汽車的智能化發展與汽車后市場—專訪北京祥龍博瑞汽車服務（集團）有限公司總工程師魏俊強

◆文/本刊記者 高中偉

一、汽車智能化的發展

記者：當前全球汽車智能化的發展水平如何？

魏俊強：我們從自動駕駛的角度來談汽車智能化的發展。根據中國工業和信息化部發布的《汽車駕駛自動化分級》標準，汽車自動化駕駛可以分為L0～L5的6個級別。目前，在全球范圍內，真正商業化量產的汽車，達到了L2～L3的水平。L4～L5級別的自動駕駛汽車，目前只在試驗場中有，例如北京亦莊到大興機場的高速公路上，可以行駛L5級別的，完全無人駕駛的自動駕駛汽車。在北京的實驗道路上，見到最多的，是百度的自動駕駛汽車。這些實驗車，主要用于收集數據。對于汽車的自動駕駛系統來說，擁有越多越復雜的數據場景積累，汽車的反應速度就會越快，并且所做出反應的正確率也會越高。

現在量產的智能汽車，可以實現倒車入庫、固定場景下的道路識別等。但是，在相對復雜的道路場景中，還達不到相應的處理速度和處理能力。究其原因，是在實驗過程中儲存的場景數據還太少，實驗條件還不夠。當汽車的自動駕駛級別達到L4的時候，駕駛員可以在大部分時間脫離對車輛轉向系統的操作，完完全全依靠車輛自身來識別景物，并處理一般道路上的各種情況。當汽車自動駕駛的級別真正達到L4～L5的時候，一定是車與路之間的有機結合，車與車之間、車與物之間、以及車與人之間的相互配合。

魏俊強（本刊編委會委員）北京祥龍博瑞汽車服務（集團）有限公司總工程師；全國勞動模范；“五一勞動獎章”獲得者。

自動駕駛汽車的發展，可以從三個應用領域來認識。第一個領域是作為生產型汽車，這種汽車在特定的環境中工作，例如碼頭、礦場、工地、農田等。這類生產型汽車，已經大量實現了L4及以上的級別，因為其工作范圍相對較小，工作場景比較固定，而且還可以在工作場地周圍設置電子圍欄，這使得車輛發生危險的可能性極小。第二個領域是作為公共交通車輛來使用。城鐵、地鐵等場景固定的軌道交通工具，目前都可以做到無人駕駛。相對復雜一些的公交車，也是點對點的運行模式，每個公交車站點都是固定的，雖然也需要處理車與人、車與道路之間的復雜場景，但這種場景對于自動駕駛汽車來說，仍然屬于固定場景。當自動駕駛級別達到L4以后，道路上突然出現的、跑動的行人等，對于車輛來說是可控場景。并且，越來越多的公交站牌之間實現了網絡互聯，這也為公交車輛實現自動駕駛提供了有利的條件。第三個領域，才是我們面臨的最大挑戰——私家車的自動駕駛。

記者：自動駕駛汽車從L3級別向L4級別發展還存在哪些難點？

魏俊強：難點一：在L3的基礎上要想要達到L4級別，汽車上雷達等裝置的裝配量可能要翻倍，這所導致的成本上升是很重要的一個問題。難點二：在L3的基礎上要想達到L4級別，對于芯片的計算能力和處理能力也有了新的要求。L3級別的自動駕駛車輛，車輛自身就可以處理一些數據，更多體現的是車載計算能力，不需要云計算。達到L4的時候，可能需要云計算的支持，需要更多的遠程計算。難點三：數據的積累。對于自動駕駛汽車來說，高速公路的場景就是相對簡單的，因為場景固定，如果是胡同道路的場景，處理難度就加大了。另外，對于一些駕駛員來說，都會有看不到交通標識的情況發生，因此讓自動駕駛的車輛完完全全處理好各種路標，也存在一定的難度，這需要大量的數據積累與加持。

記者：目前，在智能汽車領域，一些國產品牌，特別是造車新勢力，發展勢頭迅猛，似乎很多消費者不再一味追捧合資品牌了，您覺得原因何在呢？

魏俊強：有兩個方面的原因。

第一，所有的智能汽車都要隨時隨地采集數據，包括車輛的行駛路徑、周圍環境的圖像等，這些數據會被儲存起來，用于車型及品牌今后智能化的提升，這本身是合理的。但是，這些被采集到的數據，是否僅僅應用于汽車的研究是國家層面關注的，也是關系到國家安全的。所以，我國出臺了一些相關規定，比如要求合資車企必須在中國建立數據處理中心等，這無形中增加了合資品牌的成本，也在某種程度上限制了合資品牌的發展，讓國產品牌形成了一定的優勢。

