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[汽車之家行業]2022年，受疫情多發和國際局勢變化等因素影響，汽車產業面臨著供給受阻、需求轉弱雙重挑戰。能源形式的轉變，數字化、智能化的應用，也驅動汽車產業迎來深刻變革。為進一步解決產業鏈、供應鏈的斷點、堵點問題，推動汽車產業可持續高質量發展，9月2日至4日，2022泰達汽車論壇在天津市濱海新區正式召開。

大會由中國汽車技術研究中心有限公司、中國汽車工程學會、中國汽車工業協會、中國汽車報社聯合主辦，天津經濟技術開發區管理委員會特別支持，日本汽車工業協會、德國汽車工業協會聯合協辦，以“強信念 穩發展 開新局”為年度主題。同時，大會采用線下與線上相結合的方式，并首次線上直播歐洲分論壇。

作為聚焦于“中國汽車產業可持續高質量發展”的高端智庫論壇。本次大會有1,000多名全球汽車產業領域政產學研用高層云集大會現場，圍繞影響產業發展、驅動產業變革的關鍵要素，在政策標準動向、企業戰略布局、消費環境變化、產品優化升級以及前沿技術應用等領域展開深入研討。

汽車之家為大家帶來與會嘉賓的精彩觀點。在9月3日 “開幕大會：‘強信念 穩發展 開新局’的政策取向與行動”中，中國工程院副院長、院士鐘志華發表了精彩演講。

『中國工程院副院長、院士 鐘志華』

以下為演講實錄：

現在國家智能化、電動化是兩個重要方向。題目上說的系統創新，實際上整個鏈條上講關鍵認識。

我的報告主要是四點，第一是汽車智能化電動化面臨的挑戰。二是系統創新應對汽車智能化的困境。三是系統創新克服汽車電動化不足。四是一些探索。

智能化總結成為“六不”，包括車不認路、車不認車、車不認人、發育不全、安全不保、權責不清。

“車不認路”，大家知道智能車現在有一些概念，可能大家還要進一步澄清。我為什么講無人駕駛或者自動駕駛，因為智能對我們車來講更多是一個意外的內涵，車發展的一百多年一開始是講安全的。如果在電子或者信息化，或者現在智能化發展以前，這個結構也很智能。我最早80年代就在瑞典搞這方面的研究，這個結構應該是一種智能結構，還需要人的智能去做。

到了后面結合被動安全，所以整個汽車發展歷史是不斷的把人工智能放進去。現在講的智能更多是無人駕駛或者自動駕駛，這個還要區別一下。

這里面有的是講與無人駕駛或者自動駕駛相對應，比如車要認路，我們車認路有模板，包括路況和車道，還有路的設施，這個是我們智能化面臨的一個挑戰。

另外一個是“車不認車”。前面車首先要判斷有一個車，要判斷什么車，要判斷這個車的狀態是前進、倒退，多高的速度等等這些信息，目前來講很麻煩，或者說工作還差得很遠，通信還有很多工作要做。

“車不認人”，我們的道路使用者，也包括所有的動物，以及我們的寵物，都是要去識別的。比如說模擬人、模擬自行車，實際上未來真正要產業化的視覺方式還要提升。

“發育不全”，回顧一下電動車的發展，把燃油車的燃油動力拿掉，然后想辦法放電池、電機，從電動車本身來說是發育不全的。從智能車來講，同樣智能車后面講一個例子，我們希望對路的需求，以及適應路的狀態，比如爬坡、轉彎、防滑。從汽車發展角度來看，智能化是伴隨汽車發展不斷完善、不斷提升的過程，但是用更高的標準來衡量，我們現在整車的狀況，汽車是發育不全的。現在做一個引導式智能駕駛，這個就在現有法規下實現部分無人駕駛，這個跟傳統車輛的定位不一樣，所以智能化不一樣。現在的車整個構造不是一個面對智能化的方式。

“安全不保”這個有很多問題，但這都是正常的。不是一說安全問題就沒有信心，哪怕我們有很多研發走彎路，這個彎路也要走，或者在一個無人區里面找路徑。智能系統本身的安全還有物理安全，比如無線通訊的時候，這種物理安全目前來講跟很多通訊交流來說還是難以解決的，因為是一個電磁波，被電磁波干擾的時候怎么辦。當然有很多其他的方式來解決，但是目前在這個階段還沒有好的方式。

