余卓平：尊敬的各位來賓，大家上午好！

    我是在資本的論壇上第一次做演講，我跟資本的交流小范圍地是跟某個投資公司、某個項目找我咨詢比較多，一般我在汽車技術領域給大家做交流比較多。我記得十年前，我跟一個德國教授交流，當時德國是一個經濟強國、工業強國，但是也都詬病德國在創新領域的發展不如美國，在走下坡路，德國教授有一番慷慨激昂的講話，也跟大家分享一下。他講，美國之所以創新活力這么足，實際上資本的后盾起了關鍵作用。大家知道歐盟一直想推歐元，使歐元在資本市場上起重要的作用，美國是非常不合作的，實際上是打壓歐盟的。中國和美國的競爭，很重要的是亞投行拉響了導火索，在資本市場，美國看到中國包括曾經跟日本、韓國談貨幣的聯盟，使得美國非常警覺，今天既是講技術，但又針對金融投資界的朋友一塊交流，我覺得非常開心，談點自己的觀點。這張圖是我持續了15年的觀點，我記得2009年的時候，我當時提出來中國的汽車年產量會超過4千萬輛，當時幾乎很少有人支持我的觀點，但是到了2016年的時候，大家可以算一算，大概七年前，全行業大概500多個專家給中國畫汽車發展的路線圖，這就是當時畫出來的，沒有人質疑，但是認為四千萬輛一定能過，而且定的時間點大概在30年左右，但是最近大家又有點懷疑了，因為2018年沒有沖破三千萬輛的大關，大家認為是不是到天花板了，我這里還是給各位投資界的朋友們信心，我個人堅定地認為一定會超過四千萬輛。很簡單，大家知道發達國家一千個美國人接近800輛車，一千個歐洲人大概600輛車，我們中國人剛剛過了200輛，300輛不到，我們要進入小康、進入發達社會，汽車千人保有量是很典型的指標，所以中國的汽車千人保有量一定會過400輛，應該是接近500輛，就是不增長了，十年要更新一臺車的話，基本的量要接近5千萬輛，所以我一直秉著這個理念來堅定我這個信念。當時我們還有一個觀點，超過六千萬輛，中國的汽車不會賣到外國嗎？大家看到今年去年這個號角已經吹響了，我希望大家對這個行業充滿信心。國家能源安全問題、環境問題、交通問題等等，我快速過一下。電動化實際上就是給解決能源問題、環境問題找到好的答案，智能化是解決第三個問題，就是交通安全、交通擁堵，我一直在講電動化的核心內涵是解決我們國家的能源安全、解決我們國家發展的環境保護問題。而智能化解決的是什么問題？實際上要解決交通的安全問題、解決交通的擁堵問題，因為90%的交通事故是駕駛員造成的，而交通事故對人的傷害在排行榜里高居前三位，交通事故引發的傷亡對人類的傷害排行第三，所以通過智能化解決交通安全問題是非常迫切、非常必要的。

    再一個大家可以看到我們的城市，隨著汽車的保有量增加，擁堵得不得了，這個擁堵當然有道路智能的問題，也有很重要的因素是駕駛員的問題，如何使得未來的交通更流暢，通過智能化有很好的解決方案，所以這個前提下，汽車的電動化、智能化發展成為這個時代大變革的一個序曲。汽車百年不遇的大變革時代來到了，我們講電動化智能化，當然未來可能還有一個共享化，這是很顛覆性的，共享化我相信未來也會走出來，就是說一千個中國人400輛車，將來通過智能化使得我們的出行便利性會超過一千個美國人的800輛車，這可能是智能化、共享化帶來的好處。我們國家電動化智能化是什么時候吹響號角的呢？國家科技部布了一個電動汽車重大專項的局，當時定了三縱三合，三合是關鍵技術，電機、電池、電控。在十三五的時候，電控這個分支引出了汽車智能化的號角，當時我在責任專家組里，我一直擔任燃料的責任專家，十三五時期我曾經短暫地擔任過一輪智能電控的責任專家，十四五時期我又回到電池的責任專家，應該說智能化從十三五就開始熱起來了，我們現在在十四五，這一輪熱潮已經超過五年了。大家可以看到新能源，全球連續八年我們排第一，新能源60%以上是中國產的，而且我們自主為主，所以中國的電動化汽車打了非常漂亮的翻身仗，20年前我們談彎道超車、換道超車很受人家詬病，但是現在這種聲音幾乎沒有了。帶來的效果是什么？智能化比電動化還要高漲，汽車資本論壇集中的不是電動化，集中在智能化上，所以現在智能化方興未艾，第一步就是智能座艙，不涉及到駕駛，這塊的智能化我們全面領先，大家可以看到大眾投地平線、投小鵬等等，昨天的消息，原來的克萊斯勒、標致組成的超級大集團收購了領跑，專門開拓國際市場。整個形勢發生了翻天覆地的變化，而且這一輪的智能化在這里面像電動化一樣在起主要的作用。

