今天要与大家分享的命题是车路云一体化自动驾驶的标准化发展路径，相信大家都清楚，自动驾驶已经成为未来交通变革的重要方向，因为它汇聚了大数据、云计算、5G、高性能的智能半导体以及各种前沿科技，是整个汽车产业工业体系中的皇冠明珠，是最明确的发展方向。
(相关资料图)
除了提升效率之外，最重要的是它能更好地提升出行安全。人在驾驶时，安全反应时间大概在0.3-0.7秒之间，平均约为0.5秒。但自动驾驶的决策可能仅为0.1秒，几乎等同于蜜蜂挥动一次翅膀的时间。算法可以24小时不间断地做出高质量、高速的决策，确保我们的安全。
在自动驾驶和单车智能方向上，我们在持续投入，基于长时间的积累取得了一定的成绩。在去年12月份，蘑菇车联已经在湖南衡阳实现了大规模自动驾驶无人化运营，包括RoboTaxi、RoboBus、巡逻车、清扫车等各种不同业态的车辆常态化运营。这就是我们在一个最典型的中国普通城市所做的大规模自动驾驶运营，包括开放的城市主干道上，在人车混杂且狭窄的路口。
大家通常想象的是，无人化运营只能放在封闭或半封闭区域，或者特定的非商业化非盈利性项目。这种印象可能与我们的发展路径有所不同，我们在做的是复杂道路上的大规模商业运营。相信大家在观看这个城市开放道路自动驾驶视频后，脑海中的第一个问题是蘑菇车联做了哪些正确的事情，使我们能够达到预期效果。
我们需要回答的问题是，实现从示范区域到城市的开放道路，整个自动驾驶厂商面临的最大挑战是什么？抽象来说，就是解决司乘安全问题、业务效率和部署成本。首先，司乘安全是我们所有要进行无人化运营的首要保证因素。
经过我们的评估和测算，基于从全球到加州和美国的各方面数据，如果要以单车实现真正的无人化驾驶，意味着具备与人类相似的驾驶水平，这需要实现10万公里以上的单次不间断、无人化驾驶，即mpi要达到10万公里以上。同时，我们所对应的odd场景需要全天时、全天候、全场景、全地域，达到10万公里以上。
相信在座的专家都知道，在这个行业中，最好的水平应该能达到百公里级别或数百公里。显然，它距离人类驾驶水平的差距仍然巨大，在当前阶段较难保证司乘安全。
下一个是业务效率问题。我们这个行业中拥有非常多优秀的公司，在实现各种自动驾驶能力时，基础原则一定是实现个体最优，即作为当前正在驾驶和赋能的车辆，要实现最优驾驶策略。
但从城市管理者或更高决策者的角度来看，个体最优并不意味着全局最优。在复杂的路口和繁忙狭窄的路段，搭载不同路权博弈策略的车辆聚集在一起，直行、左转、超车、减速。当所有博弈策略汇聚在一起时，可能会造成拥堵，导致路权争夺出现矛盾，结果是整体交通效率的下降。如何实现真正的整体效率上升，可能需要更宏观的城市管理和决策者思考并解决问题。
最后一个问题是部署成本，这是大家经常探讨的问题。单车成本居高不下，我们如何才能以较低的成本实现自动驾驶或高级辅助驾驶的大规模推广？
我认为这三个问题并非没有解决先例。自动驾驶或无人化大规模运营离我们很近，大家每天都在享受无人化运营。民航、高铁甚至航运在绝大部分时候都是无人驾驶，乘坐飞机从四面八方到武汉，这些大型交通设备在绝大部分时候都是无人驾驶的，可能只是在飞机起落的瞬间需要人为接管。
除了交通工具个体拥有的自动驾驶和巡航能力之外，更重要的是通过系统化方式解决所有运行问题，如大量卫星塔台、铁轨上的应答器以及路侧基站等。通过系统化辅助设备，帮助大型交通运输设备实现无人化或无人操作运营。因此，系统化方案一定是解决无人驾驶或无人化大规模常态化运营的最优解决方案。在现实场景中，除了汽车领域之外的所有交通运行领域，都已经通过类似方式解决了这个问题。回过头来看，我们的系统级方案，也就是车路云一体化方案，它能够很好地助力我们规模化自动驾驶的落地。
蘑菇AI数字道路基站与自动驾驶出租车
