中国工程院院士李克强
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“车路云一体化”发展现状
首先,我们来看一下“车路云一体化”的发展现状。在新一代人工智能和信息通信技术的推动下,汽车产业正加速变革,智能网联汽车已成为全球汽车产业转型的重要方向。智能驾驶,特别是“车路云一体化”的系统,正逐渐进入规模化应用阶段。例如,今年前五个月新车装配的智能驾驶辅助系统已经超过50%,L3级进入准商业化阶段,L4级的示范范围也在扩大。
另一方面,全球各国也在加快探索“车路云一体化”的应用,发挥其融合优势。各国包括欧洲和日本,都在通过国家项目和重大工程,推动技术和基础设施建设。中国在这方面走在了前列,率先推出了智能化和网联化融合发展的路线,并坚定地践行一体化发展战略。在云控技术平台、移动通信、5G、CV2X等方面,中国已经具备了先发优势。
作为一个复杂的高新技术系统的产业体系,中国充分发挥了体制优势,特别重视顶层设计,推出了“车路云一体化”的发展战略,制定和修订政策法规,加强智能汽车的安全管理、技术研发和示范应用,推动智能汽车与新能源汽车、智能交通、智慧城市的融合发展。这些措施涵盖了国家产业发展战略、新能源汽车发展战略、智能汽车创新发展战略等方面,涉及测试示范、产品准入、上路通行、许可运营、产品监管和基础设施建设等多个方面,形成了系统化的协同布局。
在政策推进方面,国家近期推出了两个重要的政策:智能网联汽车产业化促进政策,以及工信部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部、国土资源部等联合推出的智能网联汽车准入和上路通行试点。这些政策的实施,形成了法律法规标准体系,并促进了安全管理机制的建立。
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“车路云一体化”示范应用现状:技术闭环与商业闭环的双重考验
今天会议的主题涉及今年年初五部委推出的“车路云一体化”应用试点政策。这一政策的推动经历了从封闭到公开、再到先导应用的过程,如今已经进入大量产业化示范阶段,为整个体系提供了支撑。智能网联新能源汽车作为变革型产品,其发展不仅依赖于计算设计,更需要通过实际测试来检验科技水平和社会接受程度,因此示范性的应用至关重要。
在示范区建设方面,8月16日我们举行了一个闭门会议,20个城市分享了各自的经验。北京亦庄成为首个推出网联云控高级别自动驾驶的城市,这是在北京首先推出的,为未来智能网联汽车的产业化应用奠定了基础。
然而,这一新兴、复杂且变革性的领域在推进过程中仍面临许多亟待解决的问题。虽然方向明确,但目前许多城市在投入大量资源后,收效甚微,商业化闭环尚未形成。我们认为,智能网联汽车作为高新技术产品,成功的产业化应同时具备技术闭环和商业闭环。如果有技术闭环未必能形成商业闭环,但没有技术闭环就不可能有商业闭环。因此,我们希望通过应用试点,尽快形成技术闭环。
目前在技术闭环上存在两大问题:第一,1.0版的“车路云一体化”系统仍处于初级阶段,主要依赖于单车智能,数据获取非常被动,很少有车企主动或者非常自愿把数据接入我们的数据平台;第二,虽然我们已经实现了车云协同,但系统架构上存在问题,数据分散,导致无法形成技术闭环。这不仅影响客户体验和数据可靠性,也阻碍了增值服务的实现。因此,我们需要通过示范应用来解决这些问题,推动技术闭环的形成,从而提高城市的获得感。
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“车路云一体化”是单车智能+影子模式的全方位升级版
从另一个角度看,“车路云一体化”的目标是实现一个复杂的协同体系,包括感知、决策控制和增值服务。这与单车智能并不矛盾,而是单车智能的升级版。“车路云一体化”并不排斥单车智能,相反,单车智能做好了,自然衍生到车云协同。例如,特斯拉和其他很多企业也在探索车云协同,并通过与基础设施相结合来实现一体化。这是技术发展的自然演进过程,而不是彼此排斥的关系。
