4月25日，以“加速自动驾驶产业进程凝聚自动驾驶安全共识”为核心主题的第二届自动驾驶产业发展论坛在京举办。论坛由车百会研究院主办，引望智能技术有限公司、中国移动上海产业研究院、清华大学智能产业研究院联合主办。论坛深入剖析行业发展痛点，共商推动产业发展与安全保障新路径，为我国自动驾驶产业高质量发展注入新动能。
会上，车百会研究院理事长张永伟发表致辞。他表示，过去两年自动驾驶在三个方面取得了重大进展：
第一，技术日趋成熟。辅助驾驶整体成本较两年前下降40%-60%，并且以往高阶智驾仅搭载高端车型，门槛较高，当前随着软硬件成本下降，十几万元的车已普遍搭载辅助驾驶功能。
第二，融合发展成为主流。此前人工智能、通信、半导体与汽车行业相互割裂，技术落地受阻，难以形成合力，近年来几大领域呈现打破壁垒、深度融合的趋势。
第三，自动驾驶逐渐回归理性发展，行业泡沫基本出清，企业不再以炒参数为噱头，而是将安全、创新和自主可控作为行业发展的核心。
他建议，未来要进一步重视自动驾驶技术和产业，统筹好创新和监管的关系，处理好自动驾驶和车路协同的融合关系。
工业和信息化部装备工业发展中心副主任刘法旺在主旨报告中提出，全球汽车产业的竞争已经超越企业和产品的较量，升级为国家产业生态的博弈，人工智能日益成为推动汽车产业高质量发展的核心驱动力和关键变量，规制、标准等制度成为推动经济高质量发展和提升国家竞争力的重要手段。他强调，我国智能网联汽车发展未来可期，但是绝对不能忽视其中的风险和挑战，尤其是安全。
本次论坛还围绕自动驾驶的不同纬度和不同主题进行了深度探讨。
自动驾驶政策及趋势：
“参与国际标准的拟定，争取话语权”
在“自动驾驶政策及趋势”专题环节，国家邮政局政策法规司原一级巡视员、副司长靳兵提出，中外可相互借鉴、优势互补，共同推动自动驾驶产业发展，具体而言：中国可参考美国经验，适度放宽硬件限制、优化准入机制、加速责任立法鼓励技术激进创新；美国则可借鉴中国在强化标准统一、重视车路协同、推进全场景协同方面的做法，并同步做好数据安全与治理工作。他还提出以下建议：一是要打通相关数据，海量有效数据是AI+应用的基础；二是在AI+领域向先进国家学习，少走弯路；三是持续更新迭代车端智能，在坚持车路云协同大方向的同时夯实车端智能这一基础且可靠的核心能力；四是车路云协同是国策，要真干，路权开放力度要加大；五是上路运营要更加积极，路权开放力度必须加大；六是积极参与国际标准的拟定，争取话语权。
引望智能驾驶产品线总裁李文广表示，当前辅助驾驶系统的事故接管间隔仅数十至数百公里，而L3级自动驾驶需达到几十万公里级别，L4的要求比L3再高十倍。核心区别在于无需人工接管，可独立识别交警手势等复杂交通场景，对识别准确率与系统冗余能力要求更高。
“中国汽车产业正从智能化的先行者迈向自动驾驶的深水区。自动驾驶的终极竞争拼的是体系能力，而不是谁参数高。”岚图汽车科技股份有限公司副总经理谢文云认为，L3量产是驱动数据闭环的商业化载体，为用户提供了必要的驾驶权过渡期，为法规与保险体系的完善预留了空间。L3不是可选项，而是通往高阶自动驾驶的必经之路。
自动驾驶技术及标准进展：
应注意AI汽车多种安全风险凸显
在“自动驾驶技术及标准进展”专题环节，清华大学教授/博导邓志东，中汽智能科技党委书记、副总经理杨正军，中国第一汽车集团有限公司研发总院首席设计师专家刘斌分享前沿技术成果与产业思考。
邓志东表示，未来车企本质上是拥有硬件平台制造优势的人工智能企业，因此目前的汽车制造商乃至整个生态，都必须更快拥抱人工智能。未来五年的汽车智能化，汽车将从安全运输工具，变革为拥有智能增值服务的AI移动智能体。AI汽车也将是具身智能的典型代表、应用落地表率与技术制高点。
