由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、中国汽车动力电池产业创新联盟、新能源汽车国家大数据联盟、中国人工智能产业发展联盟、欧洲汽车工业协会联合协办的第二十一届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下称“泰达汽车论坛”）于2025年9月11日至9月14日在天津市滨海新区举办。本届泰达汽车论坛围绕“增动能 启新篇 向全球”的年度主题，邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

在9月14日“智能化新升级专题论坛四：辅助驾驶普及浪潮下，如何打造成本、安全、差异化新优势”中，中国汽车技术研究中心有限公司原党委委员、副总经理，俄罗斯工程院院士吴志新，公安部道路交通安全研究中心交通安全发展研究部主任 周文辉，长安汽车工程研究总院总经理胡成太，智己汽车科技有限公司副CTO郭辉，地平线首席生态官徐健展开专题研讨。

 

 

中国汽车技术研究中心有限公司原党委委员、副总经理，俄罗斯工程院院士 吴志新

公安部道路交通安全研究中心交通安全发展研究部主任 周文辉

长安汽车工程研究总院总经理 胡成太

智己汽车科技有限公司副CTO 郭辉

地平线首席生态官 徐健

以下为演讲实录：

主持人：各位嘉宾，大家上午好！

首先欢迎来到2025泰达汽车论坛智能化新升级专题论坛四。我是上海交通大学殷承良，非常感谢组委会邀请我再次来到泰达的论坛，在此首先对到来的嘉宾表示诚挚的欢迎和衷心的感谢。本节会议主题是“辅助驾驶普及浪潮下，如何打造成本、安全、差异化新优势”。

首先介绍下我们今天的会议环节，共三个。第一是研讨环节；第二是智库报告发布环节；第三是智库共识发布环节，并为各位专家颁发智库贡献证书。

下面我们首先开始研讨环节。

当今，辅助驾驶正加速渗透汽车市场，刚才做了一些主题报告，从方方面面做了论证。下面圆桌部分要从高端车型向主流市场普及的趋势，从行业机遇、多重挑战，围绕如何在控制成本的同时筑牢安全防线，怎样突破同质化竞争，打造独特技术优势方面进行探讨。

今天，探讨主要嘉宾有来自主流整车企业、头部芯片企业，有行业和政府相关的研究部门、专家共同围绕这个主题进行深入讨论。

下面请允许我介绍本节会议的研讨嘉宾，大家可等我介绍完后一并鼓掌欢迎，他们是：

中国汽车技术研究中心有限公司原党委委员、副总经理，俄罗斯工程院院士 吴志新先生

公安部道路交通安全研究中心交通安全发展研究部主任 周文辉先生

长安汽车工程研究总院总经理 胡成太先生

智己汽车科技有限公司副CTO 郭辉先生

地平线首席生态官 徐健先生

掌声欢迎各位专家入座。

下面正式开始今天第四部分第一个议题，主要是圆桌论坛。工信部数据显示，具备组合辅助驾驶功能的乘用车新车占比从2020年的16.2％提升至2025年上半年的62.1％，这个数字增长的非常快。辅助驾驶技术取得了长足进步，请各位专家从总体行业发展维度谈一谈，目前我们的辅助驾驶技术进步、市场化应用及产业链发展是如何支撑这一发展成果的，怎么看待这个发展的速度？

首先请吴主任，从顶层设计的角度来说，对于辅助驾驶的技术进步，市场化和产业链是如何支撑我们取得进步的，可以先在这方面和大家说一说。

吴志新：这个题比较大，实际参与顶层设计的中国的教授、科学家一直在做实践。高阶辅助驾驶的装车率提升这么快，最基本的安全化和智能化的保障，比如AEB、领航、跟车等是用户最关心的。

我们再往后做更高阶L3、L4以上组合辅助驾驶的研发，我总体感觉做得相对比较复杂，我个人喜欢简约，科学家可以越复杂越好，工程师越简单越好，工程师要用最少的投入，用最低的成本达成目标。到目前为止，高阶辅助驾驶受老百姓欢迎，买车关注这部分功能的人更多了，买车也更踊跃了。

