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現在隨著5G技術的到來，基於單車的自動駕駛的小交通，應該演變成為基於所有車輛和道路網聯化的一個大交通。
華為除了手機，也涉獵了很多高精尖的科技領域，自動駕駛就是其中之一。前華為首席科學家、Freetech CTO沈駿強就是這方面的專家。
他認為，自動駕駛系統本身只能達到人類駕駛智能化千分之一的水平。我們離“把人從駕駛員座位徹底拿掉”的自動駕駛未來，還有十萬八千里。這是為什麼？下面是他在@一刻talks上的分享。
我是一刻talks的講者沈駿強，我想分享一個話題，就是在5G時代，怎樣把自動駕駛這個技術做商業化的落地。
我想現在從事ADAS和從事L4、L5自動駕駛公司很多，很多公司也側重在不同的領域，那麼說到底其實有兩種不同的技術路線。有一種其實代表了自頂向下的開發的技術路線，另一種技術路線是至底而上開發的技術路線。
這張圖所展示的這個場景最終肯定是會實現的。但是問題在於說什麼時候或者多久才會實現？
我剛才講到自動駕駛的兩條開發路線，一條是自低向上開發的路線。也就是說從ADAS技術出發，逐漸往上不斷地迭代，引入新的功能，增加新的智能。另一種是從L4出發，如果考慮商業化落地，會把其中的一些技術往下探到ADAS。
這兩種技術，其實它的願景不同。如果我們從願景這個角度來講，ADAS和自動駕駛實際上分屬兩條不同的技術路線。
ADAS它的這個願景是為了提高車輛的安全性，它的唯一的出發點是為了輔助駕駛員在行車的時候提高車輛的安全性，所以它考慮的是哪些場景會對駕駛員在行車的時候造成安全威脅，那麼它就去設計這樣一種系統來輔助駕駛員提高車輛的安全性。所以
安全是“自底向上”這條技術開發路線的最重要的一個目的和願景。我們再看自頂向下的這個開發路線，它的出發點實際上也是以智能化為出發點的，它的假設是說，我首先是需要把駕駛員從駕駛座位上拿掉，在這個基礎上思考怎麼樣提高安全性。
所以至頂向下這樣的一個開發路線，它是在以提高車輛的智能性為目的，把安全作為一個怎麼樣來保證這個智能化系統能夠做到實用化、安全可靠的目的的一種手段。
所以它的兩個願景是完全不同的。
這兩條路線最後怎麼會交匯在一起？我想最終ADAS會不斷往上迭代，然後L4技術會往下探，最後在L2和L4之間會找到一個交匯點。
我再概括一下這兩條不同的開發路線的不同之處。
首先理念不同。自頂向下的開發路線的開發模式，它是以服務為宗旨的，自底向上的開發模式是以提高車輛的安全性為宗旨的。
第二個不同是技術路線不同。
至頂向下這個開發模式，它是以滿足功能要求為導向。什麼叫滿足功能要求？比如在某一個特定場景需要做到無人駕駛，這個車輛自己會開，那麼他會不惜成本投入相關的技術來實現他所指定的一個目的。
另外一方面，自底向上的這個開發模式是以市場和成本為驅動的，也就是說市場需要什麼，什麼樣的安全技術才是能夠有效提高駕駛員行車安全，同時又會被市場接受的，作為這樣的一個成本目標來驅動的。
第三個技術演進路線不同。
至頂向下的開發模式，它是開發全自動駕駛技術，再逐漸往下下探。它的目的，首先是為了達到無人的、自動駕駛這樣的目的，然後再以其中的某些技術作為商業化落地的的一個方式。自底向上的開發模式是以ADAS為基礎，逐漸向自動化駕駛進行迭代。
最後代表性的廠家也不同。自頂向下的開發模式，它的代表性廠家包括百度等等。那麼自底向上開發模式，包括沃爾沃、特斯拉，應該都歸在這樣的一個開發模式裡面。
目前其實有很多做L4的廠家也都在宣稱：“他們已經實現了或者即將實現商業化的落地。”那麼到底他們宣稱的對不對？或者我們怎麼樣去檢驗他們所謂的商業化落地？所以我們需要來定義自動駕駛成功、商業化落地到底有哪些判斷標準？這是我提的這個四條。
第一個，自動駕駛技術和產品到底是怎麼生產的？
首先必須是從工廠自動化流水線生產出來的。你如果是手工打造的這一臺一臺，手工去安裝的出來這種demo車肯定不算是成功商業化落地的車輛或者技術。
第二個產量要達到一定的規模。如果那只是幾輛，幾十輛甚至幾百輛，我認為並不算是一個商業化成功落地的規模。從另一方面，我們一般跟主機廠說做這個量產化落地至少是上萬臺的一個規模，才算是達到商業化落地的一個產量的規模。
第三個是車規等級。通過所有車輛的測試和認證，經過嚴格的這些認證標準的檢驗，才能說明這個技術達到了商業化的落地。
最後是一個適用場景。只有當設計的系統能夠在設計目標範圍內正常發揮作用，才能說明系統達到了商業化落地的要求。
