朱西產：智能網聯到今年非常熱，往往會場的人數不是一二百，動輒是四五百的場合。人少有它的好處，等下大家討論的時候可以有更好的交流。
我分享的是談談智能網聯汽車應用場景。汽車是一定要變的，汽車市場以后會不會萎縮不好說，但是至少現在還在增長。但是在增長的過程中，未來的汽車不一定是現在的鋼鐵獨行俠，汽車的內涵在發生變化。內燃機、變速箱、汽車沖壓鋼板這可能是過去汽車核心的價值。未來有可能在智能化、網聯化、電動這樣新的駕駛點上。
畫像的話有可能未來汽車呈現的是這樣的狀態，通過通訊把所有的信息層，通過云端進行融合以后進入到車端。在座的可能來自兩支隊伍，一個是革新派的，一個是革命派的。革新派想解決的問題是道路交通安全、駕駛體驗、提高電車的方便性等等，面對的安全、節能環保、停車方便性等等，這是革新派的。但是這個領域很難解決交通擁堵的問題，交通擁堵是最難的，有一次會上號稱國內ITS之父，交通部公路院的王曉金（音），我做一個環節的主持，我問他堵有沒有辦法？他說中國不改變生活習慣的話，治堵沒有辦法。一個城市只能容下500萬輛，北京超過了就沒有辦法，上海還好，牌照拍賣啟動比較早，大概現在320多萬輛，但是停車場比北京少，停車交通擁堵、停車難很難解決，所以這是我們說的革新派。
當然也許我們以后做的好，有低速跟車，擁堵狀態下的自動駕駛，還有更多車內很好的車載信息系統以后，可以做到堵車不堵心也行。現在也有好處，只要一機在手在哪呆都是呆，回到家里在客廳一坐也是抱著手機，老婆也不理，孩子也不理，所以革新者也可能做一些事情。
當然革命者汽車共享，把汽車扔掉，谷歌說全部無人駕駛禁止人類駕駛，要出行手機上按一下來一輛無人駕駛車把人運到目的地，可以擁有出行，不擁有一輛汽車，谷歌認為1/10的車就夠了。如果現在車保有量減少八九倍，停車場全部蓋成別的。無人駕駛車也不停車，這一單接完就接那一單，也不用停車場。所以這個角度來說，革命者給我們畫了一個更大的遠景。這個事情正常人都認為不可思議，在一些環節上面，不僅國內的嘉賓，包括國外的嘉賓到2030年、2040年汽車會變成什么樣，他說不具體，我說問的具體一點，你認為2030年大家會不買車嗎？2040年人類會不開車嗎？他說怎么可能呢，有錢為什么不買輛車呢？所以我們這一代人可能無法想象這個事情。
但是這句話也有可能反過來說，十年前給人描述了一個現在打電話和用視頻交流的場景，他們肯定說這要花多少錢。20年前更不可思議，要打電話還偷偷摸摸跑一公里找一個電話，跟老大爺說好，因為那時候更多的臺式機可能只是電話機都是公用的。30年前能夠碰到電話機又是什么人？所以十年后的事情、二十年后的事情我們不敢想象，我們以打電話和交流這個事情，其實二十年前肯定沒人敢預測今天的狀態，所以對革命者這個事情我們也不好說，我們也不敢預測10年后的汽車，更不敢預測20年后的汽車，所以當做一個故事努力完成，因為如果這個場景真正實現了也是不錯的。
所以這張圖不具體，但是有可能是未來汽車的畫像。尤其智能手機改變了我們整個生活，社交模式變了、商業模式變了、支付方式變了，未來汽車會什么樣？也可能是電動無人駕駛、O2O服務，有可能是這樣的狀態。尤其智能手機的發展使得汽車不得不考慮。HTC倒逼以后，當年功能機的企業全部死光。
看到這樣的情景汽車廠也不敢掉以輕心，我們盡管覺得AI讓人工智能開車不大現實，但是汽車廠也都大量聘請算法的人，如果這個事情真出現了，汽車廠被這些革命者革掉？汽車廠還不甘心，所以現在我們看到的話，革命者和革新者界限也越來越小，汽車廠也一樣在做無人駕駛，汽車廠也在關注人工智能、AI的算法。
這樣的過程現在已經有一些雛形，現在人們不喜歡電動車，以環保為驅動力，其實驅動力是不足的，但是以性能和OTA、V2G，以高性能和網聯驅動的特斯拉至少已經成為一個新的時尚。
如果再加上無人駕駛、自動充電，在這個場景下說不定電動的優勢會超過內在，無人充電、自動充電方便還是自動加油方便？至少自動加油好象不可思議，自動充電沒有什么不可思議，工程角度來說對自動充電也不是很困難。
智能網聯第一個應用場景還是安全，我們對汽車最不滿意的地方還是在交通事故。我進入這個領域是安全角度進入的，國內我是第一批做碰撞安全的，1991年開始建設的到現在快30年了。汽車碰撞安全是現在汽車安全的主體，從技術角度來說，這張圖基本可以描述，車身、安全帶、安全氣囊，能涵蓋汽車的安全性。
