超级仙医全文阅读2025年11月19日~22日，2025中国智能交通大会在海口隆重召开。2025年11月21日的智慧公路建设与发展论坛论坛上，中国汽车技术研究中心有限公司首席专家秦孔建先生就《交通基础设施数字化赋能智能网联新能源汽车趋势及展望》作主题分享，本文系现场演讲整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。

　　首先汇报一下智能网联汽车目前发展的最新趋势。总体来看，智能网联汽车是各项新技术集成应用的重要载体。当前，智能化、网联化、数字化已成为智能网联汽车发展的三大核心特征。

　　从智能化方面来看，随着智能化的不断推进，智能化汽车能够将驾驶员从驾驶任务中解放出来，从而使汽车具备了更多可能性，正逐步从单一的出行工具向可移动的生活空间过渡。网联化方面，从汽车的需求角度来看，将推动道路基础设施由单一的设施提供方向通信信息提供方转变，按业界同仁的观点来看，即感知体、智能体、赋能体三个方向。这一总结非常精准，甚至可以说它预示了未来道路基础设施发展的方向。数字化则将推动以数据为底座，实现汽车、能源与交通的融合创新发展。

　　从智能网联汽车的技术发展路线来看，也涉及车路协同系统的创新工作。从大的方向上看，谈论较多的是单车智能和车路协同两条路线。单车智能目前已经成为车企推动智能网联功能提升，尤其是自动驾驶车辆智能化转型的必选项。当前市面上能够接触到的智能化车型，基本上都配备了性能很强的单车智能系统。在技术实现层面，单车智能也可以进一步细分为硬件感知和决策规划的不同路径，形成各自的技术路线。在硬件感知方案上，听到较多的是纯视觉感知方案与多传感器融合感知方案，目前这两种细分路线都并行存在。在决策规划方面，既有基于数据驱动的端到端最新架构，也有基于较为传统的规则驱动的模块化决策规划架构。

　　从总体上看，当前智能网联汽车在车端产品的形态与技术路线方面呈现出以下整体情况。首先是单车智能发展的最新进展。从控制架构的演变来看，由燃油车时代的电子化、智能化发展至今，目前正处于从智能化向AI化迈进的阶段。从具体产品的规模化来看，L2级组合辅助驾驶功能在新车中的渗透率去年已经接近百分之五十，达到百分之四十五的水平，并且这一渗透率仍在持续提升，预计今年将突破百分之七十。由此可见，智能化的发展趋势依然处于加速状态。

　　单车智能具体的技术路线。在决策规划层面，数据驱动的端到端技术目前能够基于大量感知到的人类驾驶数据进行深度学习，系统的泛化能力因此得到了显著提升，从而能够实现更为高效、严谨的决策与快速迭代。从技术演进的角度而言，这大大增强了智能网联汽车尤其是智能驾驶与自动驾驶系统的整体性能。当然，与传统的基于规则驱动的开发范式相比，这种端到端的技术模式需要更多、更大量且高质量的数据来驱动，同时这也对开发体系带来了新的挑战，要求开发平台具备更高的算力水平与算力支撑能力。也就是说，新技术在带来收益的同时，也对资源与能力提出了更高的要求。

　　当前从行业整体来看，在推动智能驾驶发展的方向上，由规则驱动向数据驱动的技术范式转变已基本形成共识。可以看到，无论是采用一段式端到端还是两段式端到端架构的产品，目前在国内外的头部自动驾驶开发企业中均已有部署和实践。与此同时，产业技术也在持续向一段式端到端技术方向演进，包括VLA、VLM、VRA以及世界模型在内的相关模型探索，也在进一步深化和提升自动驾驶系统的整体性能。

　　再来看车路协同的整体发展趋势。对于智能网联汽车的车路协同与车路云一体化发展，从行业的角度看，从远期和长期来看，这无疑是一个已经形成的广泛且一致的行业共识。当然，这里主要的分歧点在于车路云一体化体系发展历程与实现周期究竟需要多长时间。以车路协同V2X应用为核心系统，可以实现包括信息交互、协同预警、网联驾驶辅助以及特定场景下的无人驾驶等多项场景应用，这无疑将对智能网联汽车本身产生极大的赋能与提升作用。

