地平线机器人李星宇：自动驾驶商业化在中国的机会和挑战 | 未来汽车大讲堂

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雷锋网新智能驾驶出版社:6月以来，新智能驾驶与雷锋网人工智能大规模开放在线课程学院和网易云课堂企业版联合举办了一系列智能驾驶讲座，邀请业界和学术界的顶尖专家就自主驾驶的现在和未来分享不同的观点。6月28日，零点机器人技术智能驾驶商业总监李兴禹与汽车驾驶从业人员分享了中国自动化驾驶商业化的机遇与挑战，并与同学们就国内汽车驾驶行业面临的诸多问题进行了详细的讨论。

客人介绍

李兴禹，地平线机器人公司智能驱动商业总监，在半导体行业有13年的经验。他负责飞思卡尔大中华区汽车商业市场的发展，并在娱乐和导航领域奠定了坚实的商业基础；在飞思卡尔早期，他主要在i.mx应用处理器的R&D团队中，负责存储系统开发，并获得了该领域nand闪存应用的美国专利。在加入飞思卡尔之前，李兴禹负责兰斯微电子公司安全芯片的公钥加密引擎的设计，该引擎的rsa/ecc加解密性能处于国内领先水平。

以下是课程的记录。雷锋。(公开号码:雷锋。新志佳对其内容进行了整理，并做了不改变初衷的调整:

1.年轻一代喜欢共享旅行

共享旅游是一种最近被业界谈论的旅游模式。在美国，年轻人倾向于共享旅行。从数据来看，1983年，美国20-24岁的年轻人中有92%有驾照，但今天，这一比例已经下降到75%，而且还在继续下降。

如今，在互联网背景下，年轻人对共享旅行的接受度明显高于上一代，他们的要求是省钱、高效、方便。

共享旅行的潜力是什么？罗兰·贝格在《2018年中国共享旅游市场分析》中表示，如果中国所有汽车共享，其发电量将是公交系统的8倍。麦肯锡还指出，到2030年，共享旅行将承担50%的乘客周转率，这意味着一半的人的旅行需求是通过共享来满足的，但现在这个比例甚至不到10%。与此同时，共享旅行将成为从消费方向上游的转变，从而影响汽车产业链的每一个环节。

二、城市共享旅游的发展趋势

起初，滴滴作为一个网络汽车平台出现，然后逐渐提供免费乘车和特快列车的共享旅行模式。到目前为止，越来越多的分时租赁公司已经出现，包括上海的evcard、重庆的熊猫汽车和北京的car2go...越来越多的公司蓬勃发展，赢得了资本的青睐。我相信未来中国将会出现端到端的无缝旅行趋势。

什么是无缝端到端旅行？也就是说，从居住地到工作、购物、商务旅行等目的地。从共享汽车和自行车，到共享公共汽车和无人驾驶公共汽车，再到高速铁路，可以实现无缝连接。

综合交通枢纽将是未来城市发展的趋势，相当于提供一个巨大的缓冲区和连接桥梁，将不同的出行需求汇集在一起。

在这样的愿景背后，我们也看到了许多发展趋势。例如，目前的共享旅游市场每年不到700亿元，但到2019年将增加到3800亿元。

以evcard为例，它在很短的时间内已经积累了40万用户，并且每年的增长率至少翻一番。与此同时，它自己的纯电动汽车正以这样的速度前进，甚至达到三倍的规模。这种增长也是由强劲的消费者需求推动的。

背景是在城市里拥有私家车的成本正在上升。例如，在上海，如果我们想拥有一辆私家车，我们需要一个停车位和一个牌照，这只是一个固定的投资。就时间成本而言，停车时间大约需要20-30分钟，这是低效的。

共用汽车提高了汽车的利用率，每天的行驶时间可以超过12小时，而私家车平均每天的使用时间一般只有2小时。

随着共享旅游的蓬勃发展，行业对自主驾驶的需求越来越强烈。根本原因是自主驾驶可以提高共享旅行的竞争力。首先，它降低了成本，这是第一。但是，需要注意的是，虽然共乘出行的利用率有了很大提高，但其维护成本较高，运营商在运营中也面临着巨大的挑战。

