“2020年9月，北京市政府決定建設全球首個網聯雲控式高級别自動駕駛示範區，技術路線統籌‘車、路、雲、網、圖’五大要素，針對L4及以上級别自動駕駛規模化運營。北京市經開區管委會設立了北京市管理自動駕駛示範區的功能辦公室統籌這項工作，在具體的建設過程中按照四個階段，小步快跑，叠代完善。”在近期召開的2022中國（亦莊）智能網聯汽車科技周暨第九屆國際智能網聯汽車技術年會（CICV）分論壇上，北京車網科技發展有限公司總經理孫甯詳細介紹了北京示範區對車路雲網圖一體化融合的初步探索成果。

自《智能網聯汽車技術路線圖2.0》發布後，智能網聯汽車“中國方案”乘風破浪，快速發展。在智能網聯生态一體化融合探索過程中，面向落地應用的場景，圍繞結合産業的共性技術研發需要，行業已經形成共識，下一階段，智能網聯汽車“中國方案”的全面建成，将堅定地圍繞“車路雲網圖”系統技術體系開展。

01 多維度升級助力單車智能化

智能網聯汽車的發展，首先離不開單車智能。從車端來看，相關企業正在積極加快關鍵技術與零部件的産業化，包括在車輛電子電氣架構自主研發方面取得突破，國産計算芯片研發和量産也開始獲得重大進展。

在汽車“新四化”轉型與升級的浪潮下，底盤系統迎來從傳統底盤、電動底盤再到智能底盤的技術進化。據介紹，智能底盤不僅是汽車智能駕駛落地的載體，更是保障智能汽車安全可靠行駛、實現節能減排的保障。清華大學車輛與運載學院教授張俊智認為，智能底盤為自動駕駛系統、座艙系統、動力系統提供運載平台，具備認知、預判和控制車輛與地面間相互作用，管理自身運行狀态的能力，具體實現車輛智能行駛任務的系統，不是簡單的執行機構。當前，底盤系統呈現出軟硬件解耦及軟件分層、線控執行單元模塊化和異構冗餘、集中計算和智能化預控等新特征。而發展集成化、智能化的線控底盤，行業需要思考如何解決在新能源汽車和高階自動駕駛需求下所面臨的技術問題。

其中，作為底盤新發展階段的标志，電動汽車底盤一體化技術集成了動力系統，與汽車底盤進行緊密耦合，動力電池從儲能件變成了儲能件＋結構件。在控制方面，電機動力學作用的強化，促進了動力域與底盤域的融合，電機開始更大程度地介入底盤系統，底盤電動化得到進一步的深化。當然，底盤域與自駕域的交互，也将更加考驗底盤的控制性。

張俊智表示，智能底盤承載了電動化的深化和智能化融合，是近期産業升級、技術交融、學科交叉、人才培養的共同抓手。多元化優勢企業的聚集，将為底盤和零部件的發展提供新機遇。目前，行業對于底盤發展的目标，是2025年具有行業影響力的自主企業實現線控制動、轉向的批量應用；2030年整車和零部件企業初步形成品牌效應，培育國際競争力。

此外，在向更高階單車智能方向發展的過程中，感知融合也成為重要課題。南京楚航科技有限公司首席執行官、創始人楚詠焱稱：“傳統毫米波雷達采用的算法結構，大緻為從原始數據采集到信号處理，即通過把原始數據進行視頻轉換，做一些簡單的分析，對點雲進行跟蹤、凝聚、分類，再根據目标實現人機交互功能。目前，大部分角雷達多屬于分布式結構，每個雷達都會單獨作為一個系統輸出信号，但随着系統的集成化，面向L2、L3以上級别自動駕駛階段，我們緻力于把雷達做集成或融合，将目标數據輸給下一層域控制器或系統處理器進行融合與判斷。這對整個系統的要求更高，需要輸出更高質的點雲，就會往4D成像雷達方向發展。我們會通過預控、中央集中式還有軟硬件解耦這些方法，提供更多的點雲幫助開展更高質量的分析。”這也意味着，激光雷達、毫米波雷達叠代，為車端感知融合帶來新的方向，尤其4D毫米波雷達的商業化落地，有望助力更高等級自動駕駛技術早日應用。

02 聚焦路、網基礎設施協同創新

作為智能網聯車路一體化交通基礎設施，路側的建設也在不斷加快。各種類型的示範項目，包括封閉場景、公開道路、先導區、大範圍的城市路段等，都在不斷加強車路協同的場景應用，進一步促進未來交通基礎設施信息化的方案驗證。

