9月20-21日，由中国人才研究会汽车人才专业委员会指导，专家汽车组及盖世汽车主办的"2019（第七届）汽车与环境创新论坛"隆重举办，论坛以一个主论坛加四个平行论坛的形式，携百名行业权威嘉宾，共同探讨中国汽车产业在转型升级的新形势和新常态下，整车厂与零部件企业协同创新、升级做强、共同应对严峻市场和产业变革挑战之发展路径。
以下为沃尔沃汽车集团亚太区自动驾驶技术负责人张立存演讲内容实录：
上午讲了很多技术的东西，有毫米波雷达、激光雷达，其实大家都有很多合作。我在这里从主机厂的角度来讲我们对自动驾驶的一些看法。
先从一个新闻说起。去年英国泰晤士周日报上刊登了一篇文章，当时他们在英国做了一个调研，问题是如果将来车辆实现自动驾驶之后，你觉得哪个车是最安全的？这是最终得到的结果，大家可以看出来，当时参与这个调研活动的大概是2500多个人，有超过51%的人都选择了沃尔沃。沃尔沃为什么能在大家心目中形成这么深的印象，大家认为不但现在的车是安全的，而且将来做的自动驾驶的车也会很安全，得益于沃尔沃多年安全的积累。比如我们在2000年的时候，就开始用孕妇做碰撞测试。在1995的时候就用女性假人做碰撞测试，也基本上是全世界首例。大家从外观上看，可能跟现实的真正孕妇差不多，但是它内部的生理结构，包括胎儿、胎盘等等都是有的，也就是说在碰撞测试过程中，哪一个部位碰撞会最严重，最容易受损伤都可以测出来，根据这些数据我们就知道我们应该开发什么样的系统来保护它。
沃尔沃整个碰撞测试用的假人已经多达上百位，基本是上有老，下有小。每年大概是400多次碰撞，在碰撞中心每天至少进行一次，这帮助我们积累了大量的数据。这个大家以前可能都听说过，交通事故调查小组，国内现在卡塔尔组织的CIDAS和这个有异曲同工之妙，我们可以采集到很多道路上发生的交通事故，把这些事故拿到碰撞试验中心再次重现，在重现的过程中我们才可以采集到相应的碰撞数据，知道哪些点是最危险的，最应该受保护。
这一页的内容可能大部分人都不知道是什么意思。在今年第二季度的时候，沃尔沃有了一个新的官方宣布，我们从现在开始会建立一个数字图书馆，把我刚才讲的三页内容全部对大家公开。目前来讲公开的数据馆已经有上百篇研究的论文，研究的数据，保证怎么做才能让车更安全。沃尔沃为什么会这么做呢？其实在很多年前我们就有一个目标，说是在2020年就要实现驾乘沃尔沃的新车零伤亡，现在看来迫在眉睫。在采集众多交通事故数据的过程中我们发现光靠我们自己是很难实现这一点，很多时候发生的交通事故是被动的，别的车撞过来了，前面又有车把你抵住了，沃尔沃夹在中间。
我们希望2020年所有的车起码能做到自己安全，不要主动给别人带来麻烦。但其实看一看2020年迫在眉睫，还有好多品牌达不到这一点。
所以内部商量之后我们决定开放我们在被动安全研发过程中采集到的所有数据，交通事故数据等等都拿出来跟大家共享，所以不论是我们的合作伙伴、竞争对手还是研究机构，大家都可以从我们的数字图书馆中拿到所有的数据，我们希望通过这个活动，通过这个数据的分享，能让大家真正提高自己品牌的安全性，受惠所有人，这个活动英文就是EQUAL VEHICLES FOR ALL，这是被动安全方面的事情。
我们看一个有意思的小视频。这个视频我看了很多遍，置身事外怎么说都可以，但是置身事内，大家对安全还是非常重视的，每个人都不希望自己开车过程中发生任何事情，所以我们要做完全的准备。
除了刚才说的被动安全，我们跳到主动安全和自动驾驶。四化大家非常熟了，共享、互联、自动驾驶、电气化。相比其他三个方面，自动驾驶今天来讲是唯一一个没有落地方案的，这个落地方案可以是技术方案，也可以是商业模式，我还没有看到任何一个车辆可以真正实现自动驾驶。上午圆桌讨论上陈总也问了大家一个关键问题，您觉得自动驾驶什么时候能够实现？大家的反应都不是那么乐观。