共享旅行的交通是从拥有一辆私家车到拥有一项服务，我们将其定义为taas 1.0阶段，在2.0阶段，我们将其定义为自动驾驶的共享旅行。

3.自动驾驶的商业应用场景

我们已经看到了对自动驾驶的迫切商业需求，但是在迈向这样一个端到端的自动驾驶目标之前，目前的着陆只是在相当有限的场景中实现的。

1.自主驾驶的商业驱动力

从政府的角度来看，它对自动驾驶的态度是非常积极的。最近，我深入走访了政府各部门的领导，最感人的是，政府已经充分认识到自主驾驶在提高全市交通效率中的作用。

另一方面，从效益的角度来看，自主驾驶可以有效提高土地利用率。当一个工业新城建成时，大约30%的土地将用于交通，而这30%的土地主要用于私家车。这是一个大问题。如果我们更多地使用共享出行，土地利用率将会大大提高，从而将交通用地从30%以上减少到15%甚至更低，这对城市管理者来说有很大的吸引力。

从交通管理的角度来看也是如此。如今，停车场实际上造成了一种被动的拥堵，这是由人们到达目的地和乘坐公交车时自动减速造成的。共享出行不需要寻找停车位，整个交通运行效率将会提高很多，这也是智慧城市建设的目标之一。

同时，智能驾驶作为一种关键的产业浪潮，也有助于地方政府实现产业升级的目标，因此也可以得到政府的大力支持。

消费者对分享旅行的成本和效率感兴趣。据摩根士丹利(Morgan Stanley)称，共享旅行的成本已从每英里1.5美元降至每英里20美分，这在中国几乎是一样的。

2.自主驾驶的应用场景

在应用场景中，自主驾驶主要有两种类型，一种是自驾车公交车，另一种是自驾车小车。

中国有许多新的工业区和特色城镇，其中大多数都是用一张白纸建成的。因此，在交通基础设施方面，我们可以提前计划自动驾驶。这些条件使得自动驾驶的商业应用能够从良好的基础开始。最近，我们和很多业内人士交流，发现很多新工业区都有一些试驾计划。

中国与欧洲和美国的另一个区别是中国的单个城市非常大，上海和北京的人口超过2000万。在这样的大城市，通勤需求非常强烈。这种密度将对自主驾驶的商业化产生核聚变效应。当规模和密度达到一定水平时，城市地区的通勤将变得有利可图。因此，在繁忙地区，对公交车自动驾驶的需求很大。

我们已经和新区政府谈过了。他们的工业区离地铁站很远，地铁站是郊区。因此，他们希望在地铁站和公园之间有一个自动驾驶区，以方便通勤。

就运输而言，它来自需求共享。总的来说，中国的自动驾驶着陆与美国有很大不同。中国现在优先考虑低速驾驶，而北美优先考虑高速驾驶。去年，优步在货车领域收购了奥托，并成功进行了自动驾驶货车的实验。

在美国，货车的人工成本很高，所以对自动驾驶有很强的需求。中国巨大的城市群和高人口密度使得低速自动驾驶更具吸引力。

在中国，一方面，高人口密度使商业化有利可图，但另一方面，技术挑战也非常大。当企业首次登陆时，它们大多是在封闭的环境中起步的。时宇科技在广州白云机场开展了自动驾驶的试点工作，主要是机场通道的封闭服务。另外，在繁华地段的停车场也有一些自动驾驶，因为停车场比较容易改造，环境比较封闭，有些条件可以限制。

四.经营公司分享旅行和他们的挑战

在滴滴时代，许多共享旅游公司都采取轻资产战略，更多的公司提供交易平台、对接需求和服务。然而，在目前的分时租赁市场，这种模式实际上是不可行的。像evcard和Green Dog一样，他们都成批购买新能源汽车，并以资产为重点进行运营。

