在位于北京亦庄的车路云一体化自动驾驶示范区内，中国工业报记者通过手机APP预约到一辆自动驾驶的网约车。网约车到达约定地点后，乘客只需要在屏幕上输入手机尾号验证身份便可上车，系好安全带后行程即开启。在约七公里的路程中，车辆按照规划好的路线，完成自动变道、避让行人，并在结束行程后将车安全的停在路边。

　　而想要车实现这一系列操作，不仅要车认路，也要路认车，还要云强大，这就要依靠“车路云一体化”。即通过高精度地图、传感器、云计算等新一代信息通信技术，实现车、路、云之间的信息交互和协同工作。在近日召开的第十一届国际智能网联汽车技术年会上，多位业内专家呼吁，车路云一体化融合发展是一项系统工程，需要各方协同、统筹谋划。建议引导国内外智能网联汽车企业联合开展城市级、高速公路级、大规模、多场景车路云一体化示范，建立与国际标准接轨的车路云一体化体系。

　　近年来，我国陆续印发了规范、引导智能网联汽车行业的发展政策，智能网联汽车体系逐步完善。

　　2024年1月，工业和信息化部等五部门联合印发《开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》。之后，相关地方政府及企业便开始了行动，积极参与试点申报工作。目前，多地已密集启动车路云一体化百亿级项目，产业利好不断。

　　5月，国家智能网联汽车创新中心等各专业领域单位又共同编制了《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0版）》，进一步支持各地“车路云一体化”建设。

　　6月4日，工业和信息化部等四部门组织专家对首次集中申报智能网联汽车准入和上路通行试点项目的方案进行了初审和择优评审，研究确定了长安汽车、比亚迪等在内的9家车企进入试点。

　　工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴表示，“近年来，有关部门、地方政府和产业界合力推进战略规划、行业管理等各项工作，推动我国智能网联汽车产业取得积极的发展成效。”

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　　中国汽车工程学会副理事长、会士，中国工程院院士，清华大学教授，国家智能网联汽车创新中心首席科学家也表示，在国家顶层规划支持下，我国智能网联汽车产业加速发展，关键技术正在取得突破，产业化加速推进，测试示范蓬勃开展，产业具备了融合发展基础。

　　具体来看，我国智能网联汽车产业规模快速提升。2023年，我国乘用车L2级（自动驾驶）渗透率达到47.3%，2024年1-5月突破50%，部分功能接近L3级智能驾驶水平。

　　关键技术方面，我国智能网联汽车产业也取得突破。当前，我国已建立涵盖智能座舱、自动驾驶、网联云控等完整的产业体系。激光雷达、大算力芯片设计、电子电气架构等关键技术加快突破，多款车型可实现覆盖高速道路场景的领航辅助驾驶，C-V2X技术率先实现规模化应用。

　　同时，示范应用稳步扩大。截至2024年5月底，全国共建成17个国家级智能网联汽车测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协调发展试点城市，开放测试示范道路3.2万多公里，发放测试示范牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路测单元部署超过8700套，多地开展云控技术平台建设。

　　苗长兴还指出，当前，智能网联汽车技术快速迭代，已实现辅助驾驶大规模应用，高等级自动驾驶、车路云一体化等技术正处于测试验证转入规模化应用的关键时期。从我国发展来看，智能网联汽车总体处于全球并跑水平，但在技术创新、法律法规完善、跨行业协同、生态构建、商业模式探索等方面仍然面临一定的挑战。

　　智能驾驶、车路云一体化即将进入规模化应用阶段，而车路云一体化的发展路径也成为技术演进的必然趋势。

　　但是，在看来，智能网联汽车车路云一体化取得重大进展的同时依然存在挑战，主要体现在两个方面，一是车路云一体化研发和示范进度仍处于初级阶段，二是当前绝大部分车路云一体化系统仍为烟囱型架构，未实现分层解耦、跨域共用。这两大问题是网联式智能驾驶迄今为止尚未形成商业闭环的重要因素。

　　此外，还提出车路云一体化发展，当前还没有完全形成共识的主要有三方面内容。

　　一是针对信息基础设施支持不足时，网联行驶不能实现的问题。指出，车路云一体化兼容了单车智能，在无线通信丢失中断时，可自动降维成单车智能模式，根据环境条件完成单车、网联、驾驶人等不同驾驶模式切换，支持失效/幻觉/攻击下的安全仲裁与超越控制，保障行车安全。

