【2020汽车蓝皮书论坛】圆桌讨论：无人驾驶商业化进程和难题

中国的无人驾驶汽车始于上世纪80年代，在多年的推动下，各种尖端公司相继出现，从而将无人驾驶技术带到大众面前。

2016年以来，中国创新创业浪潮从互联网蔓延到更多实体经济领域，以人工智能、大数据、虚拟现实为代表的“硬技术”从云端、实验室走进被称为“中国硅谷”的中关村。

在这一波科技革命中，人工智能是最受瞩目的领域之一，无人驾驶是人工智能应用最热门的领域之一。

无人驾驶模式有什么商业价值？如何落地？目前面临哪些困难和挑战？

2020年8月11日下午，在蓝皮书论坛“自动驾驶”分论坛中，车车科技创始人兼CEO马哲人、塔格之星创始人兼首席科学家于、博创联动创始人& CEO陶伟、酷哇机器人联合创始人兼CTO廖等无人驾驶领域专家就“无人驾驶商业化”话题展开讨论，前总工程师程担任主持人。

以下是这个话题的节录。

程，原总工程师。

程:这里的嘉宾会告诉你他们的独特之处，每个人都有自己的目标应用市场和解决方案。但是和之前有什么很大的区别呢？之前的比赛大家都在说主要聚焦To C的市场，现在坐在台上的四个人却在说To B的业务，这也很奇怪。让我这个过去一直关注To C市场R&D和战略产品投资的人来主持今天的讨论。主要目的是让更多的To B业务中的思想在今天的讨论环节中被发现，为以后的业务终端提供一些参考。

请花点时间简要介绍一下贵公司和产品的技术方向。

宇车科技创始人兼CEO马哲人

马哲人:我们刚成立两年，干线的主流是大货车和重卡的自动驾驶。从物流到物流园区，我们不进市区，主要是国道和高速公路。中国重卡600万辆，市场3万亿。

这是一家技术加运营的公司。一方面研究自动驾驶的核心技术，车型也运营自己的卡车网络。这和它成立的背景有关系，因为我们的核心创始股东中有普罗斯这样的超级巨头。

我们聊到了商业模式，还挺开心的。我们称之为“立即省钱”。在卡车领域，顾老师也讲了一些东西。中国的运输距离很长。基本上是城际货车。对中国来说，400公里不算事。400公里以上的车大多是两个司机开。大家注意了。卡车里有一个卧铺。

不追求无名小卒，先救个司机，一年15万人民币。多省一点油，10%，就是3万人民币。我们的首要目标是把两个司机变成一个司机。第二，省油10%。我们的目标是一年省一万块油，这是一个目标。成本不再是一回事了。

此外，我们正在与主机厂合作，我们正在开发自动驾驶系统。正如上一轮提到的，我们处于渐进模式，L3汽车预计将在明年年底上市。

于归真，塔格之星创始人兼首席科学家

余:我是余。我的公司叫塔格之星，专门经营技术服务。我们成立三年多，目前的客户已经在世界最大的稀土矿，国电投资的三个煤矿，鄂尔多斯的一些矿山。

博创联动创始人&；CEO陶伟

陶伟:我们是博创联系在一起的。智能农业机械有很多相似之处，也有很多不同之处。我们给他们提供汽车工厂，我们主要提供整车的智能控制部分，联网终端，数字农场。在农场，由于距离近，有3000多台自动驾驶机器，在农业机械上批量应用更多。今年有完全自主的无人驾驶拖拉机，我还是希望用这个技术来提高整个农业的工作效果。

酷哇机器人联合创始人兼CTO廖龙文

廖:我们的酷机器人目前主要集中在环卫行业。我们的模型前面提到过，无人驾驶和自动驾驶有一点区别。封闭的场景里没有人，开放的道路下却有人。与传统环卫相比，智能技术的运用提高了整个作业的效率。现在的速度是5到10公里，可以通过技术赋能，可以升级到轿车15公里，大车30公里。以前三辆车能做的事，现在一辆车就能完成。

程:我已经阐述了我现在在做什么，以及下一步进入应用市场的方向。在之前的论坛上，我花了很多时间讨论什么时候。请介绍一下你们智能驾驶的商业化前景。如果当前年份是2020年，边界是2025年，可以给它打个分，希望渺茫，最高5分。评分之后，可以简单的说一下简单的论点。为什么？

马哲人:我打了4.5。为什么考了4.5分？本来想打5分的。这个市场的时机、成熟度、市场规模都非常大。负0.5分还是法律法规的问题。现在法律法规的进步远远跟不上市场的成熟、技术的成熟和物流行业对To B市场的迫切需求。

我们说自己的时候，就像我刚才说的，先针对吴总说的渐进模式，先做L3。目标是把两个司机变成一个司机。这从高性能L3的角度得到了验证，大大降低了驾驶员的劳动强度。我们预计，第一，在中长途，两个司机变成一个司机，仍然可以满足时效性和服务质量的要求。省一个司机，省10%的油，一年省18万。刚才说了成本，大家可以算算从豪华配置到乞丐配置能做的事情。

这个市场很大，600万辆，几乎保守估计是3万亿人民币的市场，只有1%，对我们来说是实实在在的成绩。我们与OEM合作开发核心软件和车载平台。在座的很多朋友都是我们的合作伙伴。我们刚刚宣布，A车将在今年年初的正向研发过程中终止，B车将在第三季度问世。到年底，SOP计划包括(20)22、(20)23、(20)24和(20)25。我们

程:我再补充一点。如果我打分的话，马老师这里的项目应该能打4.8分。为什么还有0.2个点要涨？因为现在人均GDP是10000美元，这次疫情之后，正常情况下，按照5% GDP的增长，到2030年中国的大型物流市场会从80万亿增长到180万亿。也就是说到时候会有600万辆，到时候可能会接近1000万辆的水平。我认为我们应该更有信心地看待这个问题。

