8月30日，中国电动汽车百人会隆中论坛（2023）在湖北襄阳举行，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在论坛上发表了重要演讲。以下为演讲全文。
一、汽车产业进入大融合时代
汽车产业进入了大融合时代。汽车本身的发展基本上是按照电动化、智能化的路径在推进。在汽车本身“两化”发展的同时我们也发现，汽车越来越成为一个新的融合性的平台，将引领其他产业蓬勃发展。能源、ICT、电子、通讯等产业将与汽车形成紧密的交织，彼此间实现互融互通，从而超越了汽车产业本身的意义。
本次百人会的工作重点在于推动产业的后半程发展。过去，我们致力于推进汽车本身的电动化；而如今，我们将目光投向汽车与其他产业的融合。这是我们对产业发展的深刻理解。
"车能路云"是一个关键议题，涵盖了汽车与道路、城市之间的关系，以及与能源、电力、数据、通讯、网络等产业的相互影响。这些交织的关系标志着汽车进入了大融合时代的新命题。然而，当前最迫切的是汽车与道路、城市的关系。
探讨汽车与道路、城市的关系，需要解决几个基本问题。首要是明确“车路”的关系，然后再深入思考“车城”关系。
最近大家都在讨论中国为什么要发展车路协同？车路协同和单车智能是矛盾的、还是相辅相成？
随着智能时代的来临，车路协同的内涵发生了变化。以往车路协同主要服务于交通管理和出行，局限于交通领域。而智能时代下，车路协同的核心目标已转变为支持汽车智能化。这个内涵的变化在中国能不能实现？这取决于我们自身特色与优势。
中国有着丰富的资源和优势，这使得车路协同的新内涵在中国得以实现。
我国于2020年制定了《智能汽车创新发展战略》，明确指出我们走这条道路的基本原因：一是汽车产业优势，二是通讯网络的优势，三是基础设施的优势，就是路网的规模，四是集中力量办大事的体制优势，这些因素共同构成了中国特色车路协同的优势。
新内涵与智能网联汽车紧密相连，产生了一种新的明确关系，即智能网联汽车与车路协同之间的关系。学术界和汽车产业都逐渐趋于认同：车路协同与单车智能并不相互矛盾，而是互为补充。单车智能解决汽车内部智能化问题，而车路协同则支持汽车解决内部无法解决的智能难题。这是一种相辅相成的赋能关系。任何一条技术路线都有其瓶颈，就像单车智能无法解决远距离判断问题，而车路协同无法解决快速决策问题。
如何走通车路协同这条路？其中的关键问题在于解决道路建设的挑战。
过去，我们已经进行了大量探索，涵盖了襄阳和全国许多城市，建设了数千公里的智能化道路和路线。这些实践为我们探索车路协同提供了宝贵的经验积累。我们的认知在不断提升，但前期建设中也暴露出了一些问题。
部分道路建设了许多，但使用率不高，汽车企业的参与度也不高。这两个"不高"因素导致了大家开始质疑车路协同路线。因此，如何合理建设智能化道路？遇到了重新定位的问题，很可能不再按照早期思路建设。早期的构想偏乐观，大家希望建设一条完全适用于自动驾驶汽车的智能化道路。然而，由于此类汽车尚未普及，一些建设项目变得过剩，即功能过剩。因此，针对如何建设道路，我们提出了一个全新的原则，即低成本、广覆盖、强监管、重应用的原则。
遵循这一原则，我们认为应采用三分法进行建设：
一是分类。城市道路和高速公路的服务场景有着根本性的差异，服务的用户群体也截然不同。因此，智能化建设应针对不同情境制定不同定位。城市道路的智能化建设路径与高速公路的智能化建设路径，应有所区别。
二是分级。城市道路和高速公路的智能化建设，不应一步到位。所谓分级，就是根据不同阶段的需求来迭代建设。在智能化道路需求和功能需求尚未充分丰富的阶段，应采用更为简易、低成本的建设方式。随着需求和功能的不断增加，逐步拓展和提升道路的智能化水平。因此，建设道路不应是一蹴而就的，而应分阶段建设，持续迭代，不断赋能。这也决定了道路建设不是一个封闭的项目循环，而是持续地迭代过程。若以封闭项目的思维来建设智能基础设施，可能造成高投入、少服务的状况。而通过不断迭代的思路，我们可以更好地利用资源，实现高效利用。
