分页标题4刘健皓：未来竞争格局将聚焦在L3和L4技术之间

刘健皓：未来竞争格局将聚焦在L3和L4技术之间

刘健皓（360智能网联汽车安全实验室主任）：我分析一下题目，我觉得四位大佬可能是山，我有可能是这个坳。因为在自动驾驶路上，安全是一个坑，如果说自动驾驶不安全的话，很难商业化，很难去有相应的商业模式。

360也在很久之前就已经开始了自动驾驶的计划，但迟迟没有推出，因为360有两个团队，一个团队是人工智能团队，专门做自动驾驶，在国际上的算法都是非常领先的，打比赛都是TOP3之前的，还有一支团队是信息安全团队，我在2016年破解了特斯拉的1.0系统，当时的自动驾驶级别是2.5到3之间，可以完全解放双手，但是它的传感器有很多不可靠的因素，提交给特斯拉以后，改变了整个的自动驾驶方案，推出了2.0。

360智能网联汽车安全实验室主任刘健皓

实际上，我们在想如果自动驾驶需要商业化，首先解决的就是安全的问题。所以说我作为坳，在行业里头做出一些对于信息安全方面的表现来提示大家。

在自动驾驶的商业化的路径上，我能够分析到的是这样，就是在L2和L3之间是完全的分水岭，在北京车展上看到的很多的车基本上都是在L2.5和L2之间，这之间的车现在基本上已经跑起来了，相对辅助驾驶配置都可以增强车辆的车驾，实际上也是一种商业模式。

但是L3和L4，到L3的时候，就看L2、L2.5的车算法有多少能够提供安全可靠的辅助驾驶，能够让自动驾驶算法解放双手，这是达到L3。

其实在乘用车市场达到L3已经是将尽了，L4和L5是其他的商业和运营车辆，更多的互联网公司跟车厂提供出行的服务公司，出行服务打造的专用车辆有可能直接就是L4，L5的车实际上技术是有的，在封闭园区里面有很多L5的车，但是只是标志的技术标杆。

所以我认为以后的竞争格局是在L3和L4之间。实际上L3和L4之间的商业点是由应用场景驱动的商业化。如果说没有这些应用场景的话，L4实际上有技术，但是没有应用场景，是没有商业需求的。

所以说我们在未来的几年发展过程当中，为了解决出行、共享，运力的问题，慢慢会有L4的应用场景出现，促成L4的商业化，实现技术再落地，这样的话就能够形成完美的契合。在这之间也请大家不要忘记我这个坳，但是不要在信息安全方面栽到一个坑里。

林雷：刘总对商业化场景做了强调，在目前来看，在自动驾驶的商业化进程上有两个问题讨论，一个是时间表问题，另一个是在某些场景下实现，还是在开放的场景下实现，这是我们一直想在自动化出现之前，或者真正应用之前，一直不停讨论的话题，也是不同公司对自己定位的方式。

下面一个问题涉及到已经有了自动化驾驶的时间表和商业化场景，会使用哪一个公司或哪一类公司提供的自动化技术呢？

目前市场上有两类技术公司，一类技术公司是传统的公司提供自动驾驶的逐步升级的技术，从L1到L2、到L3的技术。还有一类技术是新创的自动化驾驶的这些技术公司。他们会直接切入到L4，从L4开始做。

市场上有两种激烈的讨论，到底哪一类公司会是自动化驾驶技术的提供方？哪一类公司会更具有发展的潜力？不同的公司都给出自己不同的视角来判断和依据，今天从两位大咖开始询问，从您的角度看，您更会选择哪一类公司作为自己自动化驾驶的技术提供商。还是从董总开始。

董海洋：我们走了两条路线，你刚才谈到的是依靠谁，其实从厂家来说是选择路线，一个是基于规则，另一个是非基于规则。更普通一点（来讲），一个是以摄像头为主，另一个是以激光雷达为主。一个就是基于深度学习的，另一个基于传统的数据融合的，这两条路线现在一个叫分布式的，一个叫集中式的，都在走。

这里面因为从国际和国内做这一行的人并不是很多，那些厂家、那些技术基本上很容易很清楚，我们跟在座的很多厂家都有接触。所以说，现在我们的合作伙伴既有新势力企业，或者是专门创始做这种驾驶企业，也包括像安波福，包括像英伟达这样的公司，从芯片到算法、到传感器，这些公司都在合作。

路线有两条，一个叫分布式计算，是基于规则类的，还有一类是规则类的，基于集中式计算，基于激光雷达的。这是说的第一点。

第二点，自动驾驶不是说渐进式发展的，做完L1做L2，在L2基础上做到L3，这有可能，从L3到L4不是一个积累过程，实际上是一个跳跃过程，不是说跳高，能跳2米、5米，不是这个概念，那是一个登天的概念，那是一个陆地跳跃的概念，完全两个概念。所以不是渐进式、学习式能够达到L4、L5，必须是两条路线，这个可以做到L4，这个是做到L3，是这样两种模式。

林雷：董总的概念其实应该讲是说我们在向上发展自动驾驶这个阶段上来讲，两种路线都是可以探讨的。下面就是黄总，您是这方面的领军人物了，技术路线、技术优劣势请您给大家作一个解释。