于:露天煤矿是无人管理的。中国有380辆车在国外运营超过十年。国内量产没有问题。对中国来说，得分是5。

为什么是这个分数？我也说说我的想法。第一，国外有模式。第二，国内近几年的政策，尤其是新基建的政策，把无人矿作为新基建最重要的落地场景。3月，国家发改委发布了《无人煤指导意见》。从能落地的场景来看，是封闭场景。没有法律限制，不让人进，环境比较简陋。无人驾驶可以将外界的干扰降到最低。我认为它是可用的。

有一个……她的那个。在这个行业中，矿井中的采矿24小时运行。有的车有四五个司机，小型车有两三个司机，能产生巨大的经济价值。一张矿卡2000万，我觉得有经济价值。前面可得3分，经济价值得1分。还有一个痛点。安全是一条红线，大矿不能碰。极寒地区招不到人。这个分值1分，总分5分。

程:关注的问题是劳动力。别看路上送货的快递小哥。中国的产业劳动力缺口已经达到500万，所以在这个行业还是完全适用的。接下来，我们邀请陶经理。

陶伟:刚才有好多快递小哥。在农业应用场景中，是完全类似的情况。大多数农村劳动力，尤其是年轻一代，宁愿去城里送快递，也不愿留在农村争几亩地。

由于中国农业环境种植的复杂性，全覆盖打4分。农业机械的驾驶是一个非常高速的增长，相当于全年总量的一倍，比完全无人驾驶技术的应用还要少。从大的应用场景来看，农业的种植效率本质上来源于单台农机的效率和整个系统的效率。从农机的改善来看，这两年面临的是粮食安全，或者说宏观环境，所以我们认为还是会面临一个非常好的红利期。对于智慧农业或者智能农机、高效农机的发展，应该还是会有非常好的发展。平均下来4.6和4.8差不多。

廖:首先，我来介绍一下环卫市场的特点。中国的大部分卫生设施都集中在政府手中。整个市场体量应该在万亿规模，环卫设备数量每年应该在2000亿-3000亿之间。但是环卫的特点是环卫设备中设备的普及率不是特别高，实际上有大量的人在做环卫工作。这些设备在使用过程中利用率也很低。

比如洒水车利用率很低，导致整个环卫资源的浪费，以后人力也是个问题。这些都是环卫市场的特点，这个市场的规模也足够大。简单来说，市场的商业前景并不明朗。现有的技术条件能否解决这些痛点以及车辆普及率和使用率的问题？如果是，我觉得这是一个很有前景的行业。

整体来说，环卫的一个方面是城市环卫，我们认为达到了一个条件，技术条件可以满足。还有农村，也有城乡结合部。坦率地说，中国大部分地方比较乱，基础条件比较差，现有的基础条件还不达标。整体商业前景应该在4.5分左右。

程:无论从投资的角度还是从产业发展的角度，我觉得现在首先要关注的是To B的一些应用，因为从我的角度来看，这些所谓的技术方案，未来会针对To B和To C进行整合。这涉及到一个非常核心的问题，我会关注另外一件事。我会继续问，我想问下一个问题。请解释一下，智能驾驶产品和传统产品在商业价值上有什么区别？除了你刚才提到的劳动力，中国劳动力短缺，现在我们各自的就业人口实际上每年都在减少。除此之外，除了人力成本，各自创始人在智能驾驶领域义无反顾的商业前景还有什么价值？

马哲人:这是一个很有意思的问题，和我们公司选择的商业模式很有关系。我们不是一个纯粹的解决方案供应商或制造商。我们的商业模式是，我们是自动驾驶卡车的运营商。第一步是L3，上面有4G。我们为客户提供非常灵活的运输服务。第一步本身在这个市场上是没有的。无论是物流公司还是大型船队，他找capa的时候……泰，他很少按命令来。基本上他每年都签合同，线路很固定。

我们看到在这种模式下，自动驾驶之后，第一次让驾驶的工作变得极其简单规范，非常简单。这种简单意味着什么？不仅可以在自行车上节省成本，还可以从现在的一个自动驾驶车队减少车辆的规模，因为我们要照顾到大量的驾驶员和大量驾驶行为的一致性和安全性，所以市场上的这种重卡工作要靠技术，因为它非常复杂，消耗体力。

现在管理车队其实就是管理司机，人是最难管理的，尤其是蓝领。因此，该市场最大的重型卡车车队不超过5000辆。通过技术，我们不仅节约了成本，还简化了管理动作，然后司机接手急诊班。

我们也做过一个预测，到2025年，我们自己运营的规模会在5万到10万台之间，重新产生规模经济。一个是规模经济，第二个叫资产服务。中国的无人驾驶汽车始于上世纪80年代，在多年的推动下，各种尖端公司相继出现，从而将无人驾驶技术带到大众面前。

2016年以来，中国创新创业浪潮从互联网蔓延到更多实体经济领域，以人工智能、大数据、虚拟现实为代表的“硬技术”从云端、实验室走进被称为“中国硅谷”的中关村。

在这一波科技革命中，人工智能是最受瞩目的领域之一，无人驾驶是人工智能应用最热门的领域之一。

无人驾驶模式有什么商业价值？如何落地？目前面临哪些困难和挑战？

2020年8月11日下午，在蓝皮书论坛“自动驾驶”分论坛中，车车科技创始人兼CEO马哲人、塔格之星创始人兼首席科学家于、博创联动创始人& CEO陶伟、酷哇机器人联合创始人兼CTO廖等无人驾驶领域专家就“无人驾驶商业化”话题展开讨论，前总工程师程担任主持人。

