“车路云一体化”试点稳步推进，智能网联汽车迈向规模化应用

我国道路交通环境错综复杂，能够产生海量的数据资源，这为智能网联汽车的发展提供了得天独厚的优势。在今年前七个月，我国乘用车市场搭载L2级组合驾驶辅助系统的新车渗透率已经达到了62.58%，与去年同期相比增长了6个百分点，显示出智能驾驶辅助技术的快速普及。苗圩表示：“随着激光雷达、车载智能计算平台等软硬件供应链的逐步完善，我国在信息通信技术领域已处于全球领先地位，同时人工智能产业生态也日益健全。这些因素共同支撑了‘单车智能’与‘车路云协同’的智能交通基础设施，为我们国家在这一领域的发展提供了先发优势。”

从封闭场地测试到开放道路应用实践，再到“车路云一体化”试点示范，智能网联汽车规模化应用部署稳步推进。“车路云一体化”应用试点工作开展一年多来，路侧单元、云控基础平台等基础设施加快建设，全国累计开放测试示范道路3.5万多公里，部署智能化路侧单元超过1.1万套，建设5G基站超过460万个，为技术研发和产品验证提供了安全可靠的测试环境。

同时，各地开展智慧出行、编队行驶、干线物流、末端配送等多种形式载人载物示范应用项目，并围绕京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝五大城市群，深化道路测试示范，为智能网联汽车产业化、规模化发展奠定基础;各试点城市开展交通信号灯信息服务、交通管控及事件预警、协同式智慧停车等多场景试点示范，网联赋能智慧公交、智慧乘用车、无人配送、环卫以及高速编队物流等商业化模式初步显现。

尽管智能网联汽车测试示范项目已经取得了显著的进展，但在政策法规的协调、跨区域合作、标准化以及数据共享等多个关键领域，仍存在一定的挑战和困难。针对这一问题，工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚提出了建设性的建议。他强调，应充分借鉴国内外优秀的测试项目经验，强化地区间的协同合作，共同策划和实施大规模、长期性的城市级试点示范项目，从而进一步拓宽智能网联汽车的应用场景。 同时，郭守刚副司长指出，海量且具有高价值的数据是推动智能网联汽车场景迭代和虚拟验证的关键。然而，目前行业内普遍面临着高质量、多样化、大规模自动驾驶数据的短缺问题。为了解决这一瓶颈，下一步应着力推动高价值数据的合规共享，共同构建全天候、高质量、实车真实数据库以及高保真仿真数据库。这样不仅能够降低企业的研发成本，还能为智能网联汽车的发展提供强有力的数据支撑。