来源：安博体育入口    发布时间：2025-11-09 04:07:33

　　才智網聯汽車是全球汽車産業轉型升級的戰略方向，正在推動産品形態、産業格式、基礎設施和出行方法發生深入變革。經過多年發展，我國才智網聯汽車産業發展获得積極成效，電動化、才智化轉型脚步持續加速。本年上半年，我國新能源汽車産銷分別完结696.8萬輛和693.7萬輛，同比分別增長41.4%和40.3%。

　　專家認為，我國已經建成包含才智座艙、自動駕駛、網聯雲控等在內的完好産業體系，大算力晶片、才智線控底盤批量上車，人機交互、協同感知等技術全球領先，搭載組合駕駛輔助功用的乘用車新車銷量佔比超過60%。才智網聯汽車已成為經濟高品質發展的新增長引擎。

　　“如果把新能源汽車比作體育比賽的上半場，才智網聯汽車則來到比賽的下半場。我們在上半場已經获得必定優勢，但最終決定比賽勝負還要看下半場的表現。”第十四屆全國政協常委、經濟委員會副主任苗圩説。

　　當前，以人工才智為代表的新一代資訊技術在汽車産品中加速應用，為産業變革帶來严重機遇。在此布景下，基於端到端技術的自動駕駛發展路線憑藉其架構創新，迅速成為行業競相佈局的焦點。苗圩介紹，與傳統计划中將感知、規劃、操控、執行等模組分裂設計不同，該技術將多個功用模組整合到統一的神經網路模型，實現了從感測器側的數據採集到車輛操控指令發出的直接映射，能夠減少模組間協同環節，顯著进步資訊流转功率。

　　具體而言，在感知端，大部分企業採用“攝像頭+毫米波雷達+鐳射雷達”的计划，能大大的进步印象可視性。隨著市場規模不斷擴大，單顆雷達本钱逐漸下降，具有L3級自動駕駛功用的車輛越來越多，其價格還有較大下降空間。從執行端看，線控轉向、線操控動、線控懸架等才智底盤技術，是端到端自動駕駛將神經網路輸出的操控指令轉化為車輛動作的關鍵環節。“每一項技術都與整車功用表現和行駛安全亲近相關，是每一家車企自成體系各搞一套，還是通過行業協同构成標準化、貨架式産品，這是值得業界一起探討的議題。”苗圩説。

　　人工才智與汽車深层次地交融還體現在座艙才智化、全流程才智化等領域。人工才智深入改變人車交互範式，資訊娛樂大模型正加速向全場景出行大模型演進。未來，綜合視覺感知、語音交互、車輛行駛規劃等才能的才智帮手，將供给多模態人機互動、功用自適應的出行服務。

　　此外，大模型技術正驅動汽車行業研、産、供、銷、服各環節升級。“人工才智廣泛應用於汽車工業設計和新材料研發等過程，人形機器人等新式勞動力進廠打工，全自動生産流水線大幅度的进步生産效能。”工業和資訊化部科技司副司長杜廣達介紹，從運營办理看，人工才智動態調整零部件庫存，在进步響應速度和供應鏈韌性方面發揮關鍵效果。而精準服務方法越來越遭到消費者歡迎，人工才智基於車輛多元數據可實現毛病預警和才智診斷，下降突發毛病，进步維修功率。

　　“當前，才智化浪潮重構全球汽車競爭格式，人工才智已從錦上添花的技術選項升級為關乎企業生计與發展的關鍵變數，任何遲疑都或许意味著與一個時代坐失良机，我們必須乘勢而上，為全球汽車産業注入中國力气。”苗圩説。

　　我國路途交互与通行場景複雜，能産生很多數據，發展才智網聯汽車具備必定優勢。本年前7個月，我國乘用車市場搭載L2級組合駕駛輔助系統的新車滲透率已達62.58%，較去年同期增長6個百分點。“鐳射雷達、車載才智計算平臺等軟硬體供應鏈逐漸完備，資訊通讯技術全球領先，人工才智産業生態齊全，支撐‘單車才智+車路雲協同’的基礎設施具有先發優勢。”苗圩説。