以下是这个话题的节录。

程，原总工程师。

程:这里的嘉宾会告诉你他们的独特之处，每个人都有自己的目标应用市场和解决方案。但是和之前有什么很大的区别呢？之前的比赛大家都在说主要聚焦To C的市场，现在坐在台上的四个人却在说To B的业务，这也很奇怪。让我这个过去一直关注To C市场R&D和战略产品投资的人来主持今天的讨论。主要目的是让更多的To B业务中的思想在今天的讨论环节中被发现，为以后的业务终端提供一些参考。

请花点时间简要介绍一下贵公司和产品的技术方向。

宇车科技创始人兼CEO马哲人

马哲人:我们刚成立两年，干线的主流是大货车和重卡的自动驾驶。从物流到物流园区，我们不进市区，主要是国道和高速公路。中国重卡600万辆，市场3万亿。

这是一家技术加运营的公司。一方面研究自动驾驶的核心技术，车型也运营自己的卡车网络。这和它成立的背景有关系，因为我们的核心创始股东中有普罗斯这样的超级巨头。

我们聊到了商业模式，还挺开心的。我们称之为“立即省钱”。在卡车领域，顾老师也讲了一些东西。中国的运输距离很长。基本上是城际货车。对中国来说，400公里不算事。400公里以上的车大多是两个司机开。大家注意了。卡车里有一个卧铺。

不要追求任何人，除了司机firs……一年15万人民币。多省一点油，10%，就是3万人民币。我们的首要目标是把两个司机变成一个司机。第二，省油10%。我们的目标是一年省一万块油，这是一个目标。成本不再是一回事了。

此外，我们正在与主机厂合作，我们正在开发自动驾驶系统。正如上一轮提到的，我们处于渐进模式，L3汽车预计将在明年年底上市。

于归真，塔格之星创始人兼首席科学家

余:我是余。我的公司叫塔格之星，专门经营技术服务。我们成立三年多，目前的客户已经在世界最大的稀土矿，国电投资的三个煤矿，鄂尔多斯的一些矿山。

博创联动创始人&；CEO陶伟

陶伟:我们是博创联系在一起的。智能农业机械有很多相似之处，也有很多不同之处。我们给他们提供汽车工厂，我们主要提供整车的智能控制部分，联网终端，数字农场。在农场，由于距离近，有3000多台自动驾驶机器，在农业机械上批量应用更多。今年有完全自主的无人驾驶拖拉机，我还是希望用这个技术来提高整个农业的工作效果。

酷哇机器人联合创始人兼CTO廖龙文

廖:我们的酷机器人目前主要集中在环卫行业。我们的模型前面提到过，无人驾驶和自动驾驶有一点区别。封闭的场景里没有人，开放的道路下却有人。与传统环卫相比，智能技术的运用提高了整个作业的效率。现在的速度是5到10公里，可以通过技术赋能，可以升级到轿车15公里，大车30公里。以前三辆车能做的事，现在一辆车就能完成。

程:我已经阐述了我现在在做什么，以及下一步进入应用市场的方向。在之前的论坛上，我花了很多时间讨论什么时候。请介绍一下你们智能驾驶的商业化前景。如果当前年份是2020年，边界是2025年，可以给它打个分，希望渺茫，最高5分。评分之后，可以简单的说一下简单的论点。为什么？

马哲人:我打了4.5。为什么考了4.5分？本来想打5分的。这个市场的时机、成熟度、市场规模都非常大。负0.5分还是法律法规的问题。现在法律法规的进步远远跟不上市场的成熟、技术的成熟和物流行业对To B市场的迫切需求。

我们说自己的时候，就像我刚才说的，先针对吴总说的渐进模式，先做L3。目标是把两个司机变成一个司机。这从高性能L3的角度得到了验证，大大降低了驾驶员的劳动强度。我们预计，第一，在中长途，两个司机变成一个司机，仍然可以满足时效性和服务质量的要求。省一个司机，省10%的油，一年省18万。刚才说了成本，大家可以算算从豪华配置到乞丐配置能做的事情。

这个市场很大，600万辆，几乎保守估计是3万亿人民币的市场，只有1%，对我们来说是实实在在的成绩。我们与OEM合作开发核心软件和车载平台。在座的很多朋友都是我们的合作伙伴。我们刚刚宣布，A车将在今年年初的正向研发过程中终止，B车将在第三季度问世。到年底，SOP计划包括(20)22、(20)23、(20)24和(20)25。我们

程:我再补充一点。如果我打分的话，马老师这里的项目应该能打4.8分。为什么还有0.2个点要涨？因为现在人均GDP是10000美元，这次疫情之后，正常情况下，按照5% GDP的增长，到2030年中国的大型物流市场会从80万亿增长到180万亿。也就是说到时候会有600万辆，到时候可能会接近1000万辆的水平。我认为我们应该更有信心地看待这个问题。

于:露天煤矿是无人管理的。中国有380辆车在国外运营超过十年。国内量产没有问题。对中国来说，得分是5。

为什么是这个分数？我也说说我的想法。第一，国外有模式。第二，国内近几年的政策，尤其是新基建的政策，把无人矿作为新基建最重要的落地场景。3月，国家发改委发布了《无人煤指导意见》。从能落地的场景来看，是封闭场景。没有法律限制，不让人进，环境比较简陋。无人驾驶可以将外界的干扰降到最低。我认为它是可用的。

有一个……她的那个。在这个行业中，矿井中的采矿24小时运行。有的车有四五个司机，小型车有两三个司机，能产生巨大的经济价值。一张矿卡2000万，我觉得有经济价值。前面可得3分，经济价值得1分。还有一个痛点。安全是一条红线，大矿不能碰。极寒地区招不到人。这个分值1分，总分5分。