汽車碰撞安全性已經做的相當不錯了，這個事故里面我們看到撞的很嚴重，但是現在安全車可以做這個事情，他們就跑下來了。比這個做的再好花那個錢不值當，所以汽車安全我們沒打算順著這條路繼續做下去，但是即便是這樣的車，現在安全性達到這個程度，現在一年全世界交通事故的死亡仍然高達125萬之多，汽車安全這一塊我們還是需要有一個新的思考。
原因，人、車、路這三個要素里面，交通事故的主因是人。過去汽車安全技術都是建立在理想駕駛員的基礎上，但是駕駛員真的不理想。人類真的不適合開車，谷歌也沒有說錯。事故的原因93%是駕駛員不行，我們現在覺得駕駛員開車的時候的確需要有所幫助。對安全的認識我們不等裝車再救人，這個事情又費錢又難。那我們能不能在危險的時候幫助他？于是進入到危機情況下干脆你不剎，它來自己剎車，幫助駕駛員避免或者減輕事故。
駕駛員總有疲勞的時候，這么大的信息量又會分心，所以自動駕駛沒有實現之前，很多車載信息系統、娛樂系統都會遭遇這個難題，會處于一個灰色地帶，因為駕駛的時候任何的分心都不允許，包括藍牙電話到底違不違規？按照交通法是依然違規的。但是交警如果看你用藍牙打電話可能當場不會攔，如果當著交警面打手機，直接會被攔下來。但是在重特大交通事故深入調查的時候，會找十人以上的交通事故，一樣會查司機的手機，如果在事故發生期間他有通話，不管是直接抓電話打還是藍牙打，都構成違章。但是造成這么重大的交通事故，這個違章是要擔刑責的，所以信息娛樂系統在我們沒有解決交通安全之前，車端不可能升級成智能手機，因為始終處在一個灰色地帶。
到交通安全解決以后，車載信息系統、娛樂系統才能改善我們的車內生活。駕駛是一件無趣的事情，過去沒車我們出去開車兜風。現在我們開車去上班反而希望做更多的娛樂性。
我現在的工作一個是China-FOT，我們有8輛沃爾沃的S60，這個交給用戶自然的開車，如實記錄下來形成數據庫，通過這個數據庫分析來搞清楚駕駛員開車的時候會遇到什么。這種情形在中國太常見了，開車的過程中突然冒出一個電動自行車。
過去汽車開發的時候基本上是超標準的，我們一致認為是歐美標準最高，美國標準高不可攀。但是到智能以后，即便把歐洲標準、美國標準全部超過，在危險的場景里面只占到4%。中國有中國獨特的危險，像剛才那樣的危險在歐美是看不見的。歐美很重視追尾，但在追尾牽扯急剎車引發侯車危險在我們這里只占43.8%，但是在歐美統計資料里面，這種危險高達70%。切入的危險在我們國內占到23.91%，所以現在按照歐美標做的AEB，在有車切進來的時候，這個車該撞還是會撞，在網絡上也遇到過成都女司機的故事，第一天爆出來大家都罵這個男的，第二把真正錄像爆出來說這個女的真的該打。這種場景歐美是沒有的，我們只能自己做，歐美沒有這么多自行車的危險，所以做到智能安全以后，可能歐美標不是最高的標準，我們真要自己思考一些事情。
當然這些和安全相關的事情，歐洲、美國、日本、中國都會以強制性的標準來強制，在這些標準的驅動下，相信三年內我們車上都會有雷達，都會有攝象頭。現在一個車的安全性是用多少高強度鋼板、有幾個安全氣囊。我估計三年之后，我們要評價一個車安全不安全，首先要看它的攝象頭是單目還是雙目，雷達是裝了一個還是裝三個，前面一個后面倆不錯，如果裝五個這個車在現階段水平達到最高。當然如果能用得起激光雷達可能L3、L4、L5是向自動駕駛。所以這是標準驅動的第一輪。
但是即便車上轉了雷達，但是有遮擋，這起事故的原因是左側的車遮擋了兩個車之間的視野，當看到的時候TTC只剩下1.08秒，TTC是距離除相對數，人的反映基本上反映不過來，所以這兩個車會撞很自然，一秒鐘根本反映不過來。這種情形怎么辦？V2X，2012年到2014年大概用了兩年的時間，美國在密歇根大學組織下，進行兩年測試，V2V已經正式城市美國的標準，以后車都要通過通訊方式把自己的位置發布出來，可以解決很多問題。這個技術等到普及以后，當然通訊裝車率低沒有用，他們認為70%的撞車率是有小，90%的撞車率安全基本解決了。
在現在的創業和創新里面，網聯是一個信息的傳遞渠道，這張圖構成了完整的環境感知系統，如果這張圖所有東西裝上去，這個車它的智能化水平完全可以接近和超過現在人類的駕駛。所以在這些技術的引導下，我們現在用的駕駛輔助是用了這些傳感器，24G毫米波雷達，77G毫米波雷達，歐洲在開發更強的79G毫米波雷達，單目攝象頭，超聲傳達。在這些傳感器的作用下，能夠在安全方面給予足夠的保證。但是如果有單目攝象頭、雙目攝象頭這個車的能力已經差不多達標。所以激光雷達、通訊，云服務是不可少的，定位這些技術是一定要加入的。