　　从全球范围来看，V2X车路协同技术实际上也已经得到了国际上的广泛认可与部署。除了我国在大力推动车路云一体化的试点工作外，美国交通部在2024年也发布了相应计划，将在全美范围内部署C-V2X基础设施，其重点首先围绕城市级的C-V2X基础设施部署展开。与此同时，加拿大、欧洲、韩国、日本也均有相应的动作，这是政府层面的动态。

　　另一方面，在车企层面，以往普遍认为车企对于加装车路协同终端的积极性不高，但这一情况已发生明显变化。随着智能化的逐步演进，系统性能提升的同时，所面临的瓶颈也日益凸显。当前，已有不少车企开始部署并推动车路协同功能上车，既包括国际上的头部车企，也包括国内的自主品牌车型，均有相应的部署动作。例如，大众汽车最新发布的计划显示，其将在欧洲实现V2V车车通信与V2I车路通信功能的前装量产，规模将超过两百万辆。

　　那么，智能网联汽车的大规模应用必将取得显著进展，能够有效提升交通安全水平、减少交通事故的发生。在此需要指出的是，单车智能与车路协同虽被视作两条主要的技术路线，但二者之间并非排他性或互斥性的关系，而应是相向而行、相辅相成、互为补充的关系。单车智能的上限，从推动自动驾驶技术发展的角度来看，是实现车辆能够达到拟人驾驶的水平。而如果通过基础数字基础设施的数字化赋能，对单车能力进行进一步加强，那么在车路协同技术的加持下，便有望超越优秀人类驾驶员的驾驶水平，实现更为高效与安全的交通运行。

　　基于此，从发展智能网联汽车、提升系统与产品性能的角度出发，对于公共基础设施数字化的需求正日益凸显，并且呈现出动态变化的特征。这一需求可以概括为三个层级：设施可见、道路路况可知、车辆可协作，其覆盖范围从简单的信息交互延伸至决策控制的全过程。具体而言，这包括感知能力的增强以实现超视距感知，安全性的增强主要通过事故预警系统来达成，通讯能力的增强有助于车辆打破单车信息孤岛，以及决策控制的优化与车网能效的优化，从而推动汽车与电网的融合以及数据融合增值等。这些方面正是从智能网联汽车发展的角度所提出的、对公共基础设施数字化的关键需求所在。

　　2024年，财政部与交通运输部共同印发了相关通知，今年交通运输部等七部门印发了《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》。可以认为，未来三到五年将是我国公共交通基础设施数字化、智能化发展的高速时期，这将为智能网联汽车的发展构筑更为坚实的环境，从而促进其在更广泛场景下的落地应用。首批已有八个示范区域启动相关工作，第二批又有十二个示范区域跟进，推进数字基础设施的转型升级。在这些工作中，转型升级的重心主要集中在路网运行监测预警、干线主动管控以及智慧站点等应用场景方面。

　　在相应的转型升级任务部署中，以下几个方面对于赋能智能网联汽车的驾驶安全与出行效率尤为关键，具体包括出行一张网服务、路网运行安全监测预警以及车路云协同融合试点。一张网的出行服务涉及动静态交通数据的整合，包括干线数据以及服务区停车、充电、气象等相关信息，这些数据可直接向车辆推送，从而大幅降低车端路径规划的误差，提升便捷出行的体验。在运行安全监测预警方面，特别是通过路侧感知能力的增强，能够将团雾、道路结冰、交通事故以及异常车辆事件等信息直接推送至车端，由此将原先的事后应急处置转变为事前的主动干预，进一步提升单车驾驶的安全性。最后是车路云协同融合试点，即在部分示范走廊连续布设V2X路侧通信终端与云控平台，以支持车路联合决策，例如能够较好地实现卡车编队自动驾驶等应用场景。

