以我们需要达到的是尽可能高效的调度整个系统，让调度规范管理更加高效。在这个过程中，V2X肯定会发挥作用。比如矿区，经常会出现这样的情况，高度是立体的，转弯半径很小，而车本身很高。需要在车周围安装传感器，在小转弯半径下看得更广。V2X可以解决这个问题。

相信高精场景也有相应的应用。比如超视距感知，可以通过V2X的基础设施来做，很多工作只能在国内做。现在不是我想用什么方式解决问题，而是根据中国目前的情况，中国能做什么。我认为智能网联是中国选择的最正确的方式。

邱:刚才大家谈了很多，我想补充一下。我觉得V2X的价值是基于场景的。

从深圳的日常街道来看，单车智能可以很好的处理大部分情况，小问题也在决策规划上有所提升。从广义上来说，V2X可以看作是云。当我们做RoboTaxi的时候，V2X必须和云端通信，完成我们的订单和调度任务。另一方面，我们在小街上行驶的时候，会遇到只有一条车道的情况，因为我们在修路的时候看不到完整的路况。如果有V2X，我们就可以更好的判断两边的流量是否被占用，我们是在等待还是通过。2020年8月7日，全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机联合会(CCF)主办，香港中文大学(深圳)和Leifeng.com联合承办，鹏程实验室和深圳人工智能与机器人研究所协办。

8月8日，在智能驾驶专题峰会上，新智家举办了“新基础设施下自动驾驶将迎来哪些机遇？线下圆桌论坛。当天下午5点，富瑞特科总裁张林、中山大学副教授、博士生导师、慧拓智能CEO兼联合创始人陈龙、主线科技合伙人、前瞻研究院院长王超、副总裁邱、途胜未来上海总经理薛建聪围绕“中国自动驾驶如何突围”的主题进行了精彩的探讨，上海硬球管理咨询公司创始人兼CEO Crystal Zhang担任圆桌主持人。

圆桌会议要点概述:

1，5G是自动驾驶的锦上添花，而不是及时辅助的技术。

5G指的是第五代移动通信系统，它的明显优势是极速、大连接、极低时延。近年来，随着汽车智能网联技术的发展，5G与汽车行业的深度融合已经成为一种趋势。5G有望给车联网和自动驾驶带来颠覆性的改变，在这些领域的落地将进一步发展5G技术。目前5G技术在汽车上的应用仅限于车载系统、车联网等部分，更高层次的应用需要大量基础设施建设的配合。

2.现在中国的交通发展不仅仅是智能驾驶，而是智能联网。

智能网联汽车是自动驾驶汽车发展的一个新阶段，也是一个新产品……自行车自动驾驶和网联汽车融合的新模式新生态。与常规汽车相比，智能网联汽车有两个重要特点:一是多技术交叉、跨行业融合；二是地域和社会属性增加。智能网联汽车在行驶过程中需要通信、地图、数据平台等国内属性的支持和安全管理，每个国家都有自己的使用标准和规范，因此智能网联汽车的开发和使用都具有地方属性。

3.不要过分强调V2X，而忽略了自行车智能应用本身要攻克的技术。

渐进式发展以量产汽车产品为首要发展目标，因此会依赖传统的汽车软硬件技术架构，难以满足智能驾驶汽车不断变化的发展需求；一步一步发展和传统汽车有着巨大的区别，安全性和可靠性有待检验。同时，系统的量产能力和成本因素也会影响和制约规模化生产。

4、自行车智能+车路协调，重要的是解决汽车产业化的实际问题。

无论自动驾驶的技术和商业模式如何变化，自动驾驶的时代终将到来。基于自行车智能和车路协同的复杂的新型交通系统与传统的交通系统并不相同。要利用好中国能做的根据中国的现状，智能网联是中国选择的最正确的方式。

圆桌会议的记录如下:

宿主

上海硬球管理咨询公司创始人兼首席执行官张晶

圆桌嘉宾

张林总裁

中山大学副教授、博士生导师陈龙，慧拓智能CEO、联合创始人。

王超主线技术合伙人、前瞻研究院院长。

邱，副总裁。

薛建聪图森，未来的上海总经理

没有5G，不一定没有自动驾驶。

张水晶:谢谢邀请。今天，我们将与嘉宾探讨在新的基础设施下，自动驾驶将迎来哪些机遇。因为时间关系，我们就直入主题吧。第一个问题是关注通信网络基础设施。现在5G很普及。这里想问大家的是5G网络会给自动驾驶带来什么价值？自动驾驶落地一定要有5G吗？对于不同的落地场景，5G的价值会有所不同吗？

