随着全球新一轮科技革命和产业变革的持续蓬勃发展，融合物联网、云计算、大数据、人工智能等多种创新技术的智能网联汽车，正在成为全球新兴产业发展的战略必争之地。整车、零部件和科技企业纷纷投资入局，持续加大资金投入，推动跨界融合发展。
在新的形势下，我国智能网联汽车究竟已经发展到什么阶段？在商业化落地过程中还面临哪些挑战？国家的政策设计将如何布局？企业又需如何发力？
辅助自动驾驶乘用车渗透率达34.9%
在近日举行的2023中国（亦庄）智能网联汽车科技周暨第十届国际智能网联汽车技术年会上，工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴指出，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售量达700万辆，同比增长45.6%，市场渗透率提升至34.9%，尤其是在新能源汽车方面，辅助自动驾驶系统搭载比例达到48%。
此外，关键技术方面也取得重大突破，新一代电子架构车用操作系统，大算力计算机芯片等实现装车应用，跨域、融合域控制技术实现突破，高性能激光雷达感知范围达到250米，L2级自动驾驶车型广泛应用，部分车系已做好量产L3级车辆的准备。
示范应用方面，我国已建设17家国家级测试示范区、7个国家级车联网先导区、16个智慧城市基础设施与智能网联汽车双智示范城市，各地加快测试示范部署与基础设施建设，约50个省市发布《道路测试实施细则》，全国累计开放超过1 500公里测试道路，发放测试牌照超过 2 800张，道路测试总里程达6 000多万公里，部署路测网联基础设施超过7 000套。
值得一提的是，北京作为全球智能网联汽车创新创业最活跃的城市之一，正积极探索实践车路运一体化的技术路线，建设了全球首个网联云控式高级别的自动驾驶示范区，为技术的验证、迭代等提供加速平台。
据北京经济技术开发区管委会主任、北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室主任孔磊介绍，目前该示范区域实现了60平方公里的智能网联道路和智慧城市的专网全覆盖，实现了自动驾驶八大类城市应用场景全面开放协同发展，发布了全国首个高级别自动驾驶示范区标准体系。截至今年3月，示范区内测试企业达19家，入网车辆数量达578辆，累计自动驾驶里程达到1 449万公里。
大规模商业化发展仍存在诸多瓶颈
尽管我国的智能网联汽车产业发展驶入快车道，各项技术难题不断突破、迭代升级，有力地推动了产业从示范化运营逐步过渡到商业化落地，也加速了智能网联汽车与智能交通、智慧城市的深度融合发展，但不可忽视的是，我国智能网联汽车产业在法规标准建设、智能安全等核心技术突破、数据确权与共享、商业模式构建、社会接受度提高等方面还存在诸多挑战。
尤其是高级自动驾驶汽车的大规模商业化方面，中国汽车工程学会理事长、中国工程院院士、清华大学车辆与运载学院教授李骏指出，还存在三大瓶颈。
第一，高级自动驾驶大规模商业化需要应对诸多挑战。由于我国地域辽阔、道路复杂多变、车流密度大，由此造成的ODD（运行设计域）碎片化严重。同时，单车智能依靠的AI基础尚未成熟，难以应对中国复杂的ODD场景。此外，智能网联汽车自动驾驶过程中的信息安全、功能安全等综合性问题尚未解决。
第二，作为高级自动驾驶汽车的突破口，中国特色的智能网联协同解决方案亟待突破。李骏强调，智能网联协同对智能网联汽车主要有三大作用：智能网联协同可解决场景感知的碎片化；智能网联协同可解决动态驾驶任务的碎片化；智能网联协同可解决自动驾驶信息的碎片化。这三个碎片化的解决，对开发高级自动驾驶系统有着重大意义。
第三，智能网联汽车科技与产业体系建设尚不健全。
中国汽车工程学会常务理事、中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强也认为，现有的高级别自动驾驶探索仍局限于封闭的特定场景。
