“車路雲一體化”是智慧網聯車産業發展的關鍵

　　“車路雲一體化”即“聰明的車”“智慧的路”“強大的雲”融合協同發展，是實現自動駕駛的重要路徑之一。今年，我國提出開展智慧網聯汽車準入和上路通行試點，並於近期公佈了首批20個智慧網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市(聯合體)，重點推進相關基礎設施建設。在專家看來，這是從網路、雲側為智慧車賦能。

　　從中央到地方，智慧網聯汽車的相關政策頻出。近期，首批20個智慧網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市(聯合體)公佈，相關政策在重慶、深圳、南京等試點城市陸續落地。業內普遍認為，當前正處於智慧網聯汽車發展的政策紅利期，“車路雲一體化”或將從測試驗證加速轉入規模化應用。

　　智慧網聯汽車的核心是自動駕駛，如今，在自動駕駛領域越來越頻繁地見到人工智慧(AI)的身影。人工智慧技術如何賦能智慧網聯汽車的發展？日前，中國西部科學城智慧網聯汽車創新中心總經理、國家智慧網聯汽車創新中心首席技術專家褚文博在接受中青報·中青網記者專訪時表示，人工智慧技術的融入為智慧網聯車的發展帶來了根本的變化，尤其在自動駕駛的技術路徑上。

　　機遇和挑戰並存

　　“人工智慧對智慧網聯汽車的影響是方方面面的。”褚文博介紹，人工智慧技術在智慧汽車等相關領域早就有所應用，此前很長一段時間內，人工智慧更多出現在圖像識別、語音識別等領域。“但隨著技術的迭代發展，人工智慧的應用已經遠遠超出上述範圍，最新的應用是‘端到端’自動駕駛。”

　　“端到端”自動駕駛技術的核心在於，將道路、車輛、視聽等感知資訊輸入自動駕駛系統後，可直接輸出決策命令，中間過程由人工智慧自動化完成。目前，特斯拉、華為、小鵬等多個汽車廠商已經開始著手研究或應用“端到端”自動駕駛。在褚文博看來，人工智慧技術的融入，實現了傳統自動駕駛系統中感知、決策、規劃等模組的一體化，“從自動駕駛的技術路徑上，給智慧網聯汽車帶來根本性的變化。”

　　但機遇和挑戰是並存的。褚文博提到，現有的一些交通規則、法律法規，還不足以支援自動駕駛技術的快速發展。同時，目前的人工智慧更多是模倣人、學習人，無法超越人，其最高駕駛操作水準可能與人類最優秀駕駛員相當。“但我們希望人工智慧可以獲得更多資訊，在某些方面超越人類。”

　　此外，人工智慧技術還在迭代過程中，其中有很多技術還有待突破，比如人工智慧大模型的“黑盒”問題。

　　“人工智慧大模型的推理過程是‘黑盒’的，可能會出現我不知道‘我不知道’的過程，即‘AI幻覺’。比如它(指人工智慧系統)以為自己駕駛得很好，實際上它並不清楚真實駕駛情況。”褚文博表示，人工智慧的不可解釋性將帶來很大安全風險。“如何監控人工智慧，確保它的安全，減少它的風險，是我們下一階段需要研究的。”

　　“車路雲一體化”是關鍵

　　自動駕駛技術在不斷發展和演變。我國已經陸續出臺了一系列自動駕駛的相關標準、法規、政策。2021年，《汽車駕駛自動化分級》政策開始實施，褚文博認為這標誌著我國的自動駕駛開始從技術探索逐步走向商業化。

　　“車路雲一體化”即“聰明的車”“智慧的路”“強大的雲”融合協同發展，是實現自動駕駛的重要路徑之一。今年，我國提出開展智慧網聯汽車準入和上路通行試點，並於近期公佈了首批20個智慧網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市(聯合體)，重點推進相關基礎設施建設。在褚文博看來，這就是希望從網路、雲側為智慧車賦能。

　　實際上，我國此前就在多地先行試點“車聯網”等技術。截至2023年年底，我國共建設了17個國家級測試示範區、7個車聯網先導區、16個智慧城市與智慧網聯汽車協同發展試點城市，開放測試示範道路2.2萬多公里，累計道路測試總里程8800萬公里。

　　據褚文博的觀察，目前各地在網路、計算能力、感知能力建設等方面已經取得一定成果。他提到，在網路方面，我國正在加速推進5G等通信網路建設；在感知能力方面，有關部門通過與交管部門合作，已經投入很多；在計算能力上，各類雲計算中心的建設為智慧網聯車的發展奠定了基礎。“接下來，我們並不是要單純新增基礎設施建設投入，而是要把原本就具備的基礎設施能力很好地整合在一起，這樣回報週期和投資效率都能得到很好的提升。”

　　褚文博建議，接下來，推動“車路雲一體化”建設要從三方面著手：一是以後新增的路側基礎設施都要採用標準化的數據介面，施行標準化建造；二是要鼓勵車企接入數據平臺，可以從政策、資金等方面給予車企一定支援；三是要做好已經確定的20個城市(聯合體)的“車路雲一體化”建設，“重點城市做好了，相信會對周邊地區起到很好的帶動作用”。

　　數據是“車路雲一體化”可持續發展的重要驅動因素。褚文博指出，人工智慧技術要想更好地賦能自動駕駛，除了數據的海量性，還需要追求數據的完備性。

　　“我們推動智慧網聯汽車‘車路雲一體化’應用試點，就是要構建一個雲控基礎平臺，它不僅能接收某個單一車企的車輛的數據，還要接收全域範圍內所有相關車輛和平臺的數據，並加以整合利用。”褚文博説，這樣收集來的數據更具有完備性，依靠海量、完備的數據，才能更好地實現自動駕駛。“從這個角度來説，下一步，我國要想在自動駕駛領域做出自己的特色，還是要進一步加強在智慧網聯‘車路雲一體化’等方面的建設。”