1. 专家解读政策

(1) 道路测试和智能网联车辆的发展趋势

根据专家的解读，中国的自动驾驶行业已经进入规范化阶段。近年来的规划文件明确了未来的发展方向，尤其是智能网联车辆方面的规范越来越趋于标准化。从2018年开始，一些头部企业已经推出了智能网联方向的车型，并进行了道路测试。随着时间的推移，越来越多的一线企业和国内玩家加入到了该领域，并取得了不错的效果。在2020年之后，国家还加大了数据安全和网络安全等方面的关注，使得国内的支架水平和逻辑已经超过了欧美。可以预见，未来会有不断迭代的法规以及更高的自动驾驶水平。

(2) 支架系统的发展和改进

从2018年起，支架系统的发展经历了很大的改变。从传感器为主到整个支架系统为核心，成为一个更加轻量化的架构。通过整体的安全芯片和算法来实现自动驾驶的功能。支架系统的改进使得车辆在行驶过程中能够更加准确地感知环境，并做出相应的决策，提升了安全性和性能。

2. 车辆安全和网络安全

车辆安全主要涉及数据网络加密和OTA升级等方面。数据网络加密是针对车辆关键部件的数据加密保护，不同部件采用不同的加密方式。同时，车辆需要进行数据签名保护，以防止数据被拦截或攻击。车辆安全还包括数据脱敏和语音语义模糊化处理等。在网络安全方面，中国在信息安全方面的建设已经超过了欧美，包括数字签名和数据加密等技术的应用。

3. 试点政策的时间预测

试点政策的标准将会陆续发布，具体包括车辆功能的要求。预计这些标准将在2025年左右开始落地，但车企还需要一定的时间来适应和普及这些标准。因此，预计正式的试点政策文件还需要一段时间才能出台。

以上就是投资交流会议录音中投资者关心的内容的提炼。

Q&A

Q：目前车辆安全主要是哪些厂商在做？传统的网络安全产品和车辆安全有什么区别？

A：目前车辆安全的厂商包括以下几个方面：数据网络加密方面的厂商，如ivi、中控板、POS等关键部件的数据加密方式；OTA升级方面的厂商，几乎所有车企都在做远程升级；数据脱敏和语音语义模糊化处理方面的厂商，以免车内数据被攻击和篡改；国家联合信通院等机构颁发的数字签名厂商，保证车辆数据上传和下发的安全。传统的网络安全产品和车辆安全的区别在于，车辆安全更注重数据加密、远程升级和数据存储方式规范，保证车辆整体功能性发展。

Q：预计试点政策要执行大概多长时间才能有正式的文件出来？

A：目前车辆安全的一些功能标准还在陆续出台中，例如紧急转向辅助系统、道路保持系统和道路巡航系统等。这些功能的详细细则和标准化需要在2025年左右完成。所以车企内化并落地这些标准可能还需要一段时间。

Q：对于高端的l4级以上的功能，l4l5的车型需要高精地图，但目前高精地图的成本非常高。有没有可能在较短时间内以廉价的方式将高精地图呈现给终端客户？

A：目前来说，高精地图的成本非常高，达到百万级。在终端买车人不愿意为此买单的情况下，车企很难承担相应的测试成本以确保安全性、一致性和数据保障等方面的要求。因此，在未来几十年内，不太可能实现全面铺开高精地图技术。可能会采取的方式是逐步试行某几个车型的l3、l4级别的功能。

Q：除了高精地图成本高的问题外，是否还有其他的挑战和障碍需要解决？

A：在未来的发展中，不太可能出现将所有功能完全开发、测试并面向终端客户的情况，因为每辆汽车的成本可能会超过百万元，这是不现实的。因此，最终国家会采取适应情况的方式，而不是强制要求所有车企都进行全面的开发和测试。

Q：现在这些厂商的支架产品有哪几家是比较好的？

A：目前市面上主流的支架产品包括摄像头、雷达、毫米波的一些配置，像特斯拉这一派的视觉支架和一些融合方式比较受认可。这些融合方式具有更好的成本、可靠性和算法简化。但国内的边缘计算能力相对薄弱，而国外可以支持更多传感器的感知。目前国内的支架技术还需要提升，尤其是在算力和边缘计算能力方面。此外，智能驾驶行业还存在一些技术瓶颈和不足，比如5G网络带宽和延时要求高，目前处理密集交通会有一些问题。总体来说，头部车企更倾向于边缘计算和客户定制化的智能座舱。

