我國智能網聯汽車發展現狀及策略分析

王會杰，楊燕紅*,3，李志強

（1.西華大學 汽車與交通學院，四川 成都 610039；2.西華大學 汽車測控與安全四川省重點實驗室，四川 成都 610039；3.西華大學 四川智能及新能源汽車產業學院，四川 成都 610039）

2022年是“十四五規劃”的關鍵之年[1]，是推動汽車產業發展邁向新的階段。智能網聯汽車是中國汽車工業轉型升級的重要方向[2]，也是當前和未來一段時間之內汽車行業發展的主要方向[3]，其網絡化、電動化、智能化已成為汽車產業的代名詞。過去幾年，全球汽車市場正在面臨嚴峻考驗，我國汽車產業仍具有很大的韌性，產業結構面向電動化、網聯化、智能化快速演進[4]，汽車產業將抓住新一輪的科技革命，才能給汽車產業發展注入新動力。

智能網聯汽車的發展目前還存在對于法律法規的適用性、技術開放實用性以及道路測試的規范性等方面存在諸多不足。例如，對于法律法規的適應性不高和開放力度不大、道路測試管理辦法不完善、關鍵技術不完善以及數據不安全等問題。因此，本文將結合當前智能網聯汽車發展所面臨的問題，提出一些具有時效性的發展策略。

1 智能網聯汽車發展現狀概述

1.1 智能網聯汽車演變過程

1866年內燃機的出現，結束了馬車時代[5]；1913年車輛進入大規模生產，汽車開始普及；如圖1所示，1996年汽車進入車載信息服務階段，其主要以乘用車、商用車、電動車為主；2015年汽車正式朝智能網聯汽車階段發展，以達到協同式智能交通與自動駕駛；2025年汽車將進入智慧出行階段。

1.2 智能網聯汽車產業發展進入關鍵期

1.2.1 中國智能網聯汽車滲透率持續走高

全球汽車產業正在經歷重大變局，假設把中國汽車發展看成一場比賽，上半場比作新能源汽車，下半場比作智能網聯汽車。在半場已經取得了很大成功，但最終決定這場比賽的結果卻在下半場，實現無人駕駛是智能網聯汽車的終極目標[6]。由圖2可知，車聯網汽車的數量會不斷增加，預計在 2025年智能網聯系統在汽車中滲透率高達83%，車聯網汽車的出貨量將增至2 490萬臺，年復合增長率（Compound Annual Growth Rate, CAGR）16.1%。

圖2 2021—2025年中國智能網聯汽車出貨量及增長率預測

1.2.2 自動駕駛在特定場景和限定區域率先應用

國務院發布的《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）》中提出，到2025年高度自動駕駛實現在特定場景和限定區域商業化應用[7]。目前，全國已累計授牌示范區有16家，國家級智能網聯示范車的先導區有 4家，開放測試道路里程超過5 000 km，安全測試里程超過1×107km，帶動智能化道路改造升級超過3 500 km，發放道路測試牌照 800多張，大型港口貨運車輛自動駕駛應用高達 50%[1]。在北京亦莊經濟開發區，把車-路-圖-云-網五位一體結合使用，更加助力了自動駕駛技術的應用。

1.3 智能網聯汽車駕駛技術快速推進

1.3.1 L2級智能網聯汽車輔助駕駛技術應用加快

目前，國內乘用車L2自動駕駛技術已經實現大規模商用化的應用，2021年乘用車中有 22.2%安裝了L2級或以下的自動駕駛系統。自適應巡航（Adaptive Cruise Control, ACC）、車道保持系統（Lane Keeping System, LKS）、自動泊車（Auto Parking Assistant, APA）等技術已廣泛在汽車上應用，其各種自動駕駛技術發展趨向于成熟化。

