無人駕駛的商業(yè)應(yīng)用有四個因素，其中最重要的是技術(shù)、市場、生態(tài)和成本。

對老百姓而言，成本更為重要。一個乘用車30多萬，已經(jīng)很貴了，要花100萬買無人駕駛汽車嗎？它的需求很迫切嗎？我們分析一下，成本被壓下來，哪個車廠愿意量產(chǎn)呢？所以這個問題還是很嚴峻的。

以前很多家汽車廠商都說要量產(chǎn)，但現(xiàn)在泡沫破滅，什么原因？我認為，規(guī)?；慕?jīng)濟就要求量產(chǎn)，沒有量，價格就下不來。

如果說無人駕駛剛剛走完“科研探索期”，那么當前是處在哪里呢？應(yīng)該處在產(chǎn)品的孵化期，或者說社會接受期以及市場的創(chuàng)新期。過了這一段以后，我們就可以進入一個規(guī)?；陌l(fā)展期。

1984年到2018年，無人駕駛車已經(jīng)在全世界各地跑，科研探索階段基本過去了。如果用七八年的時間做這個孵化，能完成嗎？我剛才講了產(chǎn)品孵化期，還有另外兩個重要的階段，一個是社會接受期。最近的一個報告顯示，每天無人駕駛有461個訂單，全月完成了5萬人駕駛的接送，但是這5萬人還沒有付費，還是一個示范應(yīng)用。所以，要讓老百姓接受無人駕駛，還有很長的過程。社會的接受很重要，市場的創(chuàng)新更重要。

安全等級的綜合標準至關(guān)重要

過了這個時期，就可以看到規(guī)模化的量產(chǎn)會改變我們的生活。各位想想，如果周邊的汽車的機件都變成無人駕駛，這是一個什么場景？我算了一下，現(xiàn)在全世界有20億輛車，假如將來車子少一點，變成18億輛，大概到2035年，一年全球生產(chǎn)4.4億輛車可能都是無人駕駛的。到2045年大概18億輛車都是無人駕駛了，當然也允許人工干預(yù)。

這個過程中，我認為有四個獨角獸應(yīng)用場景可以考慮，分別是自主泊車、定點接送、快速公交、有限地域無人駕駛出租車。現(xiàn)在大家都在討論L1-L5的問題，這個對我們老百姓作用不大，老百姓要的是安全，要想推動自動駕駛，政府部門應(yīng)該推出自動駕駛安全等級的綜合標準。

我們講安全的L3、L4，所謂安全就是100次出行有多少次安全，如果是1%的出錯率，我們把它叫做L1，如果是千分之一出錯率是L3，萬分之一出錯率是L4。

地方政府讓無人駕駛車到我們這兒來，得給我一個駕照，這個駕照怎么發(fā)？你可以考，但是標準不能太高，讓幾十萬輛做試驗，這些小的企業(yè)做不到。如果我們在市區(qū)，做到萬分之一行不行？出行一萬次拿回一個罰單，對人來說是很好的司機駕駛水平了，所以這個安全標準不出來，難以落地，這不是自動化程度的標準，自動化程度已經(jīng)有了。所以我個人希望，各個地區(qū)能夠給我們一個準入的安全許可證。

特定地區(qū)的自動駕駛的可靠性，為導(dǎo)向的安全管理等級的劃分和度量方法，有了這個以后，我們就發(fā)現(xiàn)，自動駕駛聚焦自動化程度的L4、安全程度的L4已成定局。

無人駕駛需要特定的應(yīng)用場景

無人駕駛解決方案，技術(shù)上包括：結(jié)構(gòu)化道路、人車路聯(lián)網(wǎng)協(xié)同、確定性窗口和軟件定義的機器。這四個方法在技術(shù)手段上大致如此，人們都把目標聚焦在自動駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)，這有什么問題嗎？我覺得還是有問題的。當我們把一個技術(shù)成果拿到市場上，我們發(fā)現(xiàn)魔鬼都在細節(jié)里。比如怎樣解決它的邊緣駕駛的偶發(fā)的情況？我們把自動駕駛叫單車智能，把自動化叫做V2X，這是全國都在做的事情。

但是，駕駛事故是長尾分布，要想零事故，是人們的美好愿望而已，實際事故總是要有的，即使是無人駕駛車，仍然也會側(cè)翻、追尾。因此，事故窗口無法停止，要同一輛車應(yīng)對所有窗口并不明智，所以我們要有特定應(yīng)用場景。

汽車的自動化已經(jīng)做到極致，我們認為自動化是人工智能的好助手，但是自動化也遇到了天花板，需要人工智能技術(shù)來解決。駕駛員開車的時候，有很多人的智能水平是自動化無法解決的。

