郭守剛坦言，智能網聯汽車創新融合發展是一項復雜的系統工程，在向規模化商業應用推廣的過程中，仍然面臨著法律法規不完善，關鍵技術亟待突破，配套設施不健全等多方面的挑戰，需要各方協力推動解決。

　　李克強表示，根據國際技術發展趨勢和中國產業化特點，堅持“車路云”一體化的發展技術路徑，是解決產業化問題的關鍵。此外，高級別自動駕駛汽車不僅需要研究設計，更重要的是示范運行，這對新物種真正進入產業化階段非常重要。

　　“經過多年的快速發展，智能網聯汽車已經取得很大成就，但真正意義上大規模的高級別自動駕駛還存在亟待解決的問題。”中國工程院院士、清華大學車輛與運載學院教授李克強表示，根據國際技術發展趨勢和中國產業化特點，堅持“車路云”一體化的發展技術路徑，是解決產業化問題的關鍵。

“智行其道，駛向未來”論壇現場 姜智文/攝

　　9月26日，以“智行其道，駛向未來”為主題的全球可持續交通高峰論壇（2023）自動駕駛邊會在京舉辦。會上，來自政產學研的代表共聚一堂，分享自動駕駛實踐經驗、共話自動駕駛創新發展。

　　高級別自動駕駛的機遇與挑戰

　　隨著新能源汽車的蓬勃發展，智能網聯系統裝載率快速攀升。數據顯示，2023年上半年，國內新能源汽車L2級輔助駕駛功能裝車率已經逼近40%。自動駕駛、智能巡航控制等功能的應用，提高了駕駛安全性和舒適性，受到越來越多消費者的青睞。

　　“智能網聯汽車融匯互聯網、大數據、人工智能等多種變革性技術，推動汽車從單純的交通工具向移動智能終端儲能單元和數字空間轉變，正日益成為能源、交通、信息、通信融合發展的關鍵節點。”工業和信息化部裝備工業一司副司長郭守剛說。

　　據介紹，目前全國已建設17家國家級測試示范區，7個國家級車聯網先導區，16個智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發展的試點城市，累計開放測試道路2萬多公里，發放測試牌照3700多張，總測試里程超過7000萬公里。部署路測網聯基礎設施8000多套，自動駕駛出租車、無人巴士、自主代客泊車、干線物流，以及無人配送等多場景示范應用不斷涌現，在探索商業模式和培育消費市場方面進行了諸多的有益嘗試。

　　然而，“智能網聯汽車創新融合發展是一項復雜的系統工程，在向規模化商業應用推廣的過程中，仍然面臨著法律法規不完善，關鍵技術亟待突破，配套設施不健全等多方面的挑戰，需要各方協力推動解決。”郭守剛坦言。

　　李克強也表示，大規模的高級別自動駕駛還存在亟待解決的問題。首先，高級別自動駕駛尚未達到真正意義上的商業化目標；其次，發展理念、技術路線等尚未形成共識；最后，部分關鍵技術亟待突破。

　　具體來看，“環境感知局限、策劃決策瓶頸、綜合安全問題、開發模式落后、通信性能不足，以及數據孤島架構等，嚴重制約了高級別自動駕駛技術的產業化發展。”李克強說。

　　“車路云”一體化是解題關鍵

　　“基于‘車路云’一體化的中國方案，是解決產業化問題的關鍵。”李克強明確指出，通過建立智能網聯汽車信息物理系統架構，充分融合智能化與網聯化發展，以云控基礎平臺為載體，實現“車路云”一體化智能網聯汽車系統。

　　據介紹，中國方案智能網聯汽車涵蓋一個架構、兩個特征，以及三個條件。具體包括，一體化融合的系統架構；具有分層解耦、跨域共用的特征；符合中國基本標準，即基礎設施標準、網聯運營標準，以及智能網聯汽車標準。

　　高級別自動駕駛汽車不僅需要研究設計，更重要的是示范運行，這對新物種真正進入產業化階段非常重要。李克強說，“在政府的支持下，自動駕駛示范運行在國內非常活躍，也得到了社會各界的認同和支持，包括封閉和公開道路的試車場、城市規模化應用，以及先導區等得以快速發展。”

　　據交通運輸部科技司副司長宮生晨介紹，為更好發揮場景創新對技術和產業的帶動作用，交通運輸部于去年啟動了首批自動駕駛先導應用試點，圍繞公路貨運、城市出行、物流配送、園區內運輸、港區作業等典型場景，布局了14項試點任務，整合百余家創新主體力量，部署千余臺自動駕駛車輛。

　　“試點實施一年來，有力促進了技術熟化、帶動了新型基礎設施建設、積累了運行和管理經驗；特別是圍繞個性化出行服務、無人配送、集裝箱轉運等場景，形成了較為成熟的解決方案，為自動駕駛技術規模化落地應用奠定了良好的實踐基礎。”宮生晨說。

　　談及高級別自動駕駛的未來發展，李克強建議，我們應堅定發展信心，保持戰略定力，持續推動技術進步；客觀看待問題，形成高質量解決問題方案，系統化推進；堅持創新路徑，緊抓發展窗口期；持續發展投入，盡早實現大規模產業化目標。（中國經濟網 記者姜智文）

　　相關閱讀：

　　綠色、數字、智能——中國鐵路邁入高質量發展新時代

　　百度沈抖：真正實現交通智能化，大模型是解題關鍵