圆桌对话：汽车智能化如何保证可靠性和安全性？

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12月19日-23日，2022网易未来大会盛大举行。2022网易未来大会全新升级为“未来周”，囊括三天的思想之夜和两天的峰会，包括思想之夜、创新力论坛、元宇宙论坛、内容力论坛、智美之夜F·F盛典。

在创新力论坛圆桌对话环节上，就“汽车智能化的未来边界”问题，浙江广播电视集团主持人李玮对话国际著名通信专家、英国皇家工程院院士、IEEE Fellow王江舟；浙江大学研究生院副院长、博导卜佳俊；浙江大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师张寅；网易传媒副总编辑张齐四位重磅嘉宾展开讨论。

国际著名通信专家、英国皇家工程院院士、IEEE Fellow王江舟表示，自动驾驶的可靠性和安全性是非常重要的问题。“从技术层面讲，需要更高精度定位，定位的误差要非常小，不能超过10个厘米，甚至更小。高精度定位非常重要，它的精度越小越好，和安全性、可靠性是相关的。”

浙江大学研究生院副院长、博导卜佳俊表示，从安全和可靠性角度来看，没有绝对的安全和可靠。“我们对技术还有更多包容，人开车都会出个车祸，为什么不能允许让自动驾驶的车出个车祸？还是应该允许的，或者它的比例低到一个数量级就可以接受，绝对的安全是做不到的。”

浙江大学计算机科学与技术学院副教授、博士生导师张寅提到，特斯拉每个季度都会公布安全报告，在它的报告里每次都会说驾驶出错概率已经是很低了，相对于人类驾驶员来讲只有1/10，可能驾驶特斯拉一辈子也遇不上一次车祸。“但最大的问题是，如果自动驾驶车辆出了车祸，这个责任到底怎么算，这是现在很难解决的一个问题。”

网易传媒副总编辑张齐表示，安全和可靠，汽车行业一百多年，这一直是这个行业的生命线。大家要有耐心，去培育核心竞争力。

此外，张齐也表示，长安汽车也在做自动驾驶的一些功能开发和辅助，在打造智能驾驶安全性方面有它自己独特的一套本领，包括长安汽车推出的诸葛智能的品牌，就是一套涉及到智能和安全的技术包，拥有强大的中央计算平台，包括停车综合场景下都实现安全高效的中央计算平台，让汽车变的更像是我们的一个伙伴。

以下是圆桌对话部分实录：

主持人：万物互联的时代，智能出行与智能家居为未来生活提供无限可能，前沿科技赋能汽车的驾驶体验，汽车智能制造的边界在哪里？

王江舟：智能汽车、自动驾驶是非常复杂的一个东西。比如，自动驾驶中一个很重要的技术是感知环境。感知怎么弄呢？我们车子自己感知行不行呢？显然有它的局限性。车和车之间的协同，车和路之间也有协同。尤其是车和车的协同，因为我们不大可能专门去铺一个汽车网络，不大现实的。需要车子之间形成一个自主网络，相互协作，相互感知，然后自动驾驶。因为多个车子协同就有它的问题，这不仅仅是技术层面，还有其他的方面，英文叫“信任”，我为什么要帮你，帮你感知，我有什么好处，这是一个很复杂的，但可以做的，这是以后的方向。智能汽车、自动驾驶是非常重要的，我觉得我们一定能够实现。

卜佳俊：从用户角度，如果说车子真的能够自动驾驶的话，会对用户的体验带来革命性的变化。我自己在做一些特殊人群工作，其实看不清的盲人或者行动不便的肢残人特别需要这方面的技术。如果有这方面技术，可以很轻松通过自己拥有的自动驾驶汽车出行，这个会对他的生活带来革命性变化，当然对于健全人也有用。前两天熬夜看了阿根廷足球，非常兴奋，当天下午5点钟我就在门口追了别人的车，刹车来不及刹了，那时候如果我启动自动驾驶，应该会帮我刹下来。如果有这样一些软件的话，会对特殊用户，或者对健全人在特殊情况下，有着核心的帮助，这是智能汽车的未来。

张寅：我对智能汽车最直接的一个感受，希望续航时间能够更长，充电的时间能够尽量的短。续航时间长，就需要车上各个耗电的部件紧密协作，软硬协同非常紧密，尽可能在不需要消耗功耗的消耗电量。因为我们是做人工智能的，只有靠软硬协同才能达到这一点。

