北京中西湿疹医院 http://news.39.net/bjzkhbzy/210702/9134103.html智能网联，不仅成为越来越多新车的标配，而且成为汽车产业发展的“风向标”。工信部部长苗圩在年世界智能网联汽车大会上就曾指出，我国推动智能网联汽车发展环境日趋完善，预计至年，我国智能网联汽车的市场规模可达到亿元以上。
我国智能网联汽车的发展现状如何？截至年末，有什么样的标志性进展？今后主要面临的风险和挑战是什么？可行的商业模式有哪些？
结合中国智能网联汽车产业创新联盟研究总监、国家智能网联汽车创新中心战略与标准研究部研究总监李乔的观点，AI报道从顶层设计、技术研发、测试验证、示范运行、商业化应用等角度整理了目前中国在智能网联汽车发展道路上的10大标志性进展，总地来说，智能网联汽车产业正进入加速发展的新阶段。
标志性进展1：顶层设计持续完善，地方*策纷纷跟进
为加快推进我国智能汽车创新发展，从中央到地方，从顶层设计到地方落实，*策暖风频频。年，国务院印发了《中国制造》，将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域，明确指出到年要掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，到年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术。
此后在-年期间，密集发布了《汽车产业中长期发展规划》《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》等多项相关*策。计划到年，实现车联网（智能网联汽车）产业跨行业融合取得突破，具备自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用，构建能够支撑有条件自动驾驶（L3级）及以上的智能网联汽车技术体系，形成安全可信的软硬件集成与应用能力。车联网用户渗透率达到30%以上，新车驾驶辅助系统（L2）搭载率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。
在中央的带领下，地方*策也纷至沓来。北京市发布了《北京市智能网联汽车创新发展行动方案（-年）》；上海市发布了《上海市智能网联汽车产业创新工程实施方案》，浙江、江苏、湖南、湖北、福建、重庆等多地都发布了相关*策。
标志性进展2：中国方案重磅推出，打开多维产业融合发展之门
由于智能网联汽车是典型的信息物理融合系统，要推动智能网联汽车向前发展，除了*策的方向性指引，还必须对其有总体的规划和设计，解决一个企业，甚至是一个行业所不能独自应付的交叉共性技术问题。
《智能网联汽车信息物理系统参考架构1.0》就是推动多维产业融合发展的一把“钥匙”。它由国家智能网联汽车创新中心联合清华大学、中国信通院、赛迪研究院、交通部公路院、公安部交科所、中国一汽、北汽研究总院、联通智网、华为、大唐电信、四维图新、北斗星通、启迪云控等单位共同研究并于年10月22日正式发布。
该《架构1.0》构建了支持车路云协同控制、面向业务可灵活定制、技术中立可持续演进的设计方法和参考框架，从产业、功能、物理和通信四个视图描述架构，形成基于参考架构的模型/模型库、设计工具。这是智能网联汽车中国方案的关键。
图
智能网联汽车信息物理系统参考架构框图及视图呈现
标志性进展3：C-V2X标准、频段逐步统一和确定，商业落地可期
与此同时，我国智能网联汽车标准化工作也在加速推进。年9月，由中国智能网联汽车产业创新联盟牵头，会同长安汽车、通用汽车、清华大学等单位共同制定的《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》正式发布，这是国内正式发布的首部V2X应用层标准，填补了国内V2X应用层标准的空白。
年12月，工信部、国家标准化管理委员联合发布《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，年11月，汽车、通信、交通、公安4标委会签订战略合作协议，推动C-V2X标准研制。
不过，需要注意的是，根据《车联网白皮书（C-V2X分册）》等多个报告指出，“行业应用类标准将在产业整个周期长期持续开展，支持商用的系统要求和应用标准还亟待制定”。