另外从顶层设计来讲“车路云网图”这个大的宏观构架。我曾经去加州Waymo，我向CTO问了两个问题，第一个问题是：中国在做车路云网图，云控或者云服务等基础设施在里面，你们怎么现在还在做单车智能，装了很多激光雷达、摄像头、毫米波雷达？他说中国已经有5G、6G通信，我们这有的地方连2G都没有，车卖给用户后不能说没有2G的地方就不能去，所以我们车辆要以完全的单车智能方案来做。第二问题是：你的车出事故吗？都出什么事故？他说出事故，总被别人追尾。美国也有黄灯，一般开车的人看到黄灯就加速，但前车是一个辅助驾驶车辆，看到黄灯就会刹车，后面的人不知道就追尾了。

我觉得做每一件事，要去研讨用户的需求、场景的需求，在什么场景下需要什么样的功能。一个车企打造的智能化程度多高，目标是什么，在什么情况和场景下希望它能够发挥更好的功能，然后保证安全，驾乘、智能座舱里有交互，逐步有这样演进的过程。

现在工信部搞了高阶组合辅助驾驶的示范，在各地做示范运行，也发现一些问题。第一个出问题是在武汉萝卜快跑，到那不知道怎么走了，全部堵车了，这说明我们研发还有需要提升的可能性。智能网联汽车可能是相对比较漫长的过程，到最后大家都觉得完全可以放开手，把驾驶交给车，可能现在一些人心里还有压力。这部分的进步可能是逐步迭代逐步演进的过程。

另外如果按照中国方案的话，每个城市都有一个交管局管车，它一定有一个云系统，另外布置路侧的设备，包括和红绿灯和其他东西的交互，这些基础建设是一个大的投入。并且各个城市做的方案都不一样，换了城市又不一样了，所以应该建立全国化的标准，到哪个城市都是同样的通信协议和连接方式。以及建设过程中的投入谁来投，未来商业模式是什么，这块可能还需要继续研究。我简单说这些。

主持人：谢谢吴主任，吴主任很谦虚，科技部专家里其实车部分的组合辅助驾驶、智能网联，吴主任就是责任专家之一，所以在这方面有很多的研究，也给我们很多的启示。刚才提到促进整个辅助驾驶更多的应用，下面想请问周主任，刚才提到安全，在组合辅助驾驶甚至到以后高级别驾驶自动化，安全一直是最重要永恒的主题。所以从安全的角度，怎么为辅助驾驶赋能，更应该从哪些维度考虑这个问题？

 

周文辉：我从事的就是交通安全工作，主要做交警事故预防和事故调查处理工作，所以这块我有比较深切的体会。刚才主持人说安全怎么给辅助驾驶赋能，我觉得应该换过来，辅助驾驶应该怎么给安全赋能。各国包括美国欧洲最初为什么搞辅助驾驶，就是因为从全世界来说，联合国提出零死亡愿景，这是辅助驾驶不能忘的初心。

怎么去挖掘这些潜力，安全、道路提升等办法大家都想过了，所以大家又从车上想办法，出来了辅助驾驶相关技术，因为交通事故90%都是人的过错导致的，辅助驾驶是弥补人的过错的，理论上来说它是真正实现零死亡的利器。

所以我们从事这个行业不能忘了初心，现在辅助驾驶确实很大程度起到了效果，弥补了人的很多过错，也减少了事故的伤亡。但这个技术还不成熟，在目前这个阶段发展是双刃剑，所以给我们带来了困惑，希望它来保障安全，但它自己又带来新的安全和风险，进入了进退两难的境地，这是今后要重点解决的问题，主要包括以下几点：

• 从党的二十大提出“以人为本，生命至上”，现在理念树起来了，但没有渗透到各个方面，辅助驾驶发生事故了，企业经常说的一句话是辅助驾驶按照定义，责任在人，跟车没有关系。这不是科学看待问题的方式，人在产生作用，但车肯定也有一些原因，各种原因导致这个人危险驾驶，那车的道路环境因素、管理因素各个因素肯定是综合作用以后形成的，间接导致人犯错误，应该是我们要共同解决的。

