無人駕駛將迎來高度自動駕駛時刻

中國工程院外籍院士張亞勤：

　　3月11日，自動駕駛公司小馬智行開通的示範運營專線出租車行駛在廣州塔附近道路上。 新華社發

人物名片

　　張亞勤，1966年1月出生於山西省太原市，數字視頻和人工智能領域的世界級科學家和企業家，清華大學智能科學講席教授、智能產業研究院院長，中國工程院外籍院士。

　　過去數十年，從溝通、消費、娛樂到生產、交通、商業往來，無不深深烙刻上數字化的印記。在中國工程院外籍院士、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤眼中，數字世界正逐步與物理世界、生物世界走向融合，無盡前沿之門從未關閉。「AI在五年之內會證明一個公式或猜想，再過五年會發明一個，不一定發明到薛定諤方程這樣的，但會發明人類可能沒有的。」張亞勤展望道。

　　從百度Apollo（百度自動駕駛平臺）到清華大學智能產業研究院院長，張亞勤的職業生涯始終與無人駕駛的進化軌跡交織。在他看來，這場技術革命不僅是中國的「換道超車」機遇，更是人類邁向智能社會的關鍵一躍。

　　「無人駕駛的ChatGPT時刻什麼時候來臨？如果Waymo在美國順利，百度在中國、在湖北武漢做得順利的話，包括文遠、小馬順利的話，今年就可以達到我們的ChatGPT時刻。」近日，張亞勤在接受華西都市報、封面新聞記者採訪時表示，無人駕駛規模化還需要更長時間。「10%的新車在2030年就會有L4（高度自動駕駛）的能力，那時候DeepSeek時刻就來臨了。」

無人駕駛：

安全性與成本的雙重革命

　　「沒有人工智能就沒有無人駕駛，AI是無人駕駛里最關鍵的技術，它有很多挑戰，安全性、實時性等，集成了不同的問題，解決了無人駕駛，特別在複雜城市里大規模無人駕駛，很多問題迎刃而解。」張亞勤告訴記者，無人駕駛的安全性已顯著超越人類駕駛。張亞勤援引Waymo和百度蘿卜快跑的運營數據指出，無人車在複雜城市路況下的平均事故率，僅為人類駕駛的1/14，且隨着端到端大模型技術的應用，這一差距有望進一步拉大。

　　張亞勤特別強調，安全性的底層邏輯在於「機器的感知與決策能力不受情緒、疲勞等因素干擾」，而多模態傳感器（如激光雷達、4D雷達）與輕地圖導航技術的結合，為這一目標提供了支撐。

　　近日，方舟投資公司發佈2025年度報告稱，到2030年，無人駕駛汽車市場規模有望達到10萬億美元，屆時全球無人駕駛汽車數量將達到大約5000萬輛，將徹底改變物流和出行等行業，催生萬億美元級別新市場。

　　在張亞勤看來，這一變革將重塑交通經濟：「無人駕駛不僅是技術革命，更是社會效率的革命。當出行成本低於地鐵和公交時，城市交通生態將被徹底顛覆。」

　　多模態、端到端與車路協同，針對業界爭議的技術路徑，張亞勤明確主張「實用主義優先」。「我不贊同‘純視覺派’的極端立場，主張激光雷達、視覺與高精度地圖的互補應用，尤其肯定中國企業在傳感器成本控制上的突破，如禾賽科技將激光雷達價格降至百美元級。」

　　而端到端模型，張亞勤支持基於大模型的端到端自動駕駛架構，但強調需輔以規則兜底，避免「算法黑箱」風險。「大模型出來之后，特別生成式AI出來之后，對於整個無人駕駛是很大的推動。不管安全也好，智能也好。」張亞勤説，L4級無人駕駛必須實現完全自主，車路協同僅作為冗余補充，「依賴路端基礎設施的無人駕駛不具備普適性」。

中國無人駕駛技術

全球化步伐迅猛

　　中國在無人駕駛政策領域的突破令全球矚目。北京亦莊500平方公里全域開放測試、武漢1700萬人口城市實現無人車商業化運營……在張亞勤看來，無人駕駛方面，中國在技術和落地層面，都處於全球領先地位。

　　中國無人駕駛企業的全球化步伐迅猛，國內企業去年有很大的進展，地平線、文遠知行和小馬智行成功上市，蘿卜快跑在武漢全域做無人駕駛，成為無人駕駛行業商用里程碑；地平線、毫末智行等供應鏈企業推動國產。

　　「百度Apollo開源平臺已吸引全球100多個國家的開發者，其架構設計被廣泛借鑑。」張亞勤指出，這是中國對全球無人駕駛技術的系統性貢獻。

產學研融合：

AIR的「雙引擎」模式

　　作為清華大學智能產業研究院（AIR）院長，張亞勤還分享了研究院的獨特路徑：「無人駕駛和具身智能是一個重要方面，產業是很重要的部分，我們產業合作很多，把無人駕駛和具身智能仿真平臺和大模型用到智駕上，目前在快速地推進。」

　　近年來，各行各業大模型層出不窮，人工智能技術正以超出預期的速度進化，而隨着大模型與更多實際場景相結合，相關應用也在悄然滲透進人們生產生活的方方面面，而相關技術又怎樣賦能無人駕駛領域？

　　在張亞勤看來，生成式AI（如大語言模型）為無人駕駛帶來三大突破：通過合成數據緩解訓練數據不足；提升對極端場景的泛化能力；賦予車輛「常識推理」能力，例如理解交警手勢等。張亞勤坦言：「完全解決相關問題仍需時日，機器對人性化駕駛的模仿仍是技術難點」。

　　「現在AI、人腦的區別依然很大。人類大腦經過幾十萬年的進化，效率十分高，比如860億個神經元，百萬億級的突觸，只有不到3斤重，僅消耗20瓦的能耗。」張亞勤提到，再看前沿大模型，基本上萬億級的參數，需要超高的算力和能耗。如果把大腦作為一個參數權重，大模型還差100倍，整個效率和架構需要大幅度顛覆。

　　華西都市報-封面新聞記者 邊雪