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　　智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的战略方向ღ✿✿，正在推动产品形态ღ✿✿、产业格局ღ✿✿、基础设施和出行方式发生深刻变革ღ✿✿。经过多年发展ღ✿✿，我国智能网联汽车产业发展取得积极成效滑复栗ღ✿✿，电动化ღ✿✿、智能化转型步伐持续加快ღ✿✿。今年上半年ღ✿✿，我国新能源汽车产销分别完成696.8万辆和693.7万辆ღ✿✿，同比分别增长41.4%和40.3%ღ✿✿。

　　专家认为ღ✿✿，我国已经建成包括智能座舱ღ✿✿、自动驾驶ღ✿✿、网联云控等在内的完整产业体系ღ✿✿，大算力芯片best365官网appღ✿✿，ღ✿✿、智能线控底盘批量上车BEAT365ღ✿✿，人机交互beat365正版唯一网址ღ✿✿！ღ✿✿、协同感知等技术全球领先ღ✿✿，搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比超过60%ღ✿✿。智能网联汽车已成为经济高质量发展的新增长引擎ღ✿✿。

　　“如果把新能源汽车比作体育比赛的上半场ღ✿✿，智能网联汽车则来到比赛的下半场ღ✿✿。我们在上半场已经取得一定优势ღ✿✿，但最终决定比赛胜负还要看下半场的表现ღ✿✿。”第十四届全国政协常委ღ✿✿、经济委员会副主任苗圩说ღ✿✿。

　　当前ღ✿✿，以人工智能为代表的新一代信息技术在汽车产品中加速应用ღ✿✿，为产业变革带来重大机遇ღ✿✿。在此背景下ღ✿✿，基于端到端技术的自动驾驶发展路线凭借其架构创新BEAT365ღ✿✿，迅速成为行业竞相布局的焦点公路车ღ✿✿。ღ✿✿。苗圩介绍ღ✿✿，与传统方案中将感知ღ✿✿、规划ღ✿✿、控制ღ✿✿、执行等模块割裂设计不同ღ✿✿，该技术将多个功能模块整合到统一的神经网络模型ღ✿✿，实现了从传感器侧的数据采集到车辆控制指令发出的直接映射ღ✿✿，能够减少模块间协同环节ღ✿✿，显著提升信息流通效率ღ✿✿。

　　具体而言ღ✿✿，在感知端ღ✿✿，大部分企业采用“摄像头+毫米波雷达+激光雷达”的方案ღ✿✿，可以提高影像可视性beat365官方网站-手机版ღ✿✿。随着市场规模不断扩大ღ✿✿，单颗雷达成本逐渐下降ღ✿✿，具有L3级自动驾驶功能的车辆越来越多ღ✿✿，其价格还有较大下降空间ღ✿✿。从执行端看ღ✿✿，线控转向ღ✿✿、线控制动ღ✿✿、线控悬架等智能底盘技术ღ✿✿，是端到端自动驾驶将神经网络输出的控制指令转化为车辆动作的关键环节ღ✿✿。“每一项技术都与整车性能表现和行驶安全密切相关ღ✿✿，是每一家车企自成体系各搞一套ღ✿✿，还是通过行业协同形成标准化ღ✿✿、货架式产品ღ✿✿，这是值得业界共同探讨的议题ღ✿✿。”苗圩说ღ✿✿。

　　人工智能与汽车深度融合还体现在座舱智能化ღ✿✿、全流程智能化等领域ღ✿✿。人工智能深刻改变人车交互范式ღ✿✿，信息娱乐大模型正加速向全场景出行大模型演进ღ✿✿。未来ღ✿✿，综合视觉感知ღ✿✿、语音交互ღ✿✿、车辆行驶规划等能力的智能助手ღ✿✿，将提供多模态人机互动beat365官方网站ღ✿✿。ღ✿✿、功能自适应的出行服务ღ✿✿。

　　此外ღ✿✿，大模型技术正驱动汽车行业研BEAT365ღ✿✿、产ღ✿✿、供ღ✿✿、销ღ✿✿、服各环节升级ღ✿✿。“人工智能广泛应用于汽车工业设计和新材料研发等过程BEAT365ღ✿✿，人形机器人等新型劳动力进厂打工ღ✿✿，全自动生产流水线大幅提升生产效能ღ✿✿。”工业和信息化部科技司副司长杜广达介绍ღ✿✿，从运营管理看ღ✿✿，人工智能动态调整零部件库存ღ✿✿，在提升响应速度和供应链韧性方面发挥关键作用ღ✿✿。而精准服务模式越来越受到消费者欢迎ღ✿✿，人工智能基于车辆多元数据可实现故障预警和智能诊断ღ✿✿，降低突发故障ღ✿✿，提升维修效率ღ✿✿。

　　“当前ღ✿✿，智能化浪潮重构全球汽车竞争格局ღ✿✿，人工智能已从锦上添花的技术选项升级为关乎企业生存与发展的关键变量ღ✿✿，任何迟疑都可能意味着与一个时代失之交臂ღ✿✿，我们必须乘势而上ღ✿✿，为全球汽车产业注入中国力量ღ✿✿。”苗圩说beat365正版唯一网站appღ✿✿，ღ✿✿。

