全国服务热线汽车作为交通出行的重要载体，也是交通系统当中非常重要的核心环节，汽车的智能化和网联化正在成为未来发展的重要方向。近年来，自动驾驶技术已经在无人配送、无人出租汽车、干线无人物流车、封闭园区的无人物流等领域具有了一定的商业化条件。
前沿科技与交通的深度融合，使得智能交通跃上新的发展快车道，同时也为全产业链上的企业提供了一条风起云涌的崭新赛道。这也将为交通基础设施智能化、交通发展模式绿色化，交通运行自动化和交通出行人性化等方面提供了强力支持，并给社会带来生产和生活方式的极大改变。
然而身处行业变革之中，想要完成从单车自动驾驶到终局智能交通的转变，无疑也将面对非常巨大的挑战。12月22日，在钛媒体2022 T-EDGE全球创新大会上，高通全球副总裁侯明娟、星尘数据合伙人兼COO徐铭锴、腾讯智慧出行商务总经理徐悦以及阿尔法公社创始合伙人、CEO许四清同钛媒体集团联合创始人、ITValue发起理事万宁一起，共同探讨了智能化交通的发展“新”趋势。
自动驾驶向智能交通的跨越
“智慧交通是在电商之后又一个体量庞大且增长潜力不俗的市场。”许四清表达了他对智能交通市场前景的看法。技术推动、生态建设以及创新的商业模式，是三个核心要素，三者协同作用构成了智慧交通的核心要素，而在其中又孕育了若干个巨大的市场机会。
随后许四清又透露了一组数据，“目前中国智能交通相关的大领域里面，已经有上千家公司投身其中，有30%以上的公司已经拿到了投资，这是一个风起云涌的新热点。”
来自高通的侯明娟也表达了其对于智能交通领域增速的预期。她观察到，在中国，从消费者到车厂对于新兴技术的热爱和使用远超其他市场，而这也反向给高通这样做芯片及技术研发的厂商提供了很强的推动作用。从无线通信及计算技术的发展来看，具有前瞻性且长期持续的技术研发投入，将在市场及应用逐步完善之后，与行业一起迎来一个高速发展时期。
作为一家自动化数据处理技术的AI企业，徐铭锴认为时至今日，智能交通面临的技术挑战已经逐步从单点智能转向全网智能。“如何在技术上高效率，且低成本的穷举尽可能多的‘conner case’，快速打造高速迭代自动驾驶数据闭环，将是接下来很长一段时间内，各家都在努力完成的技术突破。”
车路协同实现技术跃升
对于从自动驾驶向智能化交通迈进过程中遇到的挑战，许四清表示：“在智慧出行这个大前提之下，现阶段面临的最大挑战主要有三个。首先是安全挑战，实际上自动驾驶到现在对安全问题还远远没有得到完善的解决方案；第二个挑战则是成本问题，主要是数据、算力、算法以及中国市场面临的芯片依赖问题；最后一个挑战则是司法体系的建设，司法体系建设要比科学技术的进步缓慢得多，这些都是需要时间来逐步完善的。”
而对于算力，算法以及数据处理等问题，腾讯智慧出行的徐悦也发表了他们的一些看法和经验。数据在未来将是一个充满挑战和机遇的领域，不仅仅涉及数据量的问题，政府和各个行业在对于数据的管制、管理和应用提出越来越多规范化的要求，这对于很多行业内的企业来说既是挑战，又是新的机会。
“我们定义的智能出行，能够跨越每一个设备自身的边界，让数据和应用的互联互通管理成为可能，围绕图和云建立基础设施平台，用更为开放的方式构筑行业的解决方案，从而解决大多数数据层面带来的挑战。”徐悦如是说道。
值得一提的是，许四清还提到一个观点，即降低芯片依赖。“算力、算法和数据是技术创新的核心，最直接的问题就是对算力也就是对芯片的依赖。很多场景下，人们习惯了用视频信息，但是很多场景用振动信号来辅助、替代视觉，就可以用百万分之一的数据和算力达到相近甚至更好的效果。毫无疑问，从物理学原理出发，另辟蹊径可以找到替代方案。我们已经在这个领域和院士团队做了深入探索，确定是个方向，已经投资了种子轮。相信这又将是一个全新的机会，尤其对于中国的车路协同市场而言则更是如此。”
