2022年北京冬奥会期间，北京市自驾办在冬奥首钢园区组织了多车型无人驾驶示范运行，清华大学车辆与运载学院杨殿阁教授作为专家组长，负责了冬奥期间北京市智能网联汽车自动驾驶示范的组织和技术筹备工作。更是作为负责人牵头北京科技冬奥自动驾驶专项，带领百度、福田、首钢、智行者和交管局等单位一起完成面向冬奥的全天候无人驾驶技术研发，向世界展示中国5G、北斗和AI技术。

借助北京冬奥会的舞台，中国向世界展示了中国方案的智能网联汽车技术。但这一发展中的产业，仍然存在着诸多“不确定性”。中国智能汽车会有哪些发展趋势，接下来无人驾驶应该如何产业化落地，智能汽车和“双智”城市的建设之间又存在着怎样的关联？

带着以上问题，4月11日，21世纪经济报道记者独家采访了杨殿阁教授。

杨殿阁教授认为，未来高级别自动驾驶产业化落地的路径可能是“两头挤”的策略，而不是一个单一的路径，一方面是从智能辅助驾驶开始实现产业化，并逐渐向高级别自动驾驶发展；另一方面则是L4级高级别自动驾驶基于场景驱动落地，不断去扩展应用场景和范围，让无人驾驶在更广的范围内得到应用。

智能新能源汽车产业竞争关键转为生态及大数据

《21世纪》：在过去的一年，智能新能源汽车产业出现了哪些新的发展变化？智能新能源汽车产业竞争的关键点是什么？

杨殿阁：过去这一两年，智能新能源汽车产业的发展和竞争局面越来越复杂，但如果剥开表面现象看实质，会发现智能新能源汽车产业的竞争已经从汽车设计制造技术本身，转为生态的竞争以及生态背后的大数据竞争。这是目前产业发展的重要变化，也是当前汽车产业竞争的关键点。

在过去的一年中，美国电动车企业特斯拉的市值突破万亿美元，比排在第二到第十的丰田、大众、奔驰和宝马的总和还要多，特斯拉的市值这么高，是因为特斯拉的电池、电机和电控技术吗？其实并不是，其价值在特斯拉在全世界道路上行驶的上百万辆车，每天都在不断将一些车辆所遇到的具有长尾场景特征的数据采集并传回它的数据中心，让特斯拉能不断迭代提升其自动驾驶的算法，而这种迭代能力正不断拉开特斯拉和身后各大车企之间的领先差距。

传统汽车的功能和性能取决于发动机内化石燃料的燃烧和机械传动所带来的运动，汽车的功能和性能完全取决于机械物理结构及其限制。汽车电动化，一是车用能源的变化，二是驱动的电动化，即电驱动化，能量不再通过机械传导，而是通过线束传导，运动也是通过电机的驱动来实现。在这种情况下，汽车的功能其实和物理结构分离了，汽车的功能可以通过软件去定义，例如，车辆是否拥有自动驾驶功能，可能看起来拥有一样的物理结构，但加载了软件之后就有了智能功能，不加载软件就没有智能功能。汽车具备软件定义的特征后，它的功能定义、功能迭代、性能提升靠的是背后的大数据迭代。在智能汽车的发展中，谁掌握了智能汽车的完整生态，谁能真正掌握智能汽车背后所产生的大数据，谁就能够通过数据迭代不断让车的功能得到迭代、性能得到提升，特斯拉正是具备了这样的特点，所以才会有这样的价值认同。

《21世纪》：在智能新能源汽车的发展中，华为、小米和百度等ICT企业纷纷切入汽车产业，但又分别采取了不同的发展路径。而吉利、蔚来等汽车企业则反过来相继进入手机行业，李斌说“不造手机相当于家里的钥匙不在自己手中，会很被动”，对此，您怎么看？如何评价这些企业的不同策略？

杨殿阁：不管是华为、小米、百度这ICT企业进入汽车产业，还是吉利、蔚来做手机，看起来大家做的事情，做事情的方式和内容完全不同，但本质上是殊途同归的，本质上都是希望去探索建立自己的完整的智能汽车的生态，然后自己完全掌握生态及背后的大数据，用大数据更好地迭代自己的产品，让自己的产品更具竞争力，让自己在今后产业的发展过程中掌握主动。

