“智能網聯汽車是一個技術交叉、產業跨界的領域，真正要把這個產業做實，第一是形成共識，第二是做好復雜系統工程。”“產業要想快速發展，還需加快完善相關政策標準和法律法規的制定。”

如果將全球汽車產業革命分為上下兩個半場，上半場主題是“電動化”，那下半場就是“智能化”。上半場，我國已占據先機，面對競爭激烈的下半場，要如何破局？剛剛閉幕的2024世界智能網聯汽車大會(以下簡稱“大會”)，給出了方向。

“我國智能網聯汽車產業體系基本形成。”工業和信息化部部長金壯龍在大會上說，目前，我國建成了涵蓋基礎芯片、傳感器、計算平臺、底盤控制、網聯云控等在內的完整產業體系，人機交互等技術全球領先，線控轉向、主動懸架等技術加快突破。

系列數據也顯示了上述趨勢。今年前三季度，智能車載設備制造行業增加值同比增長30.7%。目前，全國有50多個城市開展智能網聯汽車道路測試示范，開放測試道路3.2萬公里，完成約1萬公里道路智能化改造，安裝路側單元8700多套。

對于未來，業內逐漸形成的共識是：隨著大算力、大數據、大模型等快速發展，高級自動駕駛技術有望實現新的重大突破，智能網聯汽車也將進入全新發展階段；然而，這一趨勢也對我國汽車產業提出了更高要求。

AI成為新引擎 需加強安全監管和治理

在“智能化”下半場，AI(人工智能)正在成為重要的創新引擎。

智能化網聯化融合成為重要技術路徑、自動駕駛系統安全技術體系完善、車云數據閉環變革主流研發范式……今年，大會首次發布了“智能網聯汽車全球十大發展突破”，其中不少突破與AI有關。

比如“基于大模型的汽車人工智能技術實現突破”。中國工程院副院長、院士鐘志華介紹，依托模仿學習和強化學習的駕駛大模型訓練方法，車輛的ODD(運行設計域)范圍被拓寬，促進了智能網聯汽車的快速落地。“主流車企已經實現大模型技術在感知、規劃和控制領域的應用，部分車企已具備全棧‘端到端’智能駕駛能力；大模型在智能座艙的應用，推動實現更自然、更智能的多模態交互，和更主動、更便捷的場景化服務。”

“未來的技術風向是線控、芯片、操作系統、算力、算法和人工智能的應用、新一代信息通信技術。”中國第一汽車集團有限公司董事長邱現東認為，要關注行業垂直大模型的建設，要用人工智能的思維開發出兩段式“端到端”或一體化“端到端”，兩類智能駕駛大模型供企業選擇使用，“來全面提升智能駕駛的感知、決策與控制的系統性能”。

但需要注意的是，隨著AI等技術更新迭代，加強安全監管和治理，成為智能網聯汽車產業發展的新內核。

“汽車行業是最重視安全的行業之一，過去大家主要關注被動安全，如氣囊，主動安全，如AEB(自動緊急剎車系統——記者注)。如今，數據安全、網絡安全、人工智能安全等正成為新的課題。”360集團創始人周鴻祎說。

東風汽車集團有限公司總經理周治平也提到，智能網聯汽車具有強大的學習、分析、決策能力，行駛過程中采集的環境感知數據涉及地理信息安全，車輛感知系統等涉及交通安全，車內外傳感器設備涉及個人隱私安全，“這些主動安全、被動安全、信息安全以及供應鏈安全，越來越多融入汽車全鏈路和社會全方位的各個環節”。

因此，在周治平看來，要加速完善智能網聯車輛的責任認定和數據隱私保護相關政策法規，還要加強對AI的監管和治理。他指出，生成式人工智能的出現引發了新一輪AI革命，需要在治理機制、治理手段、治理規則方面系統施策，統籌好發展和安全。

今年7月，工信部、公安部、自然資源部等五部門，確定了北京、上海、南京等20個城市(聯合體)為智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市。大會上，這20個試點城市(聯合體)聯合發布了《智能網聯汽車“車路云一體化”一致行動宣言》(以下簡稱《宣言》)，提出將開展10項行動，其中就包括“強化安全保障”。具體來說，要全面提升“事前、事中、事后”全流程安全保障能力，強化安全技術應用，保障試點過程中的道路交通安全、網絡安全、數據安全、地理信息安全。

各方期待相關政策標準加速制定

“通過拉動交通基礎設施及新材料，軟件與信息服務以及生態服務等相關產業發展，智能網聯汽車正加速形成多個萬億級產業。”周治平說。

根據中國汽車工程學會、國家智能網聯汽車創新中心等單位的預測，到2030年，我國“車路云一體化”智能網聯汽車產業產值增量將達到25825億元；其中，智能網聯汽車新增產值為20266億元，智能化路側基礎設施新增產值為4174億元。金壯龍透露，在智能網聯汽車領域，我國累計培育專精特新“小巨人”企業近400家，5家激光雷達企業銷量進入全球前十，9家車企開發的有條件自動駕駛車型開展準入試點。

“但產業要想快速發展，還需加快完善相關政策標準和法律法規的制定。”一名智能網聯汽車相關企業的負責人對記者說，這也是本屆大會傳遞出的重要聲音。無論是車企負責人、行業專家還是地方官員，在他們的分享交流中，“標準”“規范”“法規”等詞屢見不鮮。

