自动驾驶：智能汽车的引擎——访文远知行创始人兼首席执行官韩旭

　　“在中国，发展自动驾驶技术具有多方面的优势，包括体制优势、基础设施优势、政策支持力度大、人才储备充足、人力成本较低、产业链上下游较完整等惟惟一的缺憾就是计算芯片方面还存在‘卡脖子’的情况。”近日，在就自动驾驶行业的热点问题接受《中国汽车报》记者专访时，初创自动驾驶公司文远知行科技有限公司（以下简称“文远知行”）创始人兼首席执行官韩旭如是说。

　　♦国家支持 自动驾驶产业前景光明

　　2月底，11部委发布了《智能汽车创新战略》（以下简称《战略》），提出建设完备的智能汽车体系，包括“智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系”等，其中文件重点提出，鼓励“开展应用示范试点，开展特定区域智能汽车测试运行及示范应用”。

　　对此，韩旭表示：“我认真研读了这个文件，《战略》让我们感受到了国家对智能汽车或是自动驾驶的重视，对自动驾驶企业绝对是利好。也让我们对自己正在干的事业更有信心。我在看到《战略》之后马上转发给了文远知行的投资人、合作伙伴以及潜在的投资人。”

　　《战略》中提到，发展智能汽车的主要任务之一是“构建协同开放的智能汽车技术创新体系”，包括“突破关键基础技术、完善测试评价技术、开展应用示范试点”。

　　韩旭认为，这三点肯定了自动驾驶企业在整个智能汽车产业生态中的核心定位。比如像支持高并发的实时鲁棒系统架构、复杂环境下的感知系统、高冗余度的系统控制等关键基础技术，是全栈式自动驾驶公司最核心的东西。如果要突破关键技术的话，应该由自动驾驶企业来突破。此外，初创自动驾驶企业在做的自动驾驶车辆测试和应用示范试点工作，也完美契合了《战略》中的任务要求。

　　“《战略》的最短期影响，实际上提振了自动驾驶企业和整个自动驾驶产业生态链上下游的信心。因为国家把它定为战略产业，后期必将大力支持。”韩旭分析道。

　　值得一提的是，《战略》提到：“加强产业投资引导，鼓励社会资本重点投向智能汽车关键技术研发等领域，严禁以发展智能汽车为名，新建或扩大汽车整车生产能力。”

　　韩旭认为，这意味着国家鼓励社会资本投入到自动驾驶关键技术研发领域，对初创自动驾驶公司是重大利好。有了资金支持，初创自动驾驶公司就能实现可持续发展，就能促进自动驾驶技术早日落地。

　　♦L3级存在接管悖论

　　近期，L3、L4级别自动驾驶之争再次成为热议的话题。先是广汽新能源宣布Aion LX成为“全球首个搭载高精地图并实现L3级自动驾驶的可交付车型”，后有长安汽车总裁在线直播了UNI-T的“中国首个L3自动驾驶量产体验”。此后“奥迪取消L3级别的自动驾驶研发项目”的消息在网上一度热传，后经奥迪德国总部回应称并没有取消L3级别的自动驾驶研发项目，只是把这个项目提升至大众汽车集团层面。

　　对于L3自动驾驶技术，韩旭有着自己的理解。他认为，L3自动驾驶的定义比较有意思。采用L3自动驾驶技术的车辆无需驾驶者全程操控车辆，但同时又要时时刻刻保持在开车的状态。所以，L3自动驾驶技术的问题在于，车辆一旦需要驾驶者接管的时候，驾驶者必须立马去接管。而根据伯克利研究报告，有很大一部分人在放松状态下转变为能接管车辆的状态，居然要花13～17秒的时间。这个时间差存在着非常大的安全隐患。一方面，L3自动驾驶技术中要求驾驶者对车辆负责；另一方面，它又给了驾驶者一个放松的状态，让驾驶者在某些时候不需要关心车辆行驶状况，这导致其出现了接管技术的悖论。