这种模式是一个巨大的财务挑战，2万辆车可能需要10亿元的投资。然而，另一个优势是，在掌握车辆后，企业将获得充分的竞争力，并能很好地分配资源，以满足用户的需求。

运营成本和用户体验之间总是存在矛盾。用户需要一个完美的分时租赁服务来提供端到端的解决方案，也就是说，在任何地点取车，在任何地点停车，但这还不能做到。一些技术能力差的公司往往把车停在同一个出口，这将造成很大的不便。

像evcard这样的公司已经部署了更多的网点，所以他们可以在任何两个网点取车和停车，用户体验也有所提升，但这远远不够。

例如，用户租了一辆车，并在目的地找到一个停车位。起初，他找到了一个停车位，但它可能不见了。这很麻烦。在这种情况下，如果你能使用自动驾驶服务，体验会好得多。从甲到乙，是一种点对点的关系，所以你不需要关心接车和换车的网点是否在附近。

就运营和维护而言，分时租赁基本上是新能源汽车，存在收费问题。而且，为了照顾用户的需要，白天充电不方便，只能在晚上充电，但是充电桩也是一个很大的挑战。充电桩广泛部署在城市的外围，需要在夜间将用户返回的车辆转移到郊区。这个环节需要人力来完成，这是非常昂贵的。如果有自动驾驶，会方便得多。

还有一个问题。停车是中国的一大痛点。在像上海淮海路这样的热门地区，平均每次需要半个小时。在这里，自动驾驶可以提供一个很好的解决方案。用户只需要把车开到车库入口，其余的就是让车自动停下来。

外国自动驾驶操作员

法国纳维亚

这是一家初创公司，也在城市地区运营固定线路。非常重要的一点是，他们采用了五年商业模式，将采购与商业合同捆绑在一起。事实上，我们在其他地方也会注意到这样的条款，因为在初始阶段，自动化技术还不到位，会出现各种问题。操作者最担心的是安全，归根结底，是对技术的怀疑。

法国的易米尔

它也是一个创业品牌，它的自动驾驶公交车已经商业化了。现已在全球14个国家的50个城市试运行。自动驾驶公共汽车现在大多是17人以下的小型公共汽车。有一些考虑。例如，如果公交车存放太多，就会有安全隐患。此外，公共汽车越大，自动驾驶就越困难。

某人在日本开车

他们的公交运营区域主要在农村地区和郊区道路。日本老龄化严重，政府为老年人的出行服务提供财政补贴，而自主驾驶可以缓解政府的财政压力。

从这个角度来看，自主驾驶是高度区域性的，它的商业化不能像传统汽车一样在不同地区以相同的程序实现。原因很简单。自动驾驶仪本身是非人的。不同的国家有不同的劳动力成本，不同的使用方式和不同的客户要求。因此，每个国家都需要根据自己的产品和需求找到合适的解决方案。

美国本地汽车公司

从去年开始，它已经在华盛顿到拉斯维加斯进行了测试。这家公司在制造方面有自己的特点。它使用3d打印来制造电动汽车。从这个角度来看，自动驾驶极大地优化了车辆设计，因为不再考虑高速时的动力学问题。这家公司使用ibm沃森的智能学习平台。

奔驰

梅赛德斯-奔驰的自动驾驶商业化比初创公司更全面，共享旅行、公共汽车和重型卡车也有相关布局。

从以上运营实例来看，自主驾驶催生了全新的车型，而自驾公交车在外观上都非常可爱，这与普通公交车在外观上明显不同。事实上，有一个优雅和庸俗的考虑，即在技术还不够成熟的时期，需要一个简单的方法来提醒行人和车辆，这是一辆自动驾驶汽车。

V.如何应对自主驾驶商业化带来的安全挑战

1.进步的发展道路

与顾客谈论自动驾驶。顾客总是先问安全问题。对新技术的需求并不缺乏，政府也非常积极地推广新技术，但政府和业主都最关心安全问题。

总之，我们认为循序渐进的发展道路是应对安全挑战的关键途径。什么是渐进发展？首先是限制速度。我们都知道自主驾驶的五个级别。事实上，自主驾驶的发展不是从l1、l2到l5，而是从10公里、15公里、20公里到30公里和50公里。这是因为，从根本上说，速度决定技术方案，不同的速度有完全不同的技术考虑。

