首届AI日期间表示，要做负责任的L4级别自动驾驶，不管是乘用车还是卡车，从行业发展来看，L4级别的自动驾驶并不遥远，三五年内会有规模化的应用。

　　2018年，在上海临港新片区开展自动驾驶货运测试项目，过去5年完成近70万公里测试里程。今年6月获得上海市浦东新区颁发的全国首批无驾驶人智能网联汽车道路测试牌照，获准在洋山深水港及物流园区、东海大桥等指定公开道路开展L4级别自动驾驶重卡的“全无人化测试”。

　　根据《汽车驾驶自动化分级》的分级标准，在L0至L5的六个汽车驾驶自动化等级中，L1/L2被划为辅助驾驶，L3/L4/L5是自动驾驶，分别为有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。

　　王乃岩提到了L2级别辅助驾驶与L4级别自动驾驶之间的差异。过去3-4年，辅助驾驶系统在乘用车上飞速发展，但在可靠性和对责任的承担上还只是L2级别产品。“L3和L4级别自动驾驶的功能并不比辅助驾驶产品更复杂，但在可靠性上有质的变化，传统辅助驾驶产品开发的方并不适用于L3和L4级别高可靠系统的开发。”

　　为此团队从车辆、传感器到算法模块设计全冗余架构。王乃岩表示，车辆配备冗余的转向系统和冗余的制动系统，保证车辆受控。系统层面设计了主系统和备系统两套完全独立的系统，主系统是L4级别自动驾驶的主力，使用高算力平台以及毫米波雷达、激光雷达、相机等全套。备系统使用低算力的车规级芯片和有限的，用于完成主系统失效时的降级功能。两套系统使用独立供电，减少因供电导致两套系统失效的可能。

　　算法冗余主要解决单点算法失效问题，比如雨天能见度不佳、路上有散落垃圾、路上降落飞机等。设计算法架构的核心原则是任何一个传感器都有失效的时候、没有一个算法永远不会犯错。因此将车上算法分为数据驱动的算法和原则导向（Principle-Based）算法。前者用大数据+大模型驱动的AI算法来实现物体识别、车辆识别、环境感知等；后者对问题和过程进行精确建模。

　　除了冗余挑战，王乃岩表示，卡车相比于乘用车还面临另一个天然挑战：远距离感知。由于载重、车身长度等因素，卡车需要更长的紧急刹停距离和完整变道距离，一次完整的变道时间需要7~8秒，变道距离需要200米，这对算法性能和可靠性提出更高要求。在基于相机和的远距离感知系统中，例如团队利用物体的多视角3D检测框架，实现多相机冗余，覆盖长距离的感知范围。