“權責不清”，比如選擇智能車測試區，把路權還有停車場各方面賦予我們的智能無人車。另外出了事怎么辦。人工智能大會上也有人講，國際上有L1-L5的劃分，這種劃分是不是最科學、最合理的，是不是產業化必須按順序走的路程，這個有爭議。這些都是我們面臨的挑戰。

電動車的發展還有“五需”，我們在整個產業規模、市場以及市場配套都走在前面，這個是非常好的，這是我們的制度優勢，也是整體優勢。但是更高質量的發展，現在面臨更激烈的國際競爭，我們還需要進一步規范。我們在電池、配套、基礎設施方面都走在前面，但是更高的標準，要更大量的推廣，尤其要擺脫政策的依賴，越來越市場化，越來越不依賴政策，但是有些政策還是必要的。一是重量需要減輕，畢竟有電池的重量，還有其他原因，尤其國內很多汽車品牌不是面向電動車的，這就是為什么開始標題講的整車系統創新。

盡管現在有政策能夠使消費者在購買電動車時價格低一點，在使用的時候成本會更低。

續航里程能夠走一千公里的車，是一個概念，如果更換更大的電池可以開得更遠，同樣的電池怎么提高行駛里程并解決里程焦慮。80%-90%都是上下班，或者在城市范圍之內，或者500公里就夠了，有的人就想說到西藏去，為什么不租一個性能更全面的車。除了續航里程，還有一個高低溫的問題。

安全方面還需要進一步提升，大家很關注能量密度。另外一個問題如果是傳統車改裝，盡管安全可以滿足法規要求，但是對于消費者來說是不夠安全的。可能星級會降低，重量膨脹了，同樣情況下碰撞增加了，重力改變了，重心就變了，這個是綜合性的。因為現在量不大，所以問題還不顯著。隨著時間的推移，這個問題會慢慢被解決。充電設施是一塊，包括未來有回收，包括電池的回收，還有其他方面的工作。

系統創新應對汽車的困境“五要”。首先路要有新標識。我們從整個汽車發展和道路的發展、協同的發展角度來看。比如高速公路很智能化了，我們現在的路，哪怕是城市道路有很多路邊的設施，但是現在是不系統的。我們要面向下一代道路體系，這樣對于整個社會成本是更低的，而不是更高的。如果高度智能化，我們的轉向控制，我們的縱向、橫向控制會更加精確。其實我在十年前做了單人車、雙人車，這是因為一個是前后轉向要聯動，另外是法規沒有，所以還是四輪，但是現在發展機會可以更好的來推廣。

車不認車怎么來解決？就是車要新特征。很多大科學家做瞳孔識別的時候很聰明，來辨別你的車。為什么車要新標識，原來要各種燈，包括前后轉向，都是針對傳統車而言的，對于智能車來講，為什么不去定義新的，就會簡單得多了，我們有一些出錯的概率就會低很多了。有一些博士，也是做智能駕駛研究的，都已經到大公司去了，就跟我一直討論一個問題，這個路徑預測涵蓋率是多少，我說99.999%都不行，對于安全來講是不行的，理論上不能有出錯的機會。

另外一個是“人”要有新的辨別方法。現在看圖像去找人，或者去找路上的動物，車沒有這么高的識別度。我們的眼睛經常跟視覺有差別，因為從物理上有缺陷，包括人工智能計算，人的眼睛識別度就很高，雖然我沒有近視，但是已經老花了。前兩天我看見我們家房子里有螞蟻，這個螞蟻很小很小，我也一下子就能看到了，我也是做一個試驗。

另外看人是非常清楚，這個不是問題，這個光還有反射，比如逆光，這個解決起來都非常困難。

電動化步驟簡單講一下，一個是重量問題，一個是價格問題，還有性能問題，現在特別關心是四化，模塊化、輕量化、智能化、系統優化。關于充電、高低溫的問題，如果把輕量化和模塊化做到位，我們的智能化在一定程度下可以解決。

另外關于交通，這是一個智能交通。剛才講現在的應用有很多，我現在講快速的大運量，全球范圍內平均時速就是35公里左右，我們有專用的道路，所有的智能駕駛和自動駕駛，我們完全對標現在法規，首先要不受天氣影響。

這是長沙二十多公里的高速路，我們把路封掉進行試驗，讓上千名學生模擬大運量。通過這個場景，把智能化分階段發展很好地運用，比如第一階段無人駕駛智能化發展。