上海國際客車展訊，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，單車智能和車路云一體化發展路徑完全不矛盾，屬于一個技術發展的過程。

“我們只有把單車智能做好，才能往上發展，才能做到車路云一體化。單車智能是車路云一體化的基礎，而車路云一體化是單車智能的升級。”李克強認為，目前特斯拉FSD不是傳統的單車智能，已經發展為車路云協同，未來單車智能和車路云一體化都各自有優勢、各自有結合的地方。

李克強認為，當前業內對車路云一體化發展有三點誤解：首先，業內認為信息化基礎設施技術不足、出現問題的時候網聯汽車是不能實現的，因為不知道系統是否可靠;其次，如果信息化基礎設施大量投入，可能成本很高，難以實施;第三，單車智能也能夠做到很好的效果，車路云一體化的優勢不太突出，沒有很好的商業引領模式。

“車路云一體化布置以后，成本并沒有像大家想象的那么高。”在李克強看來，系統成熟以后，在交通設施上做信息化設施改造，這部分改造費用不到交通基礎設施成本的1%，使用這一套系統以后，可以讓車上的成本降低，由此整個系統的成本可以得到控制，甚至是更低的。

以下為發言實錄：

李克強：尊敬的苗司長、翁部長、付理事長、李院士，各位領導、各位來賓、各位業界同仁，大家下午好!非常高興能夠代表我們團隊就智能網聯汽車車路云一體化的發展現狀與應用試點的工作建議跟各位匯報。

我們都知道，智能網聯汽車正在成為新一輪的科技革命和產業變革的先導，是在人工智能、新一代SAT技術的賦能下加速變革，智能網聯汽車已經成為全球汽車產業轉型發展的戰略方向。智能駕駛、車路云一體化即將進入規模化應用階段，而車路云一體化的發展路徑是技術演進的必然趨勢，也已經成為全球政府、產業界的發展共識，行業加速布局，加快車云計算架構的探索。各國政府也在積極推進路側、云端的規劃和建設，推動車路云一體化的發展。各個國家也在通過部署國家科技項目，組織重大工程等方式，加快技術攻關，推進基礎設施建設，全球智能化、網聯化融合發展的路徑日益清晰。大家可以看到在美國、歐洲、日本最近幾年都在持續在這方面發力和投入。中國在全球率先提出智能化和網聯化融合發展的技術路線，也在堅定地踐行車路云一體化的發展戰略，包括云平臺、5G通信和CV2X等方面具備先發優勢。

車路云一體化的智能網聯汽車是一個復雜的信息物理系統，靠單一企業難以實現全面突破，而跨行業協會合作已經逐步形成共識，組織共性基礎技術的聯合突破、數據探索合規、共享共用。我們的鄰國日本今年也有發布最新發展戰略，日本的豐田、日產、本田等幾家企業也在聯合開發新一代汽車軟件、共享生成式AI，歐洲也在牽頭成立數據共享生態組織和項目。我國也在基礎平臺方面布局比較早，云控車控技術平臺以及地圖等等領域具備較好的基礎。

我國強調頂層設計，提出車路云一體化發展戰略，并在加速頂層設計和相關支撐政策法規的制定修訂，加強智能網聯汽車安全管理、技術研發、示范應用，推動智能網聯汽車與新能源、智能交通、智慧城市的融合發展。

我們在國家頂層規劃的支持下，我國智能網聯汽車產業在加速發展，關鍵技術也正在取得突破，產業化在加速推進，測試示范蓬勃發展，各地依托測試示范區的建設在完善路、云、基礎設施水平，形成車路云一體化落地的實證案例。

我國也在提出車路云網圖安融合發展的態勢日趨顯著，圍繞相關落地應用場景形成這樣的技術體系和產業體系。整車技術平臺、新一代電子信息架構、車用操作系統，安全方面我們非常強調的不僅是公路安全，包括信息安全和新時代安全，路云網圖等一系列的布局。

