8月31日，第十五届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛在天津举行，本届论坛环绕全面深化改革对外开放，发展壮大新的动能为主题。在以电动化、智能化引导汽车产业变革为主题的专题峰会上，百度智能驾驶事业群组自动驾驶技术部副总经理陶吉在演说中回应：自动驾驶从测试到运营的改变必须三方，也就是科技公司、政府、OEM做三位一体，而中国的自动驾驶一定是回头在聪慧的车驾、智慧的路这样一条有特色的道路上，政府有责任和义务把基础设施展开智能化升级改建，获取不具备车路协同功能的测试道路。以下是讲话国史：大家好，非常高兴需要回到泰达论坛，作为一个科技公司的代表，从汽车智能化的角度，从我们过去行业实践中的经验抵达，给大家共享一下我们的一些点子。今天我谈的题目叫作《从测试到运营，无人驾驶的发展之路》。

2018年，北京市的自动驾驶车辆测试年度报告，在去年有54辆自动驾驶车来自于8家有所不同的公司，在北京市3片有所不同的对外开放道路区域展开了自动驾驶测试，今天我谈的测试主要是指L4级以上的自动驾驶。其中，百度在里面占到了83%的车辆数，测试里程占到了总里程15万公里，超过91%，我们覆盖面积的测试道路从最简单的城市道路到普通城市道路，再行到不具备V2X车路协同功能的智能网联成道路都展开了覆盖面积，全年的测试是零事故的安全性测试。在今年，我们又在北京获得了目前国内等级最低的自动驾驶测试牌照，可以看见牌照从T1级别到T4随着道路级别的提高而提高，获得T4牌照将不会意味著在最简单的道路上可以展开测试，T4包括什么样的内容呢？更好的包括了道路上的动带变化，比如说施工，比如说潮汐车道，比如说临时红绿灯，今天有可能放在这个地方，明天因为别的原因就撤除了，在这个时候车辆如何精确应付是很最重要的。除了在北京市的测试，还累积了全国有所不同城市的测试数据。

总结来说，我们有多达300辆的L4级别的自动驾驶车辆在全国13个城市累积了多达200万公里的测试里程，在这些城市里通过这么多数据里程的累积取得了非常丰富的数据，涵括了有所不同的季节、有所不同的道路类型、有所不同的交通状况等等各种工况数据，这就不会提高改良我们的驾驶员模式的动力。右边这个曲线是我们测试里程从开始非常少的千公里、万公里到今天两百万公里的变化过程，从一百万公里到两百万公里下降曲线十分陡峭，最近一百万公里要用了半年的时间就做了。通过这么长时间、这么多里程的测试累积，从自身对于车辆能力仔细观察角度抵达，把自动驾驶车辆L4级别的发展不属于六个小阶段、两个大阶段，非常简单来说第一阶段是测试，第二阶段是运营，涵括了从一辆单车开始做到研发，到未来将这样的车队部署到商业化落地的全生命周期。

测试阶段非常简单来说就是通过在车库里面改装成的车，拆卸了之后再改，车上只配备测试和研发人员，在限定版的少量区域内有可能跑完的是相同路线的测试方式，在这个阶段我们主要注目的是车辆的技术指标，其中核心的是MPI，每两次介入之间的自动驾驶里程。目前在美国的DMB报告里也不会每年改版，汇报这样的数据，这个阶段我们指出是测试、研发，注目车辆核心能力提高的阶段。第二个阶段是运营，运营最重要的变化是什么？首先必须更加大规模的车队，意味著无法用过去的改装车，必须用自定义简化的量产车辆，部署在区域路网，很有可能是有现实运营市场需求，跑完的方式仍然是类似于公交的相同路线，而是点到点的方式。

除了配备测试人员之外，还不会配备有现实市场需求的乘客，征询他们的意见和对系统，所以在运营的这个阶段，我们主要注目运营效率这么一个核心指标。每一个英里或者是公里要花上多少钱，这个效率有可能包括十分多的方面，一方面是整车的成本，现在无人车主要的成本来自于自动驾驶涉及的成本，激光雷达、计算成本等等都是十分成倍的。