比如北京有一條交通規(guī)則，叫做禮讓斑馬線，自動駕駛汽車怎么禮讓斑馬線呢？所謂禮讓斑馬線，是綠燈打開了，你本來可以往前開，但是人行道有一個老太太還在慢慢往前，這時候最好不要開，要等一等，等到什么時候算好呢？這里面充滿了不確定性。所以我想告訴大家一個真理，自主駕駛也要遵從常識。那么，問題就來了，就是怎么讓這個車自動學(xué)習(xí)“常識”呢？這就是難點。自動駕駛深度學(xué)習(xí)挺好，但是不行。所以我想跟大家說一句話，自主駕駛來解決無人駕駛問題，恐怕還不靠譜。

完善產(chǎn)業(yè)鏈助力規(guī)模化發(fā)展

要把自動駕駛量產(chǎn)到千家萬戶，產(chǎn)業(yè)鏈是什么樣子？上游不完善，供應(yīng)鏈很麻煩。到哪里買激光雷達，買車軌級的激光雷達，到哪里取得駕駛地圖，等等。所以我個人認為，在無人駕駛落地過程中，有三個環(huán)節(jié)很重要：第一個是自動駕駛地圖，不能說每個車在跑之前都牽著跑地圖，誰來提供地圖？如果沒有自動駕駛地圖，怎么能落地生根呢？

另外，我們非常需要一個數(shù)字化的汽車底盤，是線控的方向盤、剎車和油門，我們現(xiàn)在常規(guī)的汽車在數(shù)字化水平上還很低很低。從何獲得自主知識產(chǎn)權(quán)的線控底盤也是一個大問題。另外，自動駕駛的路程與管理也是一個全新的問題。我們政府有很大的號召力，但是政府想的不夠細，怎么把這個路做得好一點，怎么把地圖的范圍提供給大家是需要功夫的。

在交通自動化過程當中，有一個重要的公司就是保險公司，可以發(fā)揮它巨大的作用，這就是智變?nèi)诤?，智能要有相?yīng)的環(huán)境變化、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，融合起來才能解決這個問題。自動駕駛車輛有一條規(guī)定，你不得強行要求人類自身提高適應(yīng)機器的能力，你不能因為我不識字，或者我的水平不好，或者我的耳朵不太靈敏你就說我犯錯，這是以人為本的根本要求，所以很重要。

第二個問題，來自智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域。中國當前有一個好牌：5G。我們的5G走在世界的前列，第五代通信可以改變道路的信息化程度，我認為5G可以讓智慧的車、聰明的路更加智慧一點。發(fā)揮5G的超高帶寬、超低延遲、超大連接力，解決智能網(wǎng)聯(lián)的當務(wù)之急。智能網(wǎng)聯(lián)道路的數(shù)字化和交通要素的聯(lián)網(wǎng)非常重要，以前我們用一個攝像頭看紅綠燈，按道理紅綠燈就三個狀態(tài)好像很容易分類，拿深度學(xué)習(xí)就可以做到。實際上不然，因為大霧天、逆光的時候人都看不清，為什么人開車的時候要戴個墨鏡呢？就是這個道理。

而無人駕駛要求達到120%甚至到130%，這是個矛盾，所以我們能夠通過智能網(wǎng)聯(lián)提高道路的信息化程度，例如說交通燈，自動告訴我現(xiàn)在是什么狀態(tài)，車在路上跑，我就知道汽車是什么狀態(tài)。

再一個無人駕駛最難的環(huán)節(jié)叫做定位，我這個車子在什么地方，如果我們能夠在地標發(fā)出一個信號，那不是挺好嗎？所以我認為中國在無人駕駛上是有優(yōu)勢的。

智能聯(lián)網(wǎng)還可以進一步深化到策略部件的數(shù)字化聯(lián)網(wǎng)，我們不把一個車看做一個最小單元，我們可以把車里面的一個發(fā)動機聯(lián)網(wǎng)，把車里的方向盤聯(lián)網(wǎng)，把車里的耗油量聯(lián)網(wǎng)，這樣一來一個車輛所有的系統(tǒng)都變成了物聯(lián)網(wǎng)，進入了整個交通的管理狀態(tài)，那是一個什么樣的場景？

未來交通可以依據(jù)在道路上行駛的路權(quán)，實現(xiàn)車輛對道路消耗資源的精準計費和交通流精準預(yù)測，你經(jīng)常跑到天安門，你的路權(quán)費要設(shè)高一點，你在五環(huán)外跑，路權(quán)費就低一點，這就叫做數(shù)字經(jīng)濟，所以我覺得智能網(wǎng)聯(lián)還有很大的想象空間。

（根據(jù)李德毅院士最近的公開演講整理而成，未經(jīng)本人確認。）