程:关注的问题是劳动力。别看路上送货的快递小哥。中国的产业劳动力缺口已经达到500万，所以在这个行业还是完全适用的。接下来，我们邀请陶经理。

陶伟:刚才有好多快递小哥。在农业应用场景中，是完全类似的情况。大多数农村劳动力，尤其是年轻一代，宁愿去城里送快递，也不愿留在农村争几亩地。

由于中国农业环境种植的复杂性，全覆盖打4分。农业机械的驾驶是一个非常高速的增长，相当于全年总量的一倍，比完全无人驾驶技术的应用还要少。从大的应用场景来看，农业的种植效率本质上来源于单台农机的效率和整个系统的效率。从农机的改善来看，这两年面临的是粮食安全，或者说宏观环境，所以我们认为还是会面临一个非常好的红利期。对于智慧农业或者智能农机、高效农机的发展，应该还是会有非常好的发展。平均下来4.6和4.8差不多。

廖:首先，我来介绍一下环卫市场的特点。中国的大部分卫生设施都集中在政府手中。整个市场体量应该在万亿规模，环卫设备数量每年应该在2000亿-3000亿之间。但是环卫的特点是环卫设备中设备的普及率不是特别高，实际上有大量的人在做环卫工作。这些设备在使用过程中利用率也很低。

比如洒水车利用率很低，导致整个环卫资源的浪费，以后人力也是个问题。这些都是环卫市场的特点，这个市场的规模也足够大。简单来说，市场的商业前景并不明朗。现有的技术条件能否解决这些痛点以及车辆普及率和使用率的问题？如果是，我觉得这是一个很有前景的行业。

整体来说，环卫的一个方面是城市环卫，我们认为达到了一个条件，技术条件可以满足。还有农村，也有城乡结合部。坦率地说，中国大部分地方比较乱，基础条件比较差，现有的基础条件还不达标。整体商业前景应该在4.5分左右。

程:无论从投资的角度还是从产业发展的角度，我觉得现在首先要关注的是To B的一些应用，因为从我的角度来看，这些所谓的技术方案，未来会针对To B和To C进行整合。这涉及到一个非常核心的问题，我会关注另外一件事。我会继续问，我想问下一个问题。请解释一下，智能驾驶产品和传统产品在商业价值上有什么区别？除了你刚才提到的劳动力，中国劳动力短缺，现在我们各自的就业人口实际上每年都在减少。除此之外，除了人力成本，各自创始人在智能驾驶领域义无反顾的商业前景还有什么价值？

马哲人:这是一个很有意思的问题，和我们公司选择的商业模式很有关系。我们不是一个纯粹的解决方案供应商或制造商。我们的商业模式是，我们是自动驾驶卡车的运营商。第一步是L3，上面有4G。我们为客户提供非常灵活的运输服务。第一步本身在这个市场上是没有的。无论是物流公司还是大型船队，他找capa的时候……泰，他很少按命令来。基本上他每年都签合同，线路很固定。

我们看到在这种模式下，自动驾驶之后，第一次让驾驶的工作变得极其简单规范，非常简单。这种简单意味着什么？不仅可以在自行车上节省成本，还可以从现在的一个自动驾驶车队减少车辆的规模，因为我们要照顾到大量的驾驶员和大量驾驶行为的一致性和安全性，所以市场上的这种重卡工作要靠技术，因为它非常复杂，消耗体力。

现在管理车队其实就是管理司机，人是最难管理的，尤其是蓝领。因此，该市场最大的重型卡车车队不超过5000辆。通过技术，我们不仅节约了成本，还简化了管理动作，然后司机接手急诊班。

我们也做过一个预测，到2025年，我们自己运营的规模会在5万到10万台之间，重新产生规模经济。一个是规模经济，第二个叫资产服务。因为很方便，规模效应之后，不仅成本低，而且周边的线路有很多全覆盖，可以召之即来，挥之不去。有许多大型物流公司和运输车队将标准的点对点运输变成这样一个大平台来购买运力服务，而不是自己拥有资产管理驱动程序。

这实质上是一场技术变革，为2B行业带来了新的规模经济和新的大规模资产服务。很多都是这样的区域，矿卡和环卫最终都会有这样的区域。

于:一个公司给一个产品带来什么样的价值，是一个非常核心的竞争力。露天矿谈其无人运输。我们生活中80%的矿物质来自矿山。为什么前段时间煤价上涨？因为没人挖煤。说到价值，有三点，一是经济价值，二是因为漏矿本质上是安全的。安全是产业链的一条红线。对于国企的管理者和下面的工人来说，安全是极其重要的。第三，因为没有人，这个矿在疫情期间，甚至春节期间，包括过年都不可能生产。它的首次运输保证了物资供应的稳定性，这一点非常重要。

陶伟:其实在农业这个场景，我觉得挺有意思的。在大多数场景下，智能驾驶建议如何减少投入，节约成本。在农业的场景中，最典型的场景就是智能驾驶给整个产量带来了根本性的提升。智能装备技术，融合农艺技术后，形成高标准的作业。不把自动驾驶的技术融入新疆的棉花种植地，就不让下地干活。均匀种植的结果会提高后期喷药农业的效果和最终的收获。我们有信心从根本原因上带来成本控制和节约，最大的收获是用户产出和整体收入的增加。在国外，60%以上的农业机械都配备了智能驾驶系统，这是最根本的因素。对此要有信心。

廖:首先，义无反顾地做这件事，肯定是它产生的社会价值，而不是某些人的某些个人诉求。这个时候我们刚刚提到，我们的环卫通过智能驾驶和自动驾驶提高了效率。我们运营了一个大概几千万平米的自动驾驶环卫运营。目前共享全包自动环卫驾驶，整个成本可以降低10%以上。未来随着传感器等封装成本的降低，这个利润空间或者节约的社会资源是很有前景的，这是一个方面。

