8月22日，由中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟联合主办的GIV2020隆重召开，本次峰会主要讨论智能汽车近两年取得的技术突破和产品创新、智能汽车应用场景和商业模式、以及智能汽车商业发展的顶层设计和实施路径。下面是法雷奥中国首席技术官顾剑民在本次论坛上的发言：
法雷奥中国首席技术官 顾剑民
各位领导、专家、同行朋友们，中午好！
感谢主办方百人会的邀请！我是来自法雷奥的顾剑民。其实今天站在这里我压力很大，因为已经中午了，大家肚子也饿；另外这是个命题作文，智能驾驶汽车的发展趋势和行业竞争格局调整，这个题目很大，我在这里只能代表公司跟大家做一个汇报，说的不对的地方供大家批评指正。
说到法雷奥，大家知道法雷奥是一家汽车零部件及系统集成供应商，就是一级供应商。我们有传统的一些汽车产品，比如说车灯、雨刮、空调，这是大家耳熟能详的。但是最近我们更多的是在投资开发跟电动化、自动驾驶网联汽车和数字化移动出行这几块的产品和技术，包括像激光雷达在内的这些传感器感知系统、用于自动驾驶决策的人工智能，这些是跟自动驾驶相关的；其他像先进的人机交互、车联网系统，这是跟智能座舱网联汽车相关的产品，更多出现在我们的产品清单当中，所以今天我会更多地介绍这方面的新技术和产品。
讲到汽车智能化，自动驾驶或者网联汽车的发展趋势，即智能化的愿景，我们有三个看法：第一，自动驾驶正在加速，越来越多的汽车，新上市的车型有ADAS或者各种不同级别的自动驾驶的功能。第二，车联网是一个催化剂，现在如果这个车没有联网功能，我觉得新车都不好意思做广告跟大家说。最后一个是移动出行体验是一个卖点，如果形象的讲就是我们所说的智能座舱系统。下面容我一一跟大家来分享。
首先自动驾驶正在加速。
自动驾驶刚才博世的陈黎明总讲了，自动驾驶最主要的目标和目的是什么？还是要安全，做不到安全的自动驾驶是没有任何意义。同时自动驾驶也可以提供给我们更舒适的驾乘环境，你在车内的时间可以更有效得到利用。所以一般来讲，我们认为自动驾驶可能在低速的、可控环境的泊车这个场景更容易落地，其实不少自动泊车已经量产落地了。同时为了打造更安全的出行，我们看到从被动安全到主动安全到智能驾驶，ADAS的功能在很多车上已经量产了，我们大家在新车型上也看到不同的主动安全和自动驾驶的功能。
自动驾驶除了刚才说的低速的泊车辅助或者自动泊车以外，我们一般认为在结构化的道路环境，比如说高速公路更容易或者更早可能会落地。这其实大家看到了一些L2，L2+，甚至L3级的自动驾驶也在慢慢的加入我们新车型的功能当中。最有挑战的是我们通常讲的城市道路工况，因为城市道路场景中有不同的参与者，不光是汽车，还可能有电动单车，行人，还有各种各样其他的交通参与者，所以这个比较复杂，这个是最后我们可能要攻关的一个场景。
接下来说一下车联网。
其实今天更多是智能汽车的联网，联网对自动驾驶安全是一个必须。刚才有几位嘉宾都讲到了，单车智能由于传感器的一些局限，还不能完全保证行车的安全，必须有V2V或者V2X来帮助我们的旅程更安全，更通畅。我们后来发现，除了安全和舒适的驾驶以外，当渗透率达到一定程度后，车联网还可以有效的帮助减少交通拥堵和能源消耗。刚才也有演讲嘉宾讲到了这方面的内容，包括钟志华院士提到了行车列队，这些都可以帮助我们提升交通的效率，从而减少空气污染，更环保，这是我们发现车联网对我们交通带来更多的益处。
车联网除了帮助我们更安全、更舒适以外，我们发现车联网在具体的功能上面也有新的用途。以前最多的是车内的一些媒体娱乐系统，比如说你要听音乐或者是跟一些网站互联，到最近有更多OTA的远程下载的功能，现在我们又发现车辆的实时诊断和服务，这些都是新的用途。
通过车联网能帮助我们更多地实现在车内互动，接下来我会用两个新的技术来举例车联网给我们带来更多的便利。
首先是法雷奥超级视距技术，Valeo XtraVue 是什么意思呢？我们经常会发现在驾驶过程当中因为前方的交通情况被前车所阻挡，你看不见前面的交通路况，对汽车主动安全技术（AEB），对行车都是很大的挑战，例如我们通常说的鬼探头路况。我们通过V2V车联网跟前车的传感器互联，这个新技术可以实现类似透视前车一样的功能，我们接下来用一个短视频形象介绍一下这样一个技术。（视频内容：这是我们在加州旧金山湾区研发中心展示的一个新技术，比如说在人行道面前可以通过V2V技术可以看到被前车遮挡的行人交通状况，接下来是十字路口左转的一个场景，这个场景可以帮助你视线受阻时透视前车从而更安全的超车，所以我们把这个功能叫做超级视距或者透视功能）。
这个是跟前车V2V的车联网功能，如果脑洞大开一下，跟后车互联就是另外一个功能。美国皮卡比较普遍，皮卡的用户经常会在车后拖车。通过这样一个类似的功能，我们去年在美国的通用汽车量产了这个技术，是朝后方的超视距拖车的技术。这样超后方可以透视拖车，消除盲区，帮助我们皮卡的用户更方便、更安全的倒车、拐弯，来操作他的皮卡和拖车。