在频段确立方面，工业和信息化部已于年11月发布《车联网（智能网联汽车）直连通信使用-MHz频段频率管理规定（暂行）》。
标志性进展4：应用示范遍地开花，产业化进程加速
地方层面，智能网联汽车测试示范区遍地开花。年以来，我国积极推进智能网联汽车测试示范区建设工作，年6月，国内首个“智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试开放运营，如今，除上海外，北京、河北、长春、重庆、长沙、武汉、无锡和杭州等约20个地区均已在工信部批准下建设智能网联汽车测试示范区，发放超过张智能网联汽车开放道路测试牌照。
并且，今年9月，全国第一张无人驾驶商用牌照在武汉示范区诞生，智能网联汽车从测试开始走向商业化运营。年5月，江苏（无锡）获批全国首个国家级车联网先导区，12月，天津（西青）也受获批，成为继江苏无锡之后的第二个国家级车联网先导区。
为了让车厂、终端、安全厂商各方面协力共促包含安全的完整V2X产业链形成，进一步推动国内C-V2X大规模商业化应用奠定基础，年和年行业分别组织了“三跨”和“四跨”测试。年，世界首例跨通信模组、跨终端、跨整车“三跨”测试项目启动，验证C-2VX标准、技术的完备性。年10月22-24日，增加安全验证方面的测试。演示活动集聚了宝马、奥迪、上汽大众、北汽、长城等20余家国内外整车企业，30余家终端厂商和安全厂商，共包含4类V2I(车辆与道路基础设施的信息交换)场景、3类V2V(车辆与车辆的信息交换)场景、4个安全机制验证场景。
标志性进展5：5G赋能，开启互联互通新时代
在LTE-V2X的商用模组和芯片方面，也取得一定进展，尤其随着5G商用登场，让汽车与汽车、汽车与道路的通信更为顺畅。
继年11月推出业界首款LTE-V2X商用通信模组DMD31及预商用产品RSU产品（DTVL-RSU）和OBU产品（DTVL-OBU）之后，大唐高鸿与全球领先的电子器件制造商阿尔卑斯共同发布了一款车规级设计模组——DMD3A用于前装车载终端市场。
华为则于年正式发布同样基于LTE-V2X的商用芯片Balong，并在上海MWC期间发布RSU产品后，年1月24日，在北京的5G发布会上发布了巴龙基带芯片。年10月23日，发布了全球首款商用5G工业模组MH。据介绍，MH模组高度集成了5G与C-V2X技术，采用5G基带芯片Balong，具备单芯多模、高速率、上下行链路解耦、支持SA（5G独立组网）和NSA（5G非独立组网）双模组网、支持C-V2X等特性。
与此同时，华为与多家车企成立了合作企业，其中包括与奥迪、广汽丰田以及与北汽新能源和长安汽车成立合资企业，计划最早在年推出自动驾驶汽车。华为首席战略架构师*文栓在年6月接受外媒采访时候称，“我们正在共同努力，将在年或年推出一款使用这些(自动驾驶)组件的汽车，这种自动驾驶汽车不仅会在中国，也会在欧洲出现。”
标志性进展6：多线束激光雷达研发加速，激光雷达产品价格大幅降低
要实现L4级以上自动驾驶，激光雷达也是必不可少的重要感知部件。当下，国产16/32/40线激光雷达实现突破，车规级、小型化、固态化、低成本提升智能网联汽车感知能力。
比如北斗天绘32线激光雷达R-Fans-32，北科天绘总经理张智武称，“在价格上国产激光雷达优势自不必多言，R-Fans-32是世界上真正可以实现量产的最小的32线激光雷达，成本却不到竞争对手的一半。”。
再比如国内激光雷达创企禾赛科技于推出的40线混合固态激光雷达Pandar40，是一款对标同档次垄断竞品的优质产品，它测距远、精度高、抗震性好、耐高低温，而且价格优势更明显。
固态激光雷达被业内认为是激光雷达实现低成本和量产的最终方案，然而其开发难度较高，不过，老牌企业北科天绘和速腾、禾赛初创企业目前都已经投入研发，向量产迈进。
标志性进展7：自动驾驶计算平台斩头露角，配套工具链体系完整发展
当前汽车电子技术、人工智能产业的“珠穆朗玛峰”，自动驾驶处理器不再被国外“卡脖子”，甚至超越了世界科技巨头。
年8月23日，华为在深圳总部正式发布算力最强的AI处理器Ascend(昇腾)，同时推出全场景AI计算框架MindSpore，半精度(FP16)算力达到Tera-FLOPS，位居世界第一。中国科学院院士曹春晓院士在某场高峰论坛上还特别为其证言,“昇腾在性能和工艺上都达到了电负性的新高度，在人工智能的应用上达到了高效计算的效果，其算力是国际顶尖AI芯片的2倍，其训练速度也比当前国际最新最强的芯片提升了50%—%，也就是说华为这一款芯片，已经显著超过了美国谷歌等世界科技巨头，而且已用于实际的AI训练任务。”
