月9日，由工信部与深圳市人民政府指导，中国卫星应用产业联盟、深圳市智慧交通产业促进会、广东省北斗移动物联网产业研究院联合主办，海王文化承办的2021年中国车联网大会在深圳会展中心胜利开幕。清华大学车辆与运载学院教授兼清华大学苏州汽车研究院副院长郑四发发表了《智能网联商用车技术路线及应用》的主旨演讲，本文为演讲速记整理，未经演讲者本人审核。
郑四发：感谢组委会的邀请，今天我演讲的题目是《智能网联商用车技术路线及应用》，包括四个方面：智能网联汽车国内外现状，智能网联商用车技术路线，智能网联商用车关键技术，智能网联商用车的应用。
智能网联技术发展国内外现状
智能网联商用车的两种自动驾驶形态：
1. 单车自动驾驶。如特斯拉车上的自有传感器、控制器执行，就能自主完成自动驾驶；网联式汽车。如飞机、高铁极少自带传感器，需要依托联网的导航器。
目前的智能网联汽车是单车智能和协同智能融为一体的新产品、新模式、新生态。
为了支持智能网联汽车的发展，各国加速完善智能网联汽车政策法规。美国自2016年以来，连续发布自动驾驶、智能交通领域战略规划，及通过豁免机制，鼓励智能网联汽车创新设计。
国内的北京、上海、深圳都想效仿美国的豁免机制，出台相关的指导文件，但受限于国家政策。2021年春节过后深圳出台了自动驾驶汽车上路而不需要安全员的相关政策。发改委等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，确定中国标准智能汽车发展方向与智能汽车强国建设目标，明确六大体系任务，鼓励和支持自动驾驶汽车上路测试。
欧盟发布顶层设计规划和技术路线图，指导自动驾驶/智能交通在欧洲层面协同发展。日本发布《自动驾驶汽车安全技术指南》《自动驾驶相关制度整备大纲》《官民ITS构想2019路线图》。SIP2.0与日本Society5.0 密切协同，通过网联技术构建未来智能社会。每年更新《官民ITS构想●路线图》，明确自动驾驶推进时间表，2020年实现高速公路上L3级自动驾驶，L2级以上卡车编队行驶，以及特定区域内用于配送服务的L4级自动驾驶。
技术快速迭代发展
自动驾驶从L1到L5的是如何分级的？
最常见的是L2级，驾驶辅助可以在一定程度上解放你的手脚，但手和脚不能同时松开，如果同时松开就是L3（有条件自动驾驶）。L3级（人机共驾）需要驾驶员随时关注车的状态，接收到车发出的信号提醒的10秒内，驾驶员就要接管车。L4自主式自动驾驶多应用于高速公路、封闭地区，出事由车厂负责。当面临的交通场景太复杂、决策不了，车辆在无人干预的情况下自动降速或停车。L5则是最高级别，真正实现没有限制的无人驾驶。
L1和L2自动驾驶规模已经量产化。L3已经进入产业化的前期，L4成为下一个量产的热点，车辆可自动泊车。如今，面向智慧出行的高等级自动驾驶迅速发展。
产业协同创新格局初显
协同创新已成为国际大趋势。智能网联汽车产业链长，涉及面广，开发难度大，深度的合作创新已成为国际大趋势。传统汽车及零部件产业巨头持续加大在智能汽车领域的投入，利用自身在车辆技术上的优势，以自主研发、产业联盟、投资并购等多种方式，不断完善在自动驾驶领域的技术创新和产业布局。
新型产业体系、新型供应商开始形成。智能网联汽车的诸多系统在传统汽车行业中从未出现过，如高精地图、云控系统等。这样的高集成、深融合、跨界生产的零部件系统，非单一通信企业或汽车零部件企业能够独立完成。
传统汽车企业加速数字化转型
众多整车企业与零部件供应商巨头加速转型，聚焦车辆智能化发展。无论是大众、丰田等等，从传统制造业发展到新型制造业，他们布局开发操作系统与计算平台，成立创新性汽车软件开发部门，打造各个品牌和车型共用的统一软件平台。将来是“软件定义汽车”，硬件可以组装、插拔。
新型商业模式不断出现
新型商业模式不断出现。基于高等级自动驾驶的干线物流和特定场景物流，成为商用车竞争布局的焦点。典型代表是图森，下个月在美国上市，融资15亿美金，估值85亿美金，如果美国不干涉，这将是最大的自动驾驶公司。