第二个方面，因为我是工程师，所以我想说机器和人各有特点，人适合一些比较灵活的工作。环卫工人做的工作非常重复。每天我们6点开始扫这条街，8点扫完。这个过程非常符合机器的特性。我们做人们应该做的，人们应该做的。这是我们做得最出色的。

程:从效益角度谈商业价值，…有效和高效。因为以前是搞商业策划和技术的，今天也想抛砖引玉。让我们一起来探讨智能终端产品，它的最后一项资产，它的管理方式，以及未来金融工具的进一步应用，会产生什么样的东西。

下一步我们会深入探讨，涉及到合作伙伴更多的联合运营，以及未来整个业务落地过程中如何脱离传统。我们称产品转移为一种商业交易模式。而这种模式，我觉得在商用车和城市服务领域是最有机会的，可以创造一个模板。我们不怀疑我们做了商业服务和乘用车，只要我们做好了资本回报和社会价值，两者是共赢共生的。

你们都谈到了劳动以外的价值。在前一轮讨论中，有一个关于5G+AI的解决方案的讨论。可能大家都会关注一个问题。5G+AI更注重开放道路，我国大力推进“新基础设施”。现在各个部委都从自己的角度发布了一些产品端和基础设施端的数字化智能化方向。从乘用车来看，全国有23个示范区。以前都说5G是为智能汽车而生的。众所周知，车用3GPP R16的标准上个月刚刚发布，理论上还需要两年时间才能成熟，而且在目前所谓的公网条件下，未来还会继续发展。

我问你，从你的商业角度来说，你觉得传统所谓的单体智能和集群智能对你的商业化发展有影响吗？

马哲仁:我来说这几点。第一，这条路上有V 2 X。首先是提高自动驾驶的可靠性。第二，随着规模的普及，对末端软硬件的要求降低了成本，这是非常可贵的。第三，我们也比较现象。V2X需要大量的投入和数据规范的进一步成熟。目前在自动驾驶系统中算是一个选项，有些地方可以兼容。我们的底线是一个独立的系统运行在L3模式。

最后，干线物流，尤其是城际重卡沿高速运行，从V2X的全国投入产出比来看，尤其是路侧覆盖，沿高速铺设其投入产出比最高，可以实现良好的车辆覆盖。目前我们也在和厂家和一些地方做一些前期的探讨，但是对我们来说比较容易。

首先，我们将它作为批量生产设备中的一个选项。而且这是一个相对独立的，无论是端上的硬件还是算法，都有一个感知，从感知整合的角度去整合就够了。所以这对于我们来说是一个相对容易的话题，我们乐见其成。

程:我从事的是重冲突物流运输的解决方案，我思考的是集群智能的逐步融合。对于这个解决方案，在不同的应用领域，我们称之为行业应用领域可能对这个问题有不同的需求。

余:我敢说，无人操作领域一定是群体智能，没有办法实现单一智能。我们做无人露天矿，就是群体智能。有几个场景特别有意义。一个是装、运、卸，要和挖掘机、电厂协调。因为挖掘机是移动的，他们必须在移动的位置一辆接一辆地移动。另外，在运输过程中，矿区道路有180度转弯，有上有下。仅仅依靠自行车的智能是不可能看到弯道和坡顶的汽车的。卸货不是单点卸货，是分布式的，装卸的业务流程需要群体智能。

整体来说是一个集体智能，也是一个端群智能系统的典型应用。我们有300个V2X点在矿井中运行。

程:在矿解里，这个东西是不是基于5G叫X？还是基于什么激光雷达？还是什么？

于:单一的技术是不够的。我们一起行动。现在两个成熟的驱动一起加私网驱动，我们目前拿着的第一个模块还没给t……我们还没有。

程:集体智慧对你在这个行业的应用是必要的吗？

于:我们不叫它无人驾驶，我们叫它无人驾驶交通系统。

程:我刚才犯了一个小错误，顺序需要调整。马总这里说的是高速。要开场面，先问廖经理，他总是开低速场面。

廖:我们这边是开放的。未来我觉得一定是群体智能和单一智能的混合体。短期内，我们的行业一定是单一智能。你为什么理解这个？我们在安徽有一个这个环卫车的项目，它会穿越100个路口，变成一个智能路口。政府很难承担这个项目，也很难推进。目前我肯定会做单智能，大部分计算都是在车端完成的。

在未来，我认为有足够多的自动驾驶汽车，乘用车可以连接到这个网络。费用分摊很低，保证安全就够了。我们上海有几百万辆车，每辆车的成本都很高。另一方面，群体智能可能会产生一些新的智能，而不是原来的单一智能。比如高精地图的更新是通过群体智能来解决的，单个智能只能看到局部区域。

也包括我们说的通信服务公司。它依赖于很多数据，包括自动驾驶汽车和传统汽车收集了很多数据。有些路段早上出行的人很多。我觉得提前安排运力是智能的一部分。我认为在未来，个体智能和群体智能的结合。一定还有某种单一的智能。最终，单一情报会保留一些核心安全部门。

陶伟:单智能在农机。使用收割操作时，收割操作不会停止。其实从农业的场景来讲，我们认为归根结底是工业化的场景。我们总是举个例子。农业是一个大农场，所以你可以把它当作一个工厂。现在智能农机的未来无非是一个数字化工厂的智能集成，仅此而已。单机效率很重要，所以从长远来看，农业机械一定是多机协同，群体智能的场景。目前国内这个阶段还是比较小的。现在我们基本上都在关注一些基础，比如一个人管理多辆车，或者收割的同步。我们先从这几个方面切入市场。

程:从四个垂直应用领域来看，你非常幸运。在创业的两年里，你们都是依托国家公共基础设施的建设，让自己的事业不断探索，实现商业化，至少打3分，满分5分。你们共同表达了一个观点，就是以后最好用这个东西，这其实是对一个业务发展阶段的评价，是对业务环境理解的问题。