　　從封閉場地測試到開放路途應用實踐，再到“車路雲一體化”試點示範，才智網聯汽車規模化應用布置穩步推進。“車路雲一體化”應用試點作业開展一年多來，路側單元、雲控基礎平臺等基礎設施加速建設，全國累計開放測試示範路途3.5萬多公里，布置才智化路側單元超過1.1萬套，建設5G基站超過460萬個，為技術研發和産品驗證供给了安全可靠的測試環境。

　　同時，各地開展才智出行、編隊行駛、幹線物流、结尾配送等多種方法載人載物示範應用項目，並圍繞京津冀、長三角、珠三角、長江中游、成渝五大城市群，深化路途測試示範，為才智網聯汽車産業化、規模化發展奠定基礎；各試點城市開展交通讯號燈資訊服務、交通管控及事情預警、協同式才智停車等多場景試點示範，網聯賦能才智公交、才智乘用車、無人配送、環衛以及高速編隊物流等商業化方法开始顯現。

　　“雖然才智網聯汽車測試示範获得了積極進展，但在方针法規協調、跨區域協同、標準統一、數據共用等方面依然面臨必定挑戰。”工業和資訊化部裝備工業一司副司長郭守剛建議，要以國內外優秀測試項目為基礎，加強地區協同，聯合策劃開展規模化城市級、長期性的試點示範項目，探究更多場景應用。此外，海量高價值數據是才智網聯汽車場景迭代與虛擬驗證的基礎，目前行業遍及缺少高品質、多樣化、大規模自動駕駛數據。下一步，要通過高價值數據合規共用，共建全天候、高品質實車真實數據庫和高保真倣真數據庫，下降企業研發本钱。

　　“機器開車能安全嗎？”這是才智網聯汽車産業發展無法避開的話題。苗圩認為，與人比较，機器駕駛具有標準化操作程式，能夠嚴格遵从路途交互与通行規則，在處理複雜任務時保持高度一致，有效地防止因人為忽略或隨意性引發錯誤。機器不受生理與情緒要素影響，不存在疲勞、分神或许酒後開車等人類常見的生理與心思限制，可全天候、高穩定性執行駕駛任務。

　　“隨著數據積累和算力进步，機器認知才能同步增強，在持續學習框架下，其駕駛战略經過海量數據訓練不斷優化。”苗圩同樣擔心，面對訓練數據中沒有充沛涵蓋的罕見場景，機器決策系統或许因缺少先驗知識而失效，構成潛在安全風險。此外，機器環境感知才能依賴感測器數據與預設的演算法，易遭到惡劣天氣、感測器噪聲等要素影響，或许導致誤識別與誤判。

　　為此，他建議，要充沛發揮我國市場縱深與體制機制優勢，強化跨行業協同，打好團體賽。在保证安全前提下，科學有序地推進人工才智技術落地，逐渐拓宽駕駛輔助與自動駕駛的應用場景。要積極參與ISO、IEEE等國際標準化組織在自動駕駛、AI倫理與數據安全等領域的規則拟定，推動中國標準走向國際。

　　工業和資訊化部資訊通讯科技委常務副主任韓夏同樣認為，才智網聯汽車産業已進入規模化發展新階段，安满是關乎其行穩致遠的柱石。面臨網路安全、數據安全與功用安全交織的嚴峻挑戰，整車缝隙、雲平颱風險以及數據洩露事情頻發，AI技術更使攻擊趨向才智化、平民化。要引領企業從“被動合規”轉向“主動免疫”，交融人工才智等新技術，構建“以智對智”的主動防禦新範式，加速完善數據安全與跨境流動規則。

　　“要鼓勵車企加大才智化研發投入，尽力打破端到端決策優化、小樣本學習等關鍵演算法瓶頸，扭轉當前産品功用同質化嚴重、差異化缺乏的局势。推動車企與科技型企業深度協同，構建開放交融的産業發展生態。加強數據閉環體系建設，夯實倣真測試等安全保证才能，进步行業整體競爭力。”苗圩説。

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