“争”的很智能

刘小勇 郑劼

汽车的智能化已逐步走上了发展的快车道，但争议的声音并没有减少：L3真的可有可无吗？

整车企业能越过造芯门槛吗？

为什么“非要搞 V2X”？

面对智能网联汽车最热门的三大话题，行业大咖们给出了最新解读……

造芯是车企的必修课吗？

芯荒之下，整车企业深受其害：2022年年初以来，一汽-大众、蔚来和小鹏等多家汽车厂商宣布对旗下产品进行售价调整，芯片短缺是这些车企共同提到的原因;中国汽车工业协会数据显示，今年一季度，14家上市车企中有4家车企销量同比下降，在3月份，这一数字扩大到了6家;另有数据显示，2021年因为缺芯全球汽车市场累计减产辆达到1000多万辆，中国汽车市场占据总减产量的19%左右……

芯荒成为萦绕在整车企业心尖上致命的痛点，而网传全国政协经济委员会副主任、工业和信息化部原部长苗圩关于“缺芯少魂，整车企业只会叫唤”的言论，更被形容为像是“在伤口上撒了一把盐”。

苗圩与车企同被误解

在以芯荒为主题的专访中，《汽车观察》专门就苗圩的发言向原中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长、中国电动汽车百人会副理事长，中国汽车芯片产业创新战略联盟联席理事长、中国智能网联汽车产业创新联盟联席理事长、中国汽车动力电池产业创新联盟理事长董扬提问。

董扬认为，业界对苗圩的发言有所误解：“我认为他说这番话的主要意图是强调操作系统对中国汽车产业核心竞争力的重要性，而不是像外界所说的那样，指责车企‘光说不干’。苗圩出身汽车行业，对汽车行业有深刻的同理心。”

如董扬所言，苗圩关于车企造芯的言论或许并非本意。毕竟，自2020年下半年芯荒爆发以来，已经有越来越多的车企切入到芯片赛道，并取得了一定的进展。从目前来看，车企布局芯片市场主要有三种模式，其一是投资入股，其二是联合开发，其三是自研自产。

投资入股模式在车企中最受欢迎，据不完全统计，目前在芯片领域有资金布局的车企多达十余家，其中，上汽、长城动作最为密集。今年1月27日，上汽集團宣布与上海微技术工业研究院联合发起设立数十亿元规模的“国产汽车芯片专项基金”，共同推动车规级“中国芯”加快落地，而在此之前，上汽已经以产业投资模式与地平线、晶晨半导体、芯钛科技和芯旺微电子等十余家芯片公司达成了战略合作。2021年2月，长城完成了对地平线的战略投资，正式进军芯片产业，同年12月，再次以领投方身份入股同光股份，进军第三代半导体核心产业。

选择联合开发的同样不在少数。去年9月，上汽通用五菱宣布，将与国内多家芯片企业联合打造一个开放共享的国产芯片测试验证与应用平台，加快芯片国产化应用。一汽、北汽等也纷纷选择合作伙伴，或者是成立芯片合资公司。为了给车企联合开发模式打开窗口，今年电动车百人会期间，地平线创始人兼首席科学家余凯还公开表示，将向整车厂开放BPU（Brain Processing Unit） IP授权。

受造芯门槛影响，目前选择自研自产模式的车企并不多，比较知名的主要有比亚迪、吉利。比亚迪布局芯片业务最早，2004年左右便已经成立了比亚迪半导体股份有限公司，目前已经实现了车用SiC MOSFET产业链从0到1的突破，并正在筹划半导体业务独立IPO上市。吉利则先后出资或合资成立了亿咖通、芯擎和广东芯粤能等三家半导体公司，目前正加紧步伐向IGBT、SiC MOSET等高价值量、高功率器件靠拢。

不过，由于芯荒迟迟得不到解决，也有更多车企已经按捺不住，筹谋亲自造芯。例如，前不久有消息称，蔚来与小鹏正在积极布局芯片自研，并已经成立了自动驾驶芯片研发团队。但由于目前还处于静默期，蔚来与小鹏未能向《汽车观察》透露更多细节。