张林:在新基础设施的背景下，从智能汽车的角度来看，5G是一个非常重要的渠道，主要是通过车与云的连接，以及道路与云的连接。

陈龙:根据我们公司选择的具体场景，我们是矿山无人公司。与其说是矿山无人公司，其实更接近于一个矿区的AGV系统，自动驾驶只是其中一个环节。我更愿意称之为矿用机器人和矿业互联网。说到矿区工业互联网，5G是一个非常重要的工具，在某些场景下是必须的。

邱:从我们的角度来看，荣源七星正在做RoboTaxi，5G起到了很好的帮助作用。RoboTaxi涉及很多方面，包括调度、远程监控、监管等。5G可以帮助我们很好地管理和监控车辆。

王超:5G主要用于自动驾驶两个方面:V2X和云计算。5G为传输提供了更宽、更宽、更平的道路，同时解决了我们在V2X中传输的内容，这是一个质的提升。但是，如何使用数据，如何驾驶测试，如何使用我们在本地和云端传输的内容做计算，如何提供自动驾驶服务，需要针对不同的场景、不同的技术路线、不同的架构有针对性地讨论，不能一刀切。

薛建聪:我觉得5G技术是一个很好的技术，但是目前它的用途并没有我们想象的那么神奇。5G是锦上添花，而不是雪中送炭的技术。无人驾驶的实现依赖5G是错误的。对于无人驾驶，我不认为5G是目前必要的技术。

卫星互联网，自动驾驶定位加分

张晶:我们专注于卫星互联网，另一项非常重要的通信基础设施技术。定位对于自动驾驶非常重要。现在自动驾驶依靠传感器和高精地图来弥补GPS的不足。目前中国北斗做的很好，配合就能做到厘米级。我想问你的是，未来中长期自动驾驶的定位，光靠卫星互联网够不够？卫星互联网会对自动驾驶的发展产生什么影响？我应该怎么考虑？

薛建聪:我觉得卫星定位是一个很重要的技术，但是如果没有卫星信号，是不是可以通过无人驾驶来实现？当然不是。比如隧道场景没有卫星信号。途胜未来有七种不同的方式做定位，包括高精地图，卫星定位等等。它是一种结合了多种方式的定位技术。

基于fusi……定位系统，结合现在的差分信号，我们已经可以在卫星定位本身达到更高的精度。卫星定位方式很重要，但不能是无人系统中唯一的定位方式。

王超:我非常同意薛总的意见。我们在港口和公路方面做了大量工作。如果按照北斗结合地面基站的厘米级，可以满足大部分场景下的自动驾驶应用需求。有两个方面:一方面是安全冗余，任何单一来源的信息都是不可靠的。我们不知道它什么时候会失败，失败了怎么处理。我们必须有足够的应急计划。

在未来，即使我们的卫星定位可以提高到更高的精度，其他定位技术也必须仍然存在。在很多特定场景下，比如港口作业、集装箱装卸等，需要比厘米级更高的精度，可能是一两厘米甚至更高。

卫星定位是相对需求，我们也需要其他定位手段辅助。不仅仅是靠北斗或者其他卫星定位技术，还有自动驾驶技术。

邱:前两位嘉宾介绍了GPS的很多应用，非常好，我们也是一样。作为参考和输入，我们依靠激光雷达、视觉和惯性导航来获得非常可靠的结果。对于GNSS高精度定位方案来说，它可以在很多方面帮助我们完成不同设备或不同区域地图之间的参照系问题。一个是我们在不同的城市，他们的地图可能有标杆标准，我们通过定位这部分来实现；另一个是港口内的定位工作。我们需要知道目标物体在哪里。在这种情况下，高精度定位系统可以帮助我们知道位置。总之，实际行驶的车辆并不完全依赖于高精度的卫星定位系统。

