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智能网联汽车产业迎来高质量发展新机遇
来源:环球网
2025-05-24 14:45:35
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来源:人民邮电报

近年来,以5G、人工智能为代表的新一代信息技术推动智能网联、自动驾驶等加速发展。11月19日下午,2024中国5G 工业互联网大会主论坛“5G赋能智能网联汽车高质量发展”圆桌对话环节在“中国车谷”武汉经开区举行,来自智能网联汽车产业链各方的代表就行业相关话题展开深入探讨,为加快推进“车路云一体化”、智能网联汽车应用场景落地等建言献策。

夯实“车路云一体化”基础

今年2月,工信部等五部委联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》,试点期为2024年至2026年。8月,工信部组织制定的GB 44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》、GB 44496-2024《汽车软件升级通用技术要求》和GB 44497-2024《智能网联汽车 自动驾驶数据记录系统》三项强制性国家标准由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布,将于2026年1月1日起实施。在北京、武汉等20个智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市(联合体),相关建设已进入规模化发展阶段。

“试点工作明确了5G覆盖、基础设施联网率等方面的规模化要求,提出了建成低时延高可靠的网联云控基础设施的目标,实际上要求试点城市的C-V2X在路侧实现城市全域覆盖。”中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师陈山枝认为,智能驾驶、智能座舱这两个对于车来说非常重要的功能,需要5G来支撑,尤其是智能驾驶,非常强调行驶安全,需要车与车、车与路、车与人之间的低时延、高可靠通信,主要依赖C-V2X实现。

“5G在车路协同层面发挥了重要作用。中国移动在智能网联汽车的数据广泛性、完备性、准确性等方面具有优势。5G-A网络拥有更高的带宽,能使数据更广泛、及时地采集上来。在实践中,已有近6000万台智能网联汽车连接在中国移动的网络上,其中部分车型的每月单车数据流量已超100GB。”中国移动(上海)产业研究院副总经理黄刚表示。

“基于5G网络,中国电信在苏州构建了一张空口时延(双向)小于30毫秒、可靠性达到四个九(即99.99%)的专网,能够向自动驾驶的车辆提供实时数据服务。我们还开发了一款名为‘轻车熟路’的应用,依托5G专网,能够为自动驾驶提供高质量、高可靠的数据服务,助力‘车路云一体化’快速落地。”中国电信天翼交通科技有限公司首席技术官李家文表示。

“我举一个中国联通凭借边缘算力、通过5G网络为智能车辆提供网联服务的例子。”中国联通智慧交通军团副军团长赵晓宇表示,试点方案提到了自动泊车,在这方面,中国联通做了三件事,一是引入北斗的信号,特别是在地下;二是在停车场里安装感知设备;三是把5G AI智慧泊车服务平台部署到边缘云。当一辆智能网联汽车开进停车场之前,会通过5G及下沉UPF同平台取得联系,平台会把地图、车位、建议路线等数据信息发给汽车。同时,通过在停车场布设的感知设备,可发现某个停车位上突然启动的车以及盲区里有横穿的人,这些重要信息都会实时发送给车辆,帮助其提前规避。

智能网联方兴未艾

“未来有两个发展趋势,一是从单车智能到群体智能,当然,目前的端到端大模型非常有用,还会需要;二是算力方面,通过车路云的协同,自动驾驶过程中对单车算力的要求会降低。”陈山枝表示。

全栈的整车架构几乎成了新能源汽车的“标配”。“蔚来汽车今年发布了整车操作系统NT3.0,有效促进了软硬件结合、跨域融合方案,实现了体系化的效能提升,带给用户更好的体验。”蔚来汽车副总裁吴杰表示。

持续从算法、算力、数据三要素发力,深耕智能驾驶能力,依旧是企业的普遍做法。“截至今年9月,华为云端的智能驾驶算力达到7.5EFlops,每天的学习里程超过3500万公里,大约每5天就会进行一次迭代。”华为智能汽车解决方案BU产业总监沈瑞表示,希望L3级自动驾驶在国内的实践和落地能够加速,同时推动相关法规和监管体系进一步完善。

针对细分市场,汽车芯片厂商提出两套解决方案。“我们去年推出了武当C1200系列芯片,集成度高,通过单芯片,把智能驾驶、智能座舱、智能网关、MCU都集成到一起。我们即将推出A2000系列芯片,通过提高单芯片的性能,A2000未来能够支撑高阶车型在L3、L4的应用。”黑芝麻智能科技有限公司产品负责人徐晓煜表示,实际上,国内外的芯片公司纷纷在这两个方向上进行布局,相信未来的市场也是一个二元化的市场,在高阶车型上继续探索更高的性能,而在低阶车型上选择高集成度、低成本的普惠方案。

智能驾驶离不开海量数据计算,需要大量算力支撑。“我们首先把供给侧的能力提上去。中国移动今年建设了多个万卡中心,还有12个区域智算中心,以及建设中的1500多个边缘算力中心,预计到年底具备30EFlops的总体能力。”黄刚表示,应对车端算力、云端算力和边缘算力进行通盘考虑,与车路云协同一体化开展智驾进一步匹配;在有限数据情况下,实现算力和数据的有效匹配,特别是在异构算力架构下进一步推进;建议车企改变现有的数据全闭环、模型全闭环模式,进一步推动开放,实现更好的“车路云一体化”服务。

随着我国汽车产业加速电动化、网联化、智能化转型,已成为推进新型工业化、发展新质生产力的重要力量。相信随着5G、人工智能等技术赋能智能网联汽车产业高质量发展,我国汽车产业将焕发新的生机与活力。

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