車網中國現場報道
2020年8月13日-15日，“2020中國汽車論壇”在上海隆重召開。該論壇是由中國汽車工業協會（CAAM）主辦，世界汽車組織（OICA）、世界經濟論壇（WEF）唯一支持的行業頂級論壇。本屆論壇以“新變局 新挑戰 新思路——引領中國汽車新征程”為主題，緊扣時代脈搏, 求索突破之道，緊密圍繞“十四五”規劃，把控宏觀產業形勢，解析全球汽車產業發展動態。其中，在8月15日上午舉辦的“智能網聯汽車創新發展與產業生態的升級”分論壇上，國汽（北京）智能網聯汽車研究有限公司總經理王博發表了主題演講，以下為演講實錄：
王博：各位領導，各位嘉賓，大家上午好！

非常高興能參加本次論壇，我是國家智能網聯汽車創新中心的王博，很高興和大家分享智能網聯汽車發展的路徑、挑戰與機遇。

今天我分享的題目主要有以下三部分：剛才幾位嘉賓進行報告的過程中，更多側重產業政策發展層面、宏觀發展戰略層面以及從道路交通安全層面，包括數據跨境管理方面，今天我分享的題目更多是從智能網聯汽車中國技術發展策略層面跟大家進行探討。

第一，智能網聯汽車發展中國解決方案。

第二，智能網聯汽車產業發展目前面臨的挑戰。

第三，未來針對智能網聯汽車產業發展對策和建議。

剛才吳處長在分享他報告時說提的口號叫“智能汽車”，我們一直提的是“智能網聯汽車”，這是階段化、過程化的目標。傳統汽車通過自動化過程、網聯化過程中不斷發展演進的狀態，逐步提出了智能網聯汽車的概念。

目前智能網聯汽車發展的動態，單車智能局限性受到傳感器探測能力因素的影響，探測距離、功率、體積、發熱量、單個傳感器價格制約了單車智能在落地上的局限性。同時，在電競場景上，比如說復雜路口，比如說北京清華大學的五道口，這是號稱宇宙中心比較擁堵的地方，行人、車輛在非常密集的場景下，自動駕駛車輛、智能網聯汽車能不能安全高效地通過。還有像彎道盲區、坡道盲區上，智能網聯汽車受到單車傳感限制，能不能有效地應對場景？

我列舉了三個事故案例，最左側的大家都比較熟悉，是2020年6月份在臺灣嘉義發生的高速公路特斯拉的事故，有一輛大貨車側翻在高速公路的內側，后面一輛特斯拉的Model3高速駛入，徑直地撞上車輛，目前特斯拉的車是沒有配激光雷達的。由于我們需要訓練感知的圖像非常多，尤其是側翻的車輛，有各種形態，不可能把所有的側翻車輛、道路散落物進行完整識別。我們認為單車只能在短時期內無法實現大規模運行。

中國方案的技術路線堅持智能化和網聯化的深度融合，中國在世界上率先提出了智能化和網聯化的融合分級，智能網聯汽車中國方案不斷深化完善。2016年中國第一次發布《節能與新能源汽車技術線路圖》上首次提出了網聯化和智能化分級，目前我們正在修訂《節能許多新能源汽車技術路線圖》里的智能網聯汽車線路第二版，爭取對車輛智能化、網聯化分級、產業化路徑上進行進一步修訂與完善，同時深化和探索中國智能網聯汽車的技術路線圖。最右下角的圖是目前我們提出的“三橫兩縱”的技術架構。歐盟也提出了SAD（音），歐盟把道路基礎設施的數字化分級和智能網聯汽車進行了有機結合，分成了ABCDE五個等級，中國在2016年提出了網聯化、協同感知、協同決策，可以分成三個等級。

第一層級是網聯輔助信息交互層面，包含實時性、可靠性傳輸數據、交通流量、交通標識。目前各個示范區已經廣泛開展了協同式感知，包括大家在路側建設的傳感器（毫米波雷達、激光雷達）等。