在比較完備的信息系統引導下，我們對車的智能要求已經不停留在輔助這一塊，更高的自動駕駛提出，這個5級分類是世界各國對汽車自動化分級的比較通用的方法，這里我們認為0級、1級是要電子護衛通過強制性標準推，和我們的氣囊一樣這些是強制要求的。L2、L3是叫做電子駕助，這個時候駕駛能力達不到人類，人不能脫離駕駛，在駕駛員和車輛智能化系統協同下叫做電子駕助。到4和5自己能夠獨立成為一個司機，當然L4駕駛員要負責接管，L5是無人駕駛。
技術成熟度來看，智能駕駛輔助系統已經進入到產業爬坡期，尤其標準法規的推動下。但是自動駕駛現在還沒有一個明確的應用場景，當然市場上只有L2的車，L3以上的車全世界沒有批準銷售，L4現在已經有一個例子就是沃爾沃的Drive Me，它的主要市場點是可以有效的利用開車途中的時間，他們調查大概一天60多分鐘，這60分鐘不顯得那么枯燥，可以把今天的行程在上班途中排好，這個時候駕駛員可以不管駕駛，這是它的賣點。L5無人駕駛取決于革命性的，鼓勵人們不要買私家車，而使用網上點擊來完成出行，這是Drive Me的視頻，這個時候你可以做任何事情，沃爾沃第一個承諾如果自動駕駛車發生事故由他承擔責任。L5現在提出范式轉移概念，有一種新的評估方法，從出行的里程評估，傳統汽車廠的評估低，只要到每一盈利一輛車給投資人賺的錢只有1分錢，但是如果做自動駕駛服務一盈利是1.25美元，所以我們看到一輛車不造的兩個公司，估值六七百億，特斯拉谷642億，辛苦造成的通用一千萬輛車估值只有567億，福特更慘只有465億。
汽車確實有擔心的，年輕一代有可能趨向于租賃，而不一定是購買。國內的創新是分時租賃，這張圖從L0到L5有可能的時間表以及相應的支持技術做了分析。
現在做自動駕駛基本上有兩個起點，一個叫高復雜度、低速，一個叫低復雜度、高速，這是現在自動駕駛的兩個起點，國外汽車廠更多做高速公路自動駕駛，環境簡單但是車速高，這個應用前景很好。國內的公司和創業公司大部分做高復雜度低速，因為低速為限控和安全性這兩方面難度相對會降低，但是環境感知、算法是一樣的，所以兩個起點隨著技術的成熟到最終都會匯集到L4和L5。真正汽車的變化我們可以看到明顯的變化，到L4、L5的時候給用戶的體驗才是最好的。
最后說一下我做什么，前面自然駕駛是我的一個研究，那個是可以拿到一個基礎數據。第二塊在科技部的汽車重大專項里面我參加了李克強老師的3.1基礎前沿，這個項目我做項目4，人機共駕，駕駛員和自動駕駛之間各有優缺點，所以L2、L3最典型的是雙駕，還有駕駛員還有虛擬駕駛員，這里我們要搞清楚兩者各自的特點，并且分清楚兩者的意圖，尤其兩個駕駛者的差異。如果這個差異不處理好會有很多問題。
從歐洲看，到2020年相對轉成人機共駕的狀態，那兩個人開車是不是比一個人開得好呢？不見得。首先一個電子駕助還是必要的。這個駕駛員沒有專業知識，在匝道上面錯誤估計了車速，他開的很糾結，一會剎車一會不剎車，最后還是翻掉了。深度分析它的原因，人類駕駛員的視覺差距，當彎道和下坡道疊加的時候，會錯誤的估計彎道。那這么身的專業問題對我們來說可能還行，但是普通司機不知道。所以汽車開車有一個專業的駕助還是必要的。
但是兩個人開車有可能認為比一個人好，但是除了不好也會有問題，比如說兩個會出現放任不管的現象，特斯拉的事故很顯然，就錯誤的把一個L2的東西當做L5用。駕駛員認為這個時候車在開可以睡覺，車認為犯點毛病沒有關系，駕駛員在看著，結果發生了事故，所以人機共加這一塊，從現在L2和L3已經可以進行產品化，但是我們要把各種場景下相應的問題找出來，怎么可以讓駕駛員在自動駕駛的階段可以保持足夠的安全防衛，讓人和駕駛員做到1+1大于2的情形，而不要出現1+1反而等于0的狀態，這些情況是有待研究的。
但是通過駕駛員的彌補，不完備的環境感知系統下，也可以實現自動駕駛，但是這需要我們在設計的時候把相應的沖突解決好，才能夠保證不完備的系統，得到有效合理的應用，爭取1+1能夠大于2，能給駕駛員帶來一些更好的駕駛體驗，同時也提高安全性，這是我自己兩塊研究的方向以及我對智能網聯未來在駕駛輔助和自動駕駛方面的看法，謝謝。