我记得四年前在创新港一个类似的会议上，当时也做过这么一个调研，当时有位嘉宾站起来问我们，沃尔沃作为主机厂，你们觉得什么时候能实现？当时我给的答案，我说在座的各位大部分人有生之年都可以享受到。到了中午吃饭的时候，大家给我下了一个评语，说他这个人不太过保守，沃尔沃出来的人对安全考虑的太多了。现在回头来看看，四年过去了，自动驾驶真的没有想象的那么容易。
今天大概有这么几种模式，大家也讲过可以落地的场景，第一种很简单，我在车上加装传感器，各种各样的传感器，不停的往上迭代。暂时不管成本的情况下起码把技术方案落地。从实际解决方案的角度来讲，如果我们真的不考虑商业的落地方案，只从技术的角度来讲，这的确是一个可以实现的方法。
但是这么实现了之后，到底是不是脚踏实地呢？我们还是要把车卖出去，如果开发了一个东西放这儿几百万，没人买，那对我来讲意义到底在哪里呢？我相信这不光是沃尔沃面临的问题，也是所有的OEM面临的问题，所以我们不但要做出这么一个东西，还要做出一个东西能用，大家都可以买得到，都可以承担的起，这才是我们的目标。
第二个方式就比较简单了，自动驾驶出租车。大家都知道上面顶着个破玩意儿在跑，但是它好使。如果说两年前的话，这个破玩意儿还非常贵，你看今天的成本已经降去了将近60%，将来可能还会再降。但是这个东西能不能落地呢？现在全球做的最好的是waymo，真正接管次数非常低,但即便如此也不能确保不出问题。
就在大前天大家可能知道一个消息，在沃尔沃的工厂下线了第一台真正用于自动驾驶出租车的量产车型。现在有很多智能车的大赛，但是没有任何一辆是从产线下走下来的。我们这辆车是真正的在产线上下线的，所有的东西都有了，拿出去就可以运营，优步把这辆车拿过去就可以直接跑它的自动驾驶出租车。
我们讨论了很多自动驾驶的问题，大家都在说SAE，L1、L2，在讨论这个东西。很多人对这个东西的概念也不是非常明确，自动驾驶和辅助驾驶还是不一样的。我们内部其实不太说这到底是属于L几，我基本从研发的角度来讲就归成两类，一类是需要驾驶员监管，第二类就是不需要驾驶员监管。需要驾驶员监管的可能就是辅助驾驶系统，不要驾驶员监管的就很简单了，当然它有不同的应用场景，比如说刚才朱总所讲的在矿山的落地场景，它可能也不需要驾驶员监管。
但就这一点点差别，需要驾驶员不需要驾驶员，带来的方案是完全不同的，难度也是完全不同的。
先说需要驾驶员监管的这一部分，我们一般来讲分成两部分，一部分叫碰撞避免，一部分叫辅助系统，还有一个更简单、更容易的分类方式，一种叫有意识的系统，一种叫无意识的系统。有意识的系统比如现在的自适应巡航控制系统，比如领航辅助，这些系统的启动都需要人和机器，人和车辆之间的交互，在车上有物理的或者虚拟的按键，而且还需要操控，你需要设置它的速度界限，设置它的碰撞阈值。
第二套系统就是无意识的，你只要一打火，基本上这个系统就启动了，除非你特别找到方式去关掉它，不然它一直在背后去帮助你。它在什么时候帮助呢，你可能永远都不知道，这就像安全气囊一样，一有了它，可能你开这个车的全生命周期永远都不会遇到一次，这可能是大家都想的，没有人愿意自己的气囊爆开。那辅助驾驶也是一样的，我收到了很多很有意思的问题，一会儿我还会有两段视频给大家放一下最近网上比较流行的。有个用户说我开在这个路上，前面出现一个大石头，我这个车过去了，为什么没有刹车？我就说我们的说明书上写的非常清楚，我们到底看了多少？但这是一个很现实的问题。我们后来做了一个调研，可能99%以上的人买了车之后从来不会看那个上百页的说明书，到底功能在什么地方能用，什么地方不能用。
说这句话的意思很简单，它是一个辅助系统，辅助系统是默默的在背后支持你的，不要试图以自己的方式去测试，去看它到底好不好使，我们的车辆下线之后这些功能都会测试一遍，不好使肯定到不了你的手里，所以大家完全不用担心。
两个很有意思的视频，这是客户用行车记录仪记录下来的真实状态，这个功能是去年就开始有的，转向辅助。刚才朱老师也讲了这个事儿，但是右边再有辆车的话它可能也失效了，它是无意识的默默的在帮助你，你完全不用担心，也不用在自己开车之前说我故意创造这么一个场景去试一下。