张齐：我个人理解智能汽车最重要的标志就是车机语音控制。尤其智能化在车机、车控这方面，中国自主品牌做得遥遥领先，领先于主流的合资和豪华品牌，他们用语音控制车窗、温度，包括传统的导航输目的地，都是来语音直接唤醒词说去什么地方，自动匹配出来最优的路线。还可以找餐厅、电影院，甚至有些汽车的车机已经做成可以聊天，它会卖萌，会做出一些表情，在自动驾驶辅助之外相对给你很多乐趣，这是汽车智能化从用户产品端最直接的体现。现在能看到的这些产品智能功能不断迭代，甚至一个品牌每个季度不同的产品，都能感觉到它在进步。

如果说智能的边界在哪？现在还远远没有触达。因为这是一个用户需求来驱动的。用户需求不断在变化，可能企业也就跟着不停的开发出更好的功能。现在的智能汽车也不能说就是A点到B点的工具，下一个阶段竞争的核心就是怎么样让用户感觉到情感和温度，通过人工智能记住你的很多习惯，这是人工智能最核心的一个体现。

包括国内做得比较好的，吉利汽车提出了智能吉利2025规划，长安汽车也在今年发布了智能化的方向，有了一个非常明确的发展战略。目前汽车的电气化和智能化可以说是两大趋势，长安根据这个趋势提出了软件定义汽车的发展策略，这也是一种新汽车全新的生态，保证在一辆汽车全生命周期里实现软件、硬件不停的迭代，这是最核心的和传统汽车的区别。

长安汽车现在手头有两个武器：诸葛智能和SDA电子架构。诸葛智能是长安汽车打造的全新智能平台，里面包括诸葛交互、诸葛智驾、诸葛生态三个核心的组成部分。另外，为了推进新汽车的发展，长安汽车将平台化思维植入了架构开发，推进软件定义汽车具体实践方案。刚才提到SDA的软件驱动架构，比如说长安以SDA架构为基础的首个汽车项目，我们作为汽车行业媒体的从业者也很关注。

回到最初的问题，智能汽车、汽车智能化的边界在哪？现在还没法定义，不停会有企业产品超越我们之前对汽车的想象，集成创新各种新的功能，建议这个话题大家一起拭目以待，看看到底边界在哪里。

主持人：日益创新的科技赋能汽车设计，满足了用户的智驾乐趣，那么智能汽车带来先进科技体验和出行便利的同时，如何保证可靠性和安全性？

王江舟：这是非常重要的一个问题，自动驾驶的可靠性和安全性。从技术层面讲，还有很重要的是高精度定位，定位的误差要非常小，不能超过10个厘米，甚至更小，目前GPS百度定位精度还不够好。还有其他的问题，比如隧道遮挡问题，方方面面。高精度定位非常重要，它的精度越小越好，和安全性、可靠性是相关的，这是我的一点看法。

卜佳俊：我是学计算机软件的，从安全和可靠性角度来看，没有绝对的安全和可靠。只要我们的技术不断进步，能超过普通人的平均水平就可用了。不能让一个技术做到绝对的完美，因为没有绝对的安全，也没有绝对的可靠。我们对技术还有更多包容，人开车都会出个车祸，为什么不能允许让自动驾驶的车出个车祸？还是应该允许的，或者它的比例低到一个数量级就可以接受，绝对的安全是做不到的。

张寅：从行业领头羊特斯拉的角度来看，每个季度都会公布安全报告，在它的报告里每次都会说它的驾驶出错概率已经是很低了，相对于人类驾驶员来讲只有1/10，可能驾驶特斯拉一辈子也遇不上一次车祸。但最大的问题是，如果自动驾驶车辆出了车祸，这个责任到底怎么算，这是现在很难解决的一个问题。因为做自动驾驶技术路线也非常多，特斯拉是完全靠视觉摄像头的路线，还有车和车之间协同的路线，车和路之间协同的路线，不同的路线产生问题的部件都是不一样的，这个对后面的可靠性要求也是不同的。

张齐：安全和可靠，汽车行业一百多年，这一直是这个行业的生命线。大家要有耐心，去培育核心竞争力。包括长安汽车，真正被市场认可经历了二、三十年的发展，都是把安全和可靠作为生命线，二、三十年如一日，一代一代的，没法一下子做好，大家都一直在坚守这个底线。

智能驾驶核心价值是什么呢？安全的问题绕不过去。说到特斯拉公布的数据，其实它可能比人的失误率出错率降低90%。但这个东西现在可能从公众的角度来讲，很难说这个数据到底怎么样去验证，有没有第三方机构。比如，我们还是经常看到有奇怪的事故发生，到底原因是什么也找不到。兼顾好安全与体验可能是智能驾驶前提，因为这个行业没有标准，也没有形成一套比较完整的监督机制。

