新华网北京12月31日电 题：L3上路试点，高级别自动驾驶仍需循序渐进
新华网记者 陈听雨
“L4级别自动驾驶一定能实现，但技术落地不是百米冲刺，而是一场需要长期积累的马拉松。”近日，北京智行者科技股份有限公司（以下简称智行者）董事长兼CEO张德兆接受了新华网专访。在他的办公室门口，有一块 “作战指挥部”的牌子，恰是对自动驾驶行业发展持久战理念的生动注脚。
本月，工信部附条件许可了长安和极狐两款L3级自动驾驶车型产品。20日，国内首块L3级自动驾驶专用正式号牌“渝AD0001Z”被授予长安汽车。23日，北汽极狐阿尔法S（L3版）也完成了京AA0001Z、京AA0733Z、京AA0880Z号牌登记。
L3级自动驾驶的上路试点，让已在特定场景落地的L4级应用看到了更清晰的合规路径。与此同时，业内对自动驾驶技术落地仍有不同选择，外界对其安全性、可靠性也争议犹存。企业如何找准适合自己的市场空间？行业怎样能行稳致远？什么是适合中国市场的方案？行业人士普遍认为，高级别自动驾驶技术的落地仍需要一个长期的过程。
技术落地：是马拉松，不是百米冲刺
自动驾驶行业存在着“渐进式”与“跨越式”两种技术落地路线。在二者之间，智行者走出了差异化的 “物理范围渐进式”道路。
图为智行者专利墙张德兆表示：“智行者目前有1200多项专利，自动驾驶需要技术的积累，产业的积累，还有社会基础设施的积累，渐进式的模式才是对的。”
不同于特斯拉等企业从L1到L4的“功能渐进式”，智行者选择了以“低速到高速、封闭到开放”为核心逻辑的“物理范围渐进式”道路。
“先在平均时速10公里的低速清洁环卫场景下，验证我们的无人驾驶清洁产品，并逐步进行大规模落地，在得到了正向反馈后，再向平均时速20-30公里的文旅场景拓展，验证我们的无人驾驶观光车，并完成项目交付。我们所有的场景都遵循从低速到高速，从有限区域逐渐推广到大范围区域的逻辑，关键在于先把产品推广出去，只有产品用起来，才会有源源不断的数据反馈，才能迭代算法，这就是技术进步的核心动力。”张德兆说。
行业内长期存在“单车智能”与“智能网联”的争论。对此，张德兆认为，单车智能与智能网联二者实为一体，单车智能只是智能网联的初级阶段。智能网联可以通过在路侧规模化部署传感器，“一次安装、长期使用”降低全行业成本。
从技术上看，智能网联有助于破解复杂路况下的盲区事故难题。很多交通事故的发生是因为感知距离不够，通过智能网联可以实现超视距感知，路侧传感器以广播的形式提前预告前方路况，“这相当于形成了一个上帝视角，很多事故都可以避免。”张德兆说。
再从商业模式上看，一旦实现无人驾驶后，汽车将超越单纯的交通工具属性，其更多的价值在于，智能网联使无人车成为万物互联的 “移动终端”、商业的核心通道，为后续的商业价值爆发奠定基础。
“这很好理解”，张德兆表示，“无人车会形成一个私密空间，乘客在车里可以看电影，沉浸式游戏；在景区，车辆终端会与景区商业联动，与服务结合；出差路上输入目的地，汽车可以帮忙预订酒店餐厅……未来无人车会不会成为人类移动的新家？我觉得一定会实现。但这些都需要通过智能网联。”
国家智能网联汽车创新中心战略研究部高级产业研究员王睿在接受新华网记者采访时表示，L3车型的上路试点，标志着我国自动驾驶正式从技术验证转向量产应用，也意味着我国自动驾驶准入管理迈出关键一步。一是将推动自动驾驶技术加速创新，驱动算力平台向车规级标准与规模化应用方向演进。二是将推动准入管理、交通管理、运输管理、责任认定、保险理赔等自动驾驶全生命周期管理体系的建立健全。三是将进一步提升自动驾驶的公众接受度，为消费者带来有别于辅助驾驶的体验感。
商业模式：做小池塘里的大鱼
2015年智行者刚成立时，也曾在乘用车赛道拼杀，张德兆说：“但到了2016年底，我们冷静地意识到，面向开放道路的乘用车解决方案，不会那么快落地，这个赛道会非常长，我们首先需要活下去。”在众多同时存在可能性与不确定性的场景中，张德兆的“作战指挥部”开辟了无人环卫车和无人特种车的新赛道。
目前，智行者已形成三大核心业务板块，全面覆盖多元场景：在公共安全领域，草原无人灭火车、应急救援车深耕森草消防、安全防务等细分赛道，用技术破解高危场景作业难题；在生活服务领域，“蜗小白”“蜗大白” 组成的无人环卫车矩阵，实现了室内、园区、公共交通等场景的清洁全覆盖；而在智能出行领域，公司已在北京、合肥、重庆等地落地多个城市级车路云一体化解决方案，全面提升交通、清洁、安防的无人化水平。
在张德兆看来，这三类业务对应了人们基础的生存安全需求、将人从繁复劳动中解放出来的生活需求以及娱乐消费的精神需求。
站在智行者的展厅，自动驾驶平台控制中心大屏幕上显示，目前智行者的终端设备已覆盖国内100多个城市和全球40多个国家和地区，全球落地点位超过三千个，累计商业里程超过1.3亿公里。数字实时更新，不断上涨，令人直观感受到“产品落地——数据回流——算法迭代”的闭环。
图为智行者自动驾驶平台控制中心数据“只有通过真实场景，才能碰到各种各样的全新场景。智行者已进入一个正向循环的状态，并且会越跑越快。”张德兆信心满满。