另外一个新技术，大家知道去年是5G的商用元年，接下来我们会看到5G普遍被商用化。在5G平台上面我们可以通过这样一个技术，来把VR和AR，就是虚拟现实和增强现实结合起来，我们叫跨现实XR，这样可以帮助我们车内的驾驶员或者是乘客实时虚拟地跟车外的人员进行交流互动。这样一个连接其实不仅是可以是车内车外，还可以跨越城市，甚至跨越国家几百几千公里实时的沉浸式交互通讯。同样，我们接下来也是用一个视频帮助大家形象的了解这样一个技术，叫Valeo Voyage XR。（视频内容：比如说在行驶的过程中可以连接，这位老奶奶是驾驶员的母亲，戴上VR眼镜以后可以看到车内车外的虚拟情况，就像坐在车内后排座一样，可以跟车内的驾驶员进行手势的互动、语音的交流，双方都可以看到对方虚拟形像，这是通过车内的3D摄像头和车外的环视摄像头来实现。然后通过控制器还可以跟车内媒体娱乐系统进行互动，比如说把照片传上去，同时也可以看到车外的情况，这是他儿子一家）。这个新技术可以帮助大家虚拟旅行，如果你不方便，比如因为疫情的原因，你可以通过这样一个技术跟你的家人、朋友实时分享你的旅途，这是一个所谓的休闲娱乐的功能。
如果把这个功能扩展，也可以应用到遥控自动驾驶。大家知道越来越的RoboTaxi无人驾驶出租车开始把安全员去掉，接下来必要的一步是通过远程遥控自动驾驶或者监控实现这样一个安全的保障。除了RoboTaxi以外，一些自动驾驶物流车本来就没有驾驶位，也可以通过遥控自动驾驶来保证确保安全的。
最后我们来跟大家分享一下移动出行，所谓移动出行体验是卖点，或者我们的智能座舱怎么来帮助大家来达到这样一个更安全、更舒适的驾乘体验？
以前的智能座舱还是或多或少通过执行驾驶员的命令来实现，今后的座舱我们认为会更智能，什么意思呢？它通过学习你使用或者驾乘汽车的习惯来理解你的需求，并根据车内外的情况，实时地预测推送一些选择来给我们的用户或者驾驶员。主动推送给你一个选择，让你来选择Yes或者NO，帮助你实现更舒适的驾乘体验。这是一个什么样的功能？
我刚才说了这样一个系统，必须首先了解你的使用习惯，所以DMS车内监控系统是一个必须。DMS技术已经很成熟了，有些已经量产了。另外一些技术，比如虚拟钥匙，你不需要实体钥匙，通过你的智能手机就可以进入车内，启动发动机或者电机，这也已经是非常成熟的技术。
这里还有很多其他的技术，因为时间原因我不可能一一跟大家分享，我还是回到刚才说的怎么通过人工智能基于学习驾驶员驾车习惯来预测用户的行为，无需用户命令，来主动推送一些选择，帮助大家更安全、更舒适的驾乘体验，接下来也是一个视频。（视频内容：这是一个周末，主人公带着女儿上车，DMS识别驾驶员后，主动调整座椅的距离，这个功能早就实现了，他知道你是谁，因为你女儿在车内，推送播放你女儿喜欢的原因，驾乘模式也比较柔和，等到你女儿下车以后，它知道你一个人在车内，就回到比较运动的驾乘模式，推送一些你喜欢的音乐，这些都是主动推送，只需你来选择的。接下来一个场景就是刚才介绍的，驾乘过程中前面有一辆车行驶非常慢，你想超车，但看不到前车遮挡的交通路况，通过刚才说的这样一个超级透视功能帮助你安全的超车。最后一个场景是等到傍晚你回到家，你已经非常疲劳了，还需要抱着你女儿，这时候系统主动推送一个功能，要不要帮你完成固定停车位的自动泊车，你只要选择Yes或者No就可以了。所以这些功能都是车辆在使用过程当中它学习了解你的使用习惯，再根据车内外的环境，主动实时推送一些功能选择帮助你。
总结一下，智能汽车，包括自动驾驶和车联网的这些技术给我们带来了很多的出行体验的升级和变革，总结下来有两个行业竞争格局的调整，也可以说是变化、变革。
第一，我们的客户变化了。从以前传统的服务于OEM整车企业，到现在大家可以看到越来越多的其他的一些用户，比如说无人驾驶小巴、无人驾驶出租车，还有无人物流车、矿车、特种商用车辆等等。所以可以看到我们的客户已经多样化了，这是第一个趋势。
第二，是整个竞争格局或者商业环境的变化。大家知道汽车行业以前是非常传统化格局的，比如说整车企业、一级供应商、二级供应商这样一个划分是非常明显的，而且长时间是相对不变化的。但是近几年以来这样一个格局已经变得非常模糊，除了刚才说的一些原因以外，还有一些科技公司，像BAT，像华为，像美团，这些科技公司或者新出行服务公司，他们也纷纷进入这样一个汽车行业。有时候他们是我们的客户，有时候他们也是我们的合作伙伴或者是竞争对手，但有时候他们也可能是我的供应商，所以你很难去判断在目前的这个新的格局当中各自到底传统意义上的定位在哪里，连整车企业有时候也担心将来可能会变成代工商。所以我们觉得原来的格局已经过时了，现在更好的称谓叫做“生态系统”，所以我们更多看到的是什么？跨界的融合，这是我们对汽车行业的竞争格局变化趋势的另外一个判断。
谢谢大家的时间！
注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，请勿转载