人人造芯不可取

车企下场造芯已经成为了一股新风潮，但真的有这个必要吗？换句话说，车企大规模涉足芯片制造现实吗？对于《汽车观察》的追问，董扬给出的答案是否定的。

在董扬看来，无论是过去、现在还是未来，车企都不会成为芯片主要的研究与生产方，更不会出现车企大规模自研自产芯片的情况。“因为芯片所需要的经济体量远远超过了一个车企的应用能力，车企涉足芯片领域的出发点应更多在于了解、掌握、应用相关的技术，支持芯片企业及芯片技术发展，以此增加在芯片领域的话语权。”

至于比亚迪、吉利为何能够成功以自研自产模式投入芯片领域，董扬解读为是特定产业环境下诞生的特例。“以比亚迪为例，他发力较早，且发力点主要集中在IGBT和MCU等加强型芯片，这类芯片在全球范围内的产能都不足，很容易在国内找到市场。”董扬称，“这并不意味着所有的车企今后都要自研自产芯片，也不意味着所有的芯片车企都能参与去造。”

虽然车企大规模造芯并不现实，但董扬同时预判，今后一段时间内一定会有更多的车企以投资、跨界合作等方式加入到芯片赛道中去。背后的原因主要有两点：其一，国内目前面临芯片短缺的大环境是不争的事实;其二，芯片产业单靠供应商发力成长太慢，考虑到自身发展，车企必须要从推动行业进步的角度参与进去。

在“智无不言”主题沙龙中，《汽车观察》杂志社社长兼总编辑刘小勇将同样的问题抛向了同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产和中国农业大学教授、车辆工程研究所所长、车辆动力学与智能控制创新中心主任王国业。

朱西产的观点与董扬较为类似。他认为，虽然特斯拉凭借自研、自产芯片成就了万亿美元的市值，而且也得到了华尔街的鼎力支持，但芯片行业投入大、风险高，“人人造肯定是不行的”。

朱西产认为，智能汽车的发展过程与当年的智能手机非常类似。一开始，诺基亚之类的传统手机瞧不上苹果，但后来苹果以自研芯片、操作系统、软件甚至数据系统的模式取得了巨大成功，传统手机又开始扎堆学苹果，结果是全部“学死”，最后历经千辛万苦只培养出了安卓。

“如果今天的智能汽车也向当年的诺基亚学苹果一样，一窝蜂地学特斯拉去造芯，大概率就学死啦。毕竟特斯拉有万亿市值和主角光环做支撑，其他车企并没有。对于特斯拉来说，造芯是补药，但对于其他车企来说，更多是毒药。”朱西产毫不讳言。

王国业对此表示赞同，他认为，随着技术的不断演进，芯片和算法的门槛和成本将逐步拉低，与亲自下场造芯相比，通过专业的芯片供应商进行定制采购，成本可能会更便宜。车企更应该从自身实际情况及未来发展方向出发来进行战略决策，而不是以临时性的短缺情况和高额利润来贸然决定下场造芯。

“汽车产业未来的竞争主场一定不会在于底层的芯片和算法，而更应该在于人机交互、人机体验等智能化的应用，在这方面，每家车企都能有更加广阔的发挥空间和更加自由的文化体现。”王国业强调。

造芯不如造生态

既然每家车企都亲自下场造芯并不切实际，那么哪种入局模式更适合当下的大部分车企、更符合产业长期健康发展的需要？面对这一问题，董扬、朱西产不约而同提到了一个关键词，那就是“生态打造”。

董扬认为，车企入局芯片领域并不存在某种最佳模式，多路线发展都是可以的，因为市场经济并不是非黑即白，也不存在谁对谁错。但芯片产业要实现大发展，必须由国家层面引领，车企及产业链上下游企业积极参与、密切合作、互相渗透，全社会共同努力，打造适合芯片研发、生产、应用的生态空间。

朱西产也表示，车企与其学习封闭的苹果，还不如学习开放的安卓，去打造一个相对完备的芯片产业生态系统。

至于具体如何打造，两位专家给出了不同角度的解读。

朱西产建议，打造汽车芯片产业生态需要车企与供应商明确分工、互补前行。“数据、软件等应用层面是车企所擅长的，不必假手于人，芯片是不是车企的灵魂，倒还真不一定。”

而在董扬看来，芯片产业生态的打造离不开政府相关部门的支持。例如，建设国家级的测试中心、企业级的实验室，制定芯片产业相关的行业标准，等等。“这些都可以归纳为‘上层建筑为新技术服务’，实际上政府支持不单单是给钱和批准的问题。既然我們要发展（芯片）这个产业，政府就应该顺应产业趋势、设定该有的部门、提供应有的帮助。”董扬称。

