2020中国汽车论坛 | 王博：智能网联汽车发展路径、挑战与机遇

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2020年8月13-15日，“2020中国汽车论坛”在上海举行。该论坛由中国汽车工业协会(CAAM)主办，并得到世界汽车组织(OICA)和世界经济论坛(WEF)的支持。本次论坛的主题是“新变化、新挑战、新理念——引领中国汽车工业新征程”。紧扣时代脉搏，寻求突破，紧紧围绕“十四五”规划，掌控宏观产业形势，分析全球汽车产业发展趋势。8月15日上午，广汽(北京)智能互联汽车研究有限公司总经理王波在“智能互联汽车创新发展与产业生态升级”分论坛上发表主题演讲。以下为演讲实录:

Beijing, Tesla, DS, Hechuang, Lutes

郭琦(北京)智能互联汽车研究有限公司总经理王波

王波:各位领导、各位来宾，早上好！很高兴参加这个论坛。我是国家智能互联汽车创新中心的王波。我很高兴与您分享智能互联汽车发展的道路、挑战和机遇。

我今天分享的话题主要包括以下三个部分:刚才几位嘉宾的介绍过程中，他们更多的聚焦于产业政策的发展层面，宏观发展战略层面，道路交通安全层面，包括数据跨界管理。今天我分享的话题更多的是中国智能互联汽车技术的发展战略层面。

首先，开发中国的智能网联汽车解决方案。

其次，智能互联汽车产业发展当前面临的挑战。

三、智能网联汽车产业未来发展的对策建议。

刚才吴主任在分享他的报告的时候说他提出的口号是“智能汽车”，而我们一直指的是“智能互联汽车”，这是一个阶段性的、程序性的目标。通过传统汽车在自动化和网络化过程中的不断发展和进化，智能网联汽车的概念逐渐被提出。

目前智能网联汽车的发展趋势表明，单一车辆智能的局限性受到传感器检测能力等因素的影响。探测距离、功率、体积、发热和单个传感器的价格限制了地面单个车辆智能的局限性。同时，在电商场景中，比如复杂路口，比如有宇宙中心之称的北京清华大学五道口，相对拥堵。在非常密集的场景下，自动驾驶汽车和智能互联汽车能否安全高效的通过。还有，就像弯道和坡道上的盲点一样，智能网联汽车能否有效应对单车传感限制带来的场景？

我列举了三个事故案例，最左边的一个大家都挺熟悉的。那是2020年6月，嘉义高速公路上的特斯拉事故。一辆大货车在高速公路内侧侧翻，一辆特斯拉Model 3高速驶入，直接撞向车辆。目前，特斯拉的汽车没有配备激光雷达。由于我们需要训练感知的图像数量庞大，尤其是侧翻车辆，其形态多种多样，不可能完全识别所有侧翻车辆和道路碎片。我们认为，单车只能在短时间内实现规模化运营。

中国计划的技术路线坚持智能化和网络化的深度融合。中国是世界上第一个提出智能与网联融合分类的国家，智能网联汽车中国计划不断深化和完善。2016年，我国首次发布了《节能与新能源汽车技术路线图》，首次提出了网联化、智能化汽车的分类。目前，我们正在修订“节能与多种新能源汽车技术路线图”中的第二版智能网联汽车产品线，力争在深化和探索中国智能网联汽车技术路线图的同时，进一步修订和完善汽车智能化、网联分类、产业化路径。右下角的图是目前我们提出的“三横两纵”的技术架构。欧盟也提出了萨德。欧盟将道路基础设施的数字化分级与智能网联汽车有机结合，分为五个等级:ABCDE。2016年中国提出了网络化、协同感知、协同决策，可以分为三个层次。

第一层是网络辅助信息交互层，包括数据、交通流量、交通标志的实时、可靠传输。目前，协同传感已经在各个示范区广泛实施，包括每个人都在路边建立的传感器(毫米波雷达、激光雷达)。

构建中国智能互联汽车解决方案的需求。在智能互联汽车的发展过程中，渐进式的发展路径，尤其是传统汽车电子与执行控制的差距会不断加大，导致未来核心行业技术逐渐空心化。“我们不……在循序渐进的发展道路上，尤其是在高精度传感器、芯片、计算平台和工具链等许多停滞不前的技术上，我们拥有先发优势。目前的工业基础决定了我们很难采取以单一汽车智能化为核心的发展道路。这并不意味着我们将在未来建造智能道路和智能汽车。我个人相信一定是智能道路和智能汽车。“，只有两者协同工作，才能发挥最大效能。制定智能互联汽车中国计划的主要原因是智能互联汽车具有极强的地理属性，车辆在行驶过程中所需的通信、地图、数据等都具有极强的地方属性。特别是，中国的交通环境，包括微观交通流、特定的道路拓扑以及中国的地形和地貌，与国外、美国和欧盟有很大不同，因此，我们需要在中国开发自己的智能互联汽车解决方案。

智能互联汽车(ICV)是新一代通信技术、汽车系统技术和集成技术的结合，需要跨界集成和创新。但是，世界上没有可以借鉴的成功案例。

目前，中国智能互联汽车解决方案的内涵必须具备三个重要要素:

符合中国的基础设施标准，结合未来新的基础设施建设，未来新的基础设施建设的智能道路是什么，新的数据中心是什么，中国新的高速通信网络联网运营的标准是什么，包括未来中国新架构下的汽车产品。在此基础上，提出了基于中国解决方案的智能网联汽车信息物理系统架构，充分融合了智能化和网络化的发展特点，实现了车、路、云的一体化控制。个人认为，智能网联汽车在未来的发展过程中，一定是一个大系统的概念。

车辆道路云集成系统的控制原理是将车辆与道路基础设施、边缘云、区域云以及中心云集成在一起。边缘云更多用于处理实时数据，区域云用于处理小范围的区域路径引导和规划。中央云大多基于全局情况和感知。

在一体化汽车道路云控制系统中，是未来智能驾驶控制的重点发展方向。例如，使用云控制系统在红绿灯处实现绿波交通，在复杂路口进行车辆道路协调的协作变道和大门进出提醒是当前和未来的关键解决方案。

其次，智能互联汽车产业发展面临的挑战。

挑战一:产业链尚未完整，核心技术积累不足。

特别是在芯片、操作系统、计算平台等核心零部件上，类似中兴、华为等高科技产品停运的情况，对行业影响重大。高性能传感器、线控底盘、汽车AI等核心领域技术积累不足，研发投入比例低。

挑战2:法律、法规和标准需要完善，一些规定形成约束。

目前，国家各部委和行业主管机构正在组织行业共同构建智能网联汽车的标准体系，包括监管层面的道路交通安全法、公路法、测绘法等，对高精地图的测绘和车辆实时传输其高精位置有一定的限制。这可以在一些车联网试点地区和智能驾驶示范地区进行，待技术成熟后，法规的完善逐渐成型。

挑战三:智能路网基础设施投资大、周期长。

智能网联汽车是整合了车辆、道路和云的大型系统。要实现协同发展，道路基础设施是网联汽车的重要基础，也是建立智能基础网络通信、位置服务、……诸如此类。

基础设施智能化改造涉及跨部门协调、跨行业协作，建设投资大，周期长。目前投资主体有待进一步明确，尚未形成有效的商业模式，影响建设进度。

挑战四:商业模式和产业生态有待完善。

尤其是在目前打造车联网的过程中，大家会逐渐发现美国已经放弃了DSRC的技术路线。这对我们有什么启发？车联网的建设，未来的商业模式需要大家去探索。