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文遠知行COO張力接受每經記者采訪 圖片來源：受訪者供圖

11月初，全國首輛自動駕駛出租車在廣州亮相，實現了國內第一次在合規的出租車上搭載L4級自動駕駛技術。作為該項目的技術支持方，同時也是自動駕駛的初創企業，廣州文遠知行科技有限公司（以下簡稱文遠知行）此前已在廣州生物島進行了近10個月的路測，完成自動駕駛總里程超過6萬公里。

風口上的自動駕駛正吸引各路玩家不斷涌入。目前國內自動駕駛技術發展到什么水平？仍有什么障礙需要克服？未來的城市交通出行將會是什么模樣？對此，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）近日對文遠知行首席運營官張力進行了專訪。

張力認為，目前國內自動駕駛的發展仍落后于美國，尚需要克服路測經驗不足、人才缺乏以及批量改裝困難的問題。對于高成本的問題，張力認為需要通過技術迭代和算法優化來形成成熟需求，達到量產。最后，他暢想城市交通的未來，表示5G網絡將助力行業變革，出行公司將成為“王者”。

熱議當下：“長尾”場景要多跑，尚需追趕美國步伐

NBD：自動駕駛技術從研發到落地要經歷怎樣的過程？

張力：測試是很重要的一部分，主要目的是讓車輛盡可能多跑一些“長尾”場景，看車輛能否正確去應對和避讓。自動駕駛的測試中，95%測試都是在模擬器上做的，另外只有5%的場景要放在市政路上。

當車輛積累的經驗和數據到達一定程度時，就要開始探討技術的商業化落地，把它當做一個特定的產品，在電子圍欄限定的區域提供服務。

NBD：目前中國自動駕駛技術，與國際水平相比，處于什么水平？

張力：全球的自動駕駛，美國和中國是跑得比較快的，但中國落后美國大概有一年半到兩年的時間，主要體現在三個方面。

一是路測經驗不夠豐富。國內的自動駕駛企業在車輛設備的投入上比較少。谷歌擁有將近一千輛車，其母公司旗下的Waymo也有幾百輛車，國內最大的自動駕駛車隊可能就是幾十輛車，這個數量相當于Waymo兩三年以前的水平。只有車輛多了，“長尾”的情況才預見得多，積累的路測的經驗才會更豐富。

二是人才的差距。自動駕駛領域的人才主要來自計算機視覺等人工智能相關專業，但這在國內高校并不是優勢，人才反而都聚集在麻省理工學院、卡耐基梅隆大學等美國知名院校。

三是自動駕駛車輛對底盤技術要求較高，目前國內汽車能夠滿足改裝條件的車型比較少。這導致大部分自動駕駛企業都使用林肯MKZ這一款車進行改裝，但成本太高，難以進行大批量地改裝。

中國目前更多的是在追趕美國以前走過的步伐。值得一提的是，中國的交通環境、人文環境，比美國要復雜很多。只要把中國的自動駕駛做好，我相信在其他地方（我們的自動駕駛車輛）都能跑得很好。

NBD：自動駕駛行業的高成本一直是業內熱議的話題，你認為通過什么途徑，才能降低成本？

張力：成本的降低要靠量產，量產要靠成熟的需求。我認為行業要通過技術迭代和算法優化，提高自動駕駛的可用率和安全度，讓更多的消費者來使用自動駕駛服務，才能形成成熟的需求。

此外，技術的迭代還能減少硬件的使用，從而降低成本。舉個例子，目前的自動駕駛技術仍需要激光雷達和高清攝像頭來識別紅黃綠燈，但未來實現了車聯網，車路協同之后，通過一個5G網絡簡單信號的發射，就能夠識別并作出相應指令，這就大大減少了硬件的使用。

暢想未來：5G網絡優勢突出，出行公司將成為“王者”

NBD：5G網絡被視為未來物聯網、車聯網等萬物互聯的基礎。5G網絡的實現，能給自動駕駛行業帶來什么變革？

張力：5G技術本身并不會給消費者市場帶來太大的變化，更多的是行業應用上的改變，自動駕駛是一個非常好的應用場景。未來的5G網絡實現后，原來在自動駕駛里由傳感器所做的事情，都由車路協同里面的5G信號發射來解決。

自動駕駛過程中數據傳輸量很大，5G網絡大帶寬、低時延的特性，能夠減少行駛過程中因傳感器反應延時而出現事故的風險。因此5G網絡在行業應用上有獨特的優勢。

NBD：汽車行業都在談“四化”，即智能化、電動化、網聯化和共享化。對未來的城市交通出行，你有什么預期和設想？

張力：未來實現了“四化”，尤其是共享化和智能化之后，個人汽車的需求會逐步下降，車反而都賣給出行公司，更多地轉變為ToB的市場。這種轉變實際上會造成汽車品牌效應的一部分下降。舉一個最簡單的例子，今天你通過一個APP叫車去一個地方，等你再回想起來剛才坐的車是哪個品牌時，你肯定不記得了，但是你能記得拿什么軟件叫的車。所以我認為，未來在出行領域，出行公司會是“王者”。

而自動駕駛技術，將會賦能出行公司，大幅度減少它在司機上的依賴性，能夠降低大概50%的成本。未來將會有類似于無人駕駛的“滴滴”出現，只要設置好起點、終點，以及上車時間，車就自動來接你。從叫車，上車，到結算，都需要有一套商業模式在里面的，這些都需要慢慢去驗證。

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