之后，基于华为昇腾系列AI芯片，华为推出MDC智能驾驶计算平台，试图为车企提供自动驾驶全栈场景服务。目前已经推出MDC和MDC两个计算平台，分别对应L4和L3级别自动驾驶。
很久以来自动驾驶芯片被国外头部公司垄断，在满足车规级需求方面，市面上仅Mobileye的EyeQ系列、赛灵思（Xilinx）的部分FPGA芯片等少数厂商产品能够达标。年8月30日，对标Mobileye的EyeQ4芯片，国内人工智能企业地平线的征程二代芯片Journey2也宣布量产。这也是中国首款车规级AI芯片，并已打进汽车前装市场。
目前，地平线已经形成由征程处理器、地平线Matrix自动驾驶计算平台为载体的ADAS、DMS、ARHUD、FaceID、NavNet高精度地图等构建的智能驾驶产品矩阵，可以提供L2、L3、L4级别自动驾驶解决方案。
标志性进展8：高精度地图规模采集进展显著，实现乘用车商业化应用
此外，自动驾驶发展离不开一双“明眸”，即高精地图，与过去不同，自然资源部开始逐步放宽相关市场准入条件，导航电子地图甲级测绘资质准入重新放开，目前已经有21家企业获得甲级资质，年新增了5家，宽凳科技、江苏晶众、江苏智途、华为、丰图科技。同时向高德发放第一张自动驾驶高精度地图审核许可。
测绘进展方面，四图维新、百度、高德进展基本相当，目前已完成30万公里高速公路、城市快速路的地图数据采集和制作，年左右完成城市道路采集
不过，虽然测绘资质逐步放开，但是，国内没有专门针对自动驾驶地图的统一标准、现行的审图模式难以满足高精地图高更新频率和周期等问题仍然是高精地图的发展难点，在数据开放与分享问题上，也存在着利益博弈：地图供应商想通过开放换取更多数据，而车企却担心丧失核心数据，沦为科技企业的“代工厂”。
商业化方面，高德地图现已在凯迪拉克CT6量产车型中得要应用。不过，高精地图的商业化仍然是难题，“高精地图本身不是赚钱的生意，而是基础设施。”高德地图副总裁、Amap平台事业部总经理韦东表示，由于高精地图需要企业持续投入、持续更新，所以高精地图真正的门槛在于商业化能力。
标志性进展9：国内自主品牌车企规划林立，智能化为关键一环
自主品牌车企也在积极布局智能网联，并明确设置了发展时间规划。
01
中国一汽：i.Rflag旗偲计划
该计划为：年推出实现L3级自动驾驶的量产车型，年推出实现L4级自动驾驶的量产车型，年将实现L5级自动驾驶。
不过，世界智能网联汽车大会上，一汽集团董事长徐留平重新洗牌了计划，其透露，红旗L3级量产车将在明年实现量产，之后再陆续布局L4级。
02
东风汽车：“五化”技术路线规划
计划提出，年实现智能驾驶L2+全自动泊车+AR+HuD，年实现极致体验的智能驾驶人机交互。
03
长安汽车：北斗天枢智能化战略
根据规划，年开始，长安将不再生产非联网新车，实现%联网、%搭载驾驶辅助系统。在年实现L4级自动驾驶汽车的量产目标。
04
上汽集团：新四化发展战略
上汽集团聚焦自主品牌转型升级，具体抓手是“新四化”战略，即电动化、智能网联化、共享化以及国际化。目前已经发布了全新智能座舱技术品牌“AICS”，并宣布全球首款5G智能网联汽车将于年量产。
05
北汽集团：“海豚+”战略
到年，北汽集团将力争实现所有产品具备智能驾驶和智能互联功能，并实现L3级智能驾驶规模化量产。
06
广汽集团：GIVA计划与Adigo系统
GIVA计划表示，向全球有志于智能驾驶研发的机构、团队、个人,开放广汽智能驾驶平台架构。年7月，广汽推出了自己和腾讯、华为共同开发的智驾互联生态系统——ADiGO，并且在9月正式量产上市的广汽新能源全新SUVAionLX上首次搭载。
07
吉利汽车：G-Piot战略
根据吉利汽车规划，年其将在局部工况实现L3级别高度自动驾驶，年推出首款量产5GC-V2X技术车型;提出计划在年杭州亚运会召开时，推出L5等级自动驾驶接驳车，目前已发布“爬行者”的智能系统能实现完全自主泊车。
08
比亚迪：D++生态圈
在智能化的浪潮中，比亚迪汽车选择了开放的策略。比亚迪D++开放平台已经吸引了包括百度、AutoX、华为等厂商的合作。
标志性进展10：ICT企业加入自动驾驶汽车角逐，产业热度升级