如何判断一个场景值得进入且能跑赢？张德兆对此有自己的原则。“之所以选择无人环卫车和无人特种车作为主要场景，有4个原则。”
首先，技术可达。技术上需要做到，在无需安全员的情况下落地，且将风险降至最低。其次，市场空间足够大，才能保证刚开始即使渗透率很低的情况下，也能形成正向的财务模型，未来能够产生回报。“清洁环卫场景为无人车提供的市场规模约在数百亿元级别。若规模仅数十亿元，则市场空间相对有限；若达到数千亿元，则可能吸引行业巨头进入，竞争加剧。因此，数百亿规模的市场最为适宜——它如同一个中型水域，使我们有机会在其中成为领先者，即‘小池塘里的大鱼’。”
第三，社会基础设施及相应的政策法规等配套能够支撑，包括法律法规、保险等。
第四，要充分考虑民众接受度。“无人驾驶技术进入每个行业的出发点都应该是对从业者的赋能，减轻他们的劳动强度，而不是去颠覆、替代甚至淘汰他们，我们要做增量，用自动驾驶技术解决行业的痛点。”张德兆说。
自动驾驶的商业化始于矿山、机场港口等封闭场域，继而在园区及固定路线载人，再到驰骋于开放道路的物流配送，最终以Robotaxi穿梭都市为终章，这一进程验证了物理AI（Physical AI）在真实世界的落地能力。
在张德兆看来，高级别自动驾驶技术在城市开放道路场景的落地应用，至少还需要4-5年的时间，而文旅产业将是下一站的落地场景。
此为智行者L4级无人驾驶车辆在封闭园区运行
“它的到来也许最初并非是Robotaxi的模式，而是Robobus”，一方面，文旅场景能创造实实在在的商业价值；另一方面，文旅产品可以帮助我们布局未来，在景区这样人流密集的场景，把技术、产品和运营能力建立起来，待公开道路的技术和法规成熟了，就可以顺势推广到公开道路，张德兆表示。
自动驾驶行业：即将迎来经济平价点
2002年，张德兆考入清华大学汽车工程专业，当时中国汽车制造业与国外先进企业仍有较大差距。“我入学时发现，毕业的师兄基本都不会留在汽车行业，而是去金融、计算机、互联网这些行业。”
等到张德兆读研究生时，情况有了变化。“由于新能源汽车快速发展，很多师兄弟毕业后开始留在汽车行业。”
“随着汽车智能化的迅猛发展，现在不仅是汽车专业的毕业生会留在汽车行业，很多其他专业的毕业生也开始进入汽车行业。这样的过程对应了汽车行业的发展历程。”
如今，中国已成为全球AI应用场景最丰富、技术落地最活跃的市场之一。在电动化、智能化的趋势下，中国汽车产业迅速发展，一定程度上实现了又大又强，实现了弯道超车。
“我们对于自动驾驶的到来深信不疑并已做好准备。”华泰证券海外科技首席分析师、执行董事何翩翩认为，自动驾驶是最具落地潜力的物理AI应用之一，正加速从实验室走向现实。尽管全面普及仍面临诸多挑战，但在传感器、高性能算力平台与算法加速融合的推动下，行业发展提速。
王睿预计，未来，以实现全场景自动驾驶功能安全应用为大方向，技术路线方面，将进一步加强单车智能与车路云一体化的融合发展，发挥网联化在超视距感知、协同决策与控制、群体智能等方面的优势，加速自动驾驶的安全应用。应用场景与目标方面，基于L3级试点验证，将优先推动在特定场景、高快速路实现L4级自动驾驶，并最终实现复杂城市道路L4级应用。
作为中国最早一批自动驾驶创业者，张德兆深切感到，“随着智能化的发展，一定会让中国汽车走向全球，中国有全世界最大的汽车保有量和最复杂的交通环境，如果自动驾驶车辆能在中国跑好，在其他市场也没有问题。”
在前不久的一次演讲中，张德兆预判，随着产业基础成熟、成本降低，行业有望在2027年左右迎来自动驾驶的拐点，即“自动驾驶与人力驾驶的经济平价点”，这一判断主要基于传感器等硬件成本大幅下降、算法效率提升和规模化应用带来的边际效益。
这一拐点的到来并非偶然。张德兆分析，一方面，芯片、传感器等硬件成本持续下降，让自动驾驶设备成本逐步低于人力成本；另一方面，劳动力结构变化为行业赋能——环卫、矿山等辛苦或高危行业面临招工难，而自动驾驶设备能有效破解劳动力断档问题。
“事实上，高级别自动驾驶的商业化应用已率先在矿山、港口、物流等特定场景实现，明后年整个行业的拐点可能会到来，系统的成本会大幅降低。可以预计，行业这一两年会迎来较大规模的爆发。”张德兆说。
展望未来5年，张德兆预期自动驾驶产业将呈现全新的生态图景。生活中越来越多的场景会出现自主行走的机器，比如清洁环卫、保安巡逻、园区内物资转运等，甚至公开道路上的无人驾驶也可能大量涌现。“智行者的定位是用无人驾驶大脑赋能各行业构建智慧生活圈，我们最终的目标是让生活中方方面面，都能因无人驾驶的赋能而更轻松，更美好。”
一方面，L3级自动驾驶车型获批上路试点，标志着法律法规对自动驾驶产业的适配提速，为整个行业提供了关键政策支撑。另一方面，工信部对两款L3级自动驾驶车型的运行场景、道路类型、城市范围和速度上限，都作出了明确而严格的限定。更高阶的自动驾驶仍需循序渐进，L4级自动驾驶的全面实现需要技术、配套法规、基础设施、用户教育的同频共振。
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