    大家看一下汽車技術的變革，我們最近成功地說服教育部，把汽車這個專業從機電學科調走了，希望成為再往下走，大家知道有一句口號叫軟件定義汽車，進入智能化時代，軟件定義汽車肯定是核心的技術，大家都知道網絡上曾經把上汽集團的董事長陳虹一番言論引起網絡的激烈反響，陳虹認為汽車整車廠不能把靈魂賣掉，就是創新性的企業可以跟我合作，但是你不能把我的大腦給拿走，大腦是我自己的，我贊同陳虹總的觀點，我還是認為智能化理念最重要的發展一定是在整車行業，因為這個大腦，整車廠必須掌控，否則整車廠就變成附庸了，從發展的歷程來看，下一個應該就是智能化時代。

    從技術上來講，為什么現在這么熱？第一塊智能化的技術，因為要取消駕駛員的話，我們對交通環境的感知原來是駕駛員感知，駕駛員感知環境，傳感系統無論是視覺傳感還是雷達等等，但最后是哪一個感知系統起關鍵作用，這是在發展過程。我們講投資就有風險，哪一個技術是絕對主流的，我認為現在還不清楚，但是現在研發的這些技術都有可能在未來成為關鍵的、主流的技術，所以我說第一塊是零部件產業的，供應鏈上的。

    第二塊叫智能決策。現在AI技術深度學習，這就是我們講的將來一定是靈魂，就是軟件定義汽車最關鍵的東西，所以從這個技術上來講，我認為這個技術將來一定是整車廠不會放手的，如果要做整車，這塊技術一定是在整車廠領域。

    第三塊技術，前面兩塊可以看到是傳統的整車廠不大具備，第三塊其實是執行器件，這是傳統汽車的延續，什么是執行部分呢？現在大家開車，方向盤、油門、剎車這三大件是影響你駕駛的器件，自動、驅動、轉向將來要成為限定系統，就是脫離機械操作，成為發信號，駕駛員也是發信號，自動駕駛的時候沒有駕駛員的時候，是機器駕駛員發信號，它根據感知系統給執行系統發信號。某種程度上講是傳統零部件的升級，自動技術的升級，驅動技術的升級，還有轉向系統的升級，所以傳統的汽車工業有基礎，但是要升級，所以也帶來非常快的發展。

    剛才談到自動領域孵化了一個企業，就是同馭汽車科技，是搞線控制動的，這塊的領域你們可能會很關注。

    現在智能駕駛的車型，都在布局量產車型，但是我要談到的是在真正商業化、智能化的產品里面，我認為特斯拉還是走在前面的，特斯拉一直講它不是做電動汽車，是做智能汽車的，現在在自動駕駛領域里面，積累的數據，沒有一個車廠比得過特斯拉，特斯拉積累的數據在整車廠里面，我認為是最多的，但是技術不一定到了完全成熟的地步。目前看到的都是以單車智能為主導的，特斯拉也是這樣，這一輪自動駕駛熱潮是谷歌推起來的，目前單車智能技術高歌猛進。我剛才之所以講現在還不是說完全成熟，伴隨著實驗型車輛的示范，不斷地有交通事故的出現，單車智能還是有它的缺陷，這個缺陷，大家要找到新的好的解決途徑。

    第二決策里面，它要深度學習，它要學最優秀的駕駛員，但是我剛才也講到，如果自動化智能化的目標是安全，是效率的話，那這里面的安全90%是駕駛員造成的，效率也有很大一部分是駕駛員造成的，你學得再好，每一輛都是最優秀的駕駛員，也不一定起到很好的效果。現在AI在學智能駕駛很重要的方面，就是在博弈，它在路上跟智能車碰上了，就是博弈，就跟現在的駕駛員一樣，實際上交通系統是需要有指揮的，我一直不贊同汽車在道路上都是以我為主去行車，這樣整體的效率很難提升。我們講深度學習也有黑箱。