第二，方法论层面，因为辅助驾驶是很复杂的系统，整个研发用系统工程的方式去开发或者运营，才能真正控制住各种风险。我们部门搞事故处理的，又要搞辅助驾驶事故调查，这个是最难的，交警也是特别难的。这个需要从基本的辅助驾驶的概念入手，去搭建整个调查体系，最后发现很难。我找的资料都是美国或者欧洲的，我们乘用车辅助驾驶渗透率超过60%，比美国多了很多，但我们都找不到最基本的概念，得看美国的，国内可能大家也不看这些，辅助驾驶有哪些环节，人机交互有哪些界面，各个要素之间是什么关系，这些都没解释清楚。这也是我们中国特有的方式，出问题再解决，但至少应该用科学的方法论，理论和实践相结合，这样才能走的更远。

第三，很多制度需要完善。辅助驾驶发展这么快，但相关的法规很少，所以我们也在努力做一些工作。车的方面以工信为主，我们也配合在做，还有人的方面，如果人放任驾驶不管方向盘，这是不是违法行为？如果是违法行为怎么处罚他，要有细则出来。还有事故调查，辅助驾驶发生事故以后，因为人担心自己的责任严重要判刑，就会往车失控、有故障方面去说，这个怎么调查，怎么去解析，只有数据是不够的，法律上能不能走得通，后面很多问题还需要大家共同解决，否则让舆论反复去炒作，既影响产业发展，也影响公信力。

所以还是要加强研究，我们的基础研究还远远不够。在智能化、数字化、电动化的情况下，人的特性到底是什么，人的驾驶行为，或者坐在车上不驾驶时他的行为又是什么，车怎么跟他匹配，这些研究都很少。

还有交通方面，需要理解原来交通里很难理解的东西。比如我们交通规则里保持安全距离系统怎么看得到，怎么能把这个东西用技术做出来；辅助驾驶右转弯让直行，原来我们只是定性的说法，今后应该怎么定量量化这些东西，如果这些东西不量化，我认为这个产业发展是有障碍的，以后发生事故责任也说不清楚，所以基础研究是非常必要的。只有把事故中暴露出来的问题再反推到基础研究或者设计管理里，才能保障这个行业比较健康、安全的发展。

我刚才说的只是从事故的角度，咱们企业还有测试和各种其他的角度需要大家共同发力，我就说这么多。

主持人：谢谢周主任，从公安部道路交通安全的角度为我们以后辅助驾驶乃至高级别驾驶自动化全链条提出了安全方面的考虑。下面想请长安汽车研究总院的胡总，从整车厂的角度来看，目前发展这么快，但是市场上竞争也极度激烈，前一段时间出了不少事，很多都说市场竞争可以，但过度宣传也好其他这些都会有一些问题。

我想问的问题是，我们如何在市场化竞争的过程之中，即能够做到最大限度的占有市场，同时又能在安全性、合规性上都做到，两手都要抓，两手都要硬。

胡成太：作为企业代表说一下从企业的维度我们怎么看，因为从L0开始应该是十几年前，但真正从L2到L3的过渡L2++，我想应该在五六年前，我记得2019年长安和华为合作，大家就在做这块。我们看到几个跨越和机会，我们原来在跟随或者弯道超车，其实我们现在走的是换道的方式，才有机会在这个领域进一步发展。

第一在感知能力上的跨越，因为感知能力不断的加强，不论是摄像头、毫米波雷达还是激光雷达。第二我认为算力方面，第三是算法不断的精进，有机会让大家摸到更好的驾驶和体验。我们现在叫辅助驾驶，最开始我记得在5年前我们是奔着L3去的，当时法规各个方面也不太健全，那时候我们就考虑自动双冗余、转向双冗余、电源箱冗余等等，其实就是奔着这个系统去的，我觉得这是一个机会。

第二市场应用规模这块，给到大家不同高低，比如价格贵的有全栈式的搭载，价格便宜的可能有基础式的搭载，这是在市场应用这块。另外还有在上下中游阶段，比如芯片、中游控制器和下游企业和科技公司的合作，让大家有机会。

刚刚主持人也在问安全这块，我们认为最开始做这个时，安全都是作为所有底线或者让步线，包括人的接管，人是不是接管最优先的，因为当时讨论驾驶自动化和制动、转向到底谁优先，遇到情况怎么办等等这些方面。所以安全这块取决于技术上的提升让大家有机会。

另外安全和监管也有很大的关系，监管我们的规矩包括这方面不断加强和国家层面、行业层面，最新L3驾驶的要求，要求100万公里虚拟的测试，要求10万公里的实车测试，这是第二个考虑。

