[汽車之家 行業(yè)] 3月29日,，中國電動汽車百人會論壇（2025）高層論壇于北京召開,。論壇主題深度聚焦汽車電動化、智能化發(fā)展的新方向,、新模式,、新動能，探討電動化,、智能化技術(shù)創(chuàng)新方向與競爭焦點,，并為“如何建立面向未來的企業(yè)競爭戰(zhàn)略和發(fā)展模式，打造面向新一代汽車的創(chuàng)新體系和產(chǎn)業(yè)體系”獻(xiàn)言建策,。論壇通過聚焦并探討行業(yè)最前沿的熱點議題,，助力行業(yè)洞察趨勢、引領(lǐng)發(fā)展,。

中國工程院院士，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤在論壇中發(fā)表演講,，針對無人駕駛（L4+）相關(guān)的技術(shù)路線與未來趨勢進(jìn)行剖析與展望,。關(guān)于無人駕駛純視覺與多模態(tài)技術(shù)路線選擇的爭議，張亞勤認(rèn)為當(dāng)前需要多模態(tài)技術(shù),，不僅需要激光雷達(dá),，4D毫米波雷達(dá)，甚至可以有別的不同的感知模塊,，數(shù)據(jù)源更多就可以做更好的決策,，彌補(bǔ)機(jī)器感知方面的劣勢。

對于無人駕駛端到端大模型的應(yīng)用,，他也發(fā)表了自身的觀點：端到端模型不僅涉及算法問題,，也涉及工程問題，在實際應(yīng)用中,，不應(yīng)該過于教條,，端到端模型并不是一點規(guī)則都不能用。

無人駕駛的ChatGPT時刻什么時候來臨,？對于這一問題,，張亞勤認(rèn)為小規(guī)模應(yīng)用的話，今年可能就可以達(dá)到,，但是要規(guī)�,；�的話，還需要更長的時間,，另外10%的新車在2030年將會具備L4的能力,，那時候DeepSeek時刻就會來臨。

以下為張亞勤發(fā)言實錄,，汽車之家進(jìn)行精編：

剛才清泰理事長講到,，中國汽車的發(fā)展上半場是電動化,，下半場是智能化。上半場中國的仗打得十分精彩,，但是上半場還沒有結(jié)束,，下半場已經(jīng)開始，今天我想講下半場智能化里面一個特別重要的方面,，就是無人駕駛（L4+）的一些觀點,。

無人駕駛是人工智能的一個特別重要的應(yīng)用，沒有人工智能的話就沒有無人駕駛,，AI是無人駕駛里面最關(guān)鍵的技術(shù),，它有很多挑戰(zhàn)，安全性,、實時性等等,，集成了不同的問題，解決了無人駕駛,，特別在復(fù)雜城市里面大規(guī)模無人駕駛,，很多問題迎刃而解。當(dāng)時我們提出一些無人駕駛要實現(xiàn)的關(guān)鍵問題,，包括市場的力量,，也有非市場的力量。

市場的力量,，比如技術(shù)是否可行,，有沒有真正用戶的需求，產(chǎn)業(yè)是什么樣的生態(tài),，什么樣的商業(yè)模式,。

一開始很重要的一點是，技術(shù)到底是否可行,？是夢想還是真正會變成現(xiàn)實,？視覺為主還是多模態(tài)？是不是端到端,？是不是要用很多強(qiáng)化學(xué)習(xí),？包括是不是要用高精地圖等等很多技術(shù)路線（的探索）。

另外,，怎么實現(xiàn),？通過車路協(xié)同，還是單車智能,？是漸進(jìn)式——L2,、L3、L4，還是直接跳到L4,？是開源還是閉源,？是OEM會打勝仗，還是新勢力,，還是高科技公司？包括清泰理事長講到政策,、法規(guī),、倫理、隱私,、保險非人為的因素,。

過去這兩年，特別去年,，是加速的年份,，不管是中國的企業(yè)、美國的企業(yè),，都有很多進(jìn)展,。首先，美國谷歌的Waymo在舊金山全部鋪開,，我去年到舊金山兩次,，乘坐Waymo無人車體驗相當(dāng)好，比我們司機(jī)駕駛的好,，而且也十分安全�,，F(xiàn)在已經(jīng)在洛杉磯推出，最新的報道馬上在華盛頓推出,，特斯拉宣布Cybercab將在2025年美國得克薩斯州奧斯汀市投入運(yùn)營,，2027年量產(chǎn)。國內(nèi)企業(yè)去年有很大的進(jìn)展,，地平線,、文遠(yuǎn)（知行）和小馬（智行）成功上市，值得一提的是百度的蘿卜快跑在很多城市開始商用,，在武漢全域做無人駕駛,，也是很重要的里程碑。

