高级自动驾驶商业化遇阻 “车路云”一体化是解题关键

“经过多年的快速发展，智能网联汽车已经取得很大成就，但真正意义上大规模的高级别自动驾驶还存在亟待解决的问题。”中国工程院院士、清华大学车辆与运载学院教授李克强表示，根据国际技术发展趋势和中国产业化特点，坚持“车路云”一体化的发展技术路径，是解决产业化问题的关键。

“智行其道，驶向未来”论坛现场 姜智文/摄

9月26日，以“智行其道，驶向未来”为主题的全球可持续交通高峰论坛（2023）自动驾驶边会在京举办。会上，来自政产学研的代表共聚一堂，分享自动驾驶实践经验、共话自动驾驶创新发展。

　　高级别自动驾驶的机遇与挑战

随着新能源汽车的蓬勃发展，智能网联系统装载率快速攀升。数据显示，2023年上半年，国内新能源汽车L2级辅助驾驶功能装车率已经逼近40%。自动驾驶、智能巡航控制等功能的应用，提高了驾驶安全性和舒适性，受到越来越多消费者的青睐。

“智能网联汽车融汇互联网、大数据、人工智能等多种变革性技术，推动汽车从单纯的交通工具向移动智能终端储能单元和数字空间转变，正日益成为能源、交通、信息、通信融合发展的关键节点。”工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚说。

据介绍，目前全国已建设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协同发展的试点城市，累计开放测试道路2万多公里，发放测试牌照3700多张，总测试里程超过7000万公里。部署路测网联基础设施8000多套，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流，以及无人配送等多场景示范应用不断涌现，在探索商业模式和培育消费市场方面进行了诸多的有益尝试。

然而，“智能网联汽车创新融合发展是一项复杂的系统工程，在向规模化商业应用推广的过程中，仍然面临着法律法规不完善，关键技术亟待突破，配套设施不健全等多方面的挑战，需要各方协力推动解决。”郭守刚坦言。

李克强也表示，大规模的高级别自动驾驶还存在亟待解决的问题。首先，高级别自动驾驶尚未达到真正意义上的商业化目标；其次，发展理念、技术路线等尚未形成共识；最后，部分关键技术亟待突破。

具体来看，“环境感知局限、策划决策瓶颈、综合安全问题、开发模式落后、通信性能不足，以及数据孤岛架构等，严重制约了高级别自动驾驶技术的产业化发展。”李克强说。

　　“车路云”一体化是解题关键

“基于‘车路云’一体化的中国方案，是解决产业化问题的关键。”李克强明确指出，通过建立智能网联汽车信息物理系统架构，充分融合智能化与网联化发展，以云控基础平台为载体，实现“车路云”一体化智能网联汽车系统。

据介绍，中国方案智能网联汽车涵盖一个架构、两个特征，以及三个条件。具体包括，一体化融合的系统架构；具有分层解耦、跨域共用的特征；符合中国基本标准，即基础设施标准、网联运营标准，以及智能网联汽车标准。

高级别自动驾驶汽车不仅需要研究设计，更重要的是示范运行，这对新物种真正进入产业化阶段非常重要。李克强说，“在政府的支持下，自动驾驶示范运行在国内非常活跃，也得到了社会各界的认同和支持，包括封闭和公开道路的试车场、城市规模化应用，以及先导区等得以快速发展。”

据交通运输部科技司副司长宫生晨介绍，为更好发挥场景创新对技术和产业的带动作用，交通运输部于去年启动了首批自动驾驶先导应用试点，围绕公路货运、城市出行、物流配送、园区内运输、港区作业等典型场景，布局了14项试点任务，整合百余家创新主体力量，部署千余台自动驾驶车辆。

“试点实施一年来，有力促进了技术熟化、带动了新型基础设施建设、积累了运行和管理经验；特别是围绕个性化出行服务、无人配送、集装箱转运等场景，形成了较为成熟的解决方案，为自动驾驶技术规模化落地应用奠定了良好的实践基础。”宫生晨说。

谈及高级别自动驾驶的未来发展，李克强建议，我们应坚定发展信心，保持战略定力，持续推动技术进步；客观看待问题，形成高质量解决问题方案，系统化推进；坚持创新路径，紧抓发展窗口期；持续发展投入，尽早实现大规模产业化目标。