我记得大概五六年前，我在欧洲的一个试验厂商专门去测这个功能，还有另外一个小功能，如果说在临近碰撞的那刹那间，你的方向盘转的更快，它可以把制动取消掉，因为它认为你通过转向是可以绕过去的。就这么一个测试，我试了五次只成功了两次。我们有很多很专业的测试人员，他们在帮我们测这个东西。
小朋友，很典型的场景，非专业的所谓测试过不过我不太在乎，我在乎的是在现实场景中我们把这个车刹住了，它挽救的不单是一个小孩，可能还是一个母亲，更重要的是一个家庭。但是你不要拿自己的孩子去路上试验一下，看看好不好使。因为这个测试还是无意识的在帮助你，它有很多潜在的触发条件是你永远都想不到的，只有这些条件都满足的情况下它才能启动，所以不能依赖这个东西。所以辅助驾驶是驾驶员永远起监管作用的，它只是默默在帮助你，驾驶员还是负主要责任的。
讲到辅助驾驶自然过渡到自动驾驶的研究了。自动驾驶的研究其实就是车辆安全性的研究，它需要的其实就是两个基本要素，一个是科学的方法，再一个就是实际的数据。大约两三周之前，在广州还是深圳，SAE汽车安全论坛上，当时圆桌讨论嘉宾也抛出了一个问题，大家都在做自动驾驶，包括很多初创公司、供应商，大家都在默默的采集数据，深度学习的方式加上大量的注入去感知周围的环境。
当时主持人问了一个问题很简单，大家都知道谁的数据越多，谁对网络的训练就越好，产生的结果可能会越好。现在采集数据的过程包括数据的存储、分析是一个非常耗资源的事情，那你们愿不愿意把自己的数据公开出来？大家共同用呢？
在座的几位嘉宾没有一个人愿意回答，大家都沉默了。后来就有人说，我们觉得数据的分享没有一定的经济效益，第二点，数据是我们的核心资产，因为全球来讲，做深度学习用的网络模型不外乎就那么典型几种，这个模型谁训练的好靠什么东西？那就是数据，谁的数据越多就越好。waymo为什么做的这么好？它有大量的数据。
数据怎么采集呢？怎么做呢？采集了数据之后怎么用？刚才讲的那些方法，做模型在环、软件在环、硬件在环、车辆在环等等，怎么用在这个过程中呢？其实这些东西我们都在做，都在用，但即便如此，我们也没找到一个非常完美的方案说将来自动驾驶汽车就一定不会碰撞，不可能的事情。
但是这并不能妨碍自动驾驶在某些领域、某些地方优先商业化、优先可以落地。比如刚才讲的矿山，比如一些固定的园区，我们觉得还是很有希望的。
自动驾驶虽然避免不了永远没有事故这个事情，但是完全有希望避免严重的伤亡。为什么做下来这么难呢？辅助驾驶很简单，在部分的情况下它默默的在帮助你，所以系统承担了一个驾驶员冗余的作用。如果驾驶员处理不了这个情况，系统有可能能处理这种情况，所以它是非常典型的基于ODD，基于应用场景的系统。但是自动驾驶，系统是系统的冗余。当你的轮胎不小心压了个钉子撒气了怎么办？不是你控制车去把车停下来，是系统能把车控制停下来，这个做起来就非常困难了。汽车虽然有上百年的历史，它的机械结构、电子结构非常成熟，但是也避免不了会出现这样那样的问题。当出现这些问题的时候，系统怎么来确保车辆可以安全的停下来，其实就这么一个自动驾驶所说的所有的开发，都是围绕这么一个简单的问题展开的。
这是去年我们发布的360C概念车，我们希望将来自动驾驶实现之后，车辆在人们工作生活中的作用发生翻天覆地的变化，同时我们现在也意识到做自动驾驶的开发困难重重，我们在这个过程中也是趟坑的过程，有很多不同的技术难点，我们也抱着开放的态度，就像我们开放我们的被动安全数据，还有我们开放了当前的安全带一样，我们希望能找到志同道合的伙伴，大家一块儿共同努力，争取能早日把自动驾驶带到大家的生活之中，而不是说让大家今天还是如此的悲观。
谢谢大家。
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