　　“我希望L3自动驾驶技术的发展更侧重于提高车辆的安全性，而不是提高驾驶舒适性。在事故担责的问题上，我希望L3自动驾驶技术不要把所有的责任都给机器，而是人和机器共同担责。但不要因为有了这个机器担责这个前提，就完全忽略了人在放松状态下接管车辆存在的困难和安全隐患。”韩旭说。

　　♦自动驾驶测试应当更规范

　　今年2月26日，美国加利福尼亚州车辆管理局（DMV）发布了《2019年自动驾驶脱离报告》。3月2日，北京智能车联产业创新中心也正式对外发布《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》。对中美这两份自动驾驶报告，韩旭也给予了高度的关注。

　　“我认为这两份报告对自动驾驶系统的稳定性、道路状况等信息都没有给到很详细的说明。”韩旭表示。如果仅仅以加州的脱离报告来说，韩旭更多的是看到脱离测试报告中的局限性。“这个测试本质上是自我测验。每个人给自己出题，得出分数后上报给DMW，然后DMW按照各企业报的分数来排名。假如一辆车是在没有其他车辆或人员、交叉路口很少的空旷地区测试，另一辆车是在道路交通繁忙且复杂的城市道路上测试，那么对它们测出的脱离次数进行排序是没有意义的。如果想要得到真实的测试结果，就需要在相同的测试范围区域使用相同的测试方式，进行一段时间的连续测试。”韩旭说。

　　对于国内的自动驾驶测试，韩旭认为政策的支持非常关键，目前我国也出台了非常多的利好政策，这让我国自动驾驶测试越来越专业和方便。不过，韩旭建议，政府需要在测试牌照的发放制度上有所改进，对于同车型、同系统、同架构的自动驾驶测试车辆，不应重复申请牌照、重复收取费用。“在路测费用方面，企业的压力还是比较大的。”韩旭说。

　　♦自动驾驶出租车有“利”可图

　　众所周知，自动驾驶技术具有多个细分商业化应用场景。

　　在自动驾驶技术商业化落地方式上，韩旭认为自动驾驶出租车（Robotaxi）和无人驾驶货运都是比较好的方向。文远知行选择了自动驾驶出粗车作为其主营业务。

　　韩旭认为，在自动驾驶出租车方面，中美两国有很多共性。一方面是人力成本的攀升，另一方面是硬件价格的降低。“人开出租车”这件事已经越来越不经济了，而公众出行又是一个高频次的刚需，高性价比的出行模式就是用机器代替人。根据各方面统计，自动驾驶出行市场是一个千亿美元到万亿美元级的市场。自动驾驶出租车是非常适合落地的自动驾驶出行模式。

　　“如今，货运很高效，一位司机就能运走一车60吨的货物。但出租车客运就不同了。很多时候一辆出租车司机仅运送一位乘客，这是一个低效率、高成本的买卖。如果自动驾驶公司与共享出行平台联合提供商业化的自动驾驶出租车服务。车辆不再需要配备司机、还能够智能化地安排路线，同时载几位乘客，这将真正改善整个城市的出行状况，让城市更加整洁，交通运行更加高效。因此，自动驾驶出租车是最有市场前景、有利润的自动驾驶技术商业模式之一。

　　但是在无人驾驶货运方面，韩旭认为，中美两国的差异则非常大。他介绍，美国的货运是以高速公路为主，而中国是以铁路为主的，这是中美两国货运的基本差别。无人驾驶货运的应用场景主要分为两部分，一部分是载重几十吨的无人重卡，另一部分是专注最后一公里的无人驾驶配送物流车。美国有非常好的高速公路系统，而且没有那么多的收费站，路况不复杂，韩旭认为无人驾驶重卡会在美国先落地。而在最后一公里无人驾驶货运方面，中国存在巨大的商机，可能会先落地。