有了怎麼來判斷自動駕駛成功商業化落地的標準的定義以後，我們才能夠來一個一個去衡量和判斷自動駕駛是否有商業化的成功落地。
從ADAS出發，自底向上演進是一條路線；從自動駕駛、自頂向下演進是另外一條路線。自動駕駛它以實現智能化作為它的一個願景，當然它的安全性也非常重要。
為什麼L4的自動駕駛的安全性會提到了特別重要的一個位置？實際上駕駛員在駕駛過程當中，目前來說是發揮了一個至關重要的作用。自動駕駛它的願景，是想把駕駛員從駕駛座位上拿掉，其實給自己出了一個難題。
有統計表明，即使從今天自動駕駛的自動化程度來看，自動駕駛系統本身只能達到大概人類駕駛智能化的千分之一的水平。也就是說你如果把人從駕駛員座位拿掉，完全由自動駕駛來控制的話，目前自動駕駛它在複雜的駕駛情況下，實際上只有人類駕駛的能力的千分之一。
可想而知，自動駕駛在安全這個問題上，它所遇到的挑戰是非常大的。所以我們說安全是自動駕駛系統的一個首要目的。那麼有很多的不安全的情況發生，比如說碰撞、拋錨、這個迷路等等，這些都是駕駛安全需要考慮的問題。
目前有不同的保護車內乘員和車外車輛行為的方法，比如被動安全的安全氣囊、主動安全的AEB系統等等，但這些現有的措施對於自動駕駛系統來說是不夠的，特別是當自動駕駛時候，需要把人類駕駛員從駕駛員座位上拿掉的這個情況下是遠遠不夠的。
所以說自動駕駛系統的一個安全目標，就是為了防止所有這些不安全情況發生。這個是從自動駕駛角度來看，怎麼來強調自動駕駛的安全性。
那麼另外一方面再來看ADAS從自底向上這條開發路徑。那麼ADAS當然需要不斷迭代和提高的是怎麼樣提高ADAS的智能化。ADAS作為輔助駕駛員提高行車安全的有效手段，其實已經在現實生活當中發揮了積極的作用。
從更大的一個層面來看，ADAS系統在全球範圍內，每年減少的碰撞事故以及有這些碰撞事故所造成的財產損失以及人員傷亡，它給全人類每年會產生超過1000億元的這樣的一個財產損失，所以ADAS其實在現實生活當中發揮了非常積極的作用。
同時ADAS系統的智能化程度也是在不斷的提高。前幾年我們看這個ADAS系統，它還只是L1，只說是縱向控制或者是橫向控制這樣單一的控制，但是現在我們如果看在市場上量產的車輛當中已經同時兼顧橫向和縱向控制。
像ACC，LKA這些在交通擁堵輔助以及高速公路輔助等等的功能，在後續的演進過程當中，會引入更加智能的ADAS功能。所以在ADAS向更高智能化演進的過程當中，我們說始終要以車輛的安全性為目的，不斷地推出新的功能。
自動駕駛如何在5G時代實現商業化落地？不管是ADAS自底向上，或者是自動駕駛自頂向下，這兩條路線都必須齊頭並進。
從ADAS向上演進這個角度，應該說這條路線能夠比較快地實現商業化的落地，因為它的演進是以市場需求為導向的。
我們需要強調的是，在產品的迭代當中需要不斷地沿途下蛋。這個沿途下蛋什麼意思？就是在開發不斷迭代的過程當中，不斷的有新的技術、新的產品問世。
從自動駕駛向下演進的這條路線來看，其實也有很多非常可取的地方。第一個就是它的系統架構的統一化，這個是自頂向下、自底向上開發路徑當中可能是比較難去考慮的。
因為從L4自動駕駛這個背景來看的話，它的系統架構是比較先進的，從傳統的這個EE架構到我在華為工作期間，大家一起提出的一個叫基於計算和通信，所謂叫cc架構這樣的一個演進。對自動駕駛和ADAS來講，都是一個先進的系統架構，值得我們參考。
同時自動駕駛也催生了很多技術的問世和發展。這個過程當中激光、雷達、地圖和定位技術以及高性能的計算平臺的問世，都不光是為自動駕駛本身，也為ADAS這個技術的加速產業化，其實都起到了非常重要的作用。
那麼再就是需要選擇合適的落地場景。其實真的要把駕駛員從駕駛座位拿掉的話，確實是需要考慮一些地理環境的約束，考慮一些場景的約束等等，所以選擇落地場景非常重要。
我認為第一個真正商業化量產的自動駕駛系統一定是介於L2和L4之間的，那麼這裡到底是L2點還是L3，其實大家可以有不同的看法。但是我認為第一個真正自動量產的自動化系統，其實應該不是L4。
最後我想說的是，現在隨著5G技術的到來，基於單車的自動駕駛的小交通，應該演變成為基於所有車輛和道路網聯化的一個大交通。只有把在路上的所有車輛納入到整個大交通當中，才能真正把ODD場景給擴大，讓單車技術擴展為基於所有車輛的這樣一個大交通。
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