交通運輸部公路科學研究院副院長兼總工程師李斌指出，2020年8月，《交通運輸部關于推動交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》的印發，對當前的主要任務做了說明，包括打造融合高效的智慧交通基礎設施和助力信息基礎設施建設。去年出台的《國家綜合立體交通網規劃綱要》和《數字交通“十四五”發展規劃》，對交通領域的新型基礎設施建設進行了系統的細化布局。他表示，通過近幾年的撤站工程和收費系統升級，我國已建成一個覆蓋2億多車載用戶、2萬多個路側門架、路段／省級／部級中心的端邊雲協同運行系統，以及基于國密算法的網絡信任體系，為未來向車路協同拓展服務平滑過渡奠定了基礎條件。關于下一步“新基建”特别是智慧公路的建設，李斌建議要重點從公路交通真正的痛點和剛需出發，打通ICT、汽車和路側的價值鍊與産業鍊，加快汽車和基礎設施協同創新。

如果把傳統基礎設施作為硬連通，那麼智慧公路可以被看作一種軟連通，即在傳統基礎設施的基礎上，讓公路和交通更好地融入經濟社會支撐高質量發展。基于這種考慮，智慧公路不僅僅是工程建設的問題，更要考慮通過公路＋産業、公路＋旅遊、公路＋能源、公路＋物流等形成新的發展模式，最終成為中國數字經濟的一部分。因此，不僅需要加強汽車和基礎設施的協同創新，而且還應加快探索車路協同服務的落地和商業模式。

在東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌看來，發展自動駕駛首先要做整體設計，沒有整體設計，組件的設計本身有時候沒有太大意義。“如果說2019年車路雲一體化是一代系統，二代系統可以定義的更廣一些，要實現全天候、全路網；第三代系統的标志則是安全性、可靠性、韌性、魯棒性的提升，要升級為一個交通系統；到第四代系統，運行設計域（自動駕駛汽車能夠正常安全行駛的外部條件，如道路類型、行駛區域、速度、環境等）極大擴展，高等級自動駕駛在時間、空間上的使用率都會大大超過人類駕駛員。”

冉斌表示，發展自動駕駛下一步需要解決幾個關鍵問題。首先是政策法規，《交通安全法》需要修訂，保障隐私和網絡信息安全，汽車、交通等行業需要采取協調一緻的行動。同時，行業亟需針對車路融合等相關技術建立一套評價體系，以突破共性技術瓶頸，解決自動駕駛的長尾問題。此外，作為交通系統的一部分，車路協同、路網融合要從智能化本身考慮其可靠性、韌性、魯棒性等，創投體系的金融服務支撐作用也需引起重視。

03 打造雲控基礎平台數字底座

作為“車路雲網圖”的一環，行業對雲端的發展也形成了共識，正從過去煙囪型、孤立性的平台向分層解耦、底層打通、應用層各自競争發展，并率先在北京、上海、長沙等城市開展運用。這對于真正意義上促進智能網聯汽車協同發展，保障數據安全、加強數據治理等，起到了很好的積累實踐經驗作用。

車路雲一體化的技術路線将加速自動駕駛和智慧交通的發展。對于自動駕駛來說，通過車路互聯和雲端協同的方式，可以為單車自動駕駛提供感知和決策的輔助；對于智慧交通來說，可以打通車和路的隔閡，獲取頻度、細粒度更高的交通大數據，實現車輛與交通系統的互聯和信息共享，提升個體車輛及整體交通系統的安全性和出行效率，實現低碳環保。

國家智能網聯汽車創新中心雲控平台副部長鐘薇介紹稱，如何更細緻的劃分，雲控平台可拆分為兩部分，雲控基礎平台和雲控應用平台。雲控基礎平台作為底座，支撐汽車企業、第三方機構、管理機構不同行業的應用。雲控基礎平台又可進一步細分，根據它所支撐應用的功能、性能要求不同，分為邊緣雲、區域雲和中心雲。

雲控基礎平台的特點可以用16字進行總結：跨域融合、分層解耦、分級共享和應用支撐。具體而言，雲控基礎平台能融合跨領域、跨區域、跨品牌的交通大數據；分層解耦将基礎層和應用層分開；分級共享将根據應用、開發商能力的不同，提供基礎數據的分享以及經過基礎數據加工之後的共性能力分享，應用支撐就是支撐不同領域、行業的應用。

雲控基礎平台彙聚了不同平台和不同資源的數據進行融合，構建共性基礎服務能力以及對外提供标準化的分級共享接口，支撐智能網聯汽車、智能交通管理信息服務、出行服務等等不同領域的應用。所以，它不僅僅是一個監管平台，也是一個可運營的平台。

鐘薇表示，目前多個國家紛紛籌建車路雲平台，但現有從路側基礎設施的建設到數據的采集，以及共性能力、應用的開發基本都是各自為戰、自成一體，缺少垂直的通行系統，存在路側基礎設施重複建設、數據孤島無法打通等問題。“在這一背景下，我們提出雲控基礎平台的理念，旨在複用路側基礎設施，打通底層數據，建立共性的基礎能力，進一步提升不同領域的應用，如像自動駕駛、娛樂服務、交通管理、出行服務等。”她說道。

