暗网下载 智能网联汽车决胜“下半场”

智能网联汽车，是关乎全球车企产业转型升级的战略性导向，正促使产品形态及布局、产业整体格局、基础设施建设以及出行方式规则发生意义极为重大的变革。历经多年不断成长，我国智能网联汽车产业的发展收获了颇具积极意义的成果，电动化、智能化在转型进程方面始终源源不断地加速迈进。就在今年上半年这个时间段里，我国新能源汽车产品产量销售数量分别实实在在地完成了696.8万辆以及693.7万辆，与去年同期相比较分别实现了41.4%以及40.3%的增长幅度。

专家觉得，我国已然构建起涵盖智能座舱、自动驾驶、网联云控等方面的完备产业体系，大算力芯片、智能线控底盘大量装车，人机交互、协同感知等技术在全球处于领先地位，搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比超过60%。智能网联汽车已成为推动经济高质量发展的新增长动力。

在上半场当中新能源汽车被比作体育比赛，而智能网联汽车竟来到了比赛的下半场。我们于上半场已然获取了一定的优势，然而最终去决定比赛胜负的情况，还得看比赛下半场的表现。第十四届全国政协常委、经济委员会副主任乃是苗圩，他说了这番话。

人工智能成为关键变量

当下，新一代信息技术以人工智能为代表，在汽车产品里加速运用，给产业变革带去重大机遇。在这样的背景中，基于端到端技术的自动驾驶发展路线，凭借其架构创新，快速成为行业纷纷布局的焦点。苗圩介绍，和传统的方案不一样，传统方案是把感知、规划、控制、执行等模块分开设计，而该技术是把多个功能模块整合到统一的神经网络模型，达成了从传感器侧的数据采集一直到车辆控制指令发出的直接映射，能够减少模块间协同的环节，明显提升信息流通的效率。

具体来说，在感知的阶段，大多数企业选用“摄像头加上毫米波雷达以及激光雷达”的方式，能够提升影像的可视程度了。伴随市场规模持续增大，单个雷达的成本渐渐降低，拥有L3级自动驾驶功能的车辆数目日益增多，它的价格仍预留有较大地下降范围了。从执行的方面来看，方向盘线控转向、电子液压制动线控以及主动悬架线控等智能底盘技术，是端到端驾驶将神经网络输出的控制指令转变为车辆动作的核心要点了 。苗圩表示，每一项技术，都和整车性能表现紧密关联，并且关乎行驶安全 ，存在着这个问题，是每一家车企各自构建体系，各自搞一套做法 ，还是借助行业协同，从而形成标准化、货架式产品 ，这是值得业界共同去探讨的议题 。

人工智能跟汽车深度融合，这一情况还在座舱智能化、全流程智能化等领域有所体现 ，人工智能极大地改变了人车交互范式 ，信息娱乐大模型正快速朝着全场景出行大模型进行演进 ，未来 ，具备综合视觉感知、语音交互、车辆行驶规划等能力的智能助手 ，会提供有多模态人机互动、功能自适应特点的出行服务 。

另外，大模型技术对汽车行业研、产、供、销、服各个环节起到驱动升级的作用。工业和信息化部科技司副司长杜广达介绍，人工智能在汽车工业设计以及新材料研发这些过程中被广泛运用，人形机器人等新型劳动力进入工厂务工，全自动生产流水线使生产效能得到大幅提高。从运营管理方面来讲，人工智能推动零部件库存进行动态调整，在提升响应速度以及供应链韧性这些方面发挥着关键作用。反而精准服务模式愈发受到消费者的欢迎，人工智能凭借车辆多元数据能够达成故障预警以及智能诊断，减少突发故障，提高维修效率。

苗圩表示，当前，智能化浪潮正在重新构建全球汽车竞争格局，人工智能已然从原本作为锦上添花的技术选项，升级成为了关乎企业生存以及发展的关键变量，任何的迟疑都有可能意味着会与一个时代错失交臂，我们必须要乘着这个形势向上发展，为全球汽车产业注入中国力量 。

