Q：请谈一谈自动驾驶在未来的发展规划和行业的影响。自动驾驶的 技术标准和法律文件的起草工作

中，专家参与了哪些?在智能驾驶 行业的政策方面，有哪些部门联合发布了相关文件？ A:在未来，智

能驾驶技术将进一步推广应用，越来越多的企业和玩 家将参与其中。国内智能驾驶的技术标准和法律

文件的起草工作。 国家工信部、公安部、交通部等多个部门联合发布了开展智能软件 汽车准入和上路

通行试点工作的文件.

Q：国内自动驾驶行业的试点通知中有哪些亮点？ A:在智能驾驶方面进入正规化，并逐渐面向量产车

型，路测实施也 从小量定制化向大量试用转变。同时，各家车企也在进入第二梯队, 甚至第三梯队的量

产车型.

Q：在智能驾驶的标准制定和路测实施方面，有哪些重要的改进和规 范化措施？ A:标准委员会、工信

部等在标准制定、数据安全和网络安全方面下 了很大力度，规范化了路测设 施、摄像头等联网设备的

配置，规范数据存储和保存，同时推出了 一系列白皮书和标准. Q:2018年开始的传感器研究主要集中

在哪些领域？ A:支架的决策融合和算法等方面，新架构更轻量化、基于整体的安 全芯片，结合路测端

的实施形成人车路云的整体思维架构.Q：智能网联系统的提升对人车路云有何影响？

A:通过路测摄像头捕捉和车端雷达传感器反馈人的感矢口，人车路云 三者形成一个整体的思维架构，

提升支架的安全性。

Q：国内信息安全做得好吗？ A:非常好，国内法规远远超过欧美，比如地理信息的加密和数据加 密，

北斗和异地定位信息的建立等方面。

Q：L3级别的智能驾驶在试点城市中有什么本质性的区别吗？ A:政策没有本质性的区别，都需要申请

牌照，进行多公里的实测和 发布正式的测试牌照，牌照每九个月到12个月要重新续一遍。 Q新的规程

与量产车的关系是什么？ A:更偏向于量产车型，包括吉利、一汽、上汽、红旗、宝马等都可 以申请相

应的量产车型的路测和适用性.

Q：之前的车辆自动驾驶分级有哪些问题？ A:之前的车辆自动驾驶分级没有明晰的分级标准，导致各

车型在特 定场景下的功能性开发程度不同。新的规程加强了分级标准的明确 性.

Q：车辆安全方面的厂商主要是哪些?有何区别？

A:包括传统的网络安全产品和整体的数据加密等. 传统的网络安全 产品基本上是照搬欧盟的标准解读，

而整体的数据加密是我们国内独有的。数据加密分为两个部分，包括数据的网络加密和不同零部 件的

数据加密。

Q：国内对车辆远程升级的规定和规范有哪些？

A:主要包括OTA升级、数据脱敏、语音语义模糊化处理和CA数字 签名.

Q：车端的数据存储方式是怎样的？ A:国家对车端的数据存储方式进行了规定和规范，要求老老实实

放

在车端上面，并进行相关的加密和保护。

Q:车辆加CA体系是什么？

入一种保护车辆数据安全的方式，将车辆简单加个密码，进行数据 上传和下发，保证数据不会在中途

被拦截等被攻击。

Q：CA体系预计执行多长时间才能有正式的文件出来？ A:已经有多年的试点工作经验.但还有两个卡脖

子的问题，比如功 能性标准的陆续出台和高精地图的成本问题。

Q：功能性标准在车企内化中还需要多长时间?车载定位系统的要求

是怎样的？ A:功能性标准需要放在25年左右前后去落地，车企把这些标准内

化完之后，可能还要一段时间.对于一些高端的L4及以上的车型需要高精地图，目前行业的高精地图成

本太高，车企需要一个蒯介 的方式呈现在终端的客户面前。

Q：如果没有测试和数据保障，安全性、一致性、数据保障等方面会

出现问题吗？

A:可能会下降，需要有高精地图配合的测试. 测试成本高，难以达 到最终标准, 可能会少量进行某几个

车型的L3L4级别的试行.

Q：请问如何解决路口的安全问题?请问如何解决网络瘫痪的问题？ A:国内的解决方案是在路边建一个

大的ECU把周边的人和车都变 成模型化，进行分析，发指令

给车辆，保证路口的安全性。国内可能只有北京、上海、深圳、广 州这样的城市，可能未来能支持一

两个这种质点的一个发展。这种 方案需要5G网络、低延时的带宽等技术支持，对于国内来说是一 个

问题. 如果100辆车在一个密集的交通路口处理问题，可能会导 致整个路口瘫痪。需要卷边缘计算这一

块可能会更多一些。国内对 于算力和算法的要求也越来越高。

Q：请问有哪几家比较好的厂商？ A:国内目前主流的制架有感知的和纯靠感知的两种，融合方式的被

更多的车企喜爱，因为成本更低、可靠性更高。安全芯片的理念提 出来并不久，处于比较慢的滞后性

水平，需要弥补算力薄弱的部分。 国内边缘计算能力薄弱，算力和算法需要不断改进.Q：请问国内对

于安全芯片有哪些要求？ A:国内要求必须是安全芯片，处于滞后性水平，算力和算法需要不 断改进。

边缘计算能力薄弱，需要弥补。安全芯片是在感知、危险 物品等方面的交通落实上，安全芯片边缘计

算的算力能够支持这么 多传感器的感知.

Q：请问边缘计算的重要性是什么？ A:需要不断改进，算力薄弱。算法也需要不断改进.国内边缘计算

能力薄弱，算力和算法需要不断改进。

Q：现在的支架技术，国内的传感器技术是怎么样的？ A:目前主流上看到的还是毫米波。包括角毫米

波、多线固态、摄像 头，还是一个融合为主的方案。大家还是用的是一些融合的方式。

Q：市面上主流的传感器是哪些？ A:目前市面上主流的传感器还是毫米波。包括角毫米波、多线固

态、 摄像头，还是一个融合为主的方案。

Q：车企的供应商水平如何？ A:车企的供应商水平差异很大，一般分为自研派和采购派。自研派 像体

育、仪器、上汽等基本上都是自研团队，工程师和算法工程师 都有二三十人。采购派则通过采购来解

决车企的供应问题.

Q：研发在整体上的情况如何?A:研发比例较高的是二三十名的车企，基本上都是自家研发，自家 车

型，自家给自家做相关的一些L三级以上开发。即使是二三十名 以下的车企，也开始了一些大规模的外

包，比如说我感知野外包， 我融合也外包，我算法也外包，最后我整体全是外包。

Q：是否需要考虑对M车产业带来的影响？ A:目前来说，我们整个汽车圈对于道路的开放可能会引起

国内国外

一些路权上的限制，会引起一部分的关注。但是需要深入考虑的是 对整个产业的影响.

Q：车辆未来是否会在国内进行测试？ A:未来可能会有一些外国车企把他们的车拉到我们这边来做测

试， 这些会在我们国内国外引起关注。