三是分步。同样如此，先解决最紧迫的领域，比如路口，然后逐步引入全区域道路，即逐步拓展，从而充分有效地利用资源。
在智能化时代，分级、分类、分步成为基础设施建设面临的新挑战。传统的基础设施建设通常倾向于一次性封闭建设，但在智能时代，必须采取分级、分类、分步和迭代的方式进行建设。这需要建设企业和领域进行思维的转变。由于许多智能设备的迭代速度极快，今天的技术在半年或一年后可能就已经落后了，因此必须采用持续迭代的思维方式来走通车路协同之路。
即便采用迭代的思维方式，以低成本、广覆盖的原则进行建设，仍然面临一个问题，即投入产出的经济性问题。这就是说，一些智能化道路的建设可能难以在短期内实现经济回报。为了解决这个问题，一方面可以等待更多的用户加入，等待更多车辆接入车路协同系统；另一方面，可以通过横向拓展车路协同的应用来解决。这种横向拓展被称为从车路协同到车城协同，即，将城市也纳入车路协同的体系中。这不仅可以提升车路协同系统的使用功能和有效性，还可以让车辆在城市的数字化服务中获得支持，从而在道路和城市两侧都得到支持，实现全方位的协同效应。
车路协同依赖于车联网技术，而车城协同则涉及城市的物联网建设，两者在网络上交汇形成了两网融合，即车联网+城市物联网。城市物联网解决了城市公共基础设施和市政设施的数字化和网联化问题，车联网解决了车辆之间的通讯、V2G和V2X等问题，实现了车辆之间、车辆与道路的高效通信。
这种以物联网和车联网融合所形成的网络支撑，是未来自动驾驶车辆所需要的关键基础设施，这就是我们说的：从车路协同到车城协同，具体体现在两网融合。两网融合的关键，不仅要实现建设的协同，还需要解决数据的贯通。将车联网数据和城市物联网数据放在一个底层数据平台上，实现数据的流通，为面向汽车、交通和智慧城市的应用提供数据基础。这种底层数据平台能够支持城市、交通和汽车等三个垂直应用，是两网融合的最终形态。
目前我们看到，一旦车城协同实现，对汽车，城市都能提供有力的支撑。譬如，对城市的支撑已经开始显现，当汽车作为一个移动感知单元，所获取的感知信息可服务于城市的管理和治理，成为智能城市管理的一个关键终端，这有效地提高了城市的管理水平。有了城市的数据，汽车的智能化就多了一条腿，我们可以获取城市基础设施、停车场、积水、火灾等信息，这些信息通常无法通过道路侧的传感器获得。这使得车城协同成为车路协同的延伸，并为智慧城市治理引入了新的智能单元。
如果能够建立这样的系统，这将成为中国特色、中国方案，同时也是汽车领域实现中国式现代化的重要探索。这是一个从车到路，再到城市的系统性工程，将为我国的智能化发展开辟新的道路。
首先，由于车城协同涉及更大的系统，直接在国家层面进行设计可能较为困难，因此需要基层创新。应在城市级别进行顶层设计，形成经验后进行复制推广，最终形成国家方案。城市应率先行动，成为推动协同发展的先锋。
其次，需要采用全新的发展模式。传统的项目主导思维和设备厂商思维可能导致项目在建设后难以持续运营。一种全新的思维模式是将长效思维置于顶层设计，而在具体事务中采用项目和设备思维，充分发挥各自的优势。这种模式可以确保项目的长期可持续性，同时也充分激发各主体的积极性。
第三，数据的互通是关键问题。在应用层面看到的是结果，但底层最重要的是数据。因此，需要在一个底层平台上，整合车联网数据和城市物联网数据。解决标准和规范的统一问题，确保数据的融通，以及制定数据的使用规则，都是非常重要的切入点。
第四，在应用层面坚持体系化和标准化的思维。每个应用构成一个体系，每个体系都需要有一套标准，并且要共同执行，以确保底层和应用层的有效衔接。车路城协同的底层是一个大平台，垂直的应用则是各个体系。
最后，实现这一目标需要新的力量、新的业态和主体的参与。已经有许多在车联网、智慧城市、智能驾驶领域有志于创新的企业投入到城市级、国家级的创新应用中来。这些具有创新力量的企业是宝贵的资源，可以通过聚集这些力量，在国内形成协同的创新动力。车路城协同是系统性创新，与单纯的产品创新或技术创新不同，需要大家共同努力来实现。