1.3.2 智能網聯汽車V2X技術愈發重要

目前為止，越來越多的車企越來越多的車企意識到車用無線通信技術（Vehicle To Everything,V2X）的重要性，亦如國際知名車企特斯拉都是以單車智能為主要的實現方式，卻忽視了V2X技術在車與車之間、車對路之間、車對人之間、車對網絡之間等起著重要性的作用[8]，也阻礙了自動駕駛發展。單車智能對于L2級及以下輔助駕駛技術尚可做到，但L3級及以上高級駕駛技術卻很難做到。同時在達到L4級別時，其算力和功耗是車輛自身無法承擔的。

1.4 智能網聯汽車核心部件以外資占主導

智能網聯汽車的芯片就像電動車的動力電池一樣，是未來汽車智能化的“發動機”，也是智能網聯汽車核心的部件。此外，從用途來區分，智能網聯汽車核心傳感器可分為激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等[9]。表1主要分析了核心部件同國內外差距。

表1 智能網聯汽車核心部件國內外競爭情況

2 當下智能網聯汽車發展面臨的問題

2.1 智能網聯汽車法律法規不完善

智能網聯汽車產業政策涉及了基礎設施建設、法律法規、研發創新、道路測試等多方面。目前，汽車數據安全和隱私保護、信息侵權責任、安全保障責任主體等方面，依然存在法律條款內容缺失[10]。且國內對于L2及以下級別的自動駕駛有一定的相關法律進行規范化，但是對于L3及以上級別的自動駕駛規范沒有做出明確的法律規定，法律法規對于自動駕駛領域的開放力度不大，有待完善。

2.2 道路測試管理辦法不完善

在汽車研發、優化、生產的過程中，道路測試可謂其中重要的一環[11]。根據有關機構統計，全國各地發布了智能網聯汽車道路測試管理辦法共19項，更新版本11項，全新發布8項[12]，且已發布相關道路測試管理辦法對L3級及以上的級別的自動駕駛不適用。國內各地的對于道路測試政策既有相同之處也有差異之處，企業自身的測試體系也存在提高，測試結果異地互認覆蓋率不高，測試標準和規程存在差異與不足，這也一定程度上制約了智能網聯汽車的發展。

2.3 智能網聯汽車主要芯片嚴重缺乏

汽車電動化、智能化和網聯化的快速發展，汽車領域對芯片的需求也進一步增加[13]。根據專業機構數據顯示，2020年，全球汽車芯片市場規模約3 000億元，我國自主汽車芯片產業規模僅約70億元，占比小于2.5%，且主要分布在低附加值和低可靠性領域[14]。目前各行各業的芯片生產主要是由國外供給，芯片短缺給車企帶來了實際的苦難，同時2021年平均每輛車所需芯片數量已達到1 000顆以上[15]。再加上近兩年，國外芯片企業存在供給不足的現象，以及中國汽車的快速發展，完全超過了預期目標，且其他領域對于芯片需求量也持續上漲等原因。

2.4 智能網聯汽車關鍵功能技術不完善

智能網聯汽車的關鍵功能技術主要包括感知、決策、控制3方面技術[16]。

智能網聯汽車環境的識別主要有感知來決定，目前感知的難點在于場景不夠豐富。在現實的情況中，駕駛過程中的場景千變萬化，即便自動駕駛車輛已掌握上萬種工況，但仍然不能解決所有的問題，道路工況是沒有窮盡的[16]。這就需要擁有足夠多的自動駕駛車輛跑足夠多的駕駛里程，不斷積累工況數據。

決策是“深度學習”通過建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模范人腦的機制來解釋數據，但是預測結果并不總是可靠的[17]。智能網聯汽車對于安全性要求較高，其決策完全交付給“深度學習”模型將有可能遭遇嚴重的后果。

2.5 智能網聯汽車數據安全面臨挑戰

一是，智能網聯汽車數據具有復雜性，其主要包括車輛基礎數據、車外數據、座艙數據、運行數據、位置軌跡數據[18]。不同的數據所需要的安全保障和措施也不同。二是，智能網聯汽車數據格式不一致，數據標準沒有統一，相關數據定義沒有標準，無法實現更好的監管[19]。三是，智能網聯汽車數據存在隱私風險，智能網聯汽車很多數據涉及駕駛者本人和乘客以及道路行人的臉部信息、地理位置信息等，可能會導致信息的泄露，同時在數據采集階段，用戶數據存在濫用以及違法交易等。四是，智能網聯汽車數據存在網絡攻擊風險，智能網聯汽車數據的產生和流動貫穿始終，連接車、人、路、云等各個環節，智能網聯汽車可能會面臨全流程的網絡攻擊風險[20]。