　　数字化基础设施通过车网与车路的协同交互，首先能够作为感知体弥补智能网联汽车自身感知的局限，并在三类场景下实现信息增强与能力增强。第一类场景是交通标识与信号灯信息的上车，尤其在特殊环境干扰导致车辆无法准确获取交通标识和信号信息的情况下，这一信息增强功能显得尤为重要。第二类场景是针对道路施工、临时施工信息的及时推送。第三类场景则是对异常车辆事件的预警提示。这三类场景的应用带来了三个方面的能力增强。首先是对自动驾驶系统本身能力的增强，具体体现在感知层面的提升，单车感知能力的增强进而提升了决策的安全性与准确性。同时，数字化基础设施带来了更为丰富、全量的交通数据，在当前多数车企开展基于人工智能技术的端到端自动驾驶策略研发过程中，此类数据显得尤为珍贵和关键。第二个方面的能力增强是针对特殊路段车辆协同能力的增强。第三个方面则是对于编队行驶能力的增强。以上是我们所理解的三方面能力增强。

　　当然，从当前的现状来看，立足于智能网联汽车的实际需求，数字化基础设施的发展也面临着三个方面的挑战。

　　第一个方面是，我们希望能够做到有路的地方车辆就能行驶，相应的功能也希望能够覆盖车辆运行的所有场景并保持有效。这对于基础设施来说是一个挑战。基础设施建设成本较高，路侧设施实现有效且全面的覆盖始终是一个较大的难题。一旦覆盖不全，相关功能上车的实际应用成效便会打折扣。无论是从成本角度，还是从部分特殊道路本身不具备建设条件的情况来看，都会影响整体的覆盖率。

　　第二个方面在于产业标准的协同与信息互认机制仍有待完善。其中涉及不同的技术领域、不同的设备与平台以及不同的区域，标准化的统一工作仍是一个难点。

　　面向未来，特别是“十五五”这一大的发展趋势，智能网联汽车总体仍处于关键的战略机遇期。无论是已经大规模铺开的辅助驾驶与自动驾驶技术，还是目前仍处于试点阶段的更高级别自动驾驶，以及正在推进的车路云一体化基础设施建设，它们都将在未来呈现出不同节奏的发展与推进态势。

　　总体来讲，面向未来，辅助驾驶将会大规模普及。我们预计到2030年，具备辅助驾驶功能的车辆渗透率能够达到百分之九十以上。与此同时，在相同的时间节点，L3、L4级别及以上的自动驾驶车型也将进入规模化量产上市阶段。而对于车路云一体化的车路协同基础设施，我们认为可能还需要一个更长的建设周期，预计在2035年左右，该体系也许能够实现对智能网联汽车自身智能驾驶功能的全面赋能与成熟应用。

　　基于此，针对基础设施数字化与智能网联汽车的协同发展，我们提出既要符合自身技术的演进需求，又要能够实现互促共进，可以实施分层协作式的发展路径。在推进节奏上，可以率先推进车车互联，进而提升V2I车路协同的路侧能力，最终实现车路云协同的分布式、渐进式发展路线。

　　基于上述认识，对未来发展提出三个方面的建议。第一，仍然要注重单车智能的发展，并以车车协同的应用场景为牵引，推动车端本身网联功能的普及。在这一方面，我们中国汽车战略与政策研究中心也在积极推动相关部委出台政策措施，以鼓励车端网联功能设备的加载。

　　第二，建议推动城市级与通道级基础设施数字化场景的覆盖。在城市道路方面，可按照不同的交通入口需求等级，逐步推进城市级的纵深覆盖。对于大型交叉路口，因其协同交互信息量大，应配置更为完善的感知装置与设备；对于中型交叉路口，则可布局适量的中度感知体系；对于小型且大范围铺开的场景，重点在于普及交通信号灯信息的交互功能。在通道级层面，建议围绕公路数字化工作，伴随国家总体骨架路网的进展，重点推动高速公路、匝道以及互通节点等重要区域的车路协同场景建设，具体包括限速与急弯预警、匝道区域的分合流预警与协作、路面施工事件提醒以及交通事故预警等内容。这是我们建议重点推进的方案。

　　第三，交通基础设施的信息化建设，无论是从公路层面还是城市层面，未来都需要有一个一体化的运营主体。因为其中涉及大量的信息交互工作，包括前面提到的标准化问题，以及车辆获取路侧信息时的责任主体明确问题等。这些情况均指向了建立国家级车路云一体化建设与运营主体的紧迫性，同时在服务层面做实属地化云平台的数据赋能工作。

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