在自动驾驶领域,特斯拉新一代FSD号称全自动驾驶系统,对行业是一个巨大的鼓舞。新一代FSD的特点在于结合了传统单车智能和端到端大模型,基于影子计算,推动了汽车智能化的发展。然而,业界对FSD技术还存在两个误解。第一,认为FSD是完全的无人驾驶。事实上,特斯拉的产品说明明确指出,这仍然是高级别的辅助驾驶,在某些城市工况下仍需人工接管。第二,FSD采用的是影子模型加上端到端大模型,这是一种车云协同的应用模式,而非传统的单车智能。由于架构的限制,当前智驾数据仍受限,且缺乏路侧信息,数据完备性不足。尽管如此,新一代FSD仍然是变革性的技术,对行业发展有极大的鼓舞作用。
因此,新一代FSD与“车路云一体化”并不矛盾,而是技术演进过程中的一个环节。如果我们能够将影子模式与路侧感知、实时性和协同性结合起来,这也就回到了“车路云一体化”的中国方案里所追求的,通过新一代移动通信技术将人、车、路、云一体化,建立共性的数据平台,再支持产业化应用。
当前,大家都在讨论人工智能大模型。如果不采用“车路云一体化”模式,每个企业都独立搜集数据进行大模型训练,不仅数据量有限,而且数据也不够全面,常常局限于单一车型。“车路云一体化”的优势,是让人工智能大模型拥有完备性的数据底座,技术发展与“车路云一体化”有非常好的协同关系。总的来说,“车路云一体化”是单车智能+影子模式的全方位升级版。现有的单车智能只能逼近优秀驾驶员的水平,受限于技术上限。而通过引入路侧感知与计算,增强了车路云协同模式,具备超越人类驾驶水平的潜力,上限提升。
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“车路云一体化”推动中的关键问题与应对策略
在推动“车路云一体化”的过程中,我们需要注意以下几个方面问题:
1、需要做应用的渠道:要确保商业的可行性,形成商业闭环,并聚焦于痛点场景。20个城市已经达成共识,如果我们要进行大规模的基础设施建设,就必须形成商业闭环,否则会出问题。在示范过程中,应从多个角度探讨,并梳理出可行的商业闭环思路。
2、复杂跨界系统的总体设计:“车路云一体化”超越了传统的制造业和实体产业,是一个融合了信息产业的复杂系统。复杂系统需要做总体设计,总体设计需要强调系统的架构,从方法论、流程规范、工具,做一个系统的构型和设计。
3、信息物理融合系统的基础与应用分离:作为一个信息物理融合系统,必须强调基础与应用的分离。基础应该由协同建设完成,而应用是社会产业竞争,需要强调以云控基础平台作为基础来实现分层解耦跨域应用。
4、高科技系统中的通信技术优势:“车路云一体化”是一个高科技的系统,在信息通信技术(ICT)方面,中国在新一代移动通信技术上有优势。我们在通信方面强调多模通信,包括DSRC、V2X、CV2X、PC5UU和5G蜂窝通信。在构建低时延、高可靠性的通信能力时,需突破现有瓶颈,实现融合组网,充分发挥联网优势。
5、标准规范的制定:作为一个复杂系统,需要建立标准规范,确保与国际接轨。对于共性的和现有的标准,应与国际保持一致;对于国际上尚无标准的领域,中国应率先制定标准,并推广至全球,构建技术体系,强调标准规范的重要性。
我们通过痛点分析和商业闭环的思考,提炼出了八个可商业化的应用场景,并形成了相应的应用系统。其中包括智慧公交、智慧环卫、公路物流、城市物流、智慧矿山、数据增值服务、智能充放电、智能乘用车。
总之,“车路云一体化”发展符合技术和产业发展趋势,保持战略定力持续推动技术落地。另外,要客观看待问题,充分认识当前亟待解决的问题,并形成高质量解决方案,系统化推进。坚持既有的路径,架构正确、标准统一是解决相关问题的有效途径,应该形成凝聚发展路径的共识,抓紧发展窗口期,持续迭代投入,发挥新型举国体制优势,通过全局统筹,进一步加大投入,解决问题,早日实现大规模的产业化目标。