此外，董扬也希望芯片行业能够借鉴汽车行业的发展经验，认识到芯片向中国市场转移的大趋势。

参考汽车产业的发展规律，董扬判断，未来几年芯片在国内市场必将迎来巨大增长。“所有全球化程度较高的产业都会存在产业转移的现象。以汽车产业为例，目前我国是全球最大的汽车生产国，市场份额占到30%，未来还会增长到50%或者更多，但与此同时日本、德国、美国的产能却在闲置。芯片产业也是一样，虽然现在生产了全球范围内不到10%甚至不到5%的芯片，但将来这一数字或许会变为1/3甚至1/2。”

面对芯片产业向中国市场转移的大好机会，董扬建议中国自主芯片企业应该更加坚定地扩大产能。但与此同时，我国芯片市场也应该遵循开放、自由的发展原则，鼓励外国芯片企业到中国来投资。

值得关注的是，董扬所带领的中国汽车芯片产业创新战略联盟也为打造芯片产业生态付出了诸多努力。例如，参与制定芯片产业相关标准、促进芯片测试实验技术的发展、编写汽车芯片供需手册、搭建芯片供需平台、编写行业动态月报、与北京市政府及中财保合作推出芯片应用保险制度，甚至还筹建了汽车芯片领域的拉力赛，通过奖励初创团队来推动典型芯片的自主应用。

L3真的可有可无吗？

2021年，22.2%的乘用车安装了L2及以下的自动驾驶系统，L3及以上高级别自动驾驶在特定场景和限定区域率先应用。在此基础上，自动驾驶必将迎来更高规格的技术升阶。但在自动驾驶的发展过程中，关于L3这一特殊技术阶段的争议并没有消弭，在2022年终于演变成一道绕不过去的坎。

L3 OR L4？车企派系之争

当车企们行至自动驾驶的十字路口，L3的路标向他们发出了灵魂拷问：做，还是直接跨过？在这一仿若玄学的难题面前，大家分成了两派。

一派以奥迪、沃尔沃等车企为代表，他们选择跳过L3，直接研发L4/L5自动驾驶技术。

2017年，奥迪推出第五代奥迪A8，L3是该车型的一个重要宣传亮点，但由于政策限制，奥迪A8的L3自动驾驶功能在绝大部分国家和地区不被允许，因此，在2020年，奥迪官方宣布已经放弃了L3，并将技术团队转移到L2和L4技术路线;而在以“安全”著称的沃尔沃看来，L3是“不安全”的，沃尔沃的自动驾驶发展也将跳过这个阶段，转而与Uber合作发展L4。

另一派则以宝马、奔驰、本田为代表，他们坚持绝不绕过L3，反而还要大做文章。

2021年12月，奔驰新一代S级、EQS纯电动车的Drive Pilot正式被批准在德国高速公路上以低于60 km/h的速度激活使用，成为全球首个大规模上市的L3自动驾驶;宝马纯电动车iX已经提前预埋了L3硬件，下一代宝马7系将首发搭载L3自动驾驶，预计最晚将于2023年初正式亮相;本田2021年推出的新车型Legend也搭载了L3自动驾驶功能，且允许驾驶员脱手。

长城、吉利、东风、广汽新能源、红旗、小鹏和威马等诸多国内车企更是L3忠实的拥趸者。2019年发布的上汽荣威MARVEL X Pro、广汽埃安Aion LX都已经具备了L3自动驾驶功能，2020年3月长安汽车董事长朱华荣还亲自下场为搭载了国内首个量产级结构性道路L3自动驾驶系统的UNI-T代言，宣布进入L3时代。

生而尴尬，但势在必行

车企们关于L3技术路线的分歧从何而来？L3是自动驾驶的必经之路吗？面对《汽车观察》杂志社社长兼总编辑刘小勇的提问，同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产与中国农业大学教授、车辆工程研究所所长、车辆动力学与智能控制创新中心主任王国业“英雄所见略同”。

