百人會首席專家張永偉：建設自動駕駛之城，如何解決諸多難題？ | GIV2020

據雷鋒網報道。com，在自動駕駛賽道上，不僅產業鏈上的企業玩家在比拼，各大城市也在進行各種自行車智能化、車路協同的試點示范。

“雖然很多城市對自動駕駛概念的接受非常積極，但出發點不同，落地方式也不同。”

8月22日，在第三屆全球智能汽車前沿峰會(GIV2020)上，中國電動汽車百人會秘書長、首席專家張永偉指出:有些城市只想做一次招商廣告，導致很多企業去了卻無法參與，“因為這樣的城市并不是真的想做自動駕駛。”

與此同時，一些城市非常積極，但由于自動駕駛行業太新，在實際操作中存在很大的盲目性。當然，有些城市從頂層設計到實施步驟都很明確。雖然還在探索中，但還是值得“點贊”的。

為此，中國電動汽車100委員會與100多家企業和科研機構發起了“雙智聯盟”，幫助城市建設成為自動駕駛城市。

會上，張永偉發布了《自動駕駛應用場景與商業化路徑(2020)》報告。這份報告主要從無人駕駛出租車、干線物流、末端物流、無人駕駛公共交通、封閉式園區物流、無人駕駛環衛、獨立停車服務等七個方面對現狀進行了調研，并對目前各細分行業面臨的挑戰給出了建議和展望。

中國電動汽車百人會通過對大量城市的分析，認為建設自動駕駛城市要實現以下要素:

首先，城市要根據車輛需求、車路協同需求，或者5G應用場景，建設支撐智能駕駛和智慧城市的基礎設施。因為這是一個新生事物，也是一個重資產投資，投資是很多城市首先要解決的問題。

“現階段，如果政府不投入，過度依賴市場是不現實的。因此，基礎設施的建設不僅是不可逾越的坎，也是實現城市智能化的基礎支撐。”

第二，搭建測試環境，尤其是封閉的測試場地。處于最前沿的城市整合了開放和封閉測試，這是城市發展的重要基礎設施。

第三，如何推進應用演示工作，包括如何在公交、出租、特定場景下演示各種應用。這是目前很多城市面臨的共同問題。

他說，城市可以向不同類型的汽車公司提供開放的城市道路，然后讓不同類型的解決方案公司進行開放道路測試。因為開放道路里程的長短，道路類型的豐富，已經成為城市積累創新資源最必要的條件。“沒有路可開，企業就不走。”

第四，建立數據和云控制平臺。城市能提供紅綠燈數據，基礎設施數據，地理信息數據嗎？這些數據構成了支撐城市自動駕駛的最基礎的智能基礎設施，也稱為數字基礎設施。

“數據能打通嗎？打通后，能否有效管理，做成面向車企和不同類型應用的數據產品？”張永偉指出，目前一些地方建立的是功能單一的平臺，而不是數據整合的平臺。“沒有一個提供整合數據的平臺，對車企的吸引力也在減弱。”

同時，他強調一定要有多主體參與。有些城市往往喜歡一個公司贏得全世界，這樣就會形成生態。“自動駕駛城市解決方案必須是創新生態和多主體參與的結果。單一代理無法實現，所以很多城市也出現了虧損。”

此外，城市應該建立一套推廣機制。沒有城市決策者的遠見卓識，沒有推進過程的組織保障，沒有敢于先行先試的政策法規創新，軟環境難以構建，所謂的智慧城市也難以實現技術落地。

張永偉表示，百人會今年的目標是探索在十個城市建設自動駕駛示范城市……f聯合國內不同規模(包括千萬、百萬甚至更小的城市)。十個城市，每個城市都進行了基礎設施的改造，最后可以把萬人以上的車輛融入城市環境。

這是目標，但挑戰也是艱巨的。

張永偉還總結了自動駕駛在城市建設中的五大挑戰:

第一，重建設輕運營。缺乏投資者是一個非常明顯的問題。就算解決了投資建設的問題，誰來運營？如何使設施建成后進入良性運行模式？目前沒有好的答案。總的來說，由于投資模式不清晰，運營模式不清晰，很多非常創新的道路被異化，甚至被質疑。

第二，重數據缺乏應用。一些城市花了很大力氣打通數據，建設數據大腦，但是在大腦方面的應用，尤其是在汽車、交通方面的應用，還是急劇缺乏。“數據是有的，但數據缺乏。質疑數據很容易。這種努力好像有點不值。”

第三，缺乏頂層設計。在城市建設中，不同的主體有不同的解決方案，很難統一。比如云主體想建立更多的數據資源，數據主體想在路上安裝更多的設備。

以智能道路的成本為例。據張永偉介紹，“最高成本可達500萬-600萬/公里，有的說幾十萬也可以。不同主力給出的方案真的不一樣。”

所以不同的主體需要更好的發揮作用，形成非常良性有效的合力。“這種頂層設計是現在城市迫切需要的，否則單一主體推動的頂層設計會導致對創新模式的曲解。”

第四，過于注重短期利益，缺乏戰略眼光。目前城市中確實存在短期追求自動駕駛，希望盡快出成果，所以缺乏長期的戰略投入，或者把一些不應該急于盈利的項目當作短期的商業項目，影響了戰略項目的投入，比如基礎設施、云控平臺等。