3 當下智能網聯汽車發展的策略

3.1 有序推進法律法規的政策制定

為了充分發揮智能網聯汽車與法律法規協同共進作用。一是，推動既有相關法律法規的適應性修訂或編制智能網聯汽車專用法規[21]。建議對智能網聯汽車安全、運營等方面加大法規開放力度，逐步制定相關法律法規。二是，增加政策以及相關管理辦法的發布頻率。當前智能網聯汽車的發展日新月異，政策的發布頻率應與其發展速度應成正比關系，且還應適時對其做出鼓勵政策。三是，完善智能網聯汽車安全責任認定。

3.2 加快推進道路測試規范化

道路測試是智能網聯汽車的重要環節，智能網聯汽車只有經過充分的測試和驗證，才能被用戶認可。一是，針對不同車型應當具有不同的測試體系[22]，企業應結合自身條件制定相應的測試體系，為用戶提供可靠的信任。二是，擴大測試結果異地認可率，可以降低測試成本和重復測試概率。三是，復雜路段和高速公路等場景逐步開放，構建多元化測試環境，滿足測試發展所需。四是， 各地道路測試政策應盡量一致，降低測試成本。

3.3 建議建立專項基金和車企協同發展芯片

隨著智能網聯汽車的發展車企對于芯片的需求持續增長。一是，通過政策引導，多方協同，建立車規級芯片統一的技術規范、標準，并成立第三方檢測認證平臺[23]。二是，建議國家設立芯片專項基金，鼓勵芯片企業與研究院協同發展，車企協同參與相關工作，盡快促成芯片的研發和制造的能力。三是，從“產業鏈補鏈強鏈”角度出發，加強政策保障，促進國產芯片快速發展[24]。

3.4 提升關鍵功能技術研發能力

鼓勵企業協同突破，差異化發展關鍵技術。一是，建議通過重大科技專項、重點研發計劃、企業稅收優惠等措施[25]，對環境感知技術、車聯網技術、先進的駕駛輔助技術等關鍵核心技術給予資助。二是，加強“深度學習”數據庫的更新以及模型可靠性的研究。三是，加大自主測試設備和仿真軟件的研發力度。四是，支持智能網聯汽車產業鏈上游與下游共同開展技術攻關。五是，發揮國家智能網聯汽車創新中心作用，利用財政專項、投資基金等渠道支持，推動自動駕駛基礎平臺、車載操作系統等聯合攻關，搭建公共服務平臺，加快技術研發和產業化應用[26]。

3.5 加強數據安全管理建設

關于智能網聯汽車數據安全主要從技術措施、法律規范以及企業自身三個方面進行建議。技術措施是構建數據安全體系關鍵的一環，是應對網絡攻擊和數據泄露風險最主要的方式[21]。從技術措施層面來看，建議使用數據加密技術、數據脫敏技術、訪問控制安全技術、區塊鏈共享技術。從法律規范層面，建議對重要數據的實行嚴格管理制度、對個人數據的保護判定、知情同意原則的制度重構。企業自身層面，建議企業自身建立應急響應機制、數據共享機制、數據安全保護機制。

4 總結

智能網聯汽車是中國汽車工業轉型升級的重要方向，也是當前和未來一段時間之內汽車行業發展的主要方向。因此，法律法規、數據安全以及測試管理辦法等應與智能網聯汽車發展相匹配，為其提供有力的支持。本文結合智能網聯汽車當下的發展現狀，將發展所面臨的問題進行了分析，最終根據其問題制定了相應的發展策略，從而有效解決了當下智能網聯汽車發展所面臨的難題，也為智能網聯汽車發展提供了參考思路，更好地促進我國智能網聯汽車領域的發展。