在朱西产眼中，奥迪们和宝马们的分歧无可厚非，原因在于，L3自动驾驶功能诞生于特殊的技术背景下，而且由于其自身定位，一度被认为是尴尬的存在。

朱西产介绍，之所以在自动驾驶分级中设定L3，初衷是为了给辅助驾驶和自动驾驶设置过渡期，减少技术跨越的难度。

根据目前的分类，L3是辅助驾驶和高阶自动驾驶的分水岭，定义为限定条件下的自动驾驶，即在系统所规定的运行条件下，转向和加减速等操作由车辆本身完成，这种情况下司机可以将驾驶权交由自动驾驶车辆，然而在必要时人类驾驶员又必须要能够及时接管。

这一要求对技术操作和法律界定都提出了难题。在技术操作层面，自动驾驶的初衷本应是解放驾驶员，但在L3条件下，驾驶员反而因为要操心接管问题而变得更加谨慎，L3自动驾驶系统与人类驾驶员过于频繁地相互接管甚至还可能导致更多的事故发生。

在法律层面也是如此。目前国际范围内仍然没有能够明确、有效划分L3自动驾驶责任的法律法规，一旦交通事故发生，自动驾驶系统与人类驾驶员共存的状态下，提醒义务、强制干涉义务、操作不当等各种问题交织在一起，会使得责任界定变得十分困难。

“在这样的诞生背景和技术、法规限制下，L3经历了七八年的争议期。但情况也正在逐步好转。”朱西产介绍，去年年底，奔驰L3自动驾驶系统通过了德国联邦机动车运输管理局（KBA）严格的技术条例审批，成为全球首个获得UN-R157《自动车道保持系统》认证的汽车企业。

UN-R157是针对L3车辆自动化的第一个具有约束力的国际法规，也是欧盟第一部关于自动驾驶的正式法规，目前缔约国有欧盟、英国、日本、韩国和澳大利亚等，奔驰的L3自动驾驶车辆都可以在这些国家销售。虽然目前国内的法律法规还无法满足奔驰L3自动驾驶车辆上路行驶，但从某种程度来看也是为行业提供了先例、打开了缺口。

“所以从现在的发展趋势来看，大家也不要再犹豫了。”朱西产明确表示，L3自动驾驶上路势在必行，只是时间早晚的问题。

王国业持相同观点。他认为，从L2到L3的难度并不大，预计到今年年底国内车企基本上都能达到L3水平。但，“从L3到L4难度相对较大，可能需要较长的时间去过渡。L3是L4的基础，同样也是自动驾驶的必经之路，不能逾越。”

L3落地的3只拦路虎

虽然L3是自动驾驶的必经之路，但L3自动驾驶车辆要想真正大规模上路并非易事，需要面临各种各样的难关。哪一道关最难过？

王国业向刘小勇表示，L3的落地取决于算力和成本。“自动驾驶技术最核心的还属环境识别与感知，其主要取决于芯片和算法，因此L3的落地其实也可以理解为取决于芯片与算力，另外还有一个关键因素是落地成本。”王国业称。

王国业认为，目前的自动驾驶芯片与算力已经发展得相当快了。例如地平线推出的全新一代车规级产品——征程5芯片，单颗芯片的AI算力最高可达128TOPS，支持16路摄像头感知计算，计算帧率达到每秒钟1283FPS，能够满足L4自动驾驶的算力需求。不过，王国业也坦言，虽然目前的自动驾驶技术已经能够满足L3需要，但要达到L4的水平尚需时日。毕竟，广泛范围内的环境感知不仅需要算法本身达到水准，还需要图像、雷达等的真正融合。

朱西产对此表示认同，他补充道，前两年技术对自动驾驶落地的影响非常大，但到近两年，社会和政府层面的影响，尤其是来自国家相关管理部门的顶层设计问题，已经远远超过了技术影响。

他举了几个例子：例如，虽然目前的道路交通安全法规已经囊括了ADAS等情况，但L3、L4等更高级别的自动驾驶环境下交通事故责任如何认定，依然没有一个明确的认定;对于单一车型而言，目前的中国新车评价规程（C-NCAP）虽然有车辆自动紧急制动系统（AEB）这样的测试场景，但还属于推荐性的行业标准，不需要进行认证，也不具备强制性。

这就意味着，L3自动驾驶车辆在行驶过程如果发生事故，根据目前的道路交通安全法规，交警并不会考虑到你的车辆究竟是处于人为控制下，还是自动驾驶状态。

一体化指挥调度技术国家工程实验室主任、中国指挥与控制学会副秘书长、中国人工智能学会理事刘玉超则认为，除了法律法规对自动驾驶安全责任主体的划分及环境识别技术本身，对自动驾驶场景的需求也同樣重要。