大家采用了不同的发展路线去建自己的生态，现在很难说谁是对的，谁是错的，智能汽车的技术发展趋势和路线存在着很多不确定性，不同的企业有不同的资源和特点，只要能建立一个自主可控的生态，具体走什么样的技术路线，并不一定必须统一。

《21世纪》：华为不断扩大的朋友圈，引发了业界的“灵魂与躯体”的讨论，如何看待科技公司与车企之间的竞争与合作关系？车企应如何捍卫“灵魂”？

杨殿阁：如果对用词稍加替换，例如将“灵魂”换成核心技术、把“躯体”变成代工，可能大家就不太会去质疑这件事。任何一个车企、任何一个公司，都希望自己能够掌握核心技术，掌握企业的发展命脉，让企业最具竞争力，在整个产业链中能获取最大的利益。所以，企业希望自己掌握灵魂，实际上是要掌握核心技术。我认为，要正确地看待车企对于“灵魂”的追求，其实它真正追求与捍卫的是核心技术跟核心竞争力。

在传统汽车产业链中，车企占主导地位，但在新的智能汽车的生态建立过程中，跟上下游的合作伙伴采用怎样的合作关系，才能保持在产业链中的主导地位、具备竞争优势、拥有话语权，目前不太容易看清楚。正因如此，华为、小米、百度、吉利、蔚来等企业采用不同的模式、不同的技术路线去建立生态。智能新能源汽车技术的发展及生态的建立，目前仍然处于探索中。在探索的过程中，企业该做什么、不该做什么，应该容忍企业的探索和尝试。

关于华为和它的“朋友圈”之间的关系，我们看到华为正在和越来越多的国内外汽车企业建立合作，影响力越来越大，但也伴随着产生了一些质疑和担忧，这些担忧的产生，源于华为自己对外传递的战略意图不够清晰。在不同的时间、不同的阶段，华为对外传递的战略意图存在差异，华为虽然明确自己不造车，但华为定位的究竟是博世、德尔福还是互联网的谷歌？是要做汽车企业生态中的一环，还是要掌握生态，掌握生态背后的大数据？正如前面所说，造车不造车今天已经不是汽车产业最关键的竞争点了，生态和大数据才是竞争的关键，华为对智能汽车的生态及大数据的掌控，对自己和汽车企业的定位，这是最关键的。如果在分工合作中，华为做了所有的核心技术，掌握了生态，掌握了大数据，掌握了产品的迭代能力，那车企又要做什么呢？这是车企关心和担忧的所在。

所以，我觉得华为需要有正确的定位，而且对外的战略意图的传递也要统一、清晰，要让汽车行业的企业对华为放心，愿意跟华为合作，并且知道跟华为合作不会丧失掉自己在生态中的主导地位。车企自己可以掌握核心技术，又可以用华为的产品和技术来建立自己的生态，利用生态背后的大数据迭代产品功能、完善产品性能，只有这样，车企才能够放心地去和华为合作。真正希望华为能在中国与所有车企建立一个合作共赢的朋友圈。

《21世纪》：大众等外国车企与华为等中国科技公司的合作越来越密切，如何评价外企在中国与科技公司的合作？

杨殿阁：有关大众和华为的合作还没有得到权威的证实。不过这样的消息传出来，也不是坏事，这说明中国的自动驾驶技术是比较先进的、有竞争力而且是有价值的，至少从目前来看，中国的自动驾驶技术和美国、日本、德国的企业相比基本上齐头并进。中国有更为复杂的人车混杂的交通场景，自动驾驶技术的发展面临更大的挑战性，当然这也意味着更大的创新机会。2021年12月，权威机构统计在美国加州测试的来自全世界各家公司的自动驾驶汽车，以无人驾驶接管里程进行排名，前10位的公司中，美国公司五家，中国公司五家，充分说明中国自动驾驶技术当前的整体技术水平并不落后。