因为我在想一个很奇怪的事情，我们的政府已经彻底解决了这次疫情中的人体数据问题。目前中国有13.8亿人口，基本上下次人口普查肯定会减少很多工作量。另一方面，上午，曹先生谈到了上一轮的技术发展。移动互联网并没有给整个社会的生产力带来质的提升。他关心的是更多交易成本的下降。也就是说，这一轮技术并没有产生新的GDP，而是原有的自然增长带来的效应。

国家这次搞“新基建”，有一个很重要的命题，就是建设新产业。在这里，我想和大家表达一个观点，关注真正应用于汽车业务的5G对出行和垂直领域的影响。我觉得应该把握好这个关键节奏，看在这个过程中能不能继续推动这个领域商业解决方案的成熟和规模化。

我觉得还有最后一个问题，四位都非常积极乐观的看好商业化前景。最后一个问题，目前商业化如果向前发展，你认为最大的挑战是什么？给两点。

马哲人:我说一个，法律法规。特别是在我们的商用车领域，事实上，客户渴望看到我……从目前的工业技术成熟度来看，我们看自己，严格按照车规来做。可以预见，这款车将于明年底问世。

我们看到从测试到运营的各个环节都严重失控。一个是多头管理，道路管理是，运营许可是交通。大家都在努力，信息孤岛，大家都在做自己的事，从不交流，也从不和我们这个行业交流。我们不知道他们在做什么。昨天我们发现大家做了很多事情，很多都是一塌糊涂。

我在这里呼吁，在座的行业应该一起发声，根据不同的场景，或者更快更成熟的商业体系，涉及商业环境。一旦上路，小型物流车、大型物流车、环卫车一旦规模化就会遇到这个问题。我们应该一起发声，建立几个有组织的载体。应该倒逼国家部委尽快修改法律，修改法律法规来解读现有的法律法规。

程:我从事汽车行业。真的很痛苦。不管有多痛苦，我还是要活在现实生活中。在各自的领域，我们要和你的合作伙伴，无论是地方政府还是客户，一起努力创造条件，引领社会快速进步。你得让这些部委自保才能推动这项工作。我们现在的科技版还做不到，很感人。我想在未来，我们会共同努力推动这方面的发展。

于:对于露天矿来说，首先是标准化。过去人们驾驶汽车，但现在他们将无人驾驶。无人驾驶技术、设备、设施的标准是什么？这个地方不仅要制定标准，还要掌控客户的需求，甚至如何挖掘一整套标准。因为单靠一个企业比较难，所以要靠一个联盟来做这件事。还有一种是自主可控的。

现在矿山都是大家资本的原料，我们用的芯片主要是国外的。他们要求我们尽快集成国外芯片。包括激光雷达，我们已经在矿上测试了很长时间，国内还需要改进这个激光雷达，而且主要用国外的。我们希望这个产业链共同形成中国的自主和控制。

程:这是一个供应链能力和系统能力的问题。

陶伟:从自动驾驶和智能驾驶来看，农业的刚需性还是比较明显的。这一块有很强的信心和比较大的成长性。如果真的涉及农业的无人化、场景化运营，或者种植者的整体素质，教育是个大问题。在这种场景下，如果完全无人驾驶，这是一个很大的因素。

廖:我觉得整个行业有很多困难，包括供应链，法律法规，各个方面。我觉得最难的一点是技术本身。在我个人看来，这些手段真的实现了智能的所有手段，能产生强人工智能吗？你能解决所谓的L5吗？能有效解决吗？有没有可能无解？这是一个悲观的论点。

我觉得未来不仅仅是行业内的一家公司。它可能需要结合学术界和工业界已经突破的问题，即智能本身是什么，如何应用到工业界。我觉得是技术问题。因为很方便，规模效应之后，不仅成本低，而且周边的线路有很多全覆盖，可以召之即来，挥之不去。有许多大型物流公司和运输车队将标准的点对点运输变成这样一个大平台来购买运力服务，而不是自己拥有资产管理驱动程序。

这实质上是一场技术变革，为2B行业带来了新的规模经济和新的大规模资产服务。很多都是这样的区域，矿卡和环卫最终都会有这样的区域。

于:一个公司给一个产品带来什么样的价值，是一个非常核心的竞争力。露天矿谈其无人运输。我们生活中80%的矿物质来自矿山。为什么前段时间煤价上涨？因为没人挖煤。说到价值，有三点，一是经济价值，还有……她的是因为漏矿本质上是安全的。安全是产业链的一条红线。对于国企的管理者和下面的工人来说，安全是极其重要的。第三，因为没有人，这个矿在疫情期间，甚至春节期间，包括过年都不可能生产。它的首次运输保证了物资供应的稳定性，这一点非常重要。

陶伟:其实在农业这个场景，我觉得挺有意思的。在大多数场景下，智能驾驶建议如何减少投入，节约成本。在农业的场景中，最典型的场景就是智能驾驶给整个产量带来了根本性的提升。智能装备技术，融合农艺技术后，形成高标准的作业。不把自动驾驶的技术融入新疆的棉花种植地，就不让下地干活。均匀种植的结果会提高后期喷药农业的效果和最终的收获。我们有信心从根本原因上带来成本控制和节约，最大的收获是用户产出和整体收入的增加。在国外，60%以上的农业机械都配备了智能驾驶系统，这是最根本的因素。对此要有信心。

廖:首先，义无反顾地做这件事，肯定是它产生的社会价值，而不是某些人的某些个人诉求。这个时候我们刚刚提到我们的环卫通过智能驾驶和自动驾驶提高了效率。我们运营了一个大概几千万平米的自动驾驶环卫运营。目前共享全包自动环卫驾驶，整个成本可以降低10%以上。未来随着传感器等封装成本的降低，这个利润空间或者节约的社会资源是很有前景的，这是一个方面。

