2022年10月26日，由NDE Automotive Group、盖世汽车主办，上海虹桥国际中央商务区管委会、上海闵行区人民政府指导，上海南虹桥投资开发（集团）有限公司协办的2022第十届汽车与环境创新论坛暨第十四届全球汽车产业峰会上，长安汽车智能化研究院副总经理梁锋华表示：
“作为车企，长安汽车认为智能驾驶能为消费者提供的技术及核心价值需围绕着安全和自由两条主线展开。若脱离这样的主线，智能驾驶便难以产生持续性的价值。”
梁锋华 长安汽车智能化研究院副总经理
以下是演讲内容整理：
我的分享主要有三个部分：长安汽车对趋势的理解；智能驾驶商业化过程中面临哪些挑战；长安汽车正在进行的一系列工作。
长安汽车对智能驾驶趋势的理解
首先是长安汽车对智能驾驶的理解。车企更关注智能驾驶对于消费者的核心价值到底在哪里。我们认为，最终提供给消费者的技术以及核心的价值，还是围绕着安全和自由这两条主线展开，如果脱离了这样的主线，智能驾驶技术就很难产生持续性的价值。
比如安全方面，智能驾驶未来是有希望比人类驾驶的水平更高，尤其在安全方面可以高一个数量级，甚至两个数量级。因为90%以上的交通事故都是和人本身的因素相关，包括生理的影响，情绪的影响，以及反应能力等等。
此外，将人从驾驶过程中解放出来也是非常重要的，也是智能驾驶非常关键、甚至最核心的主线。
智能驾驶的应用领域非常广泛，包括乘用车、物流、客运等。从目前的统计以及预测的情况看，未来市场最主要的份额还是会集中在乘用车方面。行业内有争议的内容非常多，比如三个典型的讨论：渐进式和跨越式的讨论；单车智能和车路协同的讨论；纯视觉和感知融合的讨论等等
我们认为，每一条路线都会和相应的商业场景做匹配。比如渐进式和跨越式，对于乘用车而言，渐进式应该是未来演进的主线。乘用车所面临的场景非常复杂，要进化到最终状态是很难一蹴而就的。当然，其中的很多低速封闭场景是可以跨越式一步到位的。
在单车智能和车路协同方面，车路协同是中国可发挥国家基础设施优势的重要方面，但车路协同也面临非常多的问题需要加快解决，比如说车路协同实际上作为自动驾驶系统的大传感器，本身要经受住车辆所需可靠性、功能安全、信息安全、精度等方面的技术考验，同时需要寻找打通整体商业模式上的路径。
关于纯视觉和感知融合，就驾驶任务而言，纯视觉的终极状态是可以超越人类的，人的眼睛所能够感知到的光线波长仍是比较窄的，但是作为机器可以在更宽的波长范围内起到更好的作用。未来，全场景自动驾驶感知能力的终极目标，应该比纯视觉更高，其中的核心决定要素还是安全，智能驾驶的安全系数将比人高10倍，还是高1000倍，这个问题是行业内正在持续讨论的，我们认为，这个安全系数比人类高一到两个数量级应该是需要的。
智能驾驶的终极形态，也就是完全将人进行解放和替代的状态。要达到这一目标仍然需要非常长的时间，而且一定是马拉松式的历程，需要量产级大数据的洗礼，这是无法逾越的。
智能驾驶商业化过程中面临哪些挑战
智能驾驶的商业化过程不是纯技术的，一定要解决好用户的实际问题，在这个过程中，智能驾驶将长期处在辅助驾驶和人机共驾的过程中，一定要解决好系统和人的交互问题。
行业内发生的很多风险，其原因有时就在于没有很好地处理驾驶系统本身能力和用户信任度之间的关系。用户对智能驾驶系统的理解并不能和智能驾驶的系统能力保持同步，更多是处于波动中。有时用户对系统可能会处于过度信赖的状态中，这个时候就有很大的风险，需要进行通过合适的交互进行规避；有的时候用户对系统又处于过度谨慎的状态……企业要发掘更多的交互模式，让用户对系统的使用更加轻松、但是又能非常清醒地使用智能驾驶系统。
商业化过程中面临的挑战之二就是安全和伦理，我们认为，安全伦理的问题最终可以找到解决方法，德国已有针对安全伦理问题的一系列规则，国内这方面也在快速进步，智能驾驶的安全需求和等级比人高多少是当前行业内持续讨论的内容。
第三个挑战是如何解决安全和快速验证的问题，理论上验证的场景是无穷无尽的，智能驾驶长期发展过程处于持续迭代的状态里，这就需要我们不断发布新的智能驾驶的软件版本。但是每个软件版本如何做到快速的验证，尤其围绕安全方面的验证，这是我们所面临非常大的挑战。