2.商业支持

在商业支持方面，保险公司发挥着不可或缺的作用。对于任何新业务，由于供应商的承诺，业主不可能消除安全考虑。同时，供应商本身也需要保险公司对自主驾驶有一个基本的保证，所以自主驾驶的商业化对保险公司来说是不可或缺的。当然，事实上，保险公司现在正在测试水，因为在没有数据的情况下很难设计计算模型，而且它仍然是一个实验。

3.如何实现高可靠性？

从技术供应商的角度来看，法国navya提供了一整套硬件，这实际上是非常合理的。现在，为了实现高可靠性，有必要对硬件和环境进行改造。接下来，在试运行阶段，将会有在初始开发和验证过程中没有遇到的各种场景，因此此时提供一段时间的服务最有利于提高可靠性。

自主驾驶的初始成本非常高，所以用户很难支付一大笔钱来支持自主驾驶的试运行。还有一种模式是，你不用为你的车辆付费，而是先提供服务来降低使用门槛。

另一方面，必须不断提高技术的可靠性。当企业做实验时，他们不能覆盖这么多产品。此时，为了提高可靠性，除了技术感知之外，许多传感器都像谷歌一样用于自我测试，业界越来越认同的一点是共同进化。

4.v2x:公路上的隐形铁路

近日，交通部在智能网联网成立大会上表示，在大力推进和实施运营中，有必要制定v2x标准。我今天也看到了消息，就是新一轮的v2x已经在北京和上海部署了，进展不错。

中国尚未设定v2x标准，但北美已经明确表示了这一点。当然，共同进化的问题是你需要在基础设施改造上投入大量的资金，所以存在着鸡生蛋还是鸡生蛋的问题。您是想先对其进行改进，然后进行自动化驾驶的商业运营，还是想在进行基础设施改造之前确保车辆本身的高可靠性？

现在，我们可以看到，首先，车辆满足一定的可靠性要求，然后进行小规模改造，然后必须进行大规模改造。

事实上，有大量的历史案例可以借鉴，比如飞机，一开始在农田里测试，然后开始做塔台和安全措施，因为这样大规模的基础设施投资需要巨额资金。如果技术不成熟，所有的投资都会被浪费，损失会很大。铁路也是如此。起初，除了铁路，没有其他设施，即使有铁路，也只是一小段。

六.政府政策进步

到目前为止，中国已经禁止自动驾驶。在今天的创新背景下，政府实际上采取了默许的态度。然而，为了进行大规模的操作，有必要修改法律。

从技术上讲，高精度地图是自动驾驶的关键部分。目前，我国高精度地图的管理还不太清楚。如何分发和使用高精度地图仍然非常模糊。一些公司有警告地图，但是没有办法在网上发布地图。目前，地图采集的方法非常有限，国家已经停止发放新的地图采集牌照。

从全球来看，各国基本上都鼓励自主驾驶。美国的测试通信已于去年被强制修复，美国运输部也正在制定法律，将v2v的渗透率从前装改为后装。

其次，人们逐渐清楚，自动驾驶的供应商是事故的责任方。去年的维也纳道路会议规定，自动驾驶系统对事故负有责任。在监管措施方面，各国政府也在积极推进，黑匣子将成为未来事故分析的标准。可以说，政策的推动直接决定了自主驾驶商业化的速度和规模。

当我与行业玩家交流时，最常被问到的问题是自动驾驶何时会普及。事实上，这个问题取决于很多变量，其中之一就是政府的推动。例如，当我刚才提到法律和法规时，如果没有政府的推动，很难仅仅依靠汽车制造商和运营商来部署基础设施，例如b2x。

七.自主驾驶的成本分析

迄今为止，自主驾驶最重要的部分是传感器和计算平台。最昂贵的传感器是激光雷达，它也是最精确的。例如，谷歌和百度完全使用激光雷达进行环境感知。

目前，激光雷达的成本仍然很高。基本上不可能在64条生产线上大规模生产，16条生产线的成本也是一个非常惊人的数字，接近10万；四线激光雷达已经在奥迪a8上大规模生产和推广，但它只能安装在像a8这样的高端车型上。