去年年底，工信部、公安部、住房城鄉部、交通部四部委已經組織智能網聯汽車準入和上路通行試點，近期已經公布首批9個聯合體，這對加快智能網聯汽車產品的量產應用，助力智能網聯新能源汽車高質量發展起到了重要的促進作用。

今年年初，五部委公布了車路云一體化的試點推動城市級示范應用試點，這對車路云一體化方案，持續推動產業高質量發展打下了堅實的基礎。

交通運輸部也通過統籌推進智能交通系統的建設，包括今年4月公布的2個重要文件，加快自動駕駛先導區的應用以及引導交通基礎設施數字化轉型的升級。

車路云系統化是一個復雜的大系統，中國汽車工程學會和國家智能網聯汽車中心聯合全行業、聯合國家相關部委研究機構共同形成共識，未來這樣的建設應該進入收斂階段，全球探索以后，我們應該有一個建設的參考指南，所以聚集行業共識，我們公布了這樣一個指南，需要設計車路云一體化建設的參照方案，按照應當、建議、探索展開，提出原則性的分析內容和基本要求，明確車路云一體化實施運營過程中各個主體的關系，設計出車路云一體化系統的商業閉環模式，推進交通基礎設施和交通數據面向網聯汽車、交通交管、產業發展的規模化落地，探索商業化模式，支撐智能網聯汽車規模化的示范應用。

基于這樣一個復雜的系統，作為第一步，我們要在此基礎上研發行控基礎平臺，就是大系統的支撐平臺功能場景的參考架構，包括提出統一跨領域的架構設計方法、跨領域架構的設計語言以及跨領域架構的設計工具，支撐這樣一個平臺的產業化推進。

在示范區的進展方面，除了亦莊以外，我們談到的包括重慶西部科學城智能汽車示范區也在推進，包括與車企進行深入合作和推進。

談到智能網聯汽車車路云一體化取得重大進展的同時，我們也應該看到發展存在著一系列的挑戰。前期示范的過程中，我們都有一個感覺，就是我們的投入和我們的獲得現在還不成比例，實際上我們也要做一個仔細分析。當前推進車路云一體化的研發和應用，主要存在兩大問題：當前車路云一體化研發和示范進度仍處于初級階段，很多方面也沒有形成共識，需要以單車智能為主，車企也沒能獲得有效數據，所以難以發揮重要的作用。當前絕大部分車路云一體化系統仍然為煙囪型架構平臺，未能實現分層解耦，所以這也是網聯智能駕駛迄今為止尚未形成完整成功商業閉環的重要技術原因。

推動車路云一體化發展，當前還沒有完全形成共識的主要是三點誤解：

大家認為信息化基礎設施技術不足、出現問題的時候，網聯汽車是不能實現的，因為不知道系統是否可靠。

大家都認為如果信息化基礎設施大量投入，可能成本很高，難以實施。

大家覺得現在單車智能也能夠做到很好的效果，車路云一體化的優勢是不是不太突出，沒有很好的商業引領模式?

我們認為可能是平時我們溝通不夠，這里還是有些誤解。

如果用車路云一體化，即使是沒有通行設施，通行設施不行，可以做到自動降維。現在安全的要求也有一系列的架構，通信好不好、可靠不可靠，有著一套的行車判斷機制，能夠保證行車安全，要是不好就降維，要是好就發揮作用，所以系統可靠的問題得以解決。

車路云一體化布置以后，成本并沒有像大家想象的那么高。系統成熟以后，我們在交通設施上做信息化設施改造，信息化設施改造的費用是交通基礎設施成本的不到1%，平時大家可能沒有做這樣的計算。用了這一套系統以后，我們可以讓車上昂貴的成本降低，整個系統的成本可以得到控制。這樣一來，系統的整體成本是可控的，甚至是更低的。