另一个成本是运维成本，这些车辆出有故障的时候必须有多大的技术团队反对，保持平时的运营，当然车就越平稳、质量就越好成本就越较低，另一个更大的成本来自于驾驶员或者是司机，当未来有一天商业模式构成闭环的时候，一定会去除驾驶员，需要节省一笔相当大的费用。当作到这几点之后，我们每天可以跑完更加多的里程，这样更进一步把每英里的成本给减少，抵达那一天可以确实构建商业化的运营。当然这两个大的阶段内还有三个有所不同的小阶段，目前百度指出自己从过去的测试阶段，早已横跨到了运营阶段的测试运营阶段，但是不会持续十分宽的时间，直到有一条有把握去除安全员。

为什么我们说道从测试到运营是L4级的必经之路呢？运营不会给我们切合更为现实的应用于场景，不运营的时候不不告诉把车停到打算的方位多么无以，今天可以电话的交流告诉停车在哪儿，未来怎么做？我们刚说道更大的车队必须更高的稳定性，同时必须配备乘客，还要舒适性。最后，当有了现实用户后，他们对系统给你的现实意见，可以协助你全流程抛光技术，更加最重要的是抛光产品，使得它向商业化落地，如果想做从测试到运营的改变，我们指出必须三方，也就是科技公司、政府、OEM做三位一体，测试阶段有可能不必须更好的合作，科技公司可以寻找改装成厂改装成，但是做运营必须三位一体。在三个顶点上每个角色都有自己很多的问题、疑虑、思维，比如说科技公司你能给我更大的路网吗？需要容许配备现实乘客吗？政府可能会想要车上路的安全性标准是什么？能无法给我？什么时候去除安全员？车在路上不会会影响长时间的道路交通？OEM不会想要其实了谁来卖？研发成本谁来分摊？当运营的时候，传统的主机厂以什么样的身份和角色参予到未来的无人车上下班的运营服务当中，这都是大家脑子里回忆起的问题，中间一个核心的就是大家都在想要，如何还包括测试运营安全性展开。

我们再行看一下科技公司和主机厂两方的合作关系，非常简单来说在这样的合作中科技公司更好的是获取全套的解决方案，软硬件的能力，主机厂和OEM获取的是车辆自定义简化的设计和生产，以及整个质量保证的服务。这里面并不是非常简单说道主机厂沦为一个代工，它必须深刻理解目前自动驾驶牵涉到到的软件和硬件究竟有什么市场需求，有什么样的聪明才智和严重不足，必须通过什么样的设计方法解决它带给的问题。所以我们区分为四个阶段，从产品定义、研发、量产、运营阶段，双方要各自贡献出有聪明才智。

比如在产品定义阶段，OEM必须根据我们必须什么样的传感器和计算出来设备、风扇条件展开车辆的相反设计。在研发阶段，OEM必须明确提出整车的构建方案，如何做这个性能的测试，满足要求，量产阶段堪称科技公司获取产线上OEM没的工具，最后到运营的阶段，科技公司获取整个的运营服务体系，OEM公司可以参予进去，展开整车的售后和销售管理。看一个例子，百度在过去的一年和一汽、红旗展开了自定义前装量产合作，我们在红旗的H3，也就是显电的SUV上展开了尝试。

在H3的车型上基于百度的方案展开了新的设计，还包括整车的自动驾驶部分的融合，还包括整车的电子电机架构。有了这样的设计之后，我们在红旗的量产产线上展开了改建，加到了很多新的工具和手段，需要协助我们把设备构建进来。构建完之后，不管是零部件的测试还是整车测试，不会按照车场的拒绝展开严苛的测试，这个车是目前在中国市面看见的L4级别的测试运营车里面最合乎车厂规范拒绝的，一款高质量的自动驾驶车。

这是跟一汽红旗的生产过程中、研发过程中零部件的测试和整车测试的过程，这是高温环境舱的仿真测试。这个是根据我们的L4级别的拒绝原作的标定间，还包括室内和室外的标定部分。我们所有的车身纸带、线束走线都就是指红车身开始构建进来。