第三我觉得用户层面，比较正向的不要夸大，只能到辅助驾驶阶段。因为我每天都在开，我每天大概开30公里的上下班，我觉得它真正能够帮助我缓解疲劳。有一段高速，有一段快速，我原来下班要全身心的驾驶车其实挺累的，现在我基本上只看护它，我觉得在这个领域真正是大有可为的，尤其随着技术进阶过后，包括算法进阶过后，我们认为应该更有信心，我是一个乐观派。

主持人：谢谢胡总，从整车厂的角度来说如何面对市场还有安全方面给大家做了很好的解释，下面两位都是技术领域非常核心的，先请郭总，一直致力于高级别驾驶自动化相关的研究，某种意义上算法也好其他的也好，也可以说你们是供应商。

从这个角度来说，你是怎么赋能整车，从未来趋势的发展更关注于什么样的技术可以持续用到车上，主要是这方面的问题，赋能安全持续的发展。

郭辉：先讲讲我们的理论，因为从上市集团角度来讲，在高级别驾驶自动化布局还是非常早。前面有老师讲到2020年到现在辅助驾驶3-4倍的市场增长，其实这个过程中我们也看早，包括刚才胡总讲的算力持续的提升，算法不断迭代进步，从以前的规则到现在深度学习加强化学习，再加上未来世界模型等等，这一条发展的路子。

但最重要的在这个过程中我们给用户提供什么样的价值，辅助驾驶到高级别的驾驶自动化，我们始终坚持安全是底线，为用户提供舒适、高效的价值。在这个过程中，我觉得有几个点：

第一点，普及必然伴随是怎么样让更多的用户用起来，这个过程中在保证安全的前提下，实际需要一个可扩展的方案。像上汽集团自己的汽车，我们现在推的新的LS6来讲，可能既有旗舰车型上行业里最大算力的芯片，加上参数量大的模型，再加上我们520线激光雷达，也有结合200-300tops芯片，再加上全视觉方案，来满足更多用户在成本上的诉求。所以我觉得这是能够从行业、整车和技术角度推进怎么让辅助驾驶更好应用起来。

第二点，关于安全的话题，安全是底线红线，这个过程中怎么保障安全，很重要一点怎么使用行业最新的技术，能够把安全当做我们设计中主要要素考虑，这个过程中可能伴随着一开始的设计方案，比如功能安全、预期功能安全，特别是预期功能安全发挥很重要的作用。今天如果讨论辅助驾驶，特别是未来即将到的L3，这些来讲都会对预期功能安全提出非常高的要求。

以前功能安全关注失效性方向的处理，但在车上来讲这是一个复杂系统，它有性能不足的情况出现。所以这个过程中怎么进行大量的测试，比如我们可能和合作伙伴要进行测试，要进行大量量产数据、长尾场景的收集，我们要在安全方面着重考虑，进行一些专有场景的压强测试。刚才胡总提到国家标准10万公里，可能我们要测100万公里，在这个过程中最重要的是在各种复杂的场景下兜住安全的底线。

在算法方面，现在算法演进非常快，我们从2021年做这件事在布局的时候，基于深度学习通过数据驱动的方式在持续的迭代。从今天看来这条路肯定是对的，因为上限提高了，同时还脱离不了安全逻辑的兜底，这块来讲非常重要，我们一直反复强调安全这两个字。

接下来发展路线来讲，包括未来在我们新的产品上都会增加包括像长尾场景采用强化学习的范式，加入到软件当中来。更长期的来看，我们也在做一些探索，比如世界模型，可能今天它的成熟度还不够，但可以作为闭环仿真的工具，也可以提供一部分合成数据。未来来讲是不是能够融合在模型里，这块需要长期的实践。

但整体来讲，这部分对于算法上线持续的提升，我相信同业者大家都在不断的朝这个方向努力。这个过程可能还面临着不同驾驶级别的要求，前面讨论辅助驾驶比较多，但从辅助驾驶到有条件的驾驶自动化系统，再到L4 robot taxi或者高级别的驾驶自动化系统，这当中其实需要一个统一的架构，这个过程中怎么复用之前经过大量量产验证过的经验，这个过程中我们也在探索形成一个面向量产统一的L2、L3、L4一体化的架构。这个过程中我们能够复用量产中经过大量实践检验的部分，同时能够增加面向L3和L4不同运行场景所需要的一些技术。