如果仅仅按照传统的方式做验证，每个版本发布就需要等很多年，我们认为，未来一定是通过多支柱的方式：比如仿真、封闭场地、道路适应性等方面的结合。最主要的是，未来99%以上的智能驾驶验证里程毫无疑问会集中在虚拟测试或仿真方面。
挑战之三是如何兼顾安全和体验，如果体验做的不够好，智能驾驶系统就失去了商品的基本价值；但如果在安全方面做得不够，又会导致更大的风险，到目前为止，行业已经出现很多风险案例，信息安全、数据安全等方面的问题同样需要得到全面解决。
长安汽车在智能驾驶商业化方面的实践
那么在智能驾驶商业化方面，长安做了哪些工作？智能驾驶的商业化是整车企业进行智能驾驶研发最核心的主线。长安汽车在2018年发布了“北斗天枢”智能化战略，核心是向智能低碳出行的科技公司转型。我们发布了新汽车、新生态战略，2022年，长安汽车对智能化战略进行了升级，发布“诸葛智能”品牌，持续推进北斗天枢计划。
近两年来，长安L2以及以上智能驾驶系统搭载量突飞猛进，最近两年每年增长2-3倍。2025年长安汽车预计L2以上级别系统的搭载率达到70%及以上。
从历史看，长安汽车从2010年开始布局智能驾驶，到目前为止有14个里程碑式的成果，既有技术突破的里程碑，也有量产突破的里程碑。行业内，2016年，长安就成为了首个完成2000公里的智能驾驶长距离测试的车企，这不仅仅是长安汽车技术突破的标志，也间接推进了行业法规的建立。
目前长安已量产的智能驾驶系统性能在行业内处于前列，已经进入到全栈主导自研的过程中。最明显的标志是，在长安今年已上市车型中，UNI-V的高级智能驾驶辅助和远程智能泊车的应用层的算法都是由长安主导开发完成。此外，长安正式发布的诸葛智能品牌，智能驾驶系统以诸葛智驾作为品牌标签，核心逻辑是以安全为根本、以效率为方针、以舒适为原则、以连续作为目标，正向着智能驾驶的终极状态持续进化。
长安汽车会持续打造场景自学习、风格自适应的驾驶系统，这是智能驾驶非常关键的内容。我们不会简单地按照机器人的思路打造汽车的智能驾驶，用户体验是开发的核心，毫无疑问还是需要车子开得更像人，乘客才能获得更好的体验，车企才会收获用户认可。
对于智能驾驶产品体验而言，长安汽车在2022年正式发布了APA7.0远程无人代客泊车系统，这个系统可以被看作用户专属的停车场私人代驾，长安汽车将使用范围从车库内拓展到车库外，还对停车口、停车场地下地上进行覆盖，为乘客带来泊车、远程挪车等系列体验。
在高速领航方面，长安打造更安全、更易用的高速领航辅助系统，不仅可以应对应对高速路上的基本场景，还可以应对更复杂的安全场景。在应用性方面，长安汽车可以提供更符合用户使用习惯、持续迭代、定制化驾驶风格的系统。
我们也发布了城市自学习领航辅助，以往看到的城市领航还是会受到高精度地图范围的限制，长安汽车自学习式领航辅助可以突破这种范围限制，用户在相同的路线开一定次数之后，系统就会具备固定路线从A到B点的能力，这样可以将智能驾驶的使用边界进行无限拓展。
在核心算法方面，长安汽车正不断提升算法训练和推理效率，在网络训练的数据量方面，如何解决大数据量依赖问题，大功耗问题，人性化驾驶决策问题等，这些都是长安汽车在智能驾驶算法方面寻求突破的关键内容。
仅仅按照狭义的数据闭环去进行AI训练是远远不够的，智能驾驶数据闭环有以下方面：包括算法进化闭环、验证增强闭环、众包地图闭环、体验迭代闭环。安全可靠是智能驾驶最重要的内容，是智能驾驶进行商业化的重要基础，长安汽车作为国内头部整车厂，在这一方面投入了更多的资源。
安全可靠是智能驾驶最关键的基础，长安汽车建立了围绕智能驾驶的安全开发体系，在国内已经获得向自动驾驶最高ISO26262 ASIL-D功能安全的验证，国内首个面向智能驾驶的带EE级别系统工程ASPICE CL2级认证，软件能力成熟度通过CMMI 3级，在验证体系方面，长安汽车已经构建了立体化的验证体系：包括场地测试、适应性道路、实车测试等五类测试能力，构建了数十万的测试场景，推理场景达到数亿。
此外，做好标准是智能驾驶商业化的基础，是全行业高效推进智能驾驶的前提，长安汽车也积极支持国家标准的制定工作：包括《汽车驾驶的自动化分级》、《智能网联汽车 术语和定义》以及V2X的应用层标准等制定。
智能驾驶道阻且长，长安汽车非常愿意携手业界同仁，共同面对行业内的诸多难关，共同推进智能驾驶的商业化落地，实现生态共赢。