單車智能加上以后，到底是不是有明顯的優勢?是不是能夠解決當前我們談到的商業模式不清晰的問題?我們認為是可以的，答案是肯定的。現在都在談上帝視角，都在談從管理到車的行駛，如果我們有了這樣一個外界信息的支撐，能夠克服當前遇到的難點。

我們如果用了這套系統，能夠真正把我們的協同決策，車端和路端聯合進行支撐，能夠更好地做到提升駕駛性能。剛才講過安全能夠保證，同時能夠保證節能高效。這些是近期我們的產業化項目，已經得到了驗證，包括高速公路、節能得到了很大的改善，城市狀況高效通過。

如何用這樣一套系統形成軟件驅動、智能數據底座?剛才李俊院士說到我們真正進入數據驅動時代，靠單一企業甚至靠單一產業很難做到，即使是投100億美金也很難做到大數據的底座，如果用了這套方案，我們可以很好地解決，能夠通過跨域數據打通，不僅克服車端數據算力不足的問題，更重要的是形成未來做數據服務，包括大模型服務的智能數據底座。

實際上我們認為，單車智能和車路云一體化完全不矛盾，屬于一個技術發展的過程。我們只有把單車智能做好，才能往上發展，才能做到車路云一體化。單車智能是車路云一體化的基礎，而車路云一體化是單車智能的升級。可以看到我們技術的發展，包括現在行業很大影響力的特斯拉FSD不是傳統的單車智能，已經發展車路云協同。未來我們可以看到，單車智能和車路云一體化都各自有優勢、各自有結合的地方。

前面幾位領導也有提到，單車智能為什么需要車路云一體化?因為目前作為第一步的基礎上，我們還想得到更好的效果，解決當前尚未看到的商業模式。數據很難打通的問題，我們可以用現有的方法改進。單車智能感知能力受到約束，我們希望有上帝的視角能夠獲得更好的感知，擴展感知的能力。現在自主決策、全局性能難以優化，可以利用車路云一體化做到，避免單車智能的立體特征造成交通事故和擁堵。國外曾經有一篇重要研究，現有的交通環境下用單車智能，安全反而是一個問題，交通也會造成擁堵，所以我們需要用協同方法解決。

智能汽車的發展最終還是要拼算力，車載算力從成本、使用條件還是受到限制。我們可以把車載計算任務卸載，通過一體化的方式實現。目前全行業都在談汽車大模型，剛才李俊院士也有提到，按照我們當前的模式，我們是很難一個企業做出真正意義上的大模型。假設每家企業能夠投100億美金，即使這樣也存在問題。大模型最終可用需要數據的訓練，而數據有兩大重要屬性，不僅要有海量性，而且要有種類的完備性。在當前的情況下，即便有海量的數據也難以有完備性的數據，因為各自的數據不交互。

我們要是用了車路云一體化的方式，可以從自主車輛和路側獲得更加完整的數據模式，能夠覆蓋更加廣泛、交通場景更加復雜、數據種類更加完備，所以數據種類完備不是一家企業一種方式能夠做的，而是協同式的，就是從各方獲取的。

車路云一體化系統數據獲取是有優勢的，大模型基礎是數據，數據不僅有海量性，還要具備完備性，要想達到數據的完備性，車路云一體化是非常好的解決手段。

現在大家也都在談特斯拉新一代的FSD，特斯拉公布的新型FSD是單車智能+基于大模型實現的端到端模式，本身是智能化水平，由于有了這樣一套新型方案取得了重大進步，所以我們認為特性拉新一代FSD是對全球智能汽車行業的鼓舞和激勵。

當然，目前國內行業也有兩種觀點：特斯拉新型FSD已經有自動駕駛，100%無人駕駛，既然有了單車智能，為什么還用成本協同?我想從技術的層面給各位做一個分析。

首先來看特斯拉正式文件公布的對FSD的描述，可以有很多輔助駕駛，但場景有限，存在感知的盲區與超視距感知局限，判斷自動駕駛真正意義上能不能替代人有一個重要的城市指標就是MPI，切換一次到底能行駛多長。現在很多企業講AR二點幾，接管的里程數太短的話是不成熟的，所以在這種情況下，特斯拉自己的定義是高級別的輔助駕駛。從特斯拉自身的描述，新一代FSD不是無人駕駛。