他详细解释道，在确定性的场景下，交互环境与交互方式都能相对确定，从而对实现的技术边界也能相对明确，整个自动驾驶系统的可控性或者说安全可靠性将得以具体量化，在这样的前提条件下，无论是车主还是监管部门，对于系统与人类驾驶员之间的安全责任关系都能进行清晰的边界定义。

反之，在开放性的交互场景下，自动驾驶系统的安全可靠性难以量化评估，将对L3自动驾驶功能的落地造成阻碍。

沙盒监管助推L3上路

法规缺失、责任划分不明确、成本高企和场景受限制……通往罗马的道路上总是布满荆棘，但要想到达目的地就必须有披荆斩棘的方法和勇气。

成本直接影响市场化落地，朱西产认为，L3并不适合搭配太多的豪华配置，因为L3大部分搭载在私家车上，成本增加太多必然导致售价的上涨，“太贵了不一定有人买”。

以特斯拉为例，其已经达到了L2自动驾驶水平，但其广受欢迎的原因很大一部分在于其采用了纯视觉路线，没有搭载太多的激光雷达、毫米波雷达，因此售价还控制在市场能够接受的程度。其他L2自动驾驶车型就不一样了，基本都搭载了成本高昂的控制器和激光雷达，这就导致他们的售价与特斯拉相比只高不低，在市场实战上也随之失去了优势。鉴于此，根据自身需要适当选择纯视觉路线，或许应列入车企进军L3的参考范围。

王国业则认为，自动驾驶芯片和算法目前正处于快速发展时期，一旦这两者在技术上有所突破，并在市场上大批量应用，成本也将不再是问题，甚至“相当于都没有成本”。因此，王国业的判断是，未来2-3年，L3自动驾驶技术成本将出现大幅度的下降，入局门槛也会越来越低。

对于刘玉超提出的应用场景的问题，王国业也给出了别出心裁的提议。他建议将L3责任划分与车路协同挂钩，甚至可以考虑仿照L3、L4、L5对交通环境进行“认证”。“L3及以上自动驾驶没有路的协同是很难实现的，从另一个角度思考，不妨对路进行认证。比如说规则化的道路、支持车路协同的道路可以用来跑L3的车，如果出现事故，就是车的问题。反之，如果车辆在非规则化道路上出现事故，就是人的问题。”

至于车企们最关心的安全责任划分问题，朱西产也劝大家放宽心。他表示，在以往，车企担心一旦出现安全事故责任难以划分的情况，将会对品牌产生巨大的负面影响，因而有些车企虽然付出了巨大成本、并已经在技术上达到了L3水平，却依然在对外宣传上采取较为“谦虚”的态度，甚至提出了L2.5、L2.9、L2.99等独创概念，难免从内心深处感到“不甘”。

但从目前来看，技术发展已经促使政府部门改变了之前偏保守的监管模式，逐步开放了公路（高速公路）测试、无人化（远程）测试和载人载物示范运营，包括北京、上海和深圳等多个城市已发布相关的道路测试与示范应用管理法规，其他城市相关细则也持续推进，这为L3自动驾驶汽车上路奠定了基础。

尤为值得注意的是，4月1日，市场监管总局、工业和信息化部、交通运输部、应急管理部、海关总署等五部门联合发布了《关于试行汽车安全沙盒监管制度的通告》，共同启动汽车安全沙盒监管（sandbox）试点工作。所谓沙盒监管，指的是先划定一个范围，对在“盒子”里面的企业采取包容审慎的监管措施，同时杜绝将问题扩散到“盒子”外面，属于在可控的范围之内实行容错纠错机制，并由监管部门对运行过程进行全过程监管，以保证测试的安全性并作出最终的评价。有专家指出，“沙盒监管”将利好国内企业在汽车自动驾驶的尝试。

前不久还有消息称，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌，据业内人士分析，我国或将在不久的未来从政策层面允许L3自动驾驶乘用车辆上路。

“以往做法律的人一说L3是直摇头的，但是不管有多大的阻碍，技术发展肯定要走下去，政府监管也在发生改变。”朱西产表示，“等到工信部正式出台L3认证政策，甚至道交法作出相应的修订，自动驾驶汽车将会更加的合法、合规。相信到时所有的车企都会放弃这个L2.5、L2.9、L2.99，直接走到L3。”