政策法規(guī)也有很多進(jìn)展,，智能網(wǎng)聯(lián)汽車車路云一體化工作試點,，在十幾個城市開始布局，同時北京也有很多新的政策法規(guī),，包括從亦莊開始已經(jīng)到了新階段,，500平方公里的試點區(qū)將慢慢推出。

無人駕駛的底層邏輯有兩個，一是大幅度增加安全性,，安全性至少增加10倍以后,，以后會到100倍甚至更多，現(xiàn)在基本上已經(jīng)接近10倍,。第二,，出行整個成本大幅度減少。這張圖是方舟投資（ARK）“木頭姐”（凱瑟琳·伍德(Catherine Wood)）寫的報告,。過去這一百多年,，出行的成本有一些大的變化，從馬車到汽車成本下降了差不多1/2到1/3,，但汽車這一百多年來出行的成本并沒有變化,，通脹調(diào)整之后的價錢是每公里七毛錢到一塊錢。到了無人車之后,，成本又會下降1/2到1/3,，出行成本和安全都有大幅度的跳躍。

我們看到（中國無人駕駛在）全球的布局,，比如Waymo要到東京,，百度到香港和中東，文遠(yuǎn)和小馬也在中東開始布局,。

我五年前從百度離開,，在清華大學(xué)組建了智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR），無人駕駛和具身智能是我們一個重要領(lǐng)域,，總共有三大方向,，有將近1/3的老師學(xué)生在從事這方面的研究。開始我們就談到要做無人車和機(jī)器人,，做具身智能,，這里面有幾個核心觀點，首先我們相信多模態(tài)感知,，不僅要有視覺,，也要有激光雷達(dá)，也需要有別的傳感器,。輕地圖的AI導(dǎo)航,，目前有些用高精地圖，相信以后需要圖,，但是是輕圖,，可能不需要那么多高精地圖，我們相信端到端的自動駕駛,。這里面有很多核心技術(shù),，有數(shù)據(jù)平臺，有仿真模擬平臺，和產(chǎn)業(yè)一起推進(jìn)落地以及標(biāo)準(zhǔn)（的建立）,。

當(dāng)時大模型的架構(gòu),，一開始有兩個模型，一個感知模型,，一個決策模型,，后來把它融合到同樣一個大模型了。

我們團(tuán)隊有十位教授,，有100多位博士后,、博士生，還有軟件工程師,，主要都在北京。到清華之后,，我最高興的就是學(xué)生太優(yōu)秀了,，我基本上和博士生開會都是我向他們學(xué)習(xí)，他們給我們講他們在做什么,，有好學(xué)生確實是很幸運(yùn)的一件事,。

我們AIR聚焦智能產(chǎn)業(yè)研究，產(chǎn)業(yè)是很重要的部分,，（所以）我們產(chǎn)業(yè)的合作很多,，90%的項目都是和產(chǎn)業(yè)合作的。我們和奔馳,、BMW,，和聯(lián)想、毫末,、滴滴,、地平線都有深度的合作，在無人駕駛或者智駕不同的方面都有深度合作,。我們和小米也有合作,，一方面把無人駕駛和具身智能的仿真平臺和大模型用到智駕上面，目前也在很快速地進(jìn)展,。

我們很多合作是和百度Apollo,。四年前，當(dāng)時首個推出L4+車路云一體化方案,，在亦莊開始部署,，現(xiàn)在這個方案得到很多國內(nèi)的部署。當(dāng)時這個課題主要把路的智能化用到最多,，把路也和車一樣,，分成五級。去年發(fā)布第一個開源端到端L4系統(tǒng)叫AIR ApolloFM大模型，同時有具身智能的底座模型,，具身智能,、無人駕駛和各種機(jī)器人可以共享基礎(chǔ)模型，可能70%-80%是一樣的,，當(dāng)然上面可能針對具體場景會有一些不同,。（AIR ApolloFM大模型）開始有實時部署，目前在無錫有車在運(yùn)營,。