其次，近年不断传出传统汽车企业与ICT企业的合作需求，与AI自动驾驶公司的合作投资新闻，这也说明在过去相当长的一段时间内，传统车企在智能汽车自动驾驶技术的发展上偏于保守，投入不够，在相应技术的发展上落后了，现在越来越多传统的大型车企已经逐渐开始意识到智能汽车所带来的这种巨大的革命性变化，感觉到了智能汽车技术变革所带来的生存危机，就像当年智能手机淘汰传统手机，让诺基亚落伍一样。新消息的不断传出，也正是表明这些传统车企存在转型的需要，转型的方式有多种，这对大家而言都是很好的发展机会。

此外，我认为国外大型车企选择与国内的ICT企业、自动驾驶公司或者国内的大学、科研院所合作是非常明智的，智能汽车技术和传统汽车的发动机、制造技术等技术不一样的是，涉及数据安全，涉及地理信息安全，本地化的开发研发是非常必要的，而且是重要的。所以，国际车企自动驾驶的研发本地化以及跟本地化技术研发力量的合作是非常重要的。

《21世纪》：无人驾驶还很遥远，但已经有一些基于矿区、园区等场景的试点应用，如何看待自动驾驶产业化路径？

杨殿阁：L5级的无人驾驶确实离我们还很遥远，但是，我觉得在过去的这两年中，包括在冬奥期间的一些高级别自动驾驶示范，我们可以看到，基于场景驱动的高级别自动驾驶是完全有可能实现的。此外，最近两年，一些L2级及以上的辅助驾驶技术也在大规模的产业化落地。

因此，将来的自动驾驶的发展有可能是“两头挤”的策略，一方面是辅助驾驶在量产的基础上，不断向上发展，越来越多的智能辅助驾驶技术得到应用，例如在高速公路等场景做到一定功能和一定范围的自动驾驶；另一方面是L4级高级别自动驾驶不断去扩展应用场景和范围，让无人驾驶在更广的范围内得到应用，这些无人驾驶的区域将来会越扩越大，扩到一定程度的时候，连接的区域也会越来越大。

所以，我认为，自动驾驶将来产业化的路径可能也不是一个单一的路径，可能会有多种的发展路径。一种是从辅助驾驶逐渐地向高级别自动驾驶去发展，这和汽车的批量生产制造、跟汽车企业技术的迭代发展可能会有关系。另外，一些自动驾驶公司和一些特殊场景下的示范应用。在乘用车领域，我个人比较看好类似于滴滴的这种将有人专车与无人自动驾驶混合模式未来出行服务的探索模式，滴滴的Robotaxi未来5-10年实现规模化的商业化落地还是有可能的。

智能网联汽车是“双智”城市的核心

杨殿阁教授也是我国“双智”城市试点计划的专家组成员，记者也就近期大家比较关注的“双智”试点工作采访了杨殿阁教授。

《21世纪》：我国为什么会启动“双智”城市试点计划，与我国智能网联汽车技术路线之间是什么关系？

杨殿阁：中国之所以做“双智”城市的试点，和中国的智能网联汽车发展技术路线是存在关联的。中国的智能汽车的技术发展路线和国外有本质的不同，我们在重视单车智能的基础上也重视网联智能，希望通过在网联环境下的车路协同和车车协同，提升自动驾驶的可靠性，降低单车智能化的成本，更好地推动智能汽车高级别自动驾驶的落地应用。

智能网联的技术路线涉及基础设施的建设，要想真正做到智能网联、车路协同，路就要智能化，交通管理、交通信号都需要智能化，整个城市的综合交通系统也需要针对智能汽车做适应性改变。具体到每一个城市，应该先建什么、后建什么？路该建成什么样，每个路口要建成什么样，该装什么样的传感器，应该获取哪些数据，路跟车之间应该交互什么样的数据？这些都需要探索。

选取北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等城市试点，一方面是这些城市在智能汽车相关的技术研发、智能汽车的相关测试以及示范区建设领域有比较好的基础，同时这些城市近些年在智能交通系统的建设上有比较大的投入，也有较好的基础。从目前的示范方案来看，这些城市开展智能网联汽车示范的方式、模式、区域，智慧道路的建设、智慧城市的建设方式，都很不一样，各有特色，这就是试点的意义。我们通过不同的技术路线的示范，找到共同规律，逐步形成标准规范。通过示范和充分的运行，积累足够多的经验，建立标准规范，再向全国推广，这是一个比较合理的发展模式。