因为它是一个全域信息的感知融合，能够将车、路、云三端调动和协同起来，突破自动驾驶单车智能的瓶颈，并保证多重冗余和全局管控。它能大幅度提升自动驾驶的安全性、稳定性和可靠性。最重要的是，除了单车收益之外，它还能带来整个社会的经济效益。
蘑菇车联产品负责人 汪宇
车路云一体化系统首先的一个优势，是感知的全面性和多元数据融合能力。单车智能再厉害，也只能感知到距离车体附近的100-150米的信息，无法了解两公里外发生的交通拥堵的原因，也无法知道什么时候交通拥堵才能疏解，也不知道事故再发生，更无法预知被大型障碍物遮挡后出现的“鬼探头”风险，也无法知道在行驶路线上可能出现的路面凹陷地坑，甚至井盖丢失等长尾事件。但所有这些信息显然都可以被我们布设在路测的基站实时感知和捕捉到。经过将长视距的信息融合加工处理后，非常远的距离便能将其灌入到自动驾驶车辆的控制运行系统中，实现更好的预测和前提的规划控制。
第二个优势是，车路云一体化系统拥有丰富的信息和全局决策可能性，处理及时性显著提高。我们可以更好地预测全局路网和交通参与，对他们的驾驶行为进行更好的指引、决策方式和行为预测模型优化，提前实现行驶过程中各种预先处理动作，确保每次预测都有非常好的提前量，从而确保安全保障。更重要的是，我们提到的这个决策并非单点，而是同时给予当前行驶域内或行驶范围内的所有车辆，实现实时交互，提高协作式通行。这样可以更好地知道何时哪辆车应该执行、减速、拥堵规避以及安全应急动作等。
也就是说，我们所有的信息都是全局化的，而不再仅从单点发生。这样更好地实现系统化的全局调度和风险规避。我相信车路云一体化并非是一个由蘑菇车联或其他少数公司提出的技术方案。从十四五规划、未来数字经济规划、指南等都能够看到，车路云一体化显然已是明确的国家政策方向。对于蘑菇车联来说，我们将以更好的技术和产品帮助国家战略更好地落地实现。
中国政府对车路一体化的支持和引领走在世界最前端，我们非常领先。基于这样优秀的政策和引领，我们在技术和产品应用方面相对领先，在世界走得较快。在各种场景，如城市开放道路、高速园区、景区、矿山等方面均有落地。
而从整个市场层面看，L2级智能驾驶和高级辅助驾驶的渗透率已经超过30%，这个数字远高于市面上的世界第二名，甚至是多个数量级的领先和差异。
仅凭一些好的技术或政策显然不够。蘑菇车联花了很长时间打造车路云一体化标准产品包。它具备模块化快速复制功能，不会受限于一时一地一城政策。理论上兼容所有不同城市、区域和场景的特点，能快速将标准化产品复制到不同城市、项目或区域，应对到不同业务场景。帮助大家提升效率，实现降本增效。
自动驾驶标准化产品包
这是我们整体产品矩阵的核心产品列举，包括了我们路侧的AI数字道路基站，以及数字底座、云控平台等为核心的AI云平台，还包括各型自动驾驶车辆、各种小型功能化车辆等。
这是我们的AI数字道路基站。通过部署这样一款产品，能够将路面上的所有关键交通信息数字化，并将所有数据化信息抽象处理后，放入车辆和整体AI云平台和云系统中，实现系统化决策。
在这里，我想问大家一个问题，应该是两个问题，大家可以思考一下。第一个问题是，未来5-10年，是否中国路面上的所有车辆都会变成L4级别的自动驾驶或无人驾驶车辆？
第二个问题是，未来5-10年，中国路面上的所有车辆是否都会变成智能网联车辆？
不同人有不同看法，但很多人或大部分人可能对第一个问题内心有疑虑。可能会觉得5-10年内，我们很难实现100%的无人化或实现所有车辆都L4化。但未来5-10年，我们一定能实现100%的车辆智能网联化，这毫无疑问。
蘑菇车联AI数字道路基站
当AI数字道路基站经过一次建设就能100%覆盖所有L0-L4的车辆后，部署效率和商业闭环问题已经迎刃而解。今天我们所要实现的系统化建设不仅仅是为L4车辆提供支持，更多的是为L0-L3的车辆赋能。
蘑菇车联全球首款搭载“车路云一体化”系统的自动驾驶前装量产巴士