除了主机厂以外，BAT、华为、京东等信息通信互联网企业都在加速整个产业发展。李乔表示，“和互联网造车不太一样，这些公司都有自己的自动驾驶技术解决方案，或者在核心芯片操作系统方面有所布局。”
01
百度的Apllo蓝图
在众多自动驾驶企业中，百度获得国内自动驾驶测试牌照最多（约张）。除了其自动驾驶开放平台继续升级外，Apollo还于年12月18日全新发布了车路协同、智能车联两大开放平台。此次大会上，Apollo发布了全球首个点到点城市自动驾驶开放能力、中国最成熟的自动驾驶云、新一代智能交通解决方案、小度车载等15大新品及解决方案。解决方案有如针对城市开放道路的Robotaxi方案、面向城市BRT道路的Minibus2.0方案、面向最后一公里的自主泊车方案、面向低速低成本场景的低速微型车方案。
此外，“阿波龙”已在北京、武汉、福州等多个城市和地区开放运营，运营里程超过5.1万公里，运载人数超过5.9万人次。
02
阿里巴巴布局自动驾驶与高精定位
年7月，阿里巴巴完成对高德地图的全资收购，高德正式进入阿里体系。年，阿里与兵器工业集团合资成立了“千寻位置”，日益成为国内一家头部的精准位置服务公司。该公司年6月发布了一款支持“低速”自动驾驶车辆规模化商用的高精度定位解决方案，并先后宣布了与华人运通、一汽红旗在智能驾驶和V2X上进行合作。
此外，阿里还聚焦车路协同方向，研发菜鸟物流自动驾驶车。在年9月20日云栖大会上，阿里宣布升级汽车战略，将车路协同视为未来二十年的战略发展方向，并且成立了“超级联盟”，此后收购千方科技15%股份的阿里，推动车路协同发展。在物流自动驾驶研发方面，菜鸟在行业内首当其冲,场景包括高速干线运输和末端配送等。还利用阿里云的优势，与一汽合作，通过数据智能技术助力中国一汽产品研发、市场营销、用户服务和运营的提升等。
03
腾讯跨界合作布局无人驾驶
腾讯年开始无人驾驶领域布局，成立了自动驾驶实验室，在硅谷组建无人驾驶汽车团队，并早早入股四图维新，深度布局高精度地图产业。
此外，腾讯曾与长安汽车建立合资公司，从事车联网平台开发、大数据分析等业务。年7月19日，宣布与宝马中国宣布深化合作，腾讯将利用云计算、大数据、安全等能力，支持宝马在中国市场的自动驾驶研发和技术创新。
04
华为深度融合优势领域于智能网联汽车
华为大力布局C-V2X市场，将传统优势与智能网联汽车深度融合，发布计算平台、车联网、方案等重磅产品。
尽管顶层设计、技术研发、测试验证、示范运行、商业化应用等多方面都有了标志性的进展，但是自动驾驶产业发展过程也面临着一系列的挑战：自动驾驶的法律法规空白；产业链方面与汽车相关底层运行部件、高端ICT技术基础原件待探索；智能网联汽车需要大量建设基础设施；商业模式和产业生态还需要探索和健全；社会对自动驾驶的认知和伦理道德的挑战等。
其中，自动驾驶车辆会不会死机，会不会泄露隐私等道德伦理和社会认知的挑战尤为重要，李乔表示，“、年的技术路线发展已有国家层面的规划，但是社会认知方面的挑战更加巨大。将来的数据要存到中央云端运行监管，这些数据会涉及到用户隐私，以及数据安全保护不当造成隐患等，这就产生了‘电车难题’等伦理困境。”而我国尚未在国家层面形成明确、完整的自动驾驶法律和*策框架，一旦发生事故，究竟是汽车硬件问题还是软件问题，或者是交通设施问题，责任归属认定起来很困难。
从企业角度来讲，商业模式也是自动驾驶讨论最为热烈的一个话题。尽管商业模式的确立任重道远，但也并非无迹可寻。目前，在如园区景区、港口、机场、矿山、停车场等相对封闭道路已得到自动驾驶应用。李乔认为，自动驾驶的产业化应用正在从特定场景向着城市通用道路发展，同时也满足更高行驶速度的环境要求。主要有3个商业化发展方向：
1、满足最后一公里接泊的货物运输、通勤出行或者泊车需求，有望率先实现商业运营；
2、满足高速路上队列跟驰与运输，可与港口、物流集散地接驳，提高运输效率、降低能耗、节约成本，不过这一点还比较难；
3、提供无人驾驶出行服务是未来一条极具商业价值和想象空间的方向。
当前车市正在迎来深度调整期，毫无疑问，在此期间除了将汽车质量做到极致外，新技术的赋能更为重要。通过新的技术让汽车产品升级换代，做出差异化，是企业形成核心竞争力的关键。智能网联汽车的出现则给了所有车企这样一个机会，哪家车企率先在这个领域取得突破，取得领先，谁就能在这场调整淘汰赛中取得胜利。