智能网联商用车技术路线
智能网联汽车发展目标
网联汽车分三个级别：
1. 网联信息服务。车可以和互联网连接起来，通过公网获得导航、加油站、交通管理信息；
2. 网联协同感知。依靠摄像雷达检测道路交通情况，网联发送，本车提前感知，感知的目的是实现决策，是换道还是加速、减速等等；
3.网联协同决策与控制。5G形态下对车的计算控制器要求不再那么高，利用车云网进行决策。
从市场目标来说，PA、CA级智能网联汽车渗透率持续增加，致力于2025年达50%，2030年超过70%。2025年，C-V2X终端的新车装配率达50%，2030年基本普及。2025年，高度自动驾驶车辆首先在特定场景和限定区域实现商业化应用，并不断扩大运行范围。
各国各地区的智能网联汽车产业发展目标不相上下，而我国在真实道路上的自动驾驶管理更为严格。
智能网联汽车发展里程碑
针对乘用车、货运车辆、客运车辆三类典型车辆类型，制定分阶段发展目标与里程碑。
1. 该路线图所研究的智能网联乘用车其功能包括城市道路自动驾驶、停车场自动驾驶等。2025年左右，CA级自动驾驶乘用车技术的规模化应用，HA级自动驾驶乘用车技术开始进入市场。2030年左右，HA级自动驾驶乘用车技术的规模化应用，典型应用场景包括城郊道路、高速公路以及覆盖全国主要城市的城市道路。2035年以后，FA级自动驾驶乘用车开始应用。
2. 路线图所研究的智能网联货运车辆包括中型、大型货车，以及目前在特定区域应用的新型物流配送车辆。2025年左右，高速场景DA、PA级自动驾驶技术规模化应用，CA级自动驾驶货运车辆开始进入市场。限定场景HA级自动驾驶实现商业化应用，高速公路队列行驶开始应用等。2030年左右，城市道路HA级自动驾驶技术开始应用，高速公路HA级自动驾驶技术实现商业化应用，限定场景HA级自动驾驶、高速公路队列行驶实现规模商业应用，典型应用场景覆盖全国主要城市的城市道路。2035年以后，FA级智能网联货运车辆开始应用。
3. 该路线图所研究的智能网联客运车辆包括用于城市公交、城际客运、社会团体等客车，以及目前在特定区域示范应用的新型通勤小巴。2025年左右，限定场景公交车（如BRT）CA级自动驾驶技术商业化应用、接驳车HA级自动驾驶技术商业化应用。2030年左右，HA级自动驾驶接驳车规模化应用，限定场景HA级自动驾驶公交车（BRT）商业化应用， HA级自动驾驶城市道路公交车开始进入市场。2035年以后，实现城市道路公交HA级自动驾驶技术规模化应用，高速公路客运车HA级自动驾驶商业化应用。随技术发展，逐步实现全路况条件下的自动驾驶。
智能网联商用车关键技术
技术革命引致汽车领域的颠覆性创新
从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化，汽车工业每次都发生了重大变革。最早的汽车是机械时代，汽车只是简单的由几个机械大件如发动机、底盘、车身的组成。上世纪六七十年代发明出了发动机电控、ABS，汽车进入了电子时代。2010年开始是汽车的软件时代，软件的好坏定义汽车的生产水平，软件支持不断升级，司机可以根据驾驶习惯自定义车辆。最后是云计算大数据的时代，有了这么多的数据，能够更好的设计网联车、使用车和管理车。
亟待突破的关键核心技术
1. 环境感知。环境感知技术是智能网联汽车基础关键技术之一，它是通过安装在智能网联汽车及其周边的传感器及网络，对道路、车辆、行人、交通标志、交通信号灯等进行探测和识别的技术。
2. 自主的决策和控制。自主决策能力是智能汽车的“大脑”，是其智能性的核心体现。我国道路工况与发达国家相比，存在道路环境构型多样、人车高度混杂、驾驶员行为随机性高、行车博弈关系强等特点，导致面向复杂城市道路的高级别决策技术开发尤为困难。
3.高精准的定位。包括GPS、地下停车场的UWD，复杂情况下以及GPS不管用时，该怎么定位。比如说重庆立交桥以及小区的地下室都要求高精准的定位，信息必须同步。
