“智能网联汽车是一个技术交叉、产业跨界的领域，真正要把这个产业做实，第一是形成共识，第二是做好复杂系统工程。”“产业要想快速发展，还需加快完善相关政策标准和法律法规的制定。”

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如果将全球汽车产业革命分为上下两个半场，上半场主题是“电动化”，那下半场就是“智能化”。上半场，我国已占据先机，面对竞争激烈的下半场，要如何破局？刚刚闭幕的2024世界智能网联汽车大会(以下简称“大会”)，给出了方向。

“我国智能网联汽车产业体系基本形成。”工业和信息化部部长金壮龙在大会上说，目前，我国建成了涵盖基础芯片、传感器、计算平台、底盘控制、网联云控等在内的完整产业体系，人机交互等技术全球领先，线控转向、主动悬架等技术加快突破。

系列数据也显示了上述趋势。今年前三季度，智能车载设备制造行业增加值同比增长30.7%。目前，全国有50多个城市开展智能网联汽车道路测试示范，开放测试道路3.2万公里，完成约1万公里道路智能化改造，安装路侧单元8700多套。

对于未来，业内逐渐形成的共识是：随着大算力、大数据、大模型等快速发展，高级自动驾驶技术有望实现新的重大突破，智能网联汽车也将进入全新发展阶段；然而，这一趋势也对我国汽车产业提出了更高要求。

AI成为新引擎 需加强安全监管和治理

在“智能化”下半场，AI(人工智能)正在成为重要的创新引擎。

智能化网联化融合成为重要技术路径、自动驾驶系统安全技术体系完善、车云数据闭环变革主流研发范式……今年，大会首次发布了“智能网联汽车全球十大发展突破”，其中不少突破与AI有关。

比如“基于大模型的汽车人工智能技术实现突破”。中国工程院副院长、院士钟志华介绍，依托模仿学习和强化学习的驾驶大模型训练方法，车辆的ODD(运行设计域)范围被拓宽，促进了智能网联汽车的快速落地。“主流车企已经实现大模型技术在感知、规划和控制领域的应用，部分车企已具备全栈‘端到端’智能驾驶能力；大模型在智能座舱的应用，推动实现更自然、更智能的多模态交互，和更主动、更便捷的场景化服务。”

“未来的技术风向是线控、芯片、操作系统、算力、算法和人工智能的应用、新一代信息通信技术。”中国第一汽车集团有限公司董事长邱现东认为，要关注行业垂直大模型的建设，要用人工智能的思维开发出两段式“端到端”或一体化“端到端”，两类智能驾驶大模型供企业选择使用，“来全面提升智能驾驶的感知、决策与控制的系统性能”。

但需要注意的是，随着AI等技术更新迭代，加强安全监管和治理，成为智能网联汽车产业发展的新内核。

“汽车行业是最重视安全的行业之一，过去大家主要关注被动安全，如气囊，主动安全，如AEB(自动紧急刹车系统——记者注)。如今，数据安全、网络安全、人工智能安全等正成为新的课题。”360集团创始人周鸿祎说。

东风汽车集团有限公司总经理周治平也提到，智能网联汽车具有强大的学习、分析、决策能力，行驶过程中采集的环境感知数据涉及地理信息安全，车辆感知系统等涉及交通安全，车内外传感器设备涉及个人隐私安全，“这些主动安全、被动安全、信息安全以及供应链安全，越来越多融入汽车全链路和社会全方位的各个环节”。

因此，在周治平看来，要加速完善智能网联车辆的责任认定和数据隐私保护相关政策法规，还要加强对AI的监管和治理。他指出，生成式人工智能的出现引发了新一轮AI革命，需要在治理机制、治理手段、治理规则方面系统施策，统筹好发展和安全。

今年7月，工信部、公安部、自然资源部等五部门，确定了北京、上海、南京等20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。大会上，这20个试点城市(联合体)联合发布了《智能网联汽车“车路云一体化”一致行动宣言》(以下简称《宣言》)，提出将开展10项行动，其中就包括“强化安全保障”。具体来说，要全面提升“事前、事中、事后”全流程安全保障能力，强化安全技术应用，保障试点过程中的道路交通安全、网络安全、数据安全、地理信息安全。

各方期待相关政策标准加速制定

“通过拉动交通基础设施及新材料，软件与信息服务以及生态服务等相关产业发展，智能网联汽车正加速形成多个万亿级产业。”周治平说。

根据中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心等单位的预测，到2030年，我国“车路云一体化”智能网联汽车产业产值增量将达到25825亿元；其中，智能网联汽车新增产值为20266亿元，智能化路侧基础设施新增产值为4174亿元。金壮龙透露，在智能网联汽车领域，我国累计培育专精特新“小巨人”企业近400家，5家激光雷达企业销量进入全球前十，9家车企开发的有条件自动驾驶车型开展准入试点。

“但产业要想快速发展，还需加快完善相关政策标准和法律法规的制定。”一名智能网联汽车相关企业的负责人对记者说，这也是本届大会传递出的重要声音。无论是车企负责人、行业专家还是地方官员，在他们的分享交流中，“标准”“规范”“法规”等词屡见不鲜。