看一看技術特征，就是影子模式+大模型，屬于一種典型的車云協同的方式。由于這種方式，如果車型受限+路側信息缺失+數據完備性不足的話，有時候對我們真正意義上進行完全的無人駕駛也存在著巨大的挑戰。新一代FSD影子模型、大模型是車云協同的一種應用模式，并非是傳統的單車智能。

我們要是進一步分類，針對車路云一體化進行定義，可以看到座標原點，按照技術路線就是車云協同，現在又是分時和實時，分實時就是現在的影子模型，實時就是產業化的技術，基于車云協同的節能系統，再往上走分為非實時和實時。我們可以做大模型訓練，實時就是協同感知與決策。如果我們按照這樣的技術架構分類，特斯拉車路云協同的模式是一種初級階段，而車路云協同下的影子模型未來將是成本更低、效果更好。

前面談到單車智能和車路云一體化，可能從感知能力、決策目標、控制穩定性等等場景，各自都有不同的特征，如果用了車路云一體化，通過融合感知、廣域優化、協同控制、數據打通，能夠實現對駕駛人的全面超越。

我們都在談BEV+Transformer，未來這樣的模型訓練，如果不僅是車端，還有路側，二者融合起來更容易形成數據閉環里面的具有影子特征傳遞構建的自動駕駛端到端模型，要把自己的過程連接起來，從數據的豐富性、數據的訓練有完備性，還有海量性，所以可以體現出來特點，能夠做到擴展上限能力。

我們要是對技術進行這樣的分析和對比，車路云一體化是傳統單車智能+影子模式下的全方位升級版，而單車智能和車路云協同可以無限制駕駛，但限定了水平的上限，如果用上帝視角，聯合計算和擴展，引入路側感知計算，我們可以增強車路云協同的模式，具備超越人類駕駛能力，所以上限有限，可以擴展上限，大概就是這樣一個邏輯關系。單車智能是基礎，只有做好單車智能才能更哈地擴展。

匯報一下我們正在推進的車路云一體化試點工作，包括行業調研和大家協商的基礎上給出一些建議。

應用驅動，商業可行。迄今為止已經有很長時間的示范，大家對示范的痛點、訴求和期待都很清楚了，所以我們認為這次推動這樣的應用試點一定要強調商業閉環，聚焦在痛點場景，所以我們要從利益攸關者、試點城市的特點和訴求，形成商業閉環的車路云一體化試點應用推進。

架構指引，協同設計。作為一個復雜的大系統，我們需要強調科學設計，統一系統架構。根據物理場景、應用訴求、地方特點，大系統的總體設計，所謂的需求、功能、邏輯、優化等等方式，進行可分布落地應用場景設計。復雜系統的方法論、流程、規范、工具，這些是科技部的重點專項支持、CPS系統里面有很好的基礎，我們可以基于這樣的大系統方法進行總體架構設計，攻克系統建設運行方面存在的開放性、異構性和時空不一致的問題。

分層解耦，跨域共用。我們需要強調云端是基礎端，還要突出應用，所以把應用和基礎分開。協同建立基礎，鼓勵大家按照這樣一種思路，未來是在協同的平臺下實現各種應用，而不是各種煙囪型的垂直應用，可以解決當前難以形成商業閉環的重要方面。

發揮優勢，突破瓶頸。之所以有車路云一體化，是因為我們有新一代的移動通信技術，而通信技術是中國行業的優勢、國家的優勢，所以在通信技術方面當然也有很多方法，希望能夠強調多模式通信，發揮網聯的優勢，包括相關通信行業的優勢，構建低時延高可靠的通信能力，支撐車路云一體化的網絡建設，突破現有的瓶頸。