第五，政企關系沒有理順，未來還可以進一步理順。

(雷鋒網(微信官方賬號:雷鋒網))雷鋒網

雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。據雷鋒網報道。com，在自動駕駛賽道上，不僅產業鏈上的企業玩家在比拼，各大城市也在進行各種自行車智能化、車路協同的試點示范。

“雖然很多城市對自動駕駛概念的接受非常積極，但出發點不同，落地方式也不同。”

8月22日，在第三屆全球智能汽車前沿峰會(GIV2020)上，中國電動汽車百人會秘書長、首席專家張永偉指出:有些城市只想做一次招商廣告，導致很多企業去了卻無法參與，“因為這樣的城市并不是真的想做自動駕駛。”

與此同時，一些城市非常積極，但由于自動駕駛行業太新，在實際操作中存在很大的盲目性。當然，有些城市從頂層設計到實施步驟都很明確。雖然還在探索中，但還是值得“點贊”的。

為此，中國電動汽車100委員會與100多家企業和科研機構發起了“雙智聯盟”，幫助城市建設成為自動駕駛城市。

會上，張永偉發布了《自動駕駛應用場景與商業化路徑(2020)》報告。這份報告主要從無人駕駛出租車、干線物流、末端物流、無人駕駛公共交通、封閉式園區物流、無人駕駛環衛、獨立停車服務等七個方面對現狀進行了調研，并對目前各細分行業面臨的挑戰給出了建議和展望。

中國電動汽車百人會通過對大量城市的分析，認為建設自動駕駛城市要實現以下要素:

首先，城市應該建設基礎設施來支持智能駕駛和s……根據車輛要求、車路協調要求或5G應用場景來rt城市。因為這是一個新生事物，也是一個重資產投資，投資是很多城市首先要解決的問題。

“現階段，如果政府不投入，過度依賴市場是不現實的。因此，基礎設施的建設不僅是不可逾越的坎，也是實現城市智能化的基礎支撐。”

第二，搭建測試環境，尤其是封閉的測試場地。處于最前沿的城市整合了開放和封閉測試，這是城市發展的重要基礎設施。

第三，如何推進應用演示工作，包括如何在公交、出租、特定場景下演示各種應用。這是目前很多城市面臨的共同問題。

他說，城市可以向不同類型的汽車公司提供開放的城市道路，然后讓不同類型的解決方案公司進行開放道路測試。因為開放道路里程的長短，道路類型的豐富，已經成為城市積累創新資源最必要的條件。“沒有路可開，企業就不走。”

第四，建立數據和云控制平臺。城市能提供紅綠燈數據，基礎設施數據，地理信息數據嗎？這些數據構成了支撐城市自動駕駛的最基礎的智能基礎設施，也稱為數字基礎設施。

“數據能打通嗎？打通后，能否有效管理，做成面向車企和不同類型應用的數據產品？”張永偉指出，目前一些地方建立的是功能單一的平臺，而不是數據整合的平臺。“沒有一個提供整合數據的平臺，對車企的吸引力也在減弱。”

同時，他強調一定要有多主體參與。有些城市往往喜歡一個公司贏得全世界，這樣就會形成生態。“自動駕駛城市解決方案必須是創新生態和多主體參與的結果。單一代理無法實現，所以很多城市也出現了虧損。”

此外，城市應該建立一套推廣機制。沒有城市決策者的遠見卓識，沒有推進過程的組織保障，沒有敢于先行先試的政策法規創新，軟環境難以構建，所謂的智慧城市也難以實現技術落地。

張永偉表示，百人會今年的目標是探索在聯合國十個不同規模的城市(包括千萬級、百萬級甚至更小的城市)建設自動駕駛示范城市。十個城市，每個城市都進行了基礎設施的改造，最后可以把萬人以上的車輛融入城市環境。

這是目標，但挑戰也是艱巨的。

張永偉還總結了自動駕駛在城市建設中的五大挑戰:

第一，重建設輕運營。缺乏投資者是一個非常明顯的問題。就算解決了投資建設的問題，誰來運營？如何使設施建成后進入良性運行模式？目前沒有好的答案。總的來說，由于投資模式不清晰，運營模式不清晰，很多非常創新的道路被異化，甚至被質疑。

第二，重數據缺乏應用。一些城市花了很大力氣打通數據，建設數據大腦，但是在大腦方面的應用，尤其是在汽車、交通方面的應用，還是急劇缺乏。“數據是有的，但數據缺乏。質疑數據很容易。這種努力好像有點不值。”

第三，缺乏頂層設計。在城市建設中，不同的主體有不同的解決方案，很難統一。比如云主體想建立更多的數據資源，數據主體想在路上安裝更多的設備。

以智能道路的成本為例。據張永偉介紹，“最高成本可達500萬-600萬/公里，有的說幾十萬也可以。不同主力給出的方案真的不一樣。”

所以不同的主體需要更好的發揮作用，形成非常良性有效的合力。“這種頂層設計是現在城市迫切需要的，否則單一主體推動的頂層設計會導致曲解……創新模式。"

第四，過于注重短期利益，缺乏戰略眼光。目前城市中確實存在短期追求自動駕駛，希望盡快出成果，所以缺乏長期的戰略投入，或者把一些不應該急于盈利的項目當作短期的商業項目，影響了戰略項目的投入，比如基礎設施、云控平臺等。

第五，政企關系沒有理順，未來還可以進一步理順。

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