V2X非搞不可吗？

“到目前为止，包括特斯拉在内的车企，都以单车智能为主要实现方式，但是现在越来越意识到V2X的重要性。”在近日举办的中国电动汽车百人会论坛（2022）上，全国政协经济委员会副主任、工业和信息化部原部长苗圩发表的一番关于“非要搞V2X”的言论，将“单车智能和V2X孰优孰劣”的讨论再度激化。

单车智能与V2X并不矛盾

在自动驾驶的成长过程中，V2X是否应该具备比单车智能更高的优先性？车路协同的重要性体现在哪些方面？车企在L3以下的智能化配置上偏爱单车智能，这是否与国家提倡的车路协同技术路线相背离？面对《汽车观察》杂志社社长兼总编辑刘小勇抛出的一连串疑问，国家智能交通产业技术创新战略联盟理事长、中国智能交通协会副理事长关积珍进行了详细解读。

他表示，单车智能与车路协同的发展是不矛盾的。单车智能的主要目的是在新技术发展基础上提升汽車作为载运工具的安全性、服务水平和运行效率，而车路协同的目的则是将智能化的汽车与道路系统有机结合，从而提升整个交通系统的效能，两者都是为了出行更安全、服务更便捷和运行更高效，本质上并没有背离。

北京国汽智能网联汽车技术研究院院长王博则透露，考虑到路侧通信单元和云平台能够给智能驾驶车辆带来的数据支撑作用，目前已经有不少车企将V2X作为前装量产的关键配置，因此，“大方向并不会受影响”。

在关积珍看来，自动驾驶属于技术范畴，而无人驾驶更像是一种场景，自动驾驶技术已经在广泛应用，但要做到真正的无人驾驶还需要一段很遥远的过程。因此，从交通系统的维度来看，现阶段更应该强调在单车智能基础上发展车路协同，通过车路协同系统来实现特定场景或区域中的自动驾驶落地与应用。

对于这一观点，王博表示赞同。前不久业内曾曝出“某开启辅助驾驶功能的新势力车型在高速公路撞上侧翻车辆”，王博以此举例道：“如果是在车路协同的场景下，车辆可以依赖于路测的感知系统探测到路上静止的目标，同时通过路侧的通信单元通知几公里外的车辆，其他驾驶员收到信息提示以后，将得以提前采取规避措施来避免交通事故。这样的场景单靠单车智能是解决不了的，需要车路协同的配合。”

当然，车路协同的作用不仅体现在智能驾驶上，对于有人驾驶同样也能提供很多安全方面的帮助。例如，车路协同系统可以提前感知到路况信息，通过车辆的图像显示或声音提醒来提示驾驶员，甚至可以将信号引入到车载ADAS系统中，从而避免交通事故的发生。

“随着技术不断向前发展，未来的车辆将不再只是载运工具，而是扮演起通信终端、人工智能载体等多种角色，融入到整个大交通环境中，通过将各自的关键信息上传到云平台，参与整体交通效率的优化。”王博补充道。

基础设施与商业模式缺一不可

智能交通基础设施的投入到底有多大？在商业上如何做到可持续？规划性和政府色彩较浓的基础设施建设与市场化属性较强的智能汽车产品之间如何做到协调发展？刘小勇继续发问。

对此关积珍认为，V2X的落地受交通基础设施的建设程度、交通通信的覆盖范围、车辆条件及工况场景多方面影响，基础设施建设首当其冲。

“只有将基础设施智能化与车辆智能化有机结合，才能为V2X奠定良好基础。”关积珍认为，从交通规划层面而言，基础设施的数字化对于车路协同的建设至关重要，但目前制约车路协同模式快速发展的最大障碍同样是基础设施。对此，他建议，数字化交通建设是一项长期的战略目标，目前最要紧的还是从高精地图/交通标识的数字化建设、通信标准的建立等基础工作做起。

当然，经济性也是发展V2X必须考虑到的现实问题。据关积珍介绍，每建设1 km能够满足车路协同要求的数字化高速公路，起码要花费几十万元，城市路口的建设费用更甚，达到百万量级。如果要达到完全能够支撑自动驾驶的程度，成本还要翻倍。