　　二是针对信息基础设施建设成本高，网联行驶难以大范围部署推广的问题。表示，传统道路扩建受限，通过新技术赋能，以小于传统基建1%的成本，可有效实现交通扩容。同时通过车路云一体化，将部分感知、算力移至路侧和云端，将避免车端配置过度堆积，实现大系统成本总体最优。

　　三是针对实施车路云一体化方案，网联行驶的性能优势不突出，没有商业盈利模式的问题。强调，一是通过车路云协同感知，扩展自动驾驶的运行设计域（ODD）范围，可实现自动驾驶的规模运营；同时可以依托云控基础平台支持对城市、城际交通和运输的精准管理服务；二是通过协同决策与协同控制，显著提升智能驾驶合理性，提高车辆的节油性能；三是通过跨域数据打通，克服车端数据和算力不足的局限形成智能数据底座，形成云支持的数据闭环能力，探索自动驾驶数据商业增值服务。

　　表示，单车智能与“车路云一体化”并非对立，而是递进互补的关系。单车智能存在数据孤立、感知算力受限等固有缺陷。特别是在端到端大模型正在成为新一代智能驾驶技术演进路线时，数据的质量成为算法进化的关键。单一车企的大模型训练平台的现状，因数据体量有限、种类不全，无法实现和保证训练数据的海量性和完备性。

　　中国工程院院士李骏也认为，单车智能是车路云一体化的基础，车路云一体化可以为车辆赋能。通过发挥车路云一体化具备的数据感知、复杂场景协同决策、群体智能等优势为车辆赋能，将未知场景转化为已知场景，可以降低安全风险，实现自动驾驶能力不断扩展。

　　苗长兴介绍，下一步，工信部将从四个方面推动智能网联汽车高质量发展：一是支持关键核心技术攻关。二是加强政策法规与标准供给。三是深化推进试点示范。四是持续扩大高水平开放合作。

　　“实现智能网联汽车‘车路云一体化’在全国范围内规模化、商业化落地，需要汽车业界、交通业界、通信界等多行业的深度协同以及各方同仁共同努力。”中国公路学会理事长翁孟勇告诉中国工业报记者，第一，加强目标+需求导向的牵引。第二，积极探索规模化应用的商业闭环。第三，推进系统协同与体系化建设。车路云一体化融合发展是一项系统工程，需要各方协同、统筹谋划，打通底层架构，构建融通互联、支撑各类服务应用生态的数字底座，从而打破行业领域与地域的壁垒，实现融合创新发展。

　　“推动‘车路云一体化’规模应用，未来将以智能汽车为关键纽带，智慧城市、智能交通、智慧能源与智能汽车相互支撑，不断向深度融合一体化方向发展。”对此，李骏建议，一是探索先进的人工智能技术。先进的人工智能技术是高级自动驾驶汽车的关键核心技术，特斯拉创新提出的BEV+Transformer、占用网络等技术算法迭代由代码驱动转向数据驱动，率先能够应对更多的长尾场景，实现从感知规划到控制的全栈端到端自动驾驶控制。二是加快推动先进人工智能化、自动驾驶技术与车路云一体化技术的融合发展。三是加强安全第一理念，为智能网联汽车产业化发展提供保障。建议全行业加强智能网联汽车安全技术研究和安全体系建设，从政府监管、行业平台和技术研究三个方面统筹推进。

　　针对城市级车路云一体化试点建设，也提出5点发展建议。一是应用驱动，商业可行。结合各示范城市特点与诉求，利益攸关方关注点，以获得感为主要目标，在各地分别构建具有明显应用价值的针对性应用试点项目，分步定义阶段性商业模式，形成商业闭环。二是架构指引，协同设计。根据物理场景、应用诉求、地方特点，基于大系统方法论进行总体架构设计，攻克系统建设与运行面临的开放性、异构性及时空尺度不一致等核心问题。三是分层解耦，跨域共用。强调协同构建云端基础平台，并在协同的平台下实现各种应用而非各种“烟囱型”的数据封闭的垂直应用。四是发挥优势，突破瓶颈。发挥中国通信技术的优势，探索多模通信，构建低时延高可靠的通信能力，支撑车路云一体化系统网络建设，突破现有瓶颈。五是技术严谨，标准先行。在现有工作的基础上，建立技术体系，强调标准规范，以标准支撑示范应用。

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