车网中国现场报道：
刘卫国 吉利汽车研究院总工程师
各位专家、各位领导大家下午好！非常荣幸在这边跟大家分享一些自己的个人观点，吉利汽车从2008年开始做一些主动安全技术，现在算是近10年的，包括自动驾驶开发。开发过程中遇到或多或少的问题，也就是我们现在如何去解决这些问题，现在我们觉得还是比较困难，所以跟大家向一点我们的认识。
这是2017年加州无人驾驶的一些测试数据，圆圈越大说明监管次数越少。从这些数据来说的话，还有很多需要人监管的案例，为什么需要人频繁的介入，需要我们有很多技术，很多东西去克服的，现阶段没有办法达到技术的要求。我们是开发自动驾驶更多的是从一些辅助驾驶开始，把一个单一的技术量产，在开发的过程中，我们这个阶段应该是面临很多的，不仅仅是技术的问题，包括一些法律法规的问题，因为过去都是用ADAS，ADAS说实在还是一种辅助的技术，但是真正到了L3以上的开发，就面临着很多的法规问题，当然很多专家也提到，我们脱手是不是可以，目前来说是不可以的。但是这种法规现在还没有去制定出来，包括一些进一步的涉及到的保险，因为大家知道自动驾驶真正实现，我们的车出了问题，不是客户，不是驾驶员的问题，因为没有人驾驶，所以我们的保险，包括未来得伦理层面都存在着一些认定，包括法律上的一些问题。
还有一些到底谁来评估自动驾驶是不是到了什么级别，是不是能够安全的上路，这块确实全球都是一个难题，虽然国际上大家都在研究，但是到目前为止还没有出台，所以从这个角度来说我们是没有法律去依据开发的。即使我们开发出来谁来去评价，这也是问题。但是从现在国际上，联合国他们在制定的一些法律的草稿，基本上认定了我们还需要从大量的这种测试去获取这种认证是不现实的，尽量的还是从体系的开发，仿真技术，场地技术，道路技术综合做一些评价，如何判定是一个非常大的问题。
刚才很多专家也讲到我们的V2X也好，或者车路协同，车与交通环境之间的协同，这些协同技术都是需要不是说局部的试点我们可以做到的，需要整个国家层面大批量的去做的。而且目前来说的话这些设施，据我们参加的一些测试来说，都是比较单一的，不能全面的覆盖我们所需求的很多工作，当然我们在内部做了很多研究，如何把相应的技术设施投入进去。如何去投入，当然这里面就涉及到了一些政府、行业包括企业之间怎么去共同的维护投入资金等等方面的一些工作。现在确实是没有办法。
大家知道为什么说基础设施非常重要，到了L3以上，或者是这种自动驾驶润滑单靠自身的智能化，完成这种技术的话，成本非常巨大，而且这种冗余性，这种安全性还是存在很多的漏洞的，所以如何去解决，我认为将来这种车路协同是一个最理想的，最快捷的一种方法。
讲到车辆关键技术，很多专家也讲了，但是从我们的开发过程中，我们现在遇到的这种开发过程中，我们认为最重要的一点，其实就是感知。环境模型如何建造，感知系统是非常重要的，如果感知做的非常好，我相信这种决策，这种规划都相对的比较简单，就像我们开车一样，如果我们认识到我们能够看清楚所有的障碍物，我们开车不会出现什么问题，往往都是没看到，如果看到了我们肯定不会主动的去撞上去，所以很多东西都是看不到。现在目前遇到的这种问题确实就是我们的车是看不到，看不到现在周边的环境出现的这种障碍，如何把这种高分辨率的摄象头，高分辨率的毫米波雷达，包括激光雷达，包括高精度地图，高精定位这些环境感知信息融合在一起，做成一个非常有效的，包括加上远端的V2X或者车路协同的信号，做成一个统一的感知系统，或者感知系统做的超越人的这种感知，这是一个非常难的课题。虽然大家都做了很多视觉上的算法，雷达的算法，包括V2X算法，目前为止没有完整算法能够超越人，如果不能够超越人我相信自动驾驶系统不是一个很安全的一个系统。