“复杂交通场景下探讨自动驾驶实践的前提条件是不计较它的经济性，但在社会场景下，这样的探讨是没有意义的。毕竟，先进技术的产业化脱离不开经济环境的限制。”基于此，关积珍认为，V2X商业模式的探索格外重要。

关积珍透露，目前交通运输部正在就自动驾驶先导应用试点开展遴选工作，第一批试点企业的筛选原则主要有两点：其一是不涉及法律法规问题;其二是已经策划了比较清晰的商业模式，能够在2年内看到可持续性的商业成效。这也再次佐证了他的判断：V2X没有可持续的商业模式很难长期发展下去。

王博提出了类似的观点，他认为，一个产业的发展如果缺失了可行的商业模式，只能是边走边看。虽然目前行业内已经在尝试无人驾驶货车、Robtaxi、无人驾驶物流车等应用形式，但都还处于摸索阶段，要形成真正的商业模式还有很长的路要走。

因此，王博强调，在建设V2X的过程中，整车企业、技术服务商与政府应该扮演好各自的角色，共同探索出一系列可持续发展的商业模式，支撑整个行业良性发展。

“对于政府而言，应当是产业发展方向的掌舵者和产业政策建设的支持方，充分发挥引导作用。”王博建议，“整车企业和技术服务商则应该积极探索V2X在特定场景下的应用，同时在核心技术上砥砺创新。”

信息安全如何保证？

相比资本和技术层面的红火，车联网的安全问题无论是在市场端、产业端还是法律法规层面，关注度都相对滞后。车联网安全失守会带来怎样的后果？如何才能让智能网联汽车安全上路？针对以上问题，关积珍用一句话为车联网安全定调：“车联网信息安全是V2X技术方案得以落地的基础保障。”

车联网信息安全主要分为个人隐私安全和汽车运营数据安全两大类，在普通民众眼中，前者受关注度更高，但在关积珍眼中，后者比前者的潜在风险还要大：“在以往，不法分子通过劫持车辆来危害社会公共安全，但在车联网环境下，通过信息窃取来远程操控车辆带来的风险和破坏性更加巨大。”

作为智能网联汽车技术领域的资深专家，王博的关注点与众不同。他表示，由于智能网联汽车装备了大量的传感器，例如前置、侧置和后置的摄像头，以及激光雷达和毫米波雷达，它们都具备高清晰度的图像和视频采集能力，当车辆在敏感区域周边行驶时，很有可能会造成国家地理信息安全泄露等问题。此外，随着智能网联汽车开放的无线端口越来越多，在使用的过程中也会给黑客留下身份伪造、信息篡改甚至直接侵入到自动驾驶系统底层进而控制车辆的漏洞。

不过，值得庆幸的是，在顶层设计层面，相关部委已经出手。今年3月，工业和信息化部网站公布了《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》，提出：到2023年底，初步构建起车联网网络安全和数据安全标准体系，重点研究基础共性、终端与设施网络安全、网联通信安全、数据安全、应用服务安全、安全保障与支撑等标准，完成50项以上急需标准的研制;到2025年，形成较为完善的车联网网络安全和数据安全标准体系，完成100项以上标准的研制，提升标准对细分领域的覆盖程度，加强标准服务能力，提高标准应用水平，支撑车联网产业安全健康发展。

而就在近日，工信部官网再次公布了《关于进一步加强新能源汽车企业安全体系建设的指导意见》，强调企业要切实履行数据安全保护义务，建立、健全全流程数据安全管理制度，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。

在该指导意见的指引下，目前国内很多整车企业和技术服务商已经意识到了车联网信息安全的重要性，并开始从身份认证、入侵检测等各方面着手搭建整车信息安全体系，同时计划装备一些冗余的技术，或者尝试进行数据脱敏，从整个开发流程出发来预防和阻断黑客的攻击。

沙龙最后，主持人向两位专家抛出两个小小的难题：“V2X究竟何时才能从演习进入实战阶段？真正的自动驾驶又何时才能到来？”

短暂地思考过后，關积珍将这两个时间节点敲定在了2030年和更遥远的未来。他表示：“多场景车路协同的落地在2030年就能实现，但真正的无人驾驶更像是一个理想化的追求，可能到2050年也不见得能够普适性地应用。”

王博的预测则要更加乐观，他表态：“2025年前后将是V2X前装的重要节点，真正的L4自动驾驶落地，可能要到2030年。”