Q：您如何看待合资车未来在支架方面的追赶这件事？

A：我并不看好合资车企在支架方面的追赶。合资车企由于不同体系的研发团队往往无法形成合力，内部情况较差，存在互相抵消的态势。合资车企可能有更好的资金和政府支持，但实际上日、法、德等研发团队在国内的开发情况并不好，存在人员流动性。此外，国内与国外团队在支架通信领域的标准和思路上存在不同意见，导致传统和新锐研发之间的碰撞，难以取得好的结果。相比之下，新动力汽车企业能够更快地推出新车型，例如白小李团队每两年推出一款全新车型，而传统车企可能需要3.5年至4年以上。整体团队的合作方式不一致、难以达到一定的高度一致性。

Q：特斯拉在未来的发展中强调低精度加bv加transport欧盟这套方案，华为则没有放弃高精度地图的思路。请问高精度加雷达和低精度这种靠算法的路线，最终哪条路线更容易走？

A：高精度地图在目前来说，对于行业的高端自动驾驶来说是不可替代的。很多车企的L4级以上车型都要求配备高精度地图。这说明在高级别功能上，高精地图很难被取代，且可能在短期内很难被打破。如果不用高精地图，感知定位融合可能需要更多的辅助设施和技术支持，可能面临单车智能无法突破的局限性。因此，在像LP功能、城市巡航功能、医疗KS功能和高速路段的使用方面，可能还需要与高清地图进行配合。

Q：据说fsd明年一季度就要进入中国了，官方的测试效果怎么样？

A：目前官方在整体的测试水平上看，效果还是不错的，各家的测试方向也都挺好的。

Q：特斯拉要做纯视觉方案，而国内的方案主要是各种传感器。您对这些方案怎么看？

A：目前市面上主流的方案还是以毫米波、角毫米波、多线固态和摄像头融合为主。在各家主流车企里面，普遍采用融合的方式。从单车的角度来看，对于SUV等家用车型来说，成本约为十三二三十万左右。

Q：对于传感器配置，您是如何看待的？

A：从整体上来说，传感器的配置取决于能提供多少安全性保障。比如说配备环摄像头能覆盖整车360度和一圈小雷达等多余性配置，确保车辆在各种情况下都能够正常行驶。实车测试可能会更多，因为在一些极限和复杂情况下，增加传感器配置可以提高安全性。

Q：在目前的自动驾驶方向上，车企多倾向于进行实车测试吗？

A：过去车企主要在一些城市做路测时发现，做更多勇于测试，特别是在一些极限和复杂情况下，能增加很多安全性。

Q：在纯视觉方案和传感器方案中，有什么优劣势？

A：例如在高速公路上，当前摄像头全部失效时，如果配备了其他传感器如毫米波，整车仍然能够保持相对安全和稳定的驾驶情况，减少了风险。传感器方案提供了更多安全性和稳定性，而纯视觉方案可能缺乏其他传感器所具备的功能。

Q：在车企中，研发团队的规模和水平如何？

A：车企的研发团队一般分为自研派和外包派别。自研派的团队规模大约有二三十名工程师，包括算法工程师和传感器融合等方面的人员。有实力的车企基本上都是自家研发自家车型，自己做相关的研发、测试和开发。而较小的车企可能会倾向于外包部分工作，外包团队数量较多。总体来说，研发团队在前二三十名车企比例较高，而一些后面的车企可能会更多地外包研发工作。

Q：在车企的外包中，普遍还采用外包型的团队吗？

A：在车企的研发过程中，外包型的团队仍然比较常见。一些车企采用外包的方式来开发和测试部分模块，特别是在测试过程中。同时，一些后面的车企可能会根据具体车型的需求，使用不同模块的外包开发池，以减少成本。

Q：外国车企对中国道路测试的兴趣会带来怎样的影响？

A：外国车企可能会将测试车辆带到中国，进行大规模的测试。未来，中国可能会成为外国车企进行道路测试的热点。这对中国汽车圈来说是一个关注点，因为之前中国将车辆卖出国外，而现在可能会有更多车辆被引入中国进行测试。这是一个汽车圈需要考虑的问题。

Q：是否有对试驾部分的进一步探讨？

A：目前关于道路测试存在热点，但未来应更多关注整个汽车圈的上下游产业对自动驾驶的影响。中国在汽车法规和进出口方面处于领先地位。中国可能会引起国外车企的兴趣，他们可能会将测试车辆带到中国来进行测试。此外，中国可能会看到更多大规模的测试场地，并且可能会有更多车辆从国外输入中国市场。

Q：有关反向的输入车辆的问题，是否会有更多车辆从国外输入中国？

A：未来，更多车辆可能会从国外输入中国，进行注册和测试。这是中国汽车圈需要考虑的问题。