陈龙:首先需要明确北斗是必须的。在全球定位系统下，中国非常有必要拥有自己的卫星定位系统。

但在无人驾驶的过程中，完全依靠卫星定位会导致灾难性的结果。卫星信号穿过大气层，建筑物遮挡，会有很多误差，不可能把5个人的执行和保证全部放在这里。我们还是要不断提高自己的定位能力，才能更好的完成整个定位系统。

自行车智能VS车路协同，没有输赢。

张水晶:看来通信网络基础设施只是加分项。接下来，关注智能交通基础设施。既然是加分项，请问主要应用场景是高速公路下的途胜未来吗？如果说V2X是助推器的话，那么当今高速公路应用场景中，短期内依靠自行车智能难以克服的痛点是什么？用V2X可以更快解决。就说两个你觉得最痛苦的痛点吧。

薛建聪:车路协同的场景我们讲了很多，但目前看来主要用在开放道路上的两个地方:红绿灯和道口门。但我不认为这两个地方一定要用V2X来解决。

结合刚才的问题，V2X和5G一样，可以是非常好的技术手段。我过红绿灯的时候告诉我是什么灯，或者你现在停下来，15秒后换灯，我好做更合理的驾驶策略和准备。但是还有很多问题需要解决，比如车路协调信号错误造成的事故谁来负责。这是一个需要在技术之外，但在法律层面讨论的问题。

张水晶:V2X用什么比较好？今天自行车智能更难攻克？

薛建聪:目前我认为自行车智能化还远没有达到顶峰。在物理规则之内，我相信目前没有什么是自行车智能克服不了的，而必须通过V2X来解决。

张水晶:你同意薛总的说法吗？

王超:我同意一些观点。从自动驾驶车辆的能力和安全性来看，我们目前的出发点是绝对不依赖V2X来保证车辆的安全性。我们把这件事交给第三方来决定人类的安全是不负责任的。

V2X主要带来两方面的改进:一方面是感知的限制。从系统的设计和实现来看，车辆感知可以帮助实现障碍物、地图、辅助定位、局部决策规划等任务。另一方面是更长距离的安全保障是否高效。高速行驶的车辆可以感知300-500米的情况，包括路面破损、车流量等信息，让车辆决策和规划更加高效。V2X是锦上添花。它不能让我更安全，但可以让我更有效率。

从全局来看，我更愿意用调度和控制来形容。我们现在说的是自行车智能，这种描述显示了它的局限性。它做自己的事。

张水晶:痛点是什么？我觉得高速公路上事故多发区很多，就算是老司机也很难驾驭。基础设施不能帮助解决这个痛点吗？人类驾驶员上下坡道并不容易。基础设施帮不上忙吗？

王超:可以有帮助，可以提供一些信息，让我们更方便。

张水晶:接下来请陈总、刘总。V2X在矿区和城市路况有帮助吗？他们能帮助的痛点是什么？

陈龙:我觉得前两位嘉宾的回答都跑题了。我们需要讨论的不是单车智能和V2X谁更重要，或者是要不要用V2X来提升单车智能的功能。其实中国已经回答了这个问题。2008年开始做无人驾驶。十几年来，国家对无人驾驶的规划一直在逐渐变化，有些变化是由中国国情决定的。h……h速现场比较特别。国外重点提升自行车智能，但都是基于人工智能理论和计算单元技术的提升。在人工智能理论的核心推广上，比如卷积神经网络的推广，还有很多过程需要解释。

所以我们现在的认知是基于现在的人工智能理论。自行车智能能做到什么程度，开放场景下的无人驾驶能否完全由自行车智能解决，都是一个问号，没有一家公司能回答。中国以现状给出了路线，现在中国说的不仅仅是智能驾驶，而是智能网联。

回到矿上，有很多痛点和问题。我们制作的场景与开阔的道路不同。不需要非常高的速度，也不需要100%的绝对安全。它不需要运送人，速度可以控制在25 km/h，所以我们需要达到的是尽可能高效的调度整个系统，让调度规范管理更加高效。在这个过程中，V2X肯定会发挥作用。比如矿区，经常会出现这样的情况，高度是立体的，转弯半径很小，而车本身很高。需要在车周围安装传感器，在小转弯半径下看得更广。V2X可以解决这个问题。