因此，激光雷达的成本是自主驾驶商业化推广的关键成本，但就时间而言是乐观的。只要激光雷达的购买量达到一定的规模，即使采用目前的技术，成本也可以降低到500美元。将来，随着固态激光雷达的发展，成本可以降低到300美元，最后甚至降低到100美元以下。

就计算平台而言，许多初创企业使用非常昂贵的英伟达计算平台。此外，光有这个平台是不够的，还需要一个中间控制的控制平台。现在，通常使用像英特尔这样的系统，这也很昂贵。

未来，将会推出越来越多的定制芯片。例如，英特尔将推出专门为智能驾驶开发的芯片组合，这将把计算平台的成本降低到几百美元以下。因此，总的来说，成本不是自主驾驶普及的关键瓶颈。乐观估计，五六年后，成本不会成为大规模生产的障碍。

八.谁是赢家？汽车工厂诉初航服务提供商

在共享旅游的背景下，谁是赢家，车库和旅游服务提供商？如果我们走定制化的道路，车辆段的用户将从2b变为2c，运营服务提供商的购买量将会很大，需求将会相对一致，这将使客户大大趋同。然而，几乎所有的主要汽车制造商都推出了自己的自主驾驶品牌，从福特的pass到通用的maven再到大众。大型汽车制造商都准备好进入旅游市场。

这些大型原始设备制造商具有一定的优势，如品牌意识的积累、汽车的优势以及技术的操作和维护能力；旅游平台的优势在于市场策略灵活，最终消费者被掌握。最近，大众首席执行官穆勒说:“大众将从一个汽车公司转变为一个旅游服务提供商。”另一端，滴滴首席执行官程维也表示，“旅游平台和硬件制造商之间肯定会有一场战争。”

九.自动驾驶仪应用领域——货运市场分析

在货运领域，相对而言，北美和欧洲的市场需求相当明显。美国有350万卡车司机，市场巨大。司机的平均年薪是60，000美元，平均年龄是55岁，职业年龄空短，劳动力成本高。因此，自动驾驶在美国货运市场的驱动力非常强。现在普通卡车可以升级为自动驾驶卡车，价格不到3万美元。

中国不同。在中国，电子商务物流的需求更大。

今天，我参加了汽车工程学会的一个论坛，看到Smart Walker推出了一款自动驾驶的物流车，用于社区一公里范围内的配送，相当于一个移动快递柜。此外，在有限的区域、港口、矿区等。，对自主驾驶的需求也相对较强。对高速的需求并不强烈，因为卡车本身质量很好。如果技术可靠性不太好，一旦出了问题，就会非常严重，这是现在货运市场的一个难题，尤其是中国的公路情况比北美复杂。因此，目前我国高速区域自动驾驶的发展也小于小区域物流驾驶。

问答

问:你如何评价百度、时宇科技和图森这三家在中国备受瞩目的自动驾驶公司？百度的阿波罗计划将对中国无人驾驶汽车的发展产生什么影响？

答:时宇科技正处于商业开发阶段，相应的项目已经在广州白云机场落地，这对于行业了解当前国内环境下的真实需求很有帮助。

图森主要专注于货车，但在这方面有许多技术问题需要克服，比如测试重型卡车。

百度的阿波罗计划非常有助于推动中国自主驾驶的发展。它承诺开放源代码，在有限的程度上开放一些数据，并在高精度地图上开放自己的能力，这将极大地促进整个行业的发展，避免大量重复工作。当然，这个计划的具体细节还没有看到，当它真正着陆时可能会有很多问题，比如如何建立一个活跃的开发者生态。

就自动驾驶而言，不同的公司对数据的敏感度不同，而小公司对数据的敏感度较低，而大型汽车制造商对数据的敏感度更高。百度需要考虑如何平衡其对数据的需求以及与大玩家的利益。

