眾所周知，自動駕駛是汽車智能網聯領域最令外界關注的，而在本屆CICV現場，來自各車企以及細分駛領域的專家也針對自動駕駛如何落地中國市場展開深刻探討。
自動駕駛“兩步走”
東風汽車研究院副院長周劍光解讀了東風汽車在自動駕駛領域的方向，東風汽車作為一家從重、中、輕卡到乘用車布局豐富的車企，周劍光認為東風汽車的自動駕駛分為兩個發展方向：在商用車領域，包括開車、巴士它們將基于一個限定的場景，而在這個限定的場景中東風汽車將一步跨越至L4級別，如公園中布局自動駕駛巴士，在礦區、智慧港口布局自動駕駛卡車;而在乘用車領域，由于場景相對復雜，所以將在不同的時間，按照L2、L3、L4的順序逐步布局，盡最大程度地保證行車安全。
大眾集團作為全球第一大車企，關于研究自動駕駛負責人Helge Neuner的看法與東風車企基本相同：L3級自動駕駛工程的實現目前需要的是一定條件，因為目前全球范圍內的路況總體相對復雜，擁堵、暢通、高速、低速、各地的政策法規等等;同樣，在限定的區域，大眾將率先嘗試自動駕駛，大眾認為在限定的區域內更加可控，更加安全。
汽勢Auto-FIrst注意到，在去年10月，豐田與軟銀成立了移動服務公司MonET Technologies，此前該公司以投入運營。而在本屆CICV上豐田汽車領域長、豐田研究所先進技術開發公司CTO-鯉渕健向到場媒體介紹了MaaS(Mobility as a service，即MonET Technologies的產品)，鯉渕健表示，目前該項目難題主要是短時間內如何校準大量傳感器以保證車輛可以在各種惡劣天氣下工作，由于共享車型是消費者支付費用，所以投入成本相對較低。而在傳統出售的車型方面，問題同樣來自傳感器，目前傳感器成本較高，更高的成本將讓消費者很難負擔，在豐田看來L3級自動駕駛已經很高端了，而L4在未來十年內很難實現。
自動駕駛需要車輛與道路協同完成
在汽勢Auto-First看來，自然自動駕駛的實現在各大車企答案中均為“兩布走”的計劃，而“兩步走”的原因為實現場景的一定與不定，那么道路顯然與自動駕駛的實現有著最直接的關系。
華為無線標準部的部長、智能網聯汽車法規負責人萬蕾認為，自動駕駛的功能從L1到L4的功能定義已經非常清楚，但是真正在應用和產業化的時候，面臨的挑戰有兩點：第一主要是工況庫的建立和優化，針對的主要是封閉路段的自動駕駛，如自動泊車等等;第二點則是為了應對常規路段的自動駕駛，在該場景下為了避免突發狀況，所以對工況的預判是最為重要的，而實現的方法則是大量的高精度傳感器。
正是如此，萬蕾提出將道路分級的概念，而這樣將在一定程度上簡化工況的預判和機器的算法決策，讓智慧交通與智能駕駛融合。而倘若智慧交通與智能駕駛深度融合，尤其是在常規路段的L3、L4級自動駕駛的事項上將更加容易。
自動駕駛主要面臨的仍是安全問題
可以肯定的是，對于目前的自動駕駛技術，外界不僅有支持派，更有反對派，而反對派的觀點自然是自動駕駛的安全性，此前特斯拉、UBER等發生的自動駕駛事故等確實令人印象深刻。
美國加州自動駕駛領域已經做到了敢為人先，而在加州如何保證自動駕駛的安全性?對此前加州交通局局長Jean Shiomoto作出的解答：主要是關于安全性的相關法規的建設，并且加州也將檢測自動駕駛公司的數據，爆款碰撞、事故、技術的進展等等，盡最大程度確保道路的安全性。
而在國內如何能盡最大程度保證自動駕駛的安全呢，目前大多數車企所推出的自動駕駛技術都宣稱進行了大量的仿真測試，但是周劍光認為，仿真并不具有實際效果，即便是測試一輛傳統內燃機車時尚且要進行幾十萬公里的測試，那么仿真測試的意義又在哪里?不過也并非路測里程越長就越好，畢竟道路是多變的，所以要制定一個標準，一個自動駕駛測試的標準。對此，再座的其他專家也持有相同的看法。
汽勢Auto-First注意到，盡管在本屆CICV上到場的自動駕駛領域紛紛倡議出臺自動駕駛測試標準，但自動駕駛目前所面臨的最基本的問題仍然是法律法規，根據規定，目前自動駕駛僅僅能在測試路段行駛，而這點也折射出相關部門對自動駕駛的安全性所持的懷疑態度。