相信高精场景也有相应的应用。比如超视距感知，可以通过V2X的基础设施来做，很多工作只能在国内做。现在不是我想用什么方式解决问题，而是根据中国目前的情况，中国能做什么。我认为智能网联是中国选择的最正确的方式。

邱:刚才大家谈了很多，我想补充一下。我觉得V2X的价值是基于场景的。

从深圳的日常街道来看，单车智能可以很好的处理大部分情况，小问题也在决策规划上有所提升。从广义上来说，V2X可以看作是云。当我们做RoboTaxi的时候，V2X必须和云端通信，完成我们的订单和调度任务。另一方面，我们在小街上行驶的时候，会遇到只有一条车道的情况，因为我们在修路的时候看不到完整的路况。如果有V2X，我们就可以更好的判断两边的流量是否被占用，我们是在等待还是通过。因此，V2X的值应该基于不同的场景来考虑。

张水晶:请问张总，如果基础设施要智能化，需要部署很多传感器。车载传感器可以在基础设施端直接使用吗？这些机会会属于Fretek这样的公司吗？

张林:目前我们做了一些项目，主要是从车端到路端。相机的光学原理和机构有些不同。从感知层面到最终成像，以深度学习算法为目标进行融合检测。如果70%-80%可以数量级复用，对我们来说是一个新的业务领域。通过对车辆和路边的检测，从车辆的角度来看，多了一种感知能力。我们对如何对齐车辆的坐标系和实际尺寸非常感兴趣。

另一方面，我认为在很多中国特色的交通场景中，车端的感知能力可能会受到挑战。比如盘山公路有些匝道很短，需要以很快的速度切入主干道，完全依靠车辆自身的感知也是有限的。V2X可以帮助自动驾驶感知进行扩展和冗余，这将提高感知稳定性和道路交通安全。因此，要实现更安全、更高效的驾驶体验，我们认为V2X也是未来实现高水平自动驾驶的新契机。

今天早上两位教授谈到，在恶劣的路况下，雾天、雨天，传感器的感应距离急剧下降，导致制动能力急剧下降。在这种场景下，目前的感知能力大多在160-200米，难以进行变道和紧急避障。无论是高速公路还是城市场景，在中短期内，目前车辆的感知能力还不能覆盖所有场景。

自行车智能+车路协同解决汽车实际产业化

张水晶:已经有不同的声音了。我可以……从王总经理和薛总经理的表情中可以看出一种担忧。我担心中国过分强调V2X，忽略了自行车智能化应用要攻克的技术。

既然有这样的担心，如何平衡自行车智能化与新基础设施或者V2X，才能保证最终成为汽车强国和自动驾驶强国？

张琳:根据不同的场景，需求确实不一样。我觉得高速场景和低速场景会有不同的需求。早上阿里讲码头运输的时候，如果考虑到7*24小时都要有这个能力的话，V2X是一个非常重要的感知能力的补充，但是光有V2X是不够的，阿里还需要远程控制来辅助。自动驾驶的初衷是需要更加安全可靠，行业需要量产，这对系统设计和成本控制提出了更高的要求。

陈龙:我非常同意张先生的观点。就像我刚才说的，我们国家已经给出了方向和答案。为什么现在要做新的基础设施，走智能驾驶端的智慧之路？国家已经给了一个明确的状态。就是因为自行车智能现在很大程度上解决不了问题。在这种条件下，我们过分强调感知的程度，不一定是最正确的。因为解决这个问题不是比较功能的问题，而是解决系统工程最终应用的问题。我们要做的就是充分利用现在可行的成熟技术，并灌输到我们的系统工程中去，完成最终的应用，达到最终的结果。

对于矿山来说，无人驾驶只是很小的一个点。除了驾驶车辆从A点到B点，还要进行挖掘等一系列作业，这是一个涉及多台挖掘机、叉车、运载车配合的自动化作业过程。所以这不是简单的自动驾驶本身的实现，更像是一个系统工程。要用整体的眼光去探索解决方案，完成系统的程序和功能，解决现实问题。

