张亚勤:未来电车品牌可能出现整合,2030年将有10%新车具备 L4 级自动驾驶能力
迪丽瓦拉
2025-06-26 18:38:26
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出品|搜狐财经

作者|汪梦婷

第十六届达沃斯论坛(新领军者年会)于2025年6月24至26日在天津举办,中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤出席并发表观点。

张亚勤表示,自动驾驶领域即将迎来 “DeepSeek时刻”。现在慢慢的看到一些曙光,特别是去年和今年可能有里程碑式的意义,机器人出租车取得很大的进展。

“我们在自动驾驶领域已经取得了显著进展。这项技术始于十年前,引了数百亿美元的投资。在机器人出租车(Robotaxi)方面,规模化进步巨大,并已在多个城市进行商业化尝试,如旧金山、洛杉矶、奥斯汀、东京以及特斯拉所在地。”张亚勤称。

他谈到,在中国,百度的Apollo Go系统投入时间最长,其在武汉的试运营非常成功,如今已有超过一千辆车覆盖整个城市,令人印象深刻。此外,包括文远知行在内的中国公司也在这个领域发力,标志着行业进入了新阶段。

张亚勤预测,到今年年底,随着武汉等复杂城市环境中大规模运营的推进,以及 Waymo 在旧金山等地的持续努力,自动驾驶技术将展现出成熟、安全且经过验证的运营能力。

在安全与经济效益方面,张亚勤称有两个核心目标:第一是大幅提升安全性,目标是比人类驾驶安全十倍或提升一个数量级,减少90%的事故。因为目前90%的交通事故是由人为错误导致的,而人工智能有能力改善这方面。

第二是变革车辆经济性当时人类驾驶员成本占自动出租车总成本的约60%。去掉驾驶员,车辆的运行经济性有望至少提升两倍(即成本显著降低)。很高兴看到目前业务规模已扩展到约150亿美元的投资。

他还谈到生成式人工智能和大语言模型的发展,帮助自动驾驶解决了两大核心难题:

第一是海量数据处理与理解,无论测试里程多长,总会遇到罕见或未曾见过的场景。需要更多此类数据来训练系统,但在实际测试中又极力避免事故。生成式AI可以模拟这些罕见场景,生成大量训练数据。

第二是端到端训练,以前自动驾驶系统由多个模块组成,规则繁多。现在,借助深度学习和大模型,可以构建端到端的决策模型,简化大部分规则。虽然仍需保留一些核心规则确保安全边界,但整体迭代速度大大加快。视觉模型和行动模型仍是挑战,但正越来越接近目标,市场动力也在增强。

基于对行业发展的乐观判断,张亚勤预测,到 2030 年,新车出货量中将有 10% 具备 L4 级自动驾驶能力,服务于自动驾驶出租车和消费者市场。

他同时指出,电动汽车生态系统正在逐步成熟,但仍需完善充电基础设施和竞争规则,未来电动汽车品牌可能会出现整合。

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