“智能網聯汽車是一個技術交叉、產業跨界的領域，真正要把這個產業做實，第一是形成共識，第二是做好復雜系統工程。”中國工程院院士、國家智能網聯汽車創新中心首席科學家李克強說，復雜系統工程要做好，講求架構統一。他將“車路云一體化”比作修數字軌道，各個地方修軌道的標準要一樣，所以要架構統一、標準統一，“另外就是把各自的事做好，再形成協同關系，這樣產業才會真正成功”。

以智能駕駛為例，大會展出的不少車型都具有智能駕駛的功能。“智能駕駛技術能夠大幅度提升交通安全、減少交通事故、促進消費升級、減輕消費者駕駛疲勞，能夠進一步促進新能源產業的發展。”華為技術有限公司常務董事、終端BG董事長、智能汽車解決方案BU董事長余承東說。

但在他看來，我國智能駕駛的滲透還不夠。余承東提到，目前，我國新能源汽車L2(組合駕駛輔助)級智能駕駛滲透率達到66.4%，但L3(有條件自動駕駛)級進展很慢，且以支持ToB(面向企業)的運營、探索為主，沒有走向ToC(面向消費者)的量產使用。

據了解，我國將自動駕駛分為六級，從L0至L5，數字越大代表自動駕駛等級越高。工信部在大會上披露，今年上半年，我國乘用車L2級新車滲透率為55.7%，其中具備領航輔助駕駛功能的新車滲透率達11.0%；在L3級及以上自動駕駛方面，我國已確定首批9個聯合體，開展準入與上路通行試點工作。“到明后年，L3應該能走上高速和城市快速路，從技術能力上具備這樣的條件，所以希望國家法規、立法能加快進展。”余承東說。

廣州汽車集團股份有限公司董事長曾慶洪建議要加快完善自動駕駛商業化運營法律法規。他指出，當前，Robotaxi(無人駕駛出租車)商業化運營正在加速，應該加快制定全國統一的自動駕駛汽車商業化運營準入及監管規則，進而推進產業智能化快速發展。

金壯龍表示，接下來，工信部將完善標準法規，深入推進智能網聯汽車準入和上路通行試點，推動道路交通安全保險等法律法規修訂，建立健全高級別自動駕駛監管制度，加快功能安全、網絡安全、數據安全標準制定，建立適應產業發展需要并與國際接軌的標準法規體系，為創新技術應用創造良好條件。

《宣言》也提出要開展“采用相同架構”“執行統一標準”“完善政策環境”等行動。在“完善政策環境”上，各地將積極響應行業發展新需求，依法依規開展地方政策創新與先行先試，為城市級規模化應用建立包容發展、科學規范的政策法規和監管體系。

芯片領域仍需產業技術協同發力

智能網聯汽車在運行過程中，需要在處理大量數據的同時完成決策和控制，這對車載芯片的性能提出了更高要求。

以大模型在智能網聯汽車中的應用為例，中國工程院院士、中國互聯網協會專家咨詢委員會主任鄔賀銓介紹，目前，像大模型GPT-3已經有上千億的參數，未來大模型將有上萬億參數，如果將其應用到車輛前端，前端很難承載，這時就需要提升前端芯片的性能。

“在智能網聯汽車產業鏈建設中，中國在新能源、‘三電’(即動力電池、電動機、電控系統——記者注)、智能座艙以及智能駕駛等領域取得了階段性成果，但如果溯源產業鏈上游，特別是在高性能、高安全的芯片等方面的技術，與全球先進水準相比還有差距。”吉利控股集團董事長李書福說。

其實，擁有全球最大的新能源車產能，但汽車芯片的自給率目前不到10%，這是我國汽車芯片結構性短缺的現實。為此，李書福建議要不斷融合創新，共贏發展。他認為，掌握核心競爭力，打造穩定可靠、競爭力強的智能網聯汽車產業鏈體系，這是產業可持續高質量發展的基礎。

“我國必須加快汽車芯片產業技術的協同攻關。”曾慶洪說。同時，他認為，車用操作系統以及共性技術平臺、算力中心等基礎設施投資要求和技術門檻都非常高，“希望汽車企業和ICT(信息與通信技術——記者注)等產業鏈企業，強化協同合作，共同布局，以規模優勢避免浪費資源”。

大會上，相關企業紛紛拿出自己在芯片領域的“路線圖”：中國一汽將著力攻克460項關鍵核心技術，特別是在芯片領域打造多域融合SoC芯片(系統級芯片)“紅旗一號”；東風汽車提出通過組建產業聯盟，推動自主車規級芯片開發與應用；中國電子科技集團有限公司(以下簡稱“中國電科”)則打造了“煉沙成芯，從芯到云”的產品體系，已累計供應汽車芯片超過兩億顆……

大會現場展出的智能網聯汽車相關產品中，也不乏芯片的身影，芯馳X9系列座艙芯片就是其中之一。芯馳科技副總裁陳蜀杰介紹，芯馳X9可以同時控制多屏、多操作系統，滿足了新一代汽車電子座艙應用對強大計算、通信能力的需求。“目前，芯馳X9系列芯片已經覆蓋3D儀表、車載信息娛樂系統、座艙域控、中央計算平臺等從入門級到旗艦級的座艙應用場景。”

中國電科副總經理俞承志在會上對業內同行發出“共創技術生態、共建產業生態、共育場景生態”的倡議。他建議，各方要充分發揮企業創新主體作用，圍繞產業鏈部署創新鏈，攜手打造開放的創新平臺，豐富汽車芯片供給品類，深耕汽車軟件開源生態，發力智慧交通的體系建設，服務交通運輸治理體系和治理能力的現代化。