新的基础设施将成为每个环节的驱动力，包括5G采矿。我觉得还是要布局应用场景和具体问题，而不是单车功能。解决问题是工业化要考虑的实际问题。

邱:在我们看来，V2X和自行车智能化是相辅相成、相互促进的。虽然自行车智能还是路边感知，但本质上它的技术需要有对车辆的感知和定位。自行车智能，现阶段会在人工智能、感知、定位上更进一步，率先解决无人驾驶的问题。将V2X和自行车智能结合在更多的场景中，可以帮助行业做得更好，在时间和空间两个维度上，都可以覆盖得更全面。

王超:我想把我的观点说清楚。V2X提升了自行车智能。以工业化为目标，更多考虑到新的基础设施建设在现阶段和未来几年是一个相对较长的过程。目前各种技术还没有那么完善，包括网络通信技术，路侧传感器技术，全局调度和运行控制技术。

在这个过程中，自行车智能和V2X共同成长。我们想在这个过程中推动无人驾驶产品的产业化。首先，我们将在不同的场景中讨论它们。在不同的场景下，车情、路情、设备情、自动驾驶情都有不同的侧重点。我们需要做好的是如何发挥自身优势，落实产品的应用。未来同一产品的机械水平会提高，路试和中控能给我们更好的支持，所以再做减法。对我们来说，更重要的是适应新基础设施的步伐。

薛建聪:我觉得现在说的车路协同和自动驾驶，我一直认为车路协同是锦上添花。无人驾驶不是简单的车辆制造的东西，本质上是电子驾驶员制造的东西。让我们回想一下过去。上世纪八九十年代，车辆都是手动挡，转向和刹车都无济于事。现在车越来越好，我们的骑行体验和驾驶体验越来越……越来越好。

2000年以后，车辆有了电子地图，包括手机地图，越来越完善。它会告诉你前方第三车道正在修车，提前避让，前方发生交通事故，拥堵1.3公里，我给你选择备用路线。我觉得这才是车路协同应该做的。

无人驾驶本身就是让汽车像人一样移动。如果有外部信息提醒你避开拥堵，告诉你哪里修路，告诉你什么时候出行比较合适。我相信这是锦上添花的最好表现。

张晶:不仅仅是中国在智能基础设施方面做出了努力。新加坡基本完成了智能交通基础设施的部署，荷兰也非常领先。在过去的五年里，通用汽车积极游说美国政府实现智能基础设施。中国的基础设施发展很快，我们有独特的优势。我们真心希望在自动驾驶领域有所耕耘的人，能够善用我们的优势，不要忘了啃自行车智能化这块硬骨头。希望中国未来真的能成为自动驾驶强国。感谢五位嘉宾的分享，希望更多从业者贡献更多真知灼见。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。因此，V2X的值应该基于不同的场景来考虑。

张晶:请问张总，如果基础设施要智能化，需要部署很多传感器。车载传感器可以在基础设施端直接使用吗？这些机会会属于Fretek这样的公司吗？

张林:目前我们做了一些项目，主要是从车端到路端。相机的光学原理和机构有些不同。从感知层面到最终成像，以深度学习算法为目标进行融合检测。如果70%-80%可以数量级复用，对我们来说是一个新的业务领域。通过对车辆和路边的检测，从车辆的角度来看，多了一种感知能力。我们对如何对齐车辆的坐标系和实际尺寸非常感兴趣。

另一方面，我认为在很多中国特色的交通场景中，车端的感知能力可能会受到挑战。比如盘山公路有些匝道很短，需要以很快的速度切入主干道，完全依靠车辆自身的感知也是有限的。V2X可以帮助自动驾驶感知进行扩展和冗余，这将提高感知稳定性和道路交通安全。因此，要实现更安全、更高效的驾驶体验，我们认为V2X也是未来实现高水平自动驾驶的新契机。

今天早上两位教授谈到，在恶劣的路况下，雾天、雨天，传感器的感应距离急剧下降，导致制动能力急剧下降。在这种场景下，目前的感知能力大多在160-200米，难以进行变道和紧急避障。无论是高速公路还是城市场景，在中短期内，目前车辆的感知能力还不能覆盖所有场景。