第二个问题我们的产品序列是无人化智能终端。我们将所有自动驾驶车辆定义为无人化智能终端，有能支持大规模运营的RoboTaxi，有各式各样的RoboBus、大型清扫车、巡逻车、零售车、物流配送车、机场牵引车等。在距离武汉非常近的花湖机场，也是全亚洲最大的货运机场，我们的机场牵引车已经开始了测试化运营和项目落地。
基于我们刚才提到的，能为所有车辆进行自动驾驶赋能的功能，我们进行了高度抽象。我们还有一个中央控制单元产品“蘑菇汽车大脑”，集合了adcu预控制器和obu（车路协同车载单元）以及rtk高清定位单元等，是一个多域融合的中央控制单元。
理论上，只要具备线控底盘的车辆，部署了我们称为蘑菇汽车大脑的标准产品，就能实现L4级别的自动驾驶能力。
当前大规模商业化落地项目中，绝大部分是政府或大型B端项目。除了个体自动驾驶无人化运营外，大家更关注的是整体决策，即全局效率。因此，我们还配备了大量AI云平台系统，支撑整体管控和运营，调度所有无人化车辆进行各种业务操作的云控平台，以及支持政府进行各种交通政策治理、模拟演练、演习和具体内容落地的交通大脑等，以及我们收集的整个城市的数据底座、支撑车辆运行的高精地图等。
自动驾驶出租车在闹市区中行驶
在所有产品应用之后，大家可以看到从去年12月份开始，我们在衡阳的实际状态，是结合车辆和云控系统，形成一个广视距的运行体系。它不仅仅是简单的单车智能场景，而是我们时刻保持两三公里以上级别的视距来进行系统级的车辆行驶决策和调度。
全球首款搭载“车路云一体化”系统的自动驾驶前装量产巴士
基于车路云一体化系统，我们取得了一些成绩。从去年到今年上半年，我们在全国从北到南的所有区域快速推进了很多项目。包括最初的示范区顺义、北京副中心通州，以及现在向大家展示的衡阳，还有最南端的风景秀丽的大理，在各种城市开放道路、场景、园区、景区，都有不同的方式和规模的项目进行落地。目前，车路云一体化系统的建设里程已经超过1500公里，部署了超过1万套以上的基站。
除了我们拥有数百辆真实运营的自动驾驶车辆外，更重要的是它真正赋能了超过200万辆以上的智能网联车辆。我们目前覆盖的里程也是全球最大和最长规模的车路协同道路里程。从最近的项目来看，包括我们即将在成都举办的世界大学生运动会，也将由蘑菇车联承担整个大运村内的自动驾驶体验服务。如果大家有机会去成都，也能体验到我们的自动驾驶产品。
接下来与大家分享实际落地的一些小场景和我们需要克服的问题。在北京顺义，我们最早开始实施项目，积累和锤炼了所有能力。大家可以看到，这是我们的系统在不同车路场景进行预先规划控制系统的抽象场景。在获得大量提前全局信息规划和注入后，我们的车辆得到了很好的远程提前控制。
蘑菇车联自动驾驶出租车在衡阳夜市街头
另外，我们刚才提到的衡阳，不仅实现了真实的落地化运营，整体大规模车队和部署也已在衡阳区落地生根。我们还与衡阳市政府共同建设了一个智能运营中心，包含所有车队、测试场标定和智能化管控平台。完善地搭建了真实城市所需要的无人化车辆运营和出行场景。
大理景区中的自动驾驶巴士
大理可以说是中国最美好的景区和最漂亮的景色之一，苍山洱海间的无人化接待、驾驶和环游车辆都由蘑菇车联提供。大家可以看到，各种功能不同的车辆会在整个环绕洱海的廊道上来回穿梭，承担所有乘客和游客的无人化驾驶和运营业务。除了载人外，我们还进行了清扫工作。以及无人化零售等大量服务，都会有各种类型的蘑菇车联各型车辆进行落地和实施。
也就是说，我们不仅局限于当前的出行业务，更多地保证了在整个区域内，但凡有可能使用无人化车辆进行集体运营，都可以提供相对应的车辆能力。同时，由于我们是一个车路一体化系统工程，实际上可以非常开放地与大家分享。由于路和云基础设施的布设，不仅是蘑菇车联的自动驾驶车辆可以在相应区域进行运营，只要是具备自动驾驶能力，或具备智能网联属性的车辆，蘑菇车联都可以将基于路、云的数据提供到车辆上，从而更好地帮助其他第三方车辆和社会运行车辆，提升他们的智能驾驶、无人化驾驶或高级辅助驾驶水平。