这块是我们看到技术演进的方向，谢谢！

主持人：谢谢，郭辉总从汽车核心技术研发包括算法、控制上各方面对这个问题做了解读。下面请徐健总，地平线现在也是一面旗帜，特别在高级别驾驶自动化这个核心的芯片解决卡脖子方面做出了突出的贡献，市场表现也挺好。

下面想从硬件的角度上结合刚才的问题，核心技术的掌控，然后怎么赋能车企、赋能安全和赋能高级别的驾驶自动化系统？

徐健：话题确实很大，我认为2025年高级别驾驶自动化进入了一个拐点的阶段，真正高阶驾驶自动化，我们以城区NOA为代表，它应该进入了突破跨越鸿沟，广泛的被消费者接受，也希望能够使用。

这里产生的因素还是比较多的，前面几位嘉宾都提到了，比如硬件的成本有了一个巨量的下降和提升。这10年以来，像激光雷达10年内成本降了有1000倍，计算芯片的算力这10年，从最早2014年某款芯片到2024年，这10年算力增长了1000倍。我们从2025年开始我们征程6P又增加了1倍。我觉得整体硬件成本的降低、性能的提升，为整个技术的演进提供了非好的硬件。

第二从软件算法的角度来看，辅助驾驶其实走了三个阶段，最早的阶段是规则模型的阶段，第二阶段走向了混合，第三阶段走向了一段式的系统。现在都在不断的增长，地平线结合今年最大算力的征程6P推出了HSD，我们在下个月会在车上量产，最近这个车也到欧洲参加了IAA做了首秀。整个用户媒体评价，把地平线叫作不造车的特斯拉。

软件系统真正一段式比混合系统产生的优势，一方面在纵横向的深度融合，它可以避免纵横向解耦的顿挫感。第二它在安全性上有很大的提升，比如低时延防御性的驾驶，现在我们系统上的时延可以小于160毫秒。其次光子进入一直到控制信号输出，比人类的驾驶，根据我们的统计反应速度要增长42%。还有它感知的精度会更加准确，比人类脑司机提高10倍感知的精度。我们觉得在这种范式下，它具备整个泛化的过程。

第三特别针对长尾的场景，因为我们一个智能系统做了再多，总归有10-20%之间的长尾，这个长尾系统我们就要用强化学习加世界模型的手段，把长尾的场景在这个过程中优化，提升整体的性能。

地平线在9月份，整个地平线智能系统计算方案的出货已经到了1000万套，这里就有一个假设，要达到安全要有大量量产L2、L2+的经验，1000万套基础上我们大量工程化的经验和落地量产，我们现在已经积累了大概3万+测试的场景，有1000万公里的里程。通过这样大量量产的验证，使得整个安全体系逐渐的优化。未来我们希望走鉴定式路线，从L2+不断使得你城区的NOA广泛被消费者接受，不断拓展你ODD的边界，最终走向L3。

刚才吴主任讲到，我们在国家的顶层设计上，也在法规和标准上都推进了，我们相信在未来3-5年期间，从地平线的角度看，我们从硬件和软硬协同的优化，我们有信心在3-5年之内走向L3、L4的阶段。在技术演进的过程中，保证安全的前提下，把这个技术往前推进。

主持人：徐总核心的从芯片延伸到算法、数据，然后对企业各个方面做了很好的诠释。这一轮时间花了40分钟，下面邀请各位大咖控制一下时间。

这一轮问题也不小，希望每一位专家都从各自熟悉的领域来诠释。这个主要的问题是今天发展这么快的辅助驾驶，又要L3甚至更多的，这里结合今天的市场，没有哪个整车厂说如果没有辅助驾驶或者高级别的驾驶自动化系统的概念就不要卖车了，但这块大家都知道，汽车卷的厉害。大家都说这是一个大问题，怎么办？最好不要纯粹的去卷什么价格，而应该卷用户体验、技术、安全和持续的发展方面。

我想就如何规范行业秩序，引导高质量发展，在这个大的前提下，各位从自己熟悉的角度来说，首先请吴主任，咱们研究中心既有技术层面，又承担汽车行业很多法律法规、标准和规则起草的指导，所以这一点上想请吴主任简要的提这方面的想法，特别是在持续竞争的角度。