自行车智能+车路协同解决汽车实际产业化

张水晶:已经有不同的声音了。从王总经理和薛总经理的表情中我感受到了一种担忧。我担心中国过分强调V2X，忽略了自行车智能化应用要攻克的技术。

既然有这样的担心，如何平衡自行车智能化与新基础设施或者V2X，才能保证最终成为汽车强国和自动驾驶强国？

张琳:根据不同的场景，需求确实不一样。我觉得高速场景和低速场景会有不同的需求。早上阿里讲码头运输的时候，如果考虑到7*24小时都要有这个能力的话，V2X是一个非常重要的感知能力的补充，但是光有V2X是不够的，阿里还需要远程控制来辅助。自动驾驶的初衷是需要更加安全可靠，行业需要量产，这对系统设计和成本控制提出了更高的要求。

陈龙:我喜欢……与张先生很合得来。就像我刚才说的，我们国家已经给出了方向和答案。为什么现在要做新的基础设施，走智能驾驶端的智慧之路？国家已经给了一个明确的状态。就是因为自行车智能现在很大程度上解决不了问题。在这种条件下，我们过分强调感知的程度，不一定是最正确的。因为解决这个问题不是比较功能的问题，而是解决系统工程最终应用的问题。我们要做的就是充分利用现在可行的成熟技术，并灌输到我们的系统工程中去，完成最终的应用，达到最终的结果。

对于矿山来说，无人驾驶只是很小的一个点。除了驾驶车辆从A点到B点，还要进行挖掘等一系列作业，这是一个涉及多台挖掘机、叉车、运载车配合的自动化作业过程。所以这不是简单的自动驾驶本身的实现，更像是一个系统工程。要用整体的眼光去探索解决方案，完成系统的程序和功能，解决现实问题。

新的基础设施将成为每个环节的驱动力，包括5G采矿。我觉得还是要布局应用场景和具体问题，而不是单车功能。解决问题是工业化要考虑的实际问题。

邱:在我们看来，V2X和自行车智能化是相辅相成、相互促进的。虽然自行车智能还是路边感知，但本质上它的技术需要有对车辆的感知和定位。自行车智能，现阶段会在人工智能、感知、定位上更进一步，率先解决无人驾驶的问题。将V2X和自行车智能结合在更多的场景中，可以帮助行业做得更好，在时间和空间两个维度上，都可以覆盖得更全面。

王超:我想把我的观点说清楚。V2X提升了自行车智能。以工业化为目标，更多考虑到新的基础设施建设在现阶段和未来几年是一个相对较长的过程。目前各种技术还没有那么完善，包括网络通信技术，路侧传感器技术，全局调度和运行控制技术。

在这个过程中，自行车智能和V2X共同成长。我们想在这个过程中推动无人驾驶产品的产业化。首先，我们将在不同的场景中讨论它们。在不同的场景下，车情、路情、设备情、自动驾驶情都有不同的侧重点。我们需要做好的是如何发挥自身优势，落实产品的应用。未来同一产品的机械水平会提高，路试和中控能给我们更好的支持，所以再做减法。对我们来说，更重要的是适应新基础设施的步伐。

薛建聪:我觉得现在说的车路协同和自动驾驶，我一直认为车路协同是锦上添花。无人驾驶不是简单的车辆制造的东西，本质上是电子驾驶员制造的东西。让我们回想一下过去。上世纪八九十年代，车辆都是手动挡，转向和刹车都无济于事。现在车越来越好，我们的骑行体验和驾驶体验也越来越好。

2000年以后，车辆有了电子地图，包括手机地图，越来越完善。它会告诉你前方第三车道正在修车，提前避让，前方发生交通事故，拥堵1.3公里，我给你选择备用路线。我觉得这才是车路协同应该做的。

无人驾驶本身就是让汽车像人一样移动。如果有外部信息提醒你避开拥堵，告诉你哪里修路，告诉你什么时候出行比较合适。我相信这是锦上添花的最好表现。

张晶:不仅仅是中国在智能基础设施方面做出了努力。新加坡基本完成了智能交通基础设施的部署，荷兰也非常领先。在过去的五年里，通用汽车积极游说美国政府实现智能基础设施。中国的基础设施发展迅速，我们有uniq……优点。我们真心希望在自动驾驶领域有所耕耘的人，能够善用我们的优势，不要忘了啃自行车智能化这块硬骨头。希望中国未来真的能成为自动驾驶强国。感谢五位嘉宾的分享，希望更多从业者贡献更多真知灼见。

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