袁宇：車路云一體化賦能“單車智能”

　　[汽車之家 行業] 6月18日，2024中國（亦莊）智能網聯汽車科技周暨第十一屆國際智能網聯汽車技術年會（CICV 2024）盛大開幕。來自整車企業、科技公司、高校及科研院所等數百位專家代表共聚一堂，探討智能駕駛、智能座艙、車路云一體化等行業關注的熱點話題。

　　隨著人工智能和新一代信息通信技術的深度融合，汽車產業正經歷著前所未有的加速變革。如今，智能網聯汽車已成為全球汽車產業轉型的戰略方向。尤其是特斯拉FSD入華提上日程，國內自動駕駛高地的角逐將愈發激烈。

『國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇』

　　在大會期間，國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇與汽車之家展開了深入交流。他說，智能網聯汽車發展到成熟形態后就是機器人在替人開車。“特斯拉就是用影子模式來學習人類駕駛員開車，人工智能的算法通過不斷接收駕駛員駕駛的數據信息，來提升它背后的算法能力。發展智能網聯汽車也需要數據驅動。”

　　袁宇還指出，從汽車智能化功能角度出發，以特斯拉為代表的單車智能在感知上有局限。比如，視覺盲區，超視距感知局限等問題。從車路云一體化角度出來，是群體智能，它可以讓整個區域交通的通行效率更高，更安全。事實上，在CICV 2024的主論壇環節，多位演講嘉賓提到了，智能駕駛及車路云一體化技術正邁向規模化應用的新階段。

“車路云一體化”如何跑向商業化

　　今年1月，工業和信息化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部聯合印發通知，確定開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作，試點內容包括建設智能化路側基礎設施、探索高精度地圖安全應用等九個方面。主要目的是要推動智能網聯汽車規模化的應用。

　　據了解，車路云一體化的優勢是依靠云控基礎平臺匯聚車輛、基礎設施、交通環境等領域的基礎數據，通過分層解耦、跨域共用，可支撐不同的應用，包括自動駕駛系統的實時類和非實時類各種應用需求。

　　目前全國各地正積極申報第一批車路云一體化應用試點城市，有消息稱，車路云一體化首批試點城市名單有望于6月底公布。“我們大力推進規模化示范城市的建設，其實用了以后就會產生大量的地方數據，這些數據不斷匯集起來以后，我們通過采集加工處理再回到算法訓練過程中，車路云一體化基礎算法的能力就會不斷迭代，自然它對我們國家的智能網聯汽車的發展是一個非常大的推動作用。”袁宇解釋道。

　　袁宇指出，車路云一體化在很多場景具備商業化優勢。比如，公交系統、環衛系統、物流系統等。“在這些場景下，成千上萬輛車會在車路云一體化環境里運營，商業模式就能跑出來。”

讓個性化變為標準化

　　事實上，我國率先提出車路云一體化智能網聯汽車（以下簡稱車路云一體化）發展路徑。但由于不同行業對智能網聯汽車的跨界融合特征認識不同、頂層設計不完善，我國車路云一體化發展依然面臨跨行業標準協同不足、跨區域標準協同不足、數據孤島互通不足等問題，影響車路云一體化大規模示范應用。

　　袁宇指出，過去幾年，很多示范區是個性化地去搭建車路云的環境，產品之間沒有統一的標準，整個車路云一體化的環境架構也都是個性化的。這次工信部五部委試點城市建設指導意見里面有一個很明確的要求，要求架構相同，標準一致，就是來確保規模化的示范應用，車企生產的車路云一體化的車不只是在某一個城市能示范運營，爭取在所有的城市在這個環境下都能跑。要求架構相同，標準一致。

　　袁宇指出，“智能網聯汽車車路云一體化”其實是兩件事，既是車路云一體化的智能網聯汽車的生產制造，同時又是車路云一體化系統的建設。整個這個事涉及六個要素，車、路、云、網、圖、安，現在又把能源加進來了。這么多要素要建設一個復雜的體系，支持智能網聯汽車在這個系統里跑，很顯然它是一個跨部門、跨行業、跨產業的事。要把這么復雜的要素綜合起來，形成一個有機的組合體，標準的建設和挑戰可想而知。

　　“挑戰也來自這里，我們要把個性化的東西變成標準化，所以架構和標準的推動是現在很重要的工作。”袁宇強調。

　　此外，這個標準體系由于涉及的要素很多，不僅僅是車企的事情，還包括其他的產業鏈，通訊行業、IT領域、地圖要一起來做。“所以我們首先要圍繞著基礎功能和場景把這個定義出來，在這個基礎上去建標準體系，而且建這個標準體系是為了支持基礎功能的實現。對于有能力的車企，可以生產更高效能的車，提升用戶的體驗；我們把基礎能力建了，支持這個產業在基礎能力之上個性化的提升，這樣我們國家的智能網聯汽車就能發展起來，而且城市有更大的決心和足夠的資源投入到車路云一體化環境建設中。”

　　袁宇指出，在這個領域，國家智能網聯汽車創新中心和中國汽車工程學會、中國智能網聯汽車產業創新聯盟一起在搭一個平臺，邀請產業里各行各業優秀的企業一起搭建標準體系。

　　在大會期間，多位演講嘉賓指出，盡管當前新型FSD（單車智能+端到端/大模型）技術誕生，可在多種道路上進入輔助駕駛模式。它是FSD “影子模式”+“大模型”的融合，也是車云協同的一種應用模式，并非傳統的單車智能。

　　鑒于單車智能難以突破的局限性，未來單車智能會被完全替代嗎？袁宇指出，單車智能的能力也在不斷提升，但還是會有長尾效應無法解決。“車路云一體化這個技術恰恰是解決了這個長尾效應，讓它更無限接近自動駕駛，乃至實現無人駕駛。”

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