　　我国道路交通场景复杂ღ✿✿，能产生大量数据ღ✿✿，发展智能网联汽车具备一定优势ღ✿✿。今年前7个月ღ✿✿，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达62.58%ღ✿✿，较去年同期增长6个百分点ღ✿✿。“激光雷达ღ✿✿、车载智能计算平台等软硬件供应链逐渐完备滑复栗ღ✿✿，信息通信技术全球领先ღ✿✿，人工智能产业生态齐全ღ✿✿，支撑‘单车智能+车路云协同’的基础设施具有先发优势ღ✿✿。”苗圩说ღ✿✿。

　　从封闭场地测试到开放道路应用实践ღ✿✿，再到“车路云一体化”试点示范ღ✿✿，智能网联汽车规模化应用部署稳步推进ღ✿✿。“车路云一体化”应用试点工作开展一年多来ღ✿✿，路侧单元ღ✿✿、云控基础平台等基础设施加快建设BEAT365ღ✿✿，全国累计开放测试示范道路3.5万多公里ღ✿✿，部署智能化路侧单元超过1.1万套ღ✿✿，建设5G基站超过460万个ღ✿✿，为技术研发和产品验证提供了安全可靠的测试环境ღ✿✿。

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

　　“虽然智能网联汽车测试示范取得了积极进展ღ✿✿，但在政策法规协调ღ✿✿、跨区域协同BEAT365ღ✿✿、标准统一ღ✿✿、数据共享等方面仍然面临一定挑战ღ✿✿。”工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚建议滑复栗ღ✿✿，要以国内外优秀测试项目为基础ღ✿✿，加强地区协同滑复栗ღ✿✿，联合策划开展规模化城市级ღ✿✿、长期性的试点示范项目ღ✿✿，探索更多场景应用ღ✿✿。此外ღ✿✿，海量高价值数据是智能网联汽车场景迭代与虚拟验证的基础BEAT365ღ✿✿，目前行业普遍缺乏高质量ღ✿✿、多样化ღ✿✿、大规模自动驾驶数据滑复栗ღ✿✿。下一步ღ✿✿，要通过高价值数据合规共享ღ✿✿，共建全天候ღ✿✿、高质量实车真实数据库和高保真仿真数据库ღ✿✿，降低企业研发成本ღ✿✿。

　　“机器开车能安全吗？”这是智能网联汽车产业发展无法避开的话题ღ✿✿。苗圩认为ღ✿✿，与人相比ღ✿✿，机器驾驶具有标准化操作程序ღ✿✿，能够严格遵循道路交通规则ღ✿✿，在处理复杂任务时保持高度一致ღ✿✿，有效地避免因人为疏忽或随意性引发错误滑复栗ღ✿✿。机器不受生理与情绪因素影响ღ✿✿，不存在疲劳ღ✿✿、分心或者酒后开车等人类常见的生理与心理局限ღ✿✿，可全天候ღ✿✿、高稳定性执行驾驶任务ღ✿✿。

　　“随着数据积累和算力提升ღ✿✿，机器认知能力同步增强ღ✿✿，在持续学习框架下ღ✿✿，其驾驶策略经过海量数据训练不断优化ღ✿✿。”苗圩同样担心ღ✿✿，面对训练数据中没有充分涵盖的罕见场景ღ✿✿，机器决策系统可能因缺乏先验知识而失效ღ✿✿，构成潜在安全风险ღ✿✿。此外ღ✿✿，机器环境感知能力依赖传感器数据与预设的算法ღ✿✿，易受到恶劣天气ღ✿✿、传感器噪声等因素影响ღ✿✿，可能导致误识别与误判ღ✿✿。

　　为此ღ✿✿，他建议ღ✿✿，要充分发挥我国市场纵深与体制机制优势ღ✿✿，强化跨行业协同ღ✿✿，打好团体赛ღ✿✿。在保障安全前提下ღ✿✿，科学有序地推进人工智能技术落地ღ✿✿，逐步拓展驾驶辅助与自动驾驶的应用场景ღ✿✿。要积极参与ISOღ✿✿、IEEE等国际标准化组织在自动驾驶ღ✿✿、AI伦理与数据安全等领域的规则制定ღ✿✿，推动中国标准走向国际ღ✿✿。

　　工业和信息化部信息通信科技委常务副主任韩夏同样认为ღ✿✿，智能网联汽车产业已进入规模化发展新阶段ღ✿✿，安全是关乎其行稳致远的基石ღ✿✿。面临网络安全ღ✿✿、数据安全与功能安全交织的严峻挑战ღ✿✿，整车漏洞ღ✿✿、云平台风险以及数据泄露事件频发ღ✿✿，AI技术更使攻击趋向智能化ღ✿✿、平民化ღ✿✿。要引领企业从“被动合规”转向“主动免疫”ღ✿✿，融合人工智能等新技术ღ✿✿，构建“以智对智”的主动防御新范式ღ✿✿，加快完善数据安全与跨境流动规则ღ✿✿。

　　“要鼓励车企加大智能化研发投入ღ✿✿，努力突破端到端决策优化ღ✿✿、小样本学习等关键算法瓶颈ღ✿✿，扭转当前产品功能同质化严重ღ✿✿、差异化不足的局面ღ✿✿。推动车企与科技型企业深度协同ღ✿✿，构建开放融合的产业发展生态ღ✿✿。加强数据闭环体系建设ღ✿✿，夯实仿真测试等安全保障能力ღ✿✿，提升行业整体竞争力ღ✿✿。”苗圩说ღ✿✿。（记者 李芃达）