问:如果百度使用阿波罗计划与汽车制造商合作，会对市场上的初创企业产生什么影响？

答:这肯定会产生影响，但主要是积极的。现在，百度的发展更倾向于通过数据和数据增值服务盈利，而不是通过硬件。从这个角度来看，创业公司仍然有很多机会。

另外，百度提供的技术只是一个基础，是真正商业化的，成本和可靠性都很高。可以说，百度提供了linux系统，而初创公司应该开发windows系统。它可以向linux学习，但是要实现最终的商业化还需要进一步的开发。

问:自动驾驶仪是汽车技术的发展，分享是旅行的改变。两者之间有如此密切的关系吗？

答:首先，整个行业现在都倾向于认为共享是一个重要的趋势，但是如果没有自动驾驶，共享旅行将会是一个很大的瓶颈。

第二，事实上，共享旅行被取消资本，进入门槛越来越高。旅行需求是固定的，如果你可以使用共享旅行，你可以减少共享汽车的使用。德国曾经做过一项测试，5000辆共享汽车可以取代50000辆私家车。将来共用汽车将大大减轻交通压力。

问:不久前，赎金引起了人们对安全的担忧。智能驾驶对黑客采取什么预防措施？

答:自动驾驶仪自然是网络化的，它是一个多维网络。整个系统的有线控制使远程控制成为可能。事实上，现在日本还有另外一种做法，那就是遥控汽车远程驾驶，也可以说是半自动驾驶。

客观地说，黑客攻击是有风险的，在应对措施方面，行业的各个方面都在进步。例如，整个汽车正从cano转向cawa，现在使用的加密技术也可以移植到汽车上。未来，汽车的每一个环节都将以加密状态交换数据。

同时，对车辆操纵完整性的检查将是一项关键要求。此外，作为一个对公共安全要求较高的系统，汽车有多个备份，可以物理隔离和交叉验证，进一步提高了汽车安全的可靠性。

问:在当前的自动驾驶领域，会出现赢家通吃的局面吗？

答:在自主驾驶商业化的主题下，客户将从2c变为2b，个性化需求将会减弱，因为运营公司考虑的不是汽车的外观和内涵，而是汽车的成本。现在有很多品牌，它们都有自己的区域受众，但不一定是一家公司赢得了整个市场。总的来说，2b将使汽车公司之间的竞争更加激烈。

问:判断无人驾驶水平有标准和依据吗？

答:不，因为整个无人驾驶最难的部分是验证，而不是开发。企业通常花费10%的时间进行开发，90%的时间进行验证。

事实上，这个问题可以转化为如何进行更有效的验证。根据以前的分析，如果你想实现高可靠性的自动驾驶，你需要测试数千亿公里，但从经济角度来看，这是完全不可取的。

业界目前正在做的是在模拟器上快速推进，通过模拟器模拟不同场景来验证整个自动驾驶系统的可靠性。例如，在真实的交通环境中收集大量的数据，并将这些数据的抽象语音信息传递给模拟器，相当于在模拟器中建立一个交通运行场景，可以测试自动驾驶系统的性能。

另一个是基于环境的逐渐扩大。我们不能指望一辆完整的汽车从一开始就自动行驶，而是在更有限的区域，而且检测将首先在特定的区域完成。

问:实现自主驾驶对大型企业有哪些可预见的影响？

答:自主驾驶的初始阶段必须针对2b用户，因为只有2b用户才能最大化自主驾驶的商业利益。汽车的销量可能会受到很大的影响，今天大集团要保持如此大的市场规模并不容易。总的来说，竞争将更加残酷，整合将不可避免，存活下来的大集团数量将相对较少。

特别提示:7月6日，在本系列的第四场讲座中，我们将邀请速腾巨创的创始人兼首席执行官邱春新讲解“如何通过点云算法释放激光雷达能量”，课程总结将于近期发布。

接下来，硅谷自主驾驶技术公司Vector.ai的首席执行官安德鲁蔡(andrew tsai)将为学生带来更多精彩的分享，课程内容将于7月12日推出。请关注雷锋大学大量开放的在线课程。

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