规模化应用稳步推进

我国道路交通场景是复杂的，有着能去进行大量数据产生的情况，那么就是说发展智能网联汽车是具备一定优势的。今年前7个月期间，我国乘用车市场当中、搭载L2级组合驾驶辅助系统的新车渗透率已经达到了62.58%，和去年同时期相比较是增长了6个百分点的。“激光雷达、车载智能计算平台等软硬件供应链是逐渐完备起来的，信息通信技术在全球处于领先地位，人工智能产业生态是全面的，对支撑‘单车智能+车路云协同’的基础设施而言是有着先发优势存在的。”苗圩说道。

从封闭场地测试发展成开放道路运用实践，进而到进行“车路云一体化”试点示范，智能网联汽车规模化应用部署稳健推进。“车路云一体化”开展应用试点工作已一年有余，路侧单元、云控基础平台等这样的基础设施快步赶建设，全国累计开放测试示范道路超过3.5万多公里，部署智能化路侧单元多余1.1万套，建设5G基站多于460万个，为技术研发和产品验证提供了安全可信无虞的测试环境。

与此同时，各地展开了智慧出行项目，进行了编队行驶活动，开展了干线物流业务，实施了末端配送等多种形式的载人载物示范应用项目，并且围绕京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝这五大城市群，深入推进道路测试示范，以此为智能网联汽车产业化、规模化发展筑牢基础。各试点城市开展了交通信号灯信息服务，进行了交通管控及事件预警工作，开展了协同式智慧停车等多场景试点示范，网联赋能智慧公交、智慧乘用车、无人配送、环卫以及高速编队物流等商业化模式初步呈现。

智能网联汽车测试示范虽获取有利进展，但是于政策法规协调、跨区域协同、标准统一、数据共享等层面依然碰到确定挑战。工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚建言，需要用全国内外出色测试项目做根基，强化地区协同，联合谋划开展规模化城市级、长期性的试点示范项目，探寻更多场景应用。另外，海量高价值数据是智能网联汽车场景迭代与虚拟验证的根基，当前行业普遍匮乏高质量、多样化、大规模自动驾驶数据。接下来，经由高价值数据依合规范进行共享，共同构建全天候的、满足高质量标准的实车真实数据库以及高保真仿真数据库，以此降低企业研发所需的成本。

安全问题亟需解决

“机器开车能安全吗？”，这是智能网联汽车产业发展避不开的话题。苗圩表示，相较于人，机器驾驶有标准化操作程序，能严格依照道路交通规则，处理复杂任务时保持高度一致，可有效避免因人为疏忽或随意性导致错误。机器不受生理与情绪因素干扰，不存在疲劳、分心或酒后开车等人类常见生理与心理局限，能够全天候、高稳定性执行驾驶任务。

于是，他给出提议，需全力施展我国市场的深度广度以及体制机制所具备的优势，强化不同行业之间的协同合作，展开团体性质的竞赛。在确保安全得以保障的前提条件下，遵循科学规律且有条不紊地促使人工智能技术实现落地，循序渐进地拓展驾驶辅助以及自动驾驶方面的应用场景领域范围。要踊跃地投身于ISO、IEEE等国际标准化组织在针对自动驾驶、AI伦理以及数据安全等方面所设立的规则制定工作当中，推动中国标准迈向国际化行列 。

认为智能网联汽车产业已步入规模化发展新阶段，安全是其行稳致远关键所在的，是工业和信息化部信息通信科技委常务副主任韩夏，面临网络安全、数据安全与功能安全相互交织的严峻挑战，整车漏洞、云平台风险以及数据泄露事件频发，AI技术让攻击朝着智能化、平民化方向发展，要引领企业从“被动合规”转变为“主动免疫”，融合人工智能等新技术，构建“以智对智”的主动防御新范式，加快完善数据安全与跨境流动规则。

要激励汽车企业加大在智能化方面的研发投入，尽力去突破从端到端决策优化、小样本学习等关键算法的瓶颈状况，从而扭转当下产品功能同质化极为严重、却差异化不足的这种局面。推动汽车企业与科技型企业进行深度的协同合作，构建起开放且融合的产业发展生态环境。加强数据闭环体系的建设工作暗网下载，夯实仿真测试等安全保障方面的能力，以此提升行业整体的竞争力。苗圩这样说道。（来源：经济日报）。