    剛才講單車最優，整體效率不一定最優，所以單車智能是起不到整個交通系統的高效。再一個，大家都講深度學習，后來講大概要88英里的行車，才能把各種各樣的路礦數據采集好，但是要采集88英里的數據，要400個億，所以從這點上來說也是一個黑箱。從這些點上來看下一部的解決方案，大家非常看好的就是剛才提到的車路云一體整體解決方案。而且大家知道智能汽車，發改委提了這個名字，工信部叫智能網聯汽車，我認為這些提法都不如交通部提的叫未來的解決方案，實際上就是智能數字交通系統，我非常贊賞這個提法，很可惜這個提法沒有很系統地做詮釋，到底什么是數字交通系統。實際上數字交通系統，簡單一點講，就拿車路云講，未來的交通系統，車就是一個數字終端，就是數字車。路必須成為數字，現在大家看到的路線就是瀝青路，那是物理路，未來的是數字路，所以我不贊成每個車廠都搞高精地圖，每個城市只有一張地圖，誰來管這張圖，未來應該有一張交通數字云，我認為這個云是交通管理部門持有的，將來這朵云一進它的覆蓋地區，這張圖就有了，用不著去申請一個高精地圖，從這個解決方案來看，我認為未來用數字交通的體系來描述包含數字車、數字路、數字云的車路云一體的交通系統，我認為這樣的定義可能是更準確的，實際上這個車一定是單車智能，單車必須智能，單車不智能就實現不了剛才講到的這些問題。如果說在緊急狀況下，你要等云端的信息、等云端的指揮，來不及的，在緊急狀況下一定是單車智能解決安全問題。我認為數字車的功能定位是行車的時候聽云端的指揮，你用什么樣的速度跑，你跑前面還是旁邊的車跑前面，在交互過程中聽指揮，你能夠聽指揮，響應很快，這就是單車智能能夠發揮出來的。

    第二緊急狀態下，是我自己決策的，我一定不能撞車，車的智能保證這一條，一定就滿足未來智能數字交通系統的要求。數字路，實際上這是一條什么樣的數字路？現在的高精地圖沒有路面信息，我跑在什么樣的路面上，對于行車是很重要的，大家知道干路面上怎么開車、濕路面、冰路面上應該怎么開車，而現在的智能駕駛目前階段都不談這些東西，現在還遠遠沒有學到這么深度。但是未來的數字路給汽車的信息應該包括了路面、交通的狀態，通過路的信息把車精準地定位在這條路上，這個應該定位到厘米級，大家知道現在的導航定位都是米級的，要花很大的精力修正好，但是車路一體會定得更精準。再一個無論是你用雷達也好，還是用視覺也好，交叉路口就看不見，有很多你看不見的東西，車路一協同，這些信息全來了，所以我們講車路協同以后，使得你的感知環境也會放大。

    再一個很重要的，我們以前的交通在十字路后有一個崗亭，警察在繁忙的時候要走下來在那里左指右指揮，后來大家發現車越來越多，警察數量不夠，沒有辦法這樣指揮。隨著科技的發展設電子警察、攝像頭，這個攝像頭也叫電子警察，它能完全起到電子警察的作用嗎？起不到，他可以監視、監控、罰款，但是沒有辦法現場指揮，有什么事情，趕緊派警察到現場指揮。所以未來這朵云就是警察在天上，到處有警察，隨時指揮，所以遠程的指揮是沒問題的。然后提高交通效率方面，它就是系統決策了，整個交通系統決策實現車路云一體的管控。現在同濟大學在上海嘉定正在做一個車路云一體的應用探索，我們準備在嘉定13公里的路上，大家知道上海現在已經有一條商業化運行的無人駕駛的路，就是在東海大橋上汽無人駕駛重卡在商業運行，已經運了多少噸的集裝箱，我們想搞一個探索，在封閉的廠區把車路云系統做好了，13公里八個交叉口形成了案例，做了技術驗證，驗證完了以后，準備把它放到一段13.9公里的公開道路作示范，也很艱難，要做狀態創新，我提到要資本支持，這是我們國家的優勢，實際上是政府決策，這個運營環境要政府大力支持，因為很復雜。上次我們跟工信部開會，強調下一輪的示范是在現有智能網聯示范區域開展包括車路云一體。現在所有車廠提出的智能駕駛汽車像邱董事長介紹了L2.5，但這是一個模糊的概念，加到什么程度，誰都不知道。上次談得很清晰，就是要加車路云一體這樣一個內涵進去，希望在這些示范區把車路云智能體系加入。大家可以看到，我們剛才的場景里面，我們做了一個非常完整的仿真，這個仿真體系13.9公里，紅綠燈不調節，但是紅綠燈信息要及時掌握，什么時候紅燈、什么時候綠燈，完全在云端可控，云端也會給車，可以看到在無論是高峰期還有中間的平峰期，交通效率提高了，交通安全一定是單車智能，這是一定要具備的，但是交通效率的提升將近30%，就是這條路，紅綠燈不變，交通效率提升30%。這種智能化的交通系統能夠得到迅猛的發展。

    我就講到這里，謝謝大家！