杨正军表示，当前L2级辅助驾驶车型渗透率快速提升，L3级进入准入试点，L4级开展大量示范应用。随着AI技术与智能驾驶结合日益深入，端到端等技术成为智能驾驶开发新范式，但也带来新的安全挑战：代码增加、故障类型增多、网络攻击暴露面扩大，功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全风险日益凸显。
刘斌表示自动驾驶技术正从传统的规则驱动向AI赋能、世界模型演进，但现有AI模型与人类多感官跨模态认知仍存在偏差，亟需构建多模态感知模型。同时，行业技术方案尚未趋同，产业应坚持数据驱动与AI模型实现高速迭代。
自动驾驶商业化落地节奏及趋势：
已迈入规模化商用关键阶段
在“自动驾驶商业化落地节奏及趋势”专题环节，中国移动上海产业研究院智慧交通部总经理蒋亚佳、文远知行创始人兼CEO韩旭、嬴彻科技创始人兼CEO马喆人，分别从不同维度解读自动驾驶产业发展。
作为通信运营商代表，蒋亚佳表示，当前自动驾驶已迈入规模化商用关键阶段，对网络服务的可靠性、算力服务的高效性以及智能服务的专业性需求日益迫切。5G及未来6G技术可有效支撑产业发展。
韩旭站在智驾企业角度，明确提出L4级自动驾驶不是“将来时”，而是已经真实落地的“现在时”。他强调，L4与L2++（高阶辅助驾驶）之间存在约一千倍的数量级差距。
马喆人聚焦干线重卡自动驾驶赛道，提出中国卡车货运自动驾驶具有巨大的经济价值和社会价值，能显著提升交通系统效率。中国在这一领域有望超越美国，并呼吁政府监管部门适当加大步伐，提供更多路权和局部创新空间，助力中国在全球货运自动驾驶科技领域引领发展。
圆桌讨论：
把脉L3、L4与Robotaxi技术路线商业化落地
圆桌讨论环节，引望智能驾驶产品线总裁李文广，文远知行创始人兼CEO韩旭，复旦大学中国研究院副研究员刘典，重庆长安汽车股份有限公司智能驾驶高级总工程师潘屹峰，主线科技合伙人、前瞻院院长王超围绕VLA与世界模型的技术路线，L3、L4与Robotaxi的关系，舱驾一体发展趋势以及中美自动驾驶竞争等热点议题展开深入探讨。
李文广认为，车辆运行在物理世界，世界模型更契合物理交互与动作控制。虽然大语言模型（LLM）擅长逻辑推理，但要在其上叠加时空能力难度较大；而在世界模型上增强推理能力则相对容易。他建议，产业落地应循序渐进，优先落地高速L3，积累数据与技术能力后再布局高速L4。
韩旭表示，L4技术难度远高于L2++，存在千倍级差距，全车无安全员、驾乘人员无驾照要求，对系统冗余、安全兜底能力要求极高，不能简单依靠数据增速线性推演技术进步；不能忽视低速场景的安全风险，切勿凭借主观想象低估高阶自动驾驶研发难度。
刘典从政策与治理视角分析，当前公众对自动驾驶包容度持续提升，但技术快速迭代与传统治理模式存在割裂。产业需要创新监管机制，建立包容性制度，平衡安全与创新。
潘屹峰认为产业发展需保持安全敬畏之心，建议行业联合主管部门、科研机构，搭建统一、完备、权威的自动驾驶评测体系，标准化界定安全等级与技术门槛；同时依托车路云一体化特色技术路线，打造更严谨、更贴合本土路况的安全体系，形成差异化国际竞争力。
王超建议强化地方政府产业协同引导，打通偏远地区、物流干线等真实落地场景，丰富测试示范应用范围；加快全国测试资质、运营标准跨城市、跨省互认，破除地域壁垒，推动自动驾驶从示范运营走向规模化实景落地。
（文章来源：广州日报新花城）