第二，國產汽車更知道國人的需求?，F在的汽車與過去不同，過去的汽車更偏向于工具的屬性，而現在的汽車，更多地關注娛樂屬性?，F在，人們使用汽車，不單是為了交通，人們在車上的時間越來越長，汽車為人們提供了娛樂的空間，智能汽車上，越來越多地可以實現人機對話、購物場景等智能化功能。國產品牌，更了解中國的文化，更能滿足消費者交通之外的需求。

記者：說到智能汽車，我們不得不提及特斯拉，您覺得特斯拉的優勢有哪些呢？

魏俊強：在自動駕駛領域，目前特斯拉的量產汽車更偏向于L3級別，而其他品牌的汽車，更偏向于“L2.5”，這之間，還存在0.5的差距。

具體來講，特斯拉的優勢有兩個方面：第一是其人性化的設計比較多，比較“好玩”。使用過特斯拉的人，都能切身感受到，特斯拉在人機配合方面做得非常好。第二，特斯拉畢竟是第一個實現智能駕駛的品牌，品牌存在的時間更長，技術及質量的相對穩定性也更高。所以說，在智能汽車及自動駕駛領域，當前特斯拉依然存在領先的優勢。

二、汽車智能化背景下的汽車后市場

記者：汽車智能化發展，會使汽車維修行業發生哪些改變？

魏俊強：最早的大部分汽車維修技術人員都是機械維修技術人員，隨著汽車的發展，汽車電器不斷增加，汽車維修工作轉變為機電一體化。2000年左右，在從機械維修到機電一體化的轉變過程中，曾經淘汰了一批汽車維修技術人員。如今，汽車維修行業正在迎來新一輪變革——汽車智能化的變革。現在的汽車越來越趨向于裝著4個輪子的計算機，一輛汽車中的計算芯片比一個家庭內所有計算機加起來的芯片還要多，汽車行駛時有幾百塊甚至上千塊芯片在工作。

下面具體說一說汽車智能化發展使汽車維修行業發生的變化。

變化一：未來汽車機械維修的比例會越來越小。汽車智能化時代，汽車機械部分的故障比例會越來越小，可能不到10%，剩下90%的故障都將涉及到系統調配。今后的汽車維修，可以類比于飛機維修。過去的飛機維修為什么難于汽車維修？第一是因為飛機上的電器設備太多，要求維修技術人員對這些電器設備足夠熟悉，并且能夠完成維修過后的相關匹配工作。第二是因為飛機是在天上飛的，對安全性要求更高。隨著汽車智能化程度越來越高，更多的控制工作不再依靠人，而是完全靠計算機進行操控，所以對匹配和安全性的要求也就與飛機一樣了。

變化二：要想修好汽車需要充分理解控制程序。今后的汽車維修，需要更多的，是對程序的理解。舉個例子，一輛車無法行駛，可能不是機械部分出了問題，不是電機出了問題，也不是電池出了問題，只是指令不對。汽車維修技術人員，可以通過調整程序，消除指令中存在的錯誤，瞬間使車輛恢復正常。

變化三：傳感器的標定工作至關重要。今后的汽車維修還將產生一個變化，就是傳感器的標定工作變得至關重要。汽車傳感器的標定，根據標定內容的不同，會對場地及環境提出更高的要求。比如對激光雷達的標定，對于場地大小有要求，原理上要求標定場地達到300米的長度，實際如果達不到300米可能縮減為50米，但長度是否足夠肯定會影響標定的精準性。作為普通的4S店和汽修企業，很難實現理想的標定環境。今后的趨勢，可能以汽車品牌為單位，在某個地區建立1～2個標定室，以滿足汽車售后的標定需求。

變化四：維修技術人員需要知識升級也需要思維方式升級。每一次，因汽車技術變化而發生的汽車維修領域的變革，都不會影響整個市場，默默發生的，只是維修技術人員的優勝劣汰和不斷更替。在汽車智能化時代，首先汽車維修技術人員的知識水平必須達到全新的高度，以汽車設計原理及所涉及領域為基礎，汽車維修技術人員需要補充大量的知識內容。其次，維修技術人員需要完成邏輯思維能力的提升，今后對汽車故障的診斷需要應用到數學邏輯，如果邏輯思維能力薄弱，會很難勝任汽車維修工作。

歷史的車輪在前進，汽車維修行業與其他行業一樣，不斷面臨新的機遇與挑戰，也將日新月異，在不久的將來迎來全新的面貌。推動行業發展，需要每一位從業者擁有迎難而上的意志，并付諸學習與自我超越的行動。