吴志新：第一我觉得我们企业，我开发的车具备什么样的功能，能干什么，不能干什么，这件事要让企业培训用户，否则他不知道AEB不能怎么样。我觉得用户要有你的车功能准确的知情权，并且要培训用户，告诉他这个车应该怎么相处。

大家都在宣传L1、L2、L2.1、L2.99++，再加不就L3了吗？L3是什么东西呢？可能用户不知道。我们的主机厂千万要杜绝广告式的，或者不是很实在的宣传。保证用户知道需要和车机在一起共同去驾车，要么接管，要么是怎么样的，驾驶员是有责任的。

现在大家在比芯片，一个车上装了800多个芯片，软件1亿多行，写那么多软件干什么呢？大家都要轻软件，软件要轻量化。特斯拉FSD两千行程序，完全是用超算和大量的数据，有100亿英里的场景数，有千万级优秀驾驶员应对各种场景的操作案例。那么就装了10个摄像头和2个毫米波雷达，它的感知系统成本要比我们装了那么多激光雷达和毫米波雷达有优势。我们装的更多，实际上多不一定是好事，车上装了2000个芯片或者是几千个芯片，芯片本身有功能安全问题，哪一个芯片出了问题都会影响系统。

所以，宣传要实在，告诉你的客户，这辆车卖给他，就是为他服务的，要把他培训好，这是最底层的。什么是豪华？安全是第一豪华。你没有安全，那不可能豪华，我觉得大家要有这样一个概念。我做的车首先要安全到达某一个地点去，如果不安全，路上出了事，还有什么可言呢？

日本、美国为什么要搞高级别驾驶自动化呢？日本是一个老龄化社会，已经完全进入老龄化社会了，老年人需要开车，没有车，没有办法生活。但是他的判断不一定不行，但是他可能行动，踩踏板、打方向盘，行动反应不是那么灵敏。所以用L2级的，可以帮助他，比方要碰上了，他的腿过不去，实际上车机那块没有腿，直接指令过去了，反应很快，就能保障你的安全，这是日本人搞这个东西的初衷。

欧洲人劳动力缺乏，开长途这个重卡，工资很高，工作强度很大，找不到这样的司机。现在搞什么呢？一个老司机在前面开车，后面是没有司机的，中间保持适当的安全距离，就像周主任说的，一个车在头后边带了九辆车在一起走，通过这种感知系统能够保持安全的距离，刹车肯定在刹车范围内。它是为了解决劳动力的问题。

那我们是为了什么呢？将来如果全都是高级别驾驶自动化了，驾驶员干什么去呢？司机考完驾照之后失业了，要针对我们自己家的国情来去设计，甚至推进的节奏要逐渐的成熟，成熟之后再升级迭代，慢慢的进化，要想非常的快，那可能会需要很多验证。

 

主持人：谢谢吴主任，下面有请周主任从公安交通管理的角度，对当前这个行业内卷导致可能发生的安全问题，您从规则也好，从政府的监管也好，如何保证这个市场有一定的发展情况下，更重要的是加强监管的方面，谈谈您的看法。

周文辉：赵老师说的大话题，其实就是对智能网联汽车社会治理的大话题。首先这个行业发展已经说的很清楚了，市场起绝对作用的，政府是有些时候起一定作用的。监管现在也是很清楚，大的方向是高质量安全保障高质量发展，监管也好，安全也好，最后还是为了发展，发展是第一要务，首先要把这个关系说清楚。

具体要做的有这么几块。

第一，政府本身来讲，有一部分应该是辅助驾驶，从安全的角度来说，哪些车哪些人必须要上安全系统。我们现在做标准的时候也在考虑，哪些技术是比较可靠的，哪些是风险比较大的车型，比如说卡车，要强制性的装配这些东西。从这个角度来讲，是对产业发展有推动作用的。

第二，政府从治理的角度来说，最大的作用是给大家营造比较公平、公正、透明的环境。在这里要说几件事情，第一安全底线要划出来，哪些是社会没法容忍的，政府没法容忍，各行业也是害群之马，是没有办法容忍的。那把红线划出来，谁也不允许突破红线。

