赵福全对话李骏（下）：“搭载式”汽车开发将过时( 六 ) 汽车行业历经百余年历史

第三，交通工具数字化。此前汽车HMI（人机交互）主要是指车内的HMI ，而我们正在研究车外的HMI ，即E-HMI 。例如当汽车由机器驾驶的时候，如何与车外的交通参与者有效互动？包括怎样开转向灯？怎样按喇叭？又怎样判断车外行人的手势？所有这些既需要把所有的交通参与方连接起来，更需要系统性的人机工程设计。
由此可见，实现4S协同发展是高度复杂、庞大的系统工程，有大量协调工作要做。当然也可以不做协调，任凭各个主体自由发展，最后通过市场竞争形成一个平衡的系统，但这样需要更长的产业准备和磨合时间，很可能错失战略先机。更重要的是，在4S协同发展的过程中，政府担负着推动和协调的责任，而对中国来说，恰恰可以“集中力量办大事” ，充分发挥我们在智能时代的体制优势。
当前最关键的问题是，车企开发L3和L4级自动驾驶车型，不能再沿着单车智能的技术路线发展，而且要积极参与到智能汽车的生态建设中，按照车路协同的技术路线前进。要学游泳必须先下水，否则怎么能学会游泳呢？企业发展智能汽车也是一样的道理，必须主动与智能交通和智慧城市工程相结合。
同时，我建议地方政府应该为智能汽车提供开放性的测试道路，而不只是封闭的结构化道路。这相当于建设一个游泳池，让车企都可以下水来练习游泳。目前，上海市嘉定区已经在这样做了。国外也已有一些开放道路允许自动驾驶汽车随意行驶，例如在美国加州。
从这个角度来看，您刚才所提的问题可以由此找到答案。过去传统汽车产品就是在测试中逐步成熟起来的，未来4S系统中的智能汽车产品也要靠测试手段来持续优化完善。也就是说，我们应该先建立起4S协同发展的概念，然后不断向这个概念中添加具体内容，直至最终确定合理的产业分工和协作关系。
赵福全：您刚才谈到的内容很重要，我简单归纳一下。智能汽车要想取得突破，整个汽车的运行环境都要随之改变。当汽车的驾驶主体由人变成机器的时候，应该努力让机器“眼观六路、耳听八方” ，而不是继续像人那样去进行感知和决策。为此，交通设施应该全面数字化。例如现在为人设置的红绿灯发出的是视觉信息，未来为机器设置的红绿灯则应发出数字化信号。如果智能汽车还是仿效人的感知方式，用车载摄像头来识别红绿灯，是不可能达成理想效果的。又如您前面举的例子，未来斑马线同样可以数字化，这样车辆接收发来的信号就能知道斑马线的情况。如果是用摄像头模仿人的能力来感知斑马线，难免受到天气和光线等因素的影响，下大雨或者夜晚光线不足时难以准确识别，下雪时甚至可能使斑马线完全被遮盖。而如果斑马线是数字化的，这些影响因素就都不是问题了。因此，对于智能汽车产品创新，我们不应该用新的技术来适应旧的主体即人，而应该用新的技术来匹配新的主体即机器，并为此构建起新的交通环境。
在此前景下，未来智能汽车的能力将得到空前增强。因为人的听力和视力都有一定的范围限制，不可能太远；同时还会受到物理障碍物的阻碍，如建筑就会遮挡住人的视线。而机器的感知能力与人完全不同，在某些方面甚至要比人强大得多，例如机器能够接收到几十公里以外的信号，且能绕过物理障碍物。这意味着未来智能汽车将拥有新的能力，如果不为其提供新的环境，就相当于锁住了这种新能力，势必阻碍智能汽车的健康发展。这个新环境就是数字化的交通以及城市环境，因为智能汽车主要是在城市道路上行驶的，与交通、城市和能源系统都密切相关。未来智能汽车将与智能交通、智慧城市和智慧能源实现4S协同发展，各个智能主体充分连接、彼此交互，从而使机器驾驶的汽车比人类驾驶的汽车更安全，更高效，也更节能环保。