除了芯片依赖，许四清还提出了路径依赖的问题。“智慧出行在未来10年面临巨大的数据爆发，而且大部分数据都不在本地处理。如何有效地做数据传输，又是一个大的挑战，根据BCG的研究，到L5级别的自动驾驶，每辆车一小时产生的数据可达1T GB。数据的增长远远超出了网络传输能力的增长。我们对这个领域做了预判，做了前瞻性的投资布局。种子投资的团队是国内这方面的权威团队，拥有数百项专利，贡献了国际电联主要的技术标准。他们的并行传输能力可以提高10倍，同时在传输段层到现有算力无法破解的安全。”
快速成功打造自动驾驶数据闭环，以此提升自动驾驶研发效率，从而去实现更多的场景跃升，是现阶段各家自动驾驶公司的必争之地。徐铭锴的心得是，自动驾驶的发展绝对不是依靠单一功能输出，其拥有非常复杂产业链供应链。相信在未来，全产业链能够有效联动，形成产业合力将是必然的趋势，接下来自动驾驶领域也必将迎来更快的发展速度和更多的破局机遇。
以下为圆桌论坛全文，略经钛媒体App编辑：
钛媒体集团联合创始人、ITValue发起理事——万宁先生开启了本次《智能化交通的发展“新”趋势》的圆桌对话。过去几年，无论新能源车自动驾驶还是智能化交通都离我们越来越近，而这也是一个风起云涌的企业创新赛道，今天我们难得请来几位嘉宾，他们分别代表各自的领域来跟我们一起探讨一下智能化交通发展的新趋势。
万宁：我们都知道从一个单车自动驾驶到终局智能交通会面临非常多的挑战，我想请大家来分享一下各自的观点和看法，具体会面临哪些技术挑战，产业前景如何？
高通全球副总裁侯明娟：我们看到在中国，从消费者到车厂对于新兴技术的热爱和使用远超其他市场，而这也反向给我们做芯片及技术研发的厂商提供了很强的推动作用。从无线通信及计算技术的发展来看，具有前瞻性且长期持续的技术研发投入，将在市场及应用逐步完善之后，与行业一起迎来一个高速发展时期。
这样的技术路径以及相同的场景也会在自动驾驶及智能交通领域出现。目前来看，不管是消费者还是车企都已经跃跃欲试，各大硬件以及技术供应商也都做了很多相应准备，一旦“春天”到来之后，自动驾驶及智能交通将会迎来较为快速的发展时期，也会带来充足的市场机遇，相信在各方共同努力之下可以通过开放合作，共同构建自动驾驶和智能交通的新未来。
阿尔法公社创始合伙人、CEO许四清：智慧交通是在电商之后又一个体量庞大且增长潜力不俗的崭新市场。其最为核心的三大要素分别是：技术推动、生态建设以及创新的商业模式，三者协同作用构成了智慧出行或者说智慧交通的核心要素，而在其中又孕育了若干个巨大的市场机会。
这里面包含三个大的万亿级市场、两个千亿级市场和一批百亿级市场。其中，自动载人的个人交通、长途运输交通、以及设备供应，这三个领域是三个大的万亿级市场。
两个千亿级市场分别是智能公共出行以及末端智能配送。另外还有一批百亿级市场，相对离我们更近，即封闭领域、港口、矿山、机场还有封闭的货场等等，这些领域能创造百亿级市场的潜力。可以说，智能出行是近些年来少有的十万亿规模的庞大市场，有着非常广阔的投资空间和创业空间。
智慧出行是个大前提，现阶段面临的最大挑战主要有三个。首先是安全挑战，实际上自动驾驶到现在对安全问题还远远没有达到安全的程度；第二个挑战则是成本问题，主要是数据、算力、算法以及中国市场面临的芯片依赖问题；最后一个挑战则是司法体系的建设，司法体系建设要比科学技术的进步缓慢得多，这些都是需要时间来逐步完善的。
星尘数据合伙人兼COO徐铭锴：听过了刚才侯总和许总从各自领域出发，介绍了关于这个行业认知，我想聚焦在技术层面聊一聊对于这个行业的一些感受和认知。
时至今日，智能交通面临的技术挑战已经逐步从单点智能转向全网智能。从L2、L3跃升到L4、L5，真正做到各种复杂交通场景的全覆盖，如何在技术上高效率，且低成本的穷举尽可能多的“corner case”，快速打造高速迭代自动驾驶数据闭环，是现在和接下来很长一段时间各家都在努力完成的技术突破。