有了这些规则和红线之后，就是公正的执法，不要让大家有侥幸心理，内卷是竞争，只要没抓住就算好，这个侥幸心理只会让这个行业恶性竞争，不断的恶化下去。公平竞争是非常重要的，公正竞争的手段核心还是要透明。这么复杂的产业透明化了以后，应该来讲各方面的结构都会有所改善。现在好多东西是不透明的，这个系统到底是怎么回事，可能只有厂家清楚。给驾驶员说的，很小的字在说明书写的，写的含含糊糊，最后的核心意思是这个事你负责，这不是透明的做法。

所以我们这块的标准也好，规范也好，其实是可以借鉴很多外国的做法。比方说美国，它的认证就是自我声明的或者是怎么着的。比如你要上某个系统，这个系统可能不是国家强制要求的。但是类似于美国的法规要求既然装了这个系统，必须要达到什么样的功能和性能，达到什么样的测试。你不能自己随便说一个虚假宣传就上去了，你上去了之后就是要负责的。我认为只有这样，才能把这个行业不断的自我净化，才能发展的更好。

我就说这么多，谢谢。

主持人：谢谢周主任。整车厂可能是汽车严重内卷的第一线，高质量发展，消除内卷，持续稳定，又能得到很好的收益，这是每一个汽车整车厂一天到晚都要思考的。我想到底应该怎么去做，你们最有发言权了，听听你们的意见。

胡成太：作为车厂，尤其是智能化和辅助驾驶这个阶段，叫八仙过海各显神通，大家都说自己的瓜最甜。其实这里面有几点，作为整车厂从竞争的维度来讲，它始终会卷的。

第一，卷成本，用最低的投入做最好的体验，肯定是一个企业追求的，这样才有机会赢得更大的竞争。

第二，现在辅助驾驶还有一些路线之争，这里面的选择也会导致成本，包括大家说各自的优劣势等等。这块我认为也是发展的阶段和过程，随着技术不断的深入和进阶过后，这些事理论上也会迎刃而解。

第三，跟监管、跟行业和国家的标准、法规，相对于现在行业智能化发展的错位。智能化走在了更前面，原来的标准传统行业都是通过欧美、国外不段的引进消化，变成标准或者是国家的基本门槛，一般来说企业的标准要大于行业和国家的标准，这样才是对用户更好的保证。所以，其实现在还有一点错位，相互没跟上可能也会导致大家在卷的时候，各自发表不同的意见。

从未来的角度看，其实国家层面和行业层面已经做了大量的准备和工作，这是有助于企业发展的。目前存在劣币驱逐良币的情况，大家都说自己好，但是真正好又被埋没了，这对行业或者对我们这个领域的发展是不太有利的。随着这一块的进阶，我相信未来会逐渐的趋于理性。

谢谢。

主持人：谢谢胡总，确实整车的角度来讲，市场第一件事能不能卖，成本必须得降，所以成本的压力自然而然也会传导出来。另外行业的自律确实很重要，虚假的宣传可以这么说每个手机随时都会接到这样的东西。但是最后还会导致很多的问题，所以行业的监管，还有其他的方面都需要同步的跟上。

下面请郭总来讲一下，服务于整车厂，市场压力的传导自然而然就传导到您头上了，如何配合主机厂既能在技术创新引领上面取得突破，但是同时又能有一个非常好的成本可控、安全可靠，这不是一件容易的事，你们怎么解决这些问题？

郭辉：其实刚才胡总提到汽车行业确实非常卷，特别是谈到高级别驾驶自动化，它是智能化的标杆，也是各个品牌在这个地方的必争之地。首先良性的卷是好的，因为在市场上来讲促进企业的进步，为用户提供更好、更高价值的产品。从自驾的角度来讲，我们探索的经验和思考可能有以下这几点。

第一，以辅助驾驶为例，大家都会有领航的功能，领航功能来讲，我们看重什么？对于我们来讲，我们看重几个要素：安全、舒适、高效，那最重要的是看重安全，可能把更多的资源就投入在安全方面。

我完全同意刚才吴主任的讲法，比如说在辅助驾驶方面怎么样做好对于用户的培训，以及怎么样做好HMR和人机的交互，这是非常重要的。因为辅助驾驶来讲毕竟是辅助驾驶，虽然现在的辅助驾驶能够实现让用户更安心、更舒适的功能。但是在最后遇到一些极端场景的时候需要人去接管的，怎么样让人区分出来，这是很重要的。

