智能网联汽车正在成为新一轮的科技革命和产业变革的先导，在人工智能、新一代SAT技术的赋能下加速变革，智能网联汽车已经成为全球汽车产业转型发展的战略方向。
近日，中国工程院院士李克强在第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV2024）上表示：智能驾驶、车路云一体化即将进入规模化应用阶段，而车路云一体化的发展路径是技术演进的必然趋势，也已经成为全球政府、产业界的发展共识。
共识：跨行业协作，构建车路云一体化的智能网联汽车
李克强表示：车路云一体化的智能网联汽车是一个复杂的信息物理系统，靠单一企业难以实现全面突破，而跨行业协会合作已经逐步形成共识。日本车企正在联合开发新一代汽车软件、共享生成式AI，欧洲在牵头成立数据共享生态组织和项目，我国在云控、车控技术平台以及地图等领域具备较好的基础，在以下方面取得了一定发展：
我国强调顶层设计，提出车路云一体化发展战略，并在加速顶层设计和相关支撑政策法规的制定修订，加强智能网联汽车安全管理、技术研发、示范应用，推动智能网联汽车与新能源、智能交通、智慧城市的融合发展。
我国智能网联汽车产业加速发展，关键技术取得突破，产业化加速推进，测试示范蓬勃发展，各地依托测试示范区的建设在完善路、云、基础设施水平，形成车路云一体化落地的实证案例。
我国提出车路云网图安融合发展的态势日趋显著，围绕相关落地应用场景形成技术体系和产业体系，布局整车技术平台、新一代电子信息架构、车用操作系统，信息安全、新时代安全、路云网图等方面。
未共识：单车智能还是车路云一体化？
当前推进车路云一体化的研发和应用，主要存在两大问题：
1、当前车路云一体化研发和示范进度仍处于初级阶段，很多方面没有形成共识，只能以单车智能为主，但车企没能获得有效数据，所以难以发挥重要的作用。
2、当前绝大部分车路云一体化系统仍然为烟囱型架构平台，未能实现分层解耦，这也是智能网联汽车尚未形成成功商业闭环的重要技术原因。
李克强表示：大家觉得现在单车智能也能够做到很好的效果，车路云一体化的优势不突出，没有很好的商业引领模式。但实际上，车路云一体化在通行设施、安全架构方面保证系统的可靠性，而且成本并没有想象的那么高。系统成熟以后，在交通设施上做信息化设施改造的费用是交通基础设施成本的不到1%。
车路云系统不仅整体成本可控，甚至是更低，而且能够真正把协同决策、车端和路端联合进行支撑，能够更好地提升驾驶性能，保证安全、节能高效，可以看到现在高速公路、城市状况、节能得到了很大改善。
李克强认为，单车智能和车路云一体化完全不矛盾，属于一个技术发展的过程。单车智能是车路云一体化的基础，而车路云一体化是单车智能的升级。利用车路云一体化可以避免单车智能的立体特征造成交通事故和拥堵。国外曾经有一篇重要研究，现有的交通环境下用单车智能，安全反而是一个问题，交通也会造成拥堵，所以我们需要用协同方法解决。
智能汽车的发展最终还是要拼算力
目前汽车大模型是行业热点话题，但多位院士提到一个企业很难做出真正意义上的大模型。大模型最终可用的核心问题是：需要数据的训练。而数据有两大重要属性，不仅要有海量性，而且要有种类的完备性。在当前的情况下，即便有海量的数据也难以有完备性的数据，因为企业各自的数据不交互，并且这不是一家企业投入巨大的研发资金可以解决的问题。
特斯拉公布的新型FSD是单车智能+基于大模型实现的端到端模式，目前行业有观点认为：特斯拉新型FSD已经可以100%无人驾驶，既然有了单车智能，为什么还用成本协同？李克强院士从技术层面做了一个分析：
特斯拉正式文件公布对FSD的描述是：辅助驾驶较多，但场景有限，存在感知盲区与超视距感知局限。判断自动驾驶真正意义上能不能替代人有一个重要的指标就是MPI，切换一次到底能行驶多长，所以在这种情况下，特斯拉对新一代FSD的定义是高级别辅助驾驶，不是无人驾驶。这种影子模式+大模型，属于一种典型的车云协同的方式。
BEV+Transformer，被看做第二代自动驾驶技术，解决了以往多传感器变化和异构带来的各种融合感知算法的发展难题，这样未来融合车端和路侧的大模型训练，更容易形成数据闭环。
车路云一体化是传统单车智能+影子模式下的全方位升级版，单车智能和车路云协同可以无限制驾驶，但限定了水平的上限，联合计算和扩展，引入路侧感知计算，可以增强车路云协同的模式，具备超越人类驾驶的能力，所以上限有限，可以扩展上限。
李克强认为，车路云一体化是符合技术和产业发展趋势的，解决当前问题的重要途径是坚持既有推进路径，做到架构正确、标准统一，凝聚发展共识，抢抓发展窗口期。这是一个沿途下单、持续迭代的过程，所以需要持续发展投入，发挥国家的体制优势和统筹优势，进一步加大力度解决问题，早日实现产业化的大规模应用。（文/郭翼姣 新能源汽车报）