技術嚴謹，標準先行。我們希望能夠建立技術體系，強調標準規范，前期已經有各種方式的技術，探索過各種示范的內容，下一步希望能夠建立完整的體系，在現有工作的基礎上強調標準規范，在標準的支撐下支撐我們的應用示范。

未來我們需要建設場景驅動，所以行業也有進行梳理，就是車路云一體化系統可商業化的應用場景。我們梳理場景特征、技術架構、商業模式，有了這些，各個城市應用驅動把場景規劃出來。

大家都在談公交系統，試點應用需要城市進行基礎設施建設，大家都在說智慧交通、智慧公交能夠形成商業模式，但迄今為止沒有形成商業模式。剛才講的要么就是單車智能，要么就是節能架構，我們希望按照車路云一體化的方式形成公交系統的話，這是一次柔性數字軌道化運行的變革，所以我們要建立完整的體系架構、支撐我們應用的通信，然后就是感知決策的技術要突破。我們在這種情況下有完全超越現有的技術，但這些技術都是存在于新的升級，可以把現在多模式交通系統和決策運行的場景實現。

我們有技術平臺、運營平臺，這兩個平臺相當于通信行業、服務行業的協同建設，上面的應用系統就是通信運營商，基于此能夠實實在在地提供讓公交公司能夠安全、高效、舒適的通信。現在大家很難實現，動不動就出問題，沒有打通也沒有標準。要是按照這種方式建立以后，能夠降低車輛維護成本、增加運營效率、減少政府補貼，受益和反饋各地運營方。

北京環衛公司主動提出有強烈的需求，我們可以用車路云一體化的智慧環衛系統。大家都在提無人環衛，提了以后就有約束，要是把這種底座打通，我們可以把特點梳理出來，同樣是有商業模式的。商業模式分為初期和成熟的商業模式，因為北京要建設亦莊平臺，車管公司可以變成基礎設施運營方，針對環衛的特殊要求形成城市服務公司和環衛車輛的控制。

無人送貨也是在煙囪型架構很難做到可靠性，要是有了底座和專業的技術應用，同樣能夠加速形成可靠性，真正替代人，形成商業模式。

乘用車企業最感興趣的是，即便做輔助駕駛，我們可以做到網聯的智能駕駛乘用車，商業模式是同樣存在的，如果把技術平臺、運營方、基礎設施建設方建立起來，然后應用平臺方就是競爭的，誰能夠服務企業，能夠做出方案提供，最終就是車輛運營方能夠形成閉環，各自享受帶來的服務，給予付費，形成新的使用方式和商業模式。

Robotaxi由于種種原因，也是沒有這樣打通，所以可靠性感受很差，有了這一套技術平臺和底座，基于這種底座把相關技術突破，仍然可以做到很好的應用場景，當然包括智慧礦山和干線物流。

整個項目做下來以后，我們智能數據底座是不是能夠真正做到數據閉環、數據增值?現在單一企業都面臨挑戰，很難做到，如果有了這套方法，應用試點成功以后，全國統一標準打通，我們能夠做到很好的智能數字底座，然后就會有無限的想象、無限的增殖，包括數字經濟和軟件定義等等。

作為結束語，我們還是要堅定我們的發展信心，車路云一體化是符合技術和產業發展趨勢的。車路云一體化的思想不是中國提出來的，國際上早就有，我們要維持技術落地、堅定發展信心，梳理出亟待解決的問題以及產生問題的原因，形成高質量方案系統推進，堅持既有推進路徑，做到架構正確、標準統一，這是解決當前問題的重要途徑。凝聚發展共識，搶抓發展窗口期。當然，這是一個沿途下單、持續迭代的過程，所以我們需要持續發展投入，發揮國家的體制優勢，全局統籌，進一步加大力度解決問題，早日實現產業化的大規模應用。

智能網聯汽車 車路云一體化 

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