第二个方面，因为我是工程师，所以我想说机器和人各有特点，人适合一些比较灵活的工作。环卫工人做的工作非常重复。每天我们6点开始扫这条街，8点扫完。这个过程非常符合机器的特性。我们做人们应该做的，人们应该做的。这是我们做得最出色的。

程:从效益、效果、效率的角度谈商业价值。因为以前是搞商业策划和技术的，今天也想抛砖引玉。让我们一起来探讨智能终端产品，它的最后一项资产，它的管理方式，以及未来金融工具的进一步应用，会产生什么样的东西。

下一步我们会深入探讨，涉及到合作伙伴更多的联合运营，以及未来整个业务落地过程中如何脱离传统。我们称产品转移为一种商业交易模式。而这种模式，我觉得在商用车和城市服务领域是最有机会的，可以创造一个模板。我们不怀疑我们做了商业服务和乘用车，只要我们做好了资本回报和社会价值，两者是共赢共生的。

你们都谈到了劳动以外的价值。在前一轮讨论中，有一个关于5G+AI的解决方案的讨论。可能大家都会关注一个问题。5G+AI更注重开放道路，我国大力推进“新基础设施”。现在各个部委都从自己的角度发布了一些产品端和基础设施端的数字化智能化方向。从乘用车来看，全国有23个示范区。以前都说5G是为智能汽车而生的。众所周知，车用3GPP R16的标准上个月刚刚发布，理论上还需要两年时间才能成熟，而且在目前所谓的公网条件下，未来还会继续发展。

我问你，从你的商业角度来说，你觉得传统所谓的单体智能和集群智能对你的商业化发展有影响吗？

马哲仁:我来说这几点。第一，这条路上有V 2 X。首先是提高自动驾驶的可靠性。第二，随着规模的普及，对终端软硬件的要求降低了成本，这很v……uable。第三，我们也比较现象。V2X需要大量的投入和数据规范的进一步成熟。目前在自动驾驶系统中算是一个选项，有些地方可以兼容。我们的底线是一个独立的系统运行在L3模式。

最后，干线物流，尤其是城际重卡沿高速运行，从V2X的全国投入产出比来看，尤其是路侧覆盖，沿高速铺设其投入产出比最高，可以实现良好的车辆覆盖。目前我们也在和厂家和一些地方做一些前期的探讨，但是对我们来说比较容易。

首先，我们将它作为批量生产设备中的一个选项。而且这是一个相对独立的，无论是端上的硬件还是算法，都有一个感知，从感知整合的角度去整合就够了。所以这对于我们来说是一个相对容易的话题，我们乐见其成。

程:我从事的是重冲突物流运输的解决方案，我思考的是集群智能的逐步融合。对于这个解决方案，在不同的应用领域，我们称之为行业应用领域可能对这个问题有不同的需求。

余:我敢说，无人操作领域一定是群体智能，没有办法实现单一智能。我们做无人露天矿，就是群体智能。有几个场景特别有意义。一个是装、运、卸，要和挖掘机、电厂协调。因为挖掘机是移动的，他们必须在移动的位置一辆接一辆地移动。另外，在运输过程中，矿区道路有180度转弯，有上有下。仅仅依靠自行车的智能是不可能看到弯道和坡顶的汽车的。卸货不是单点卸货，是分布式的，装卸的业务流程需要群体智能。

整体来说是一个集体智能，也是一个端群智能系统的典型应用。我们有300个V2X点在矿井中运行。

程:在矿解里，这个东西是不是基于5G叫X？还是基于什么激光雷达？还是什么？

于:单一的技术是不够的。我们一起行动。现在两个成熟的驱动一起加私网驱动，我们目前拿着的第一个模块还没给我们。

程:集体智慧对你在这个行业的应用是必要的吗？

于:我们不叫它无人驾驶，我们叫它无人驾驶交通系统。

程:我刚才犯了一个小错误，顺序需要调整。马总这里说的是高速。要开场面，先问廖经理，他总是开低速场面。

廖:我们这边是开放的。未来我觉得一定是群体智能和单一智能的混合体。短期内，我们的行业一定是单一智能。你为什么理解这个？我们在安徽有一个这个环卫车的项目，它会穿越100个路口，变成一个智能路口。政府很难承担这个项目，也很难推进。目前我肯定会做单智能，大部分计算都是在车端完成的。

在未来，我认为有足够多的自动驾驶汽车，乘用车可以连接到这个网络。费用分摊很低，保证安全就够了。我们上海有几百万辆车，每辆车的成本都很高。另一方面，群体智能可能会产生一些新的智能，而不是原来的单一智能。比如高精地图的更新是通过群体智能来解决的，单个智能只能看到局部区域。

也包括我们说的通信服务公司。它依赖于很多数据，包括自动驾驶汽车和传统汽车收集了很多数据。有些路段早上出行的人很多。我觉得提前安排运力是智能的一部分。我认为在未来，个体智能和群体智能的结合。一定还有某种单一的智能。最终，单一情报会保留一些核心安全部门。

陶伟:单智能在农机。使用收割操作时，收割操作不会停止。实际上从农业的角度来说，我们认为……归根结底，这是一幅工业化的景象。我们总是举个例子。农业是一个大农场，所以你可以把它当作一个工厂。现在智能农机的未来无非是一个数字化工厂的智能集成，仅此而已。单机效率很重要，所以从长远来看，农业机械一定是多机协同，群体智能的场景。目前国内这个阶段还是比较小的。现在我们基本上都在关注一些基础，比如一个人管理多辆车，或者收割的同步。我们先从这几个方面切入市场。