構建智能網聯汽車中國解決方案的必要性，在智能網聯汽車發展過程中，漸進式的發展路徑，尤其對傳統汽車電子和執行控制方面的差距會持續加大，所以導致未來在產業核心技術上逐步空心化。對于階越式發展路徑我們不具備先發優勢，尤其是在高精度的傳感器、芯片、計算平臺、工具鏈上存在諸多卡脖子技術，目前的產業基礎決定我們難以采用以單車智能為核心的發展路徑，并不是說未來我們要構建聰明的路、傻瓜的車，我個人認為一定是聰明的路+聰明的車，只有兩者協同才能發揮最大的效能。在發展智能網聯汽車中國方案的主要原因就是智能網聯汽車帶有極強的地域屬性，車輛在行駛過程中所需要的通信、地圖、數據都具有極強的本地屬性，尤其是中國的交通環境，包括微觀交通流、具體道路拓撲結構，以及中國的地形地貌，很大程度上不同于國外、不同于美國和歐盟，所以需要發展自己的智能網聯汽車中國解決方案。

智能網聯汽車是集合了新一代的通信技術、汽車系統技術、集成技術三者融合組成及需要跨界融合、融合創新，但國際上沒有成功的案例可以借鑒。

目前中國智能網聯汽車解決方案的內涵，一定具備三個重要的要素：

符合中國基礎設施標準，結合未來的新基建，未來新型新基礎設施建設哪些是智能的路，哪些是新的數據中心，什么樣是符合中國新型高速通信網絡聯網運營的標準，包括未來中國新體系架構下的汽車產品。在此基礎上，提出了建立中國方案智能網聯汽車信息物理系統架構，充分融合智能化和網聯化的發展特點，實現車路云一體化融合控制的智能網聯系統。我個人認為智能網聯汽車在未來發展過程中一定是大系統的概念。

車路云一體化融合系統控制原理，目前把車輛與道路基礎設施、邊緣云、區域云、中心云進行有機整合。邊緣云更多是處理實時性比較強的數據，區域云是處理小規模區域性路徑引導和規劃，中心云大部分是基于全局的態勢和感知。

在車路云一體化融合控制系統中是未來智能駕駛控制的重點發展方向，比如說通過云控系統做紅綠燈的綠波通行，在復雜的路口做車路協同的協同式換道、閘道匯入匯出提醒，這是目前未來的重點解決方案。

第二，智能網聯汽車產業發展過程中面臨的挑戰。

挑戰一：產業鏈尚不完整，核心技術積累不足。

尤其在芯片、操作系統、計算平臺等核心部件上，類似于像中興、華為等高技術產品斷供的情況對產業影響很大。在高性能傳感器、線控底盤、汽車AI等核心領域技術積累不足，研發投入比例偏低。

挑戰二：法律法規標準有待健全，部分條款形成制約。

目前國家各部委、行業主管機構正在組織行業共同建設智能網聯汽車的標準體系，包括法規層面的《道路交通安全法》、《公路法》、《測繪法》對高精度地圖的測繪、車輛實時傳輸自己的高精度位置都有一定的限制，這可以在部分車聯網先導區、智能駕駛示范區進行先行先試，技術成熟以后逐步形成對法規的完善。

挑戰三：智能路網基礎設施投資大、周期長。

智能網聯汽車是大的系統車路云融合的系統，要實現協同的發展，道路基礎設施是網聯化的重要基礎，同時也是建立智能基礎網絡通信、位置服務等最基本的網絡基礎設施。

基礎設施智能化改造涉及到跨部門協調以及跨產業協同，建設投資大、周期長，目前投資主體有待于進一步明確，沒有形成有效的商業模式，影響建設進度。

挑戰四：商業模式以及產業生態有待健全。

尤其目前在建設車聯網過程中，大家會逐步發現美國放棄了DSRC的技術路線，這對我們有什么啟示？大家更多要探討未來對車聯網建設商業模式的探索。

挑戰五：智能網聯汽車接受度需要行業、公眾的檢驗，包括倫理、事業、責任認定。

第三，下一步智能網聯汽車產業化發展的對策建議。

（一）創新發展路徑，構建跨界協同創新型體系。

（二）夯實基礎研發，推進產業生態體系建設。

（三）聚焦產業推進，建設中國方案產業體系。

（四）不斷完善基礎設施，提升基礎設施智能化水平。

（五）推進測試應用，形成智能網聯汽車社會生態。

限于時間關系，非常感謝大家的時間，謝謝！