李克强指出，当前产业的发展理念、技术路线等方面还没有完全形成共识，这也会在一定程度上抑制高级别自动驾驶的发展进度及商业化落地。
政府：完善政策体系，优化发展环境
面对高级别自动驾驶商业化落地的问题，李骏认为，产业界有必要为智能网联汽车打造良好的场景生态，完善智能网联汽车动态安全测试认证体系，建立真实丰富的智能网联汽车运行大数据平台。同时，政府层面发力，推动加强国际交流、跨行业协作也至关重要。
李克强的观点是，需要在产业架构、研发模式、测试方法、商业模式等方面实现全方位的创新，充分发挥车路云一体化核心优势。一是对标先进经验，加强顶层设计谋划，建设法规标准体系，打造良好创新生态；二是加强车路云一体化发展共识，支持车路云一体化高质量发展；三是抢抓智能化网联化窗口期，加快关键技术研发与产业生态构建。
工业和信息化部作为顶层设计部门，苗长兴指出，将坚持车路云一体化发展路线，加强统筹协同，强化创新驱动，优化政策供给，合力推动智能网联汽车产业高质量发展。接下来，工业和信息化部将重点做好五方面工作：一是强化顶层战略谋划，深入贯彻实施《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》，组织编制《智能网联汽车车路云一同化推进方案》，深化车路协同发展部署，加快智能化基础设施建设；二是支持技术融合创新，鼓励引导跨行业、跨领域协同创新；三是完善标准和准入管理，加快制定十多项重点急需的标准，加快启动智能网联汽车准入和上路推行试点；四是深化开展试点示范，落实《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》，推动加快建设C-V2X、北斗定位、路测感知、边缘计算等智能化基础设施；五是深化国际合作，持续打造市场化、法治化、国际化的营商环境。
企业：技术/产品/用户体验多轮驱动
随着智能化网联化的迅速发展，面对高级自动驾驶商业化落地的问题，相关企业又需要具备哪些资源？又该如何发力？
作为Robotaxi企业代表，百度自动驾驶业务部总经理陈卓认为，当前自动驾驶已经进入了商业化前期阶段，这一阶段主要有“促进规模化落地和打造优秀的用户体验”两个制胜因素。百度在探索商业化落地的过程中，逐渐形成了“自动驾驶比人类驾驶更加安全、AI的快速发展将会有力推动自动驾驶商业化落地、反馈打造自动驾驶体验竞争力”三点经验，下一步，百度将持续优化自身技术，大力推动自动驾驶商业化应用。
据小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁介绍，从2018年12月启动国内首个Robotaxi服务，到2023年，小马智行已经获准在北京和广州开启全车无人自动驾驶出行服务。截至目前，小马智行已经累计完成了2 200万公里的全球测试里程，100万公里的全无人测试里程，10万公里的全车无人出行服务。下一步，小马智行将以量产为目标继续努力。
北京智行者科技股份有限公司联合创始人、研发中心副总经理张放认为，在技术与产品双轮驱动下，自动驾驶商业化正在迎来质变。他指出，技术向上是基石，以L4为目标，拥有数据驱动能力是构筑竞争护城河的根本要素；对自动驾驶方案提供商来说，产品力是现阶段最需建立起来的能力；L2+/L3级别自动驾驶是当前主流自动驾驶技术范式的终点。
除了客流领域，自动驾驶技术在物流赛道的应用同样备受关注。据美团自动驾驶配送部算法负责人刘博聪介绍，目前美团已经形成了由安全、成本和体验构成的技术迭代飞轮，这三点相互制约、相辅相成。刘博聪认为，在安全和成本的要求下，还要不断提升自动配送的平均行驶速度，保障用户体验，最终才能体现商业价值。“我们要持续对安全进行相关保障，才能促进最终的规模化落地。”刘博聪补充说。
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