“智能网联汽车是一个技术交叉、产业跨界的领域，真正要把这个产业做实，第一是形成共识，第二是做好复杂系统工程。”中国工程院院士、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强说，复杂系统工程要做好，讲求架构统一。他将“车路云一体化”比作修数字轨道，各个地方修轨道的标准要一样，所以要架构统一、标准统一，“另外就是把各自的事做好，再形成协同关系，这样产业才会真正成功”。

以智能驾驶为例，大会展出的不少车型都具有智能驾驶的功能。“智能驾驶技术能够大幅度提升交通安全、减少交通事故、促进消费升级、减轻消费者驾驶疲劳，能够进一步促进新能源产业的发展。”华为技术有限公司常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东说。

但在他看来，我国智能驾驶的渗透还不够。余承东提到，目前，我国新能源汽车L2(组合驾驶辅助)级智能驾驶渗透率达到66.4%，但L3(有条件自动驾驶)级进展很慢，且以支持ToB(面向企业)的运营、探索为主，没有走向ToC(面向消费者)的量产使用。

据了解，我国将自动驾驶分为六级，从L0至L5，数字越大代表自动驾驶等级越高。工信部在大会上披露，今年上半年，我国乘用车L2级新车渗透率为55.7%，其中具备领航辅助驾驶功能的新车渗透率达11.0%；在L3级及以上自动驾驶方面，我国已确定首批9个联合体，开展准入与上路通行试点工作。“到明后年，L3应该能走上高速和城市快速路，从技术能力上具备这样的条件，所以希望国家法规、立法能加快进展。”余承东说。

广州汽车集团股份有限公司董事长曾庆洪建议要加快完善自动驾驶商业化运营法律法规。他指出，当前，Robotaxi(无人驾驶出租车)商业化运营正在加速，应该加快制定全国统一的自动驾驶汽车商业化运营准入及监管规则，进而推进产业智能化快速发展。

金壮龙表示，接下来，工信部将完善标准法规，深入推进智能网联汽车准入和上路通行试点，推动道路交通安全保险等法律法规修订，建立健全高级别自动驾驶监管制度，加快功能安全、网络安全、数据安全标准制定，建立适应产业发展需要并与国际接轨的标准法规体系，为创新技术应用创造良好条件。

《宣言》也提出要开展“采用相同架构”“执行统一标准”“完善政策环境”等行动。在“完善政策环境”上，各地将积极响应行业发展新需求，依法依规开展地方政策创新与先行先试，为城市级规模化应用建立包容发展、科学规范的政策法规和监管体系。

芯片领域仍需产业技术协同发力

智能网联汽车在运行过程中，需要在处理大量数据的同时完成决策和控制，这对车载芯片的性能提出了更高要求。

以大模型在智能网联汽车中的应用为例，中国工程院院士、中国互联网协会专家咨询委员会主任邬贺铨介绍，目前，像大模型GPT-3已经有上千亿的参数，未来大模型将有上万亿参数，如果将其应用到车辆前端，前端很难承载，这时就需要提升前端芯片的性能。

“在智能网联汽车产业链建设中，中国在新能源、‘三电’(即动力电池、电动机、电控系统——记者注)、智能座舱以及智能驾驶等领域取得了阶段性成果，但如果溯源产业链上游，特别是在高性能、高安全的芯片等方面的技术，与全球先进水准相比还有差距。”吉利控股集团董事长李书福说。

其实，拥有全球最大的新能源车产能，但汽车芯片的自给率目前不到10%，这是我国汽车芯片结构性短缺的现实。为此，李书福建议要不断融合创新，共赢发展。他认为，掌握核心竞争力，打造稳定可靠、竞争力强的智能网联汽车产业链体系，这是产业可持续高质量发展的基础。

“我国必须加快汽车芯片产业技术的协同攻关。”曾庆洪说。同时，他认为，车用操作系统以及共性技术平台、算力中心等基础设施投资要求和技术门槛都非常高，“希望汽车企业和ICT(信息与通信技术——记者注)等产业链企业，强化协同合作，共同布局，以规模优势避免浪费资源”。

大会上，相关企业纷纷拿出自己在芯片领域的“路线图”：中国一汽将着力攻克460项关键核心技术，特别是在芯片领域打造多域融合SoC芯片(系统级芯片)“红旗一号”；东风汽车提出通过组建产业联盟，推动自主车规级芯片开发与应用；中国电子科技集团有限公司(以下简称“中国电科”)则打造了“炼沙成芯，从芯到云”的产品体系，已累计供应汽车芯片超过两亿颗……

大会现场展出的智能网联汽车相关产品中，也不乏芯片的身影，芯驰X9系列座舱芯片就是其中之一。芯驰科技副总裁陈蜀杰介绍，芯驰X9可以同时控制多屏、多操作系统，满足了新一代汽车电子座舱应用对强大计算、通信能力的需求。“目前，芯驰X9系列芯片已经覆盖3D仪表、车载信息娱乐系统、座舱域控、中央计算平台等从入门级到旗舰级的座舱应用场景。”

中国电科副总经理俞承志在会上对业内同行发出“共创技术生态、共建产业生态、共育场景生态”的倡议。他建议，各方要充分发挥企业创新主体作用，围绕产业链部署创新链，携手打造开放的创新平台，丰富汽车芯片供给品类，深耕汽车软件开源生态，发力智慧交通的体系建设，服务交通运输治理体系和治理能力的现代化。

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