4.高精度地图。必不可少的的基础设施。近期，网传特斯拉可以实现一定程度的自动驾驶，其摄像头会收集大量的场景信息进行处理，并且也有相关的地图，而人们担忧的是特斯拉获取的地理数据是否会跨境传到美国去。
5.AI芯片。目前国内外技术差距大。
6.车载计算平台。深圳在这方面的技术处于全国领先。车载计算平台是根据自动驾驶的需求，在感知端、决策端、控制端进行不同不同的决策。
7.大数据和云计算。结合了AI技术和算法，利用人工智能做感知、做决策。
8.信息安全。保护网联车辆不被黑客入侵。
9.智能座舱。着手智慧座舱的都是大企业。
10.智能线控底盘。当前国际上只有几家公司可以量产达到最高安全等级的底盘，国内也正努力的靠拢。
11.车联网（V2X）。如今要结合5G、大带宽、低延时、广连接等技术去支持车联网应用。
12.AI人工智能。
关键核心技术的突破需要整个行业一步步脚踏实地的进行，最终实现完整产品的过程。
发展智能网联汽车五大基础平台（新型“零部件”）
1. 计算基础平台——感知决策和控制，涉及到芯片、软件、算法；
计算基础平台是关键。计算平台（软硬件平台）依靠高性能计算技术和高可信软件技术，实时认知外部环境，并实现对整车最优决策和控制的计算系统。是实现无人驾驶技术的核心，是ICV发展中的制高点。
如今面临的卡脖子技术问题—车载核心控制芯片国产化率为零，并且软硬件性能不满足架构/功能需求。芯片是重中之重，以及与芯片相配套的操作系统。车载核心控制芯片必须实现从无到有、自主可控、突破国外垄断。国外整车厂都在开发自己的操作系统，包括华为、长安、上汽等，有了操作系统才能定义软件。所以更要加速开发自主软硬件计算平台，抢占智能网联汽车战略发展先机，填补中国特色智能网联汽车计算平台空白。
2. 车载终端基础平台——包括车机和导航。
例如高速路上的货车编队行驶。其技术特点：间距小、自动驾驶（跟随车自动运行）优势在于可以提高道路通行能力，降低油耗和污染，提高驾驶安全性和舒适性，提升道路安全。
自动驾驶的车车和人车之间的相互协同、相互配合，从而安全高效的行驶。需要相关的仿真测试平台和技术。
3. 云控平台。车路协同以及利用前端大量的数据，后端做感知、做决策；车路云协同系统分为三个层次：1.基础设施层。包括5G网络及服务体系、智能道路感知系统、车路专用C-V2X网络等；2.能力层。包括自动驾驶技术，协同驾驶技术；3.应用层。包括动态交通与路况、道路质量监控等。
4. 高精度动态基础平台；
我们团队开发了智能驾驶仿真平台，针对城市的十字路口上行驶的人车驾驶，自动驾驶，在有无路口信号灯的情况下，让各种各样的车安全、高效的通过。
5. 信息安全基础平台。国家很重视信息技术，未来可能会出现车载信息安全芯片。
智能网联商用车的落地
智能网联商用车行业中，主机厂和车联网运营服务商为主要参与方，同时还有各类硬件、通讯服务和内容服务提供商。行业正大量推广L2级别的自动驾驶、驾驶辅助，并朝L4级别的高度自动驾驶发展。比如日本人在智能网联商用车的应用中，能够根据不同的场景，设计不同车型等来确定在不同的空间中如封闭空间或限定空间、汽车专用空间、交通环境完善空间混合空间要利用什么级别的自动驾驶。
目前已经实现干线物流车辆进出匝道、高速无需人为干预。
L4港口自动驾驶在国内做的很成功。港口自动驾驶一般是整车厂联合新兴的企业、上游的服务商联合推进。2019年，港口集装箱运输已经实现24小时不间断的作业，从而提高效率。2020年底，港口无人集卡运输已正式投入使用。
国内矿山自动驾驶市场主要由本土企业所占据，包括初创公司以及部分主机厂。一方面通过与主机厂合作布局前装市场，减少改装成本，未来量产可获得规模优势；另一方面又通过与矿企合作布局后装市场，可以迅速落地，快速迭代软硬件。智慧矿山的重要课题是如何减少矿产作业工人以及如何利用无人卡车把人和作业工具送下去，煤矿市场庞大，其安全性亦是十分重要。目前已经建设很多相关实验场和示范应用，到2030年L4的自动驾驶预计可以真正落实到人们的生活中去。
我的演讲到此结束，感谢聆听！