2020年2月，發改委、網信辦、工信部等11個國家部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，明确提出建設國家智能汽車大數據雲控基礎平台。平台需具備幾個特點：第一，不同領域的數據融合；第二，邏輯協同、物理分散；第三，實現标準統一和開放共享。“雲控基礎平台是在傳統的數據搜集、平台應用層面上搭建中間支撐平台，通過獲取各種數據做标準化支撐，然後再推進産業化應用。有了這樣一種基本的分類，我們可以真正意義上形成三層四級的雲控系統架構，包括終端、邊緣雲、區域雲、中心雲以及基礎層、平台層、應用層，從而對整個生态系統的協同與競争關系進行有效梳理，真正意義上實現智能網聯汽車的安全、節能、環保、舒适以及數據治理和服務一體化。”中國汽車工程學會常務理事、會士，中國工程院院士，清華大學教授，國家智能網聯汽車創新中心首席科學家李克強表示。

04 高精度地圖正成為關鍵後台支撐

智能網聯汽車不同技術路徑對地圖的認識和應用不同。如今，地圖正在從導航功能向未來自動駕駛，特别是高精度、網聯式自動駕駛需求方向進化。作為一種動态傳感器，高精度地圖也在不斷發展，當然還有一系列的工作要做，包括法律法規的推動等。

“自動駕駛、物聯網以及移動機器人等新興産業，對于時空信息服務的準确性、時效性和可靠性都提出了更高的要求，标準的定位精度已不能滿足需求，行業需要精度更高的分米級、厘米級性能。”武漢大學測繪學院的導航所所長李星星說道。

北鬥星通首席科學家、星通智聯副總裁張正烜指出，對于自動駕駛、智能駕駛甚至智能座艙的發展而言，高精度地圖擁有重要的一席之地。在今天這樣趨向成熟的規模化汽車市場中，高精度地圖擁有非常大的發展空間。但由于高精度地圖本身的寄生性、滲透性、融合性等特性，也注定它是不能單獨存在的，必須在一個或多個大的行業裡與其他技術共生共存。在當下的時代背景下，高精度地圖與智能網聯汽車的結合非常必要。高精度地圖是“四梁八柱”，起到關鍵後台支撐作用。随着汽車智能化、網聯化的發展，定位導航逐漸成為新型的基礎設施，也成為“十四五”期間重要的建設領域。

“地圖導航離不開雲服務，”張正烜認為，“從前，PC端互聯網是主要的市場競争高地；現在，大家争奪是移動互聯網的天下；而我們判斷，智能網聯汽車将是下一個兵家必争之地。而随着市場的發展，行業對地圖的精度需求也變得更高。因此，北鬥也在加強與智能網聯汽車結合，積極參與行業技術規範制定。”

“高精度、雲＋端、端融合、雲融合，将是高精度地圖下一步的發展重點。”張正烜表示，“首先，高精度逐漸成為智能網聯汽車一個必備的能力；雲＋端是實現高精度的必要條件，未來導航不能隻靠單點定位，收斂時間、作用範圍都是重要考量因素；僅一項技術已無法滿足厘米級的定位需求，端融合和雲融合的技術進步也成為重要課題。尤其是一些高級别自動駕駛功能的泊車、避障、路徑規劃及車道級導航等熱點需求，都離不開高精度定位以實現車路協同。”

國汽智圖科技有限公司産品研發負責人喬揚認為，随着高精度動态地圖對于自動駕駛超視覺感知的重要性提升，如果可以将車、路、雲、網、圖有機整合，提前對車輛行駛進行規劃決策，可以在很大程度上減少安全事故。但他直言，目前高級别自動駕駛落地模式相對單一，且大多應用于高速、快速路及封閉的示範區内，而涉及複雜路口、城市、峽谷等場景，還有很大挑戰。

李克強指出：“車路雲一體化的智能網聯汽車具有本地特色，在中國推廣的‘中國方案’，要在“車路雲網圖”這樣的架構下實現産業化，就要對複雜系統進行系統的總體設計。在這樣的架構下，推進基礎共性平台的産業化，實現整個産業‘四梁八柱’建設，推動産業生态的形成。雖然我們已經取得階段性重要成果，但還是應該進一步加強頂層設計，真正把智能化、網聯化融為一體，實現可持續發展。”

“行業要推動信息安全基礎平台建設，服務整個行業和國家監管體系；要依托高精度動态地圖基礎平台，探索地理信息安全防護與高精度動态地圖合規和對産業的促進作用。此外，也要加快雲技術基礎設施建設，實現保證安全、促進産業發展的趨勢，同時加速車輛直接相關的智能終端技術平台和計算機産業化，提升車輛行駛安全，支持車路雲一體化的高質量融合可持續發展。”李克強最後表示。

文：張雅慧 編輯：龐國霞 版式：王琨

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