所以这也是前面在讲的预期功能安全很重要的落点，我们落在这里，怎么样在车辆交互的时候，交互之前甚至在售后能够给用户提供到足够的信息，以及在人机交互界面上有清晰的解释，告诉用户什么时候应该去接管。但是接管并不意味只要提醒就够了，而是应该做的更好，甚至做到在人驾的情况下也能发挥辅助驾驶传感器的作用。

比方说上汽在自己车上也搭载雨夜模式，这是人开，但是在雨夜这样暗光的环境下，激光雷达、毫米波雷达依据视觉，传感器能够检测到的内容呈现在屏幕上，那它对于提高人类驾驶安全也会有好处的。所以，这是我们在竞争当中的一方面，待会儿会讲成本。但是同时来讲把竞争点放在哪些方面，我认为是非常重要的。

第二，还是要谈到成本，就像刚才胡总讲的，我也同意。最终企业的竞争点在于怎么样用更精益的资源做到同样好的效果，其实这就是本质上的竞争。所以成本一定是很重要的，我们认为规模化是降低成本的一个抓手。对于上汽来讲，把L2、L3作为一体化的解决方案，可以有效的降低成本。

要采用创新的方法降成本，比如说在技术上采用能够扩展的架构，比如说相对成本更优的方案，7个摄像头就可以满足。我们刚才讲到如果需要多模态的模型，需要在一些环境下给用户提供更多的价值，拿这些功能来讲，也有用户需求，我们可以提供11个摄像头，也可以提供激光雷达，可以在更复杂的场景下给用户提供更好的价值。这样就让用户群体有选择，所以可能从创新和规模化两个角度来回答成本的问题怎么去解决，怎么去应对。

这是我们的一点思考，谢谢。

主持人：谢谢郭辉总，有请徐健总，在高级别驾驶自动化里面代表着核心的AI硬件，你们刚才说这是国内的旗帜。如何能够快速的降低，是不是能够把L5、L6迅速用到10万以下的车，帮助整车厂提高性能的同时又能取得很好的经济效益，也请你谈谈在这方面的看法。

徐建：首先是反内卷的大话题，这里面也讨论到成本的话题，我认为有以下几点。

第一，我们坚定拥护国家反内卷的措施，刚才几位领导讲到的宣传，一定是口径上要把自己功能的边界明明白白、清清楚楚的告诉用户，杜绝虚假宣传。

第二，在中国高级别驾驶自动化的标准法规体系上面，其实特别是中汽等汽标委做了非常多的工作。其实有些标准已经走到了全球的前列，所以我觉得在这个领域里面，确实存在技术发展太快，标准建设已经在尽其所能的规范，比如说马上要公开征求意见L2的强标以及高级别驾驶自动化的强标，我认为这都是咱们国家的创新以及在监管上面的努力。我们也是参与到这个标准的制定跟讨论当中，我觉得都是有利于行业的健康发展。

第三，成本的问题，首先今年以来，2025年要把城区辅助驾驶作为一个拐点，让其飞入寻常百姓家。所以我们有信心把城区高阶的辅助驾驶、好用的辅助驾驶普及到10万这一档主力的车型里面，推动整个系统成本降到万元以下。所以，这步是可以实现的，我认为10万以下的车可以选择先用标准的辅助驾驶系统。

最后一点，共建行业生态，每家企业做自己最强的地方。现在看到一个趋势，大家都想提高效率，降成本，所以有的时候都希望多做。比如软件公司要做芯片，芯片公司要做软件。但是我认为芯片这个领域里面，可能还有规模的优势，也有可靠性的优势。地平线从征程2、征程3，一直到征程6，征程6里面也有中间的产品跟征程6P的产品，在1000万套量产之后，这是规模的优势。另外还有可靠性，不只是芯片的本身，还有芯片上面的软件、工具链、编译器。这些可靠性的验证，都是非常重要的。

所以，从整个行业角度看，大家要发挥出自己的优势，开放合作，携手共同推进行业的健康发展。

主持人：刚才各位大咖在有秩序发展、高质量发展方面提出非常好的见解，再次以热烈的掌声感谢各位嘉宾的精彩分享！

本文根据泰达汽车论坛现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，仅供参考。

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