Apollo是當(dāng)時百度推出的開源商業(yè)系統(tǒng),，現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)過差不多八年時間，有了十個不同的版本,，有一百多個國家的開發(fā)者在使用,。我到每個地方去問他們有沒有用過Apollo，大家或多或少參考過它的架構(gòu)或者用過它的代碼,，可以說Apollo對全球也做出很多貢獻(xiàn),。盡管五年前我從百度離開了，但還繼續(xù)擔(dān)任這個聯(lián)盟的理事長,，希望在國內(nèi)和全球廣泛推廣使用,。

無人駕駛方面，中國整個技術(shù)以及落地,，都是處于全球的領(lǐng)先地位,。這里面有一個例子就是武漢，武漢是第一個國內(nèi)可以全域去運(yùn)營的城市,，現(xiàn)在已經(jīng)開放了3000多平方公里,，人口差不多1700萬，大家去武漢（可以）去試一下蘿卜快跑,，我覺得都會有一個全新的體驗,。

最后講一下關(guān)于無人駕駛的五個觀點，（這是）別人經(jīng)常問我的一些問題,，這么多年一直在問,。

第一，我認(rèn)為無人駕駛是具身智能里面一個特別重要的領(lǐng)域,，而且是具身智能（里面）第一個能通過新圖靈測試的具身智能,。一個是安全，一個是更人性化的駕駛,，一個做到老司機(jī),，一個做好司機(jī)。目前在安全方面我看到Waymo的數(shù)據(jù),，看了百度的數(shù)據(jù),，基本已經(jīng)超過10倍,，百度的數(shù)據(jù)是14:1，無人車的駕駛安全度比人要高14倍,。這個東西有沒有數(shù)學(xué)證明,，只是運(yùn)營的數(shù)據(jù)。老司機(jī)方面還有一點點差距,，希望今年或者明年算法更加優(yōu)化,，特別是端到端，這樣在人性化,、智能化方面有更多的提升,。

第二，大模型出來之后,，特別是生成式AI出來之后,，對于整個無人駕駛是很大的推動。不管安全也好,，智能也好,，我們過去有幾大問題，一個是數(shù)據(jù)不足,，一個是長尾corner case，還有駕駛的常識問題,，這三大問題（雖然）大模型沒有完全解決,，（但）有很大的進(jìn)步。

第三,，是不是馬斯克純視覺方案（就可以）,，還是需要多模態(tài)，需要多傳感器,？我認(rèn)為我們需要多模態(tài),，不僅需要激光雷達(dá)，也可以有4D雷達(dá),，也可以有別的不同的模塊,。機(jī)器目前在感知方面是一個大的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)源越多,，可以做最好的決策,，這么大的優(yōu)勢我們應(yīng)該去利用它。當(dāng)然,，過去激光雷達(dá)十分貴,，一個要幾萬美金、幾千美金,，現(xiàn)在到一兩百美金,，以后可能更便宜,，這也是中國創(chuàng)新，我跟禾賽的李一帆聊,，（禾賽）下面的版本會更加便宜,。另外，不能把這些東西像宗教一樣劃分,，即只能用視覺,。如果有各種數(shù)據(jù)源的話，把它用起來做更好的決策（當(dāng)然更好）,。

我相信端到端,，目前端到端已經(jīng)在使用，還是需要一些規(guī)則去兜底,，這個也是工程問題,，不是教條說我一定是端到端，一點規(guī)則不能用,。

另外,，不僅需要云端大模型，也需要在車端（部署）精確的小模型,，但是這個小模型是從大模型蒸餾或者裁剪量化過來,，不能一開始就是小模型，一開始是小模型還是很難工作的,。

第四,，單車為主還是車路協(xié)同？我個人認(rèn)為在做L4無人駕駛的時候,，還是單車智能為主,，車在沒有任何外力輔助的時候一定能開起來，車路協(xié)同也好,，云也好,，各個方面是一個特別好的補(bǔ)充，提供更多安全的冗余和整個智慧交通（的支撐）,。車完全依賴于路或者燈或者交通體系,，那會有很多限制，首先單車一定要能做到完全無人駕駛,。

第五,，無人駕駛的ChatGPT時刻什么時候來臨？如果Waymo在美國順利,，百度在中國在武漢做得順利的話,，包括文遠(yuǎn)、小馬順利的話,，今年就可以達(dá)到我們的ChatGPT時刻,，但是要規(guī)�,；�的話，還需要更長的時間,。10%的新車在2030年就會有L4的能力,，那時候DeepSeek時刻就來臨了。