程:从四个垂直应用领域来看，你非常幸运。在创业的两年里，你们都是依托国家公共基础设施的建设，让自己的事业不断探索，实现商业化，至少打3分，满分5分。你们共同表达了一个观点，就是以后最好用这个东西，这其实是对一个业务发展阶段的评价，是对业务环境理解的问题。

因为我在想一个很奇怪的事情，我们的政府已经彻底解决了这次疫情中的人体数据问题。目前中国有13.8亿人口，基本上下次人口普查肯定会减少很多工作量。另一方面，上午，曹先生谈到了上一轮的技术发展。移动互联网并没有给整个社会的生产力带来质的提升。他关心的是更多交易成本的下降。也就是说，这一轮技术并没有产生新的GDP，而是原有的自然增长带来的效应。

国家这次搞“新基建”，有一个很重要的命题，就是建设新产业。在这里，我想和大家表达一个观点，关注真正应用于汽车业务的5G对出行和垂直领域的影响。我觉得应该把握好这个关键节奏，看在这个过程中能不能继续推动这个领域商业解决方案的成熟和规模化。

我觉得还有最后一个问题，四位都非常积极乐观的看好商业化前景。最后一个问题，目前商业化如果向前发展，你认为最大的挑战是什么？给两点。

马哲人:我说一个，法律法规。尤其是在我们商用车这个领域，其实客户是很渴望看到的。从目前的工业技术成熟度来看，我们看自己，严格按照车规来做。可以预见，这款车将于明年底问世。

我们看到从测试到运营的各个环节都严重失控。一个是多头管理，道路管理是，运营许可是交通。大家都在努力，信息孤岛，大家都在做自己的事，从不交流，也从不和我们这个行业交流。我们不知道他们在做什么。昨天我们发现大家做了很多事情，很多都是一塌糊涂。

我在这里呼吁，在座的行业应该一起发声，根据不同的场景，或者更快更成熟的商业体系，涉及商业环境。一旦上路，小型物流车、大型物流车、环卫车一旦规模化就会遇到这个问题。我们应该一起发声，建立几个有组织的载体。应该倒逼国家部委尽快修改法律，修改法律法规来解读现有的法律法规。

程:我从事汽车行业。真的很痛苦。不管有多痛苦，我还是要活在现实生活中。在各自的领域，我们要和你的合作伙伴，无论是地方政府还是客户，一起努力创造条件，引领社会快速进步。你得让这些部委自保才能推动这项工作。我们现在的科技版还做不到，很感人。我想在未来，我们会共同努力推动这方面的发展。

于:对于露天矿来说，首先是标准化。过去人们驾驶汽车，但现在他们将无人驾驶。无人驾驶技术、设备、设施的标准是什么？这个地方不仅要制定标准，还要掌控客户的需求，甚至如何挖掘一整套标准。因为单靠一家企业更难……要做到这一点，需要依靠一个联盟。还有一种是自主可控的。

现在矿山都是大家资本的原料，我们用的芯片主要是国外的。他们要求我们尽快集成国外芯片。包括激光雷达，我们已经在矿上测试了很长时间，国内还需要改进这个激光雷达，而且主要用国外的。我们希望这个产业链共同形成中国的自主和控制。

程:这是一个供应链能力和系统能力的问题。

陶伟:从自动驾驶和智能驾驶来看，农业的刚需性还是比较明显的。这一块有很强的信心和比较大的成长性。如果真的涉及农业的无人化、场景化运营，或者种植者的整体素质，教育是个大问题。在这种场景下，如果完全无人驾驶，这是一个很大的因素。

廖:我觉得整个行业有很多困难，包括供应链，法律法规，各个方面。我觉得最难的一点是技术本身。在我个人看来，这些手段真的实现了智能的所有手段，能产生强人工智能吗？你能解决所谓的L5吗？能有效解决吗？有没有可能无解？这是一个悲观的论点。

我觉得未来不仅仅是行业内的一家公司。它可能需要结合学术界和工业界已经突破的问题，即智能本身是什么，如何应用到工业界。我觉得是技术问题。程:你们都谈到了各个领域的挑战。除了技术、供应链、应用集成，无论是车企、政府城管、农民还是矿业集团，他们的规划，包括人员培训，都是同样的问题。

这里面有一点很重要，就是我相信整个智能化的解决方案会逐渐落地，或者回到我刚才说的那一点。近年来，出现了金融服务的短板问题。自动驾驶已经在路上跑了，方法和人类操控完全不同。在这方面，也是我国长期存在的问题。无论如何，我们从事的这个领域是我们认为的朝阳产业。像“冬芽”一样，朝阳产业破土而出必有所钻。

马云搞支付宝的时候，非银对银行金融体系很茫然，因为有产业变革的趋势。正如四位创始人所说，我们有足够的信心在2025年前分两步把我们的工业、商业和市场价值做大做强。好的，谢谢你。

敬请关注盖世汽车专题“[盖世直播] 2020中国汽车蓝皮书论坛”。

https://auto.gasgoo.com/NewsTopic/262.html·程·井磊:你们都谈到了各个领域的挑战。除了技术、供应链、应用集成，无论是车企、政府城管、农民还是矿业集团，他们的规划，包括人员培训，都是同样的问题。

这里面有一点很重要，就是我相信整个智能化的解决方案会逐渐落地，或者回到我刚才说的那一点。近年来，出现了金融服务的短板问题。自动驾驶已经在路上跑了，方法和人类操控完全不同。在这方面，也是我国长期存在的问题。无论如何，我们从事的这个领域是我们认为的朝阳产业。像“冬芽”一样，朝阳产业破土而出必有所钻。

马云搞支付宝的时候，非银对银行金融体系很茫然，因为有产业变革的趋势。正如四位创始人所说，我们有足够的信心在2025年前分两步把我们的工业、商业和市场价值做大做强。好的，谢谢你。

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