这里面又提到一些大数据人工智能，说实在AI是不是一个良药，是不是能够解决未来得三级和四级以上的自动驾驶技术，目前来说还是一个未知数，有的时候不要太迷信一些技术，有的时候我们要统筹的去看，当然AI是一个非常好的技术，如何用好，如何把它作为一个核心的技术加上我们基于规则的这种综合的系统去做，我相信这也是一个非常大的课题。
再就是一些复杂工况，特殊工况，这些研究，包括我们的场景如何搭建，这方面是没有一个非常统一的，大家知道我们现在中国的道路是非常的复杂，但是复杂的同时，谁能够把这些所有的道路数据采集出来，包括刚才讲到一些法律上问题，我们现在也面临一个非常大问题，我们采集数据是不是国家允许，是不是允许我们采集。如果我们要做更好的自动驾驶，我们是不是必须跟地图厂合作，合作了之后将来我们车作为一个单体，作为一个单体不断的在运行的过程中要采集一些数据，这个如何去解决，我相信这就是法律层面，或者国家层面去考虑的一些问题。
当然最重要的我认为还是一个系统的安全性，这里面再好的技术，在好的产品，这个毕竟车最终的目的是为了解决出行方面，不管是运人运货都是为了出行，如果解决出行服务，这里面对安全性的要求就是非常的高，所以说这里面我们不仅仅考虑到功能安全，考虑到这种预期的安全，如何去把这个功能安全预期安全分解的非常细，能够保证在开发过程中充分的体现出这个完整可靠性，包括如何最后把它去验证验收，这也是一个目前来说面临非常大的挑战。虽然说我们大家都看到很多的市面上的车已经跑了，包括很多的科技公司也推出来了。但是为什么不敢大批量生产，很多的问题不在于我的单一车辆是否能够做到，最重要的是我如果有一百万辆车在市场上面跑，如何保证一百万辆车的稳定性、可靠性，这是一个我认为超越了目前很多技术能解决的范围。
还有一个安全，就是网络信息安全，当然很多人说中国的这种隐私，这种网络攻击可能看的不是特别重，我相信真正的自动驾驶车出来之后，这种技术可能也是一个致命的技术，真正如果是利用到犯罪，危害国家的安全来说，这种自动驾驶车确实是一个非常有害的一种产品，如果网络安全做不好，同时我们的个人信息隐私，为什么我们喜欢自己开私家车，就是因为我们想自由，想保护自己的隐私，如果将来我们的共享出行出来了，我们的车都是公共的，我们的自动驾驶车，人与车之间的这种信息，完全是统一的一起的时候，我们的信息这种隐私如何去保护，我相信也是现在面临的一个非常大的问题。
最后简单的分享自己的几个观点，很多人对自动驾驶认知度并不是那么高，L3、L4、L5，或者L2.5，L3.5，这些都不重要，我认为最重要的就是一个功能，这个功能是不是能够满足客户的需要，能不能满足某种场景的商业运行，这是最重要的。大家不要追求L5，我认为L5是一个目前来讲，还是比较遥远的，理想的一种状态，所以说L4在局部场景下的应用还是比较认可，在未来得几年里我们可以在局部场景，比如港口码头，包括一些公园可能会出现一些，包括高速公路，封闭的相对场景比较简单的这种代客泊车都可以做到。现在大多数市场出现的都是L3及以下的功能，这些功能的安全可靠性没有想象的那么高，而且更多是辅助安全，大家不要完全依赖这些功能，驾驶的时候还是要注意安全，每个人靠个人维护这件事。网联化自动驾驶单靠市场引导也是很难去实现的，虽然每个地方都在做，好多地方我想是全国各地都在做网联化的技术，但是还得需要政府方面推广。最后一个就是说安全永远是第一的，做自动驾驶时候重视安全开发，谢谢大家。