其实，长安也在做自动驾驶的一些功能开发和辅助，在打造智能驾驶安全性方面有它自己独特的一套本领，包括长安推出的诸葛智能的品牌，就是一套涉及到智能和安全的技术包，拥有强大的中央计算平台，开车，包括停车综合场景下都实现安全高效的中央计算平台，让汽车变的更像是我们的一个伙伴。

主持人：我们知道卜佳俊教授除了是人工智能方面的专家，也是研究智能无障碍服务方面的专业，科技发展一直从各个纬度拓宽边界和跨界，您觉得未来的科技发展，您希望朝向哪个技术边界去探索？

卜佳俊：我们过去十几年一直用互联网或者人工智能的技术去帮助特殊人群。在互联网上，如果盲人看不到的东西，有技术帮助他听到的话，他可以和常人一样在互联网上享受各种便利，买东西、打车，都没有任何问题。问题就在于他看不到的情况下，怎么样能够把他看不到的东西都非常智能转化到他能够看到的，能够听到的东西，这里是有很多技术的瓶颈。

人工智能技术的快速发展，实际上对于特殊人群会有非常多的帮助。从人群的角度，从用户需求的角度，很多互联网公司都在提有温度的科技。我们身边老年人体验更深一点，老年人并不是简单的看不到，他可能看不清、听不清，如果有技术能够帮助他看不清的看清，听不清的能让他听清的话，他也能和年轻人一样，也是会有非常大的帮助。科技如果后面更有温度，包容性更强，这是非常有意义的。

主持人：张寅教授，从人工智能的研究角度，您觉得科技发展背后，是什么边界与制约因素是什么？

张寅：有强大的需求、强大的资本，能吸引到高智商的人群，终究会产生突破。比如高算力芯片，在智能驾驶里是基石，这个芯片不但要有很高的算力，还需要很快的通信速度，这个其实是很耗电的。怎么降低功耗，同时还保证算力和通信的速度？这个非常有挑战性。

从人工智能角度来说，算力是基础，数据和知识是真正的燃料，特斯拉的技术路线用了深度学习，用了很多人工智能的技术。但它归根到底还是需要有样本，需要有数据喂进来，而且需要大量的样本，这个上面也需要花很多的时间去做数据工程的。最后是模型，也要引入更多可解释性，因为深度学习本身的可解释性比较差，怎么去把因果这些东西引入到机器学习模型当中去，这也是未来很多青年才俊持续去攻关突破的。

主持人：请问王院士，未来移动通信在垂直行业的应用，如车联网、自动驾驶、元宇宙以及工业物联网会有这怎样的发展？特别是6G来临，智能驾驶时代对安全方面有什么助力和创新？

王江舟：当初设计5G系统时期望是很高的，但最后发现工业应用比较少，主要还是技术指标，尤其是延迟。比如，自动驾驶很重要的就是延迟要小，比如有行人横穿马路，能不能反应的出来，它的延迟要非常小。还有其他的技术指标，目前5G这些技术指标还达不到，因为要求的确比较严，我的理解是挺为难5G。

到6G的话，从很多核心技术上有革新，比如网络结构方方面面。如果还是按照目前的网络结构恐怕比较难，要让延迟比较小很难做到。从概念上要有一些突破，当然还有人工智能技术的应用，方方面面，必须突破技术才行。

主持人：张齐总，这当中最适合的技术路径该如何选择呢？

张齐：我觉得是这样，汽车智能化不能说局限于电动车，很多燃油车智能化搞得也不错。的确从它的架构来讲，电动车无论纯电还是插电，无论在自动驾驶和车机娱乐方面，实现会更容易一些。

具体到市场，大家都知道今年纯电动车卖得非常好，刚才几位嘉宾都提到今年经济面对很大不确定性，从用户实用角度来说，我更看好PHEV，有插电功能的车。一是，从整个国家能源大的战略来讲，中国现在混电比例比较高，开电动车减碳。二是，中国现在的电没有那么富裕，比如今年成都、重庆七八月份最热时发生电荒，当时成都大量网约车换成了电动车，夜里需要司机师傅很辛苦，因为白天充不到电，晚上在波谷时通宵充电还要排队。综合来讲，插电式或者增稠式的车，是目前前十个月增长率最高，大概增长了170%多，增长率目前来讲不是终极，但是很好的过渡，实现汽车智能化的驱动方案。