从单点智能到全网智能，需要面对全网智能规划，提升城市运力，物理信息、完成数据化到智能化的过渡等系列难题。以前只需要解决单点问题，现在则需要从全局考虑优化设计方案，这也是实体经济和人工智能结合遇到通用型技术挑战。不过，我们也看到了自动驾驶在各个领域的逐步落地，真正降低了用户的运力成本，提升了驾驶安全，所以我还是非常看好智能驾驶这个行业的。
万宁：刚才徐铭锴总也介绍了，我们现在正处于单点智能转向全网智能的转型之中。而在其中有一个很大的“瓶颈”，在于我们的算力和数据部分。腾讯作为一家非常成功的技术公司，在过往的自动驾驶进程中是如何看待其发展的核心动力，同时，腾讯在其中又扮演了怎样的角色？
腾讯智慧出行商务总经理徐悦：最早汽车行业从智能座舱入手，让大家感受到了更为完善的生态体验。而从去年开始，腾讯智慧出行将眼光投向了更为“基础”的地方，以此来完善智能驾驶的工作。
首先是智能汽车云，就像前面许总提到的算力、算法包括数据都得先有地方存，还得有地方能算。智能汽车云的出现，既能够解决技术合规问题，又能解决存算以及整套工具链上面高效运行的问题。
同时，位置信息作为一种特别基础的服务，提到智能驾驶仿佛就绕不开类似高精地图，或者增强型普通地图，以及一些车企的特性化位置服务。这些都涉及到外界的数据如何更加精准、更加精细化成为一种实时的能够倒车一个服务，所以“图”也智能驾驶亟须解决的问题。
围绕图和云，腾讯智慧出行的定位就清晰了起来，既不做车，也不做硬件，为大家提供云和图基础设施平台，与合作伙伴用非常开放的方式构筑行业的解决方案，解决咱们刚才提到“卡脖子”给大家带来挑战的问题。
万宁：可以看到，从自动驾驶到真正的智慧交通其实包括了路网协同以及更广域的数据信息处理。在此也想问问大家对于这个行业未来的发展趋势有何看法？
许四清：我觉得车路协同这方面的潜力同样不容小觑，我们国家有条件在基础设施方面做得更好更彻底，所面临的最大挑战也只是如何有效，且成本最为可控地完成它。
而之前提到的算力、算法和数据问题，最直接的反映就是芯片依赖和路径依赖。既是挑战，又是机会，这将是又一个全新的大市场，尤其对于新能源汽车提速发展的中国市场而言则更是如此。
侯明娟：其实很多消费者对于未来智能驾驶终端或者说汽车的要求，与手机是十分相似的。从一个芯片及技术厂商的角度来看，具有前瞻性且长期持续的技术研发投入，将助力不管是硬件还是软件层面，乃至于整个智能驾驶生态系统的快速成长。未来，智能驾驶将是一个软硬件深度融合，并且充满机遇的广阔市场。
万宁：伴随着刚才许总和侯总他们所描述和展现自动驾驶到智能交通巨大前景，我想问问两位“徐总”，作为产业链的一部分，你们各自又有怎样的发展规划呢？
徐铭锴：我们认为快速成功打造自动驾驶数据闭环，以此提升自动驾驶研发效率，从而去实现更多的场景跃升，是现阶段各家自动驾驶公司的必争之地。
而自动驾驶的发展绝对不是单一功能输出，其拥有非常复杂产业链供应链。从2020年以来，我们便开始赋能多家头部自动驾驶客户，几乎实现了全链条数据化。相信在未来，全产业链能够有效联动，形成产业合力也是必然的趋势，我们也非常荣幸能够参与其中，接下来自动驾驶领域也必将迎来更快的发展速度和更多的破局机遇。
徐悦：借着万总的问题，我也展示一下我们对于整个智慧出行、智慧交通问题的思考。从腾讯智慧出行的角度来谈，我们认为车和路都很重要，我们擅长的部分，一部分在于与人连接的方面，另一部分则是基础数据能力和基础技术能力，围绕这两部分在整体布局上首先落子在路和交通的问题上。
而从车的角度来说，我们围绕着如何帮助车企第一，造好车；第二，最终帮助用户用好车；第三用营销方法帮助车企卖好车，围绕三个点构筑我们自己解决方案。
我们定义的智能出行，能够跨越每一个设备自身的边界，让数据和应用的互联互通管理成为可能，围绕“图”和“云”这一基础设施平台，用非常开放的方式构筑行业的解决方案。