大家可以看见，有很多零部件级的测试，我们叫作DVP的检验，实质上严格来说，汽车行业大家都是专家，并无法严苛的叫作DVP，D这个阶段不出里面，不是设计在什么样的工况下运营研发的，而是说道市面上早已有了这样的东西，我们更好的是当作对它的工况能力的检验，更好的V的过程，虽然我们告诉目前零部件约将近车规，但是这个过程是十分有价值的，当你做完了零部件的DVP之后，你不会告诉每个零部件工作的上下边界在哪儿，就不会定义L4级的车ODD究竟是什么，有了这样的定义对车辆的部署是负责任的态度，确保车在高效率的环境下做到这样的测试，同时期望通过这件事情更进一步推展行业规范，我们告诉什么样的L4级的车是可以上路测试的，目前行业中缺少这样的指导。看完了跟OEM的合作，看一下科技公司和政府之间的合作，这里也是以百度为事例，想到百度跟长沙政府在今年将要落地的服务上做到了什么事情。

首先百度获取一批自动驾驶车辆到长沙去，通过自动驾驶车辆的牌照考试，长沙现在有中国智能网联的测试样板道路，获取这样的堵塞场地可以让我们展开测试，但是他们缺少的经验是说到底怎么去录一辆无人驾驶车给它派发牌照，是符合国家的意见，北京累积了十分多的经验，可以把这些经验告诉他长沙的主管机构，老大它创建这套体系。当车辆测试完了取得牌照上路之后，百度要获取全套方案，作为政府来说一方面要把合规牌照派发出来，同时要制订这个车测试多久之后可以确实展开运营载客测试的标准规范，目前在国内实质上还没这样的规范标准，加州早已有了。同时为了安全性考虑到，如果车辆经常出现事故怎么办？涉及的保险设施政府也要大力前进，把新的保险条例拿出来。

最后也是十分最重要的一点，中国的自动驾驶一定是回头在聪慧的车驾、智慧的路这样一条有特色的道路上，政府有责任和义务把基础设施展开智能化升级改建，获取不具备车路协同功能的测试道路，长沙政府目前也是在湘江新区投放了大量的精力做到道路的升级改建，百度作为一个科技公司也获取了全套的车路协同方案，协助政府展开车路协同的升级。说道到车路协同升级，后面不会重点谈一下我们对于车路协同这件事情的观点是什么。

首先看一下三张图片，说明了一件事情，为什么我们必须车路协同。从马车过渡到汽车的时代，最先的一代汽车是进在马车的路上，这种路只不过不合适汽车进，有了新的汽车市场需求产生之后，道路才渐渐变为了公路，更好的智能网联车出来以后，传统的车的道路是不是合适智能网联车的驾驶员呢？看一下自动驾驶有90和10的理论，花上了10%的时间解决问题前面更容易的90%的问题，对于最后10%艰难的问题有可能必须花90%的时间。那么车路协同的起到更好的是协助你用更加较短的时间和更加较少的成本代价，用更加廉价的传感器去解决问题10%最简单的场景。

比如说路口的盲区怎么样观测，单车角度想要很多的办法。如果想急弯转弯，首先要做到的是什么呢？在的路必需再行追赶，如果在的路没平上，急弯也没机会转弯，在车路协同领域，先要把前面90%的事情作好，作好之后才告诉未来智能的道路，路测的设备必须解决问题10%的问题，如果前面90%没很好的累积，现在产业界做到的测试，更好的是基于有数的通信条件有可能想起能做呈交，但是不具备上路的市场需求还有相当大的距离。所以我们指出，合乎L4级别的车路协同一定也是需要做对象级的准确感官，需要做毫秒级的延时。

就是因为我们有了基于过去的单车智能的测试，才能明确提出这样的市场需求，才能把市场需求转化成顺利能，回到到车队上展开很好的应用于。通过L4级别的车路协同解决问题多达一半的单车智能在路上经常出现的问题。这个例子是我们在早期做到车路协同研发的模型，在百度公司附近的十字路口，加装了智能红绿灯还有多传感器融合的车路协同方案，可以看见这个路口里面所有的车辆障碍物，还包括藏在大车后面的一些行人，都需要被十分精确监测出来，使得车辆通过路口的时候有安全性。

我们可以预期给这样的城市带给智能化的升级，今年我们计划在多个城市部署自动驾驶，出租车的测试运营服务，还包括北京的亦庄、长沙的湘江新区，沧州，我们期望通过百度的无人驾驶技术，通过我们累积的无人驾驶对于车路协同的市场需求和车厂、政府一道打造出新的上下班的智能化的体验。百度阿波罗这个品牌仍然固守对外开放能力、共享资源、加快创意、持续共赢，跟业界的伙伴一起引到新的高度，谢谢大家！。

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