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自动驾驶汽车商业化落地仍存挑战
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证券时报记者 韩忠楠
当前，智能网联汽车已经成为各国纷纷抢占的战略制高点，这也是我国实现科技强国、制造强国、网络强国、交通强国等发展目标的重要载体。如何推动智能网联汽车产业进一步提速发展？如何推动高级自动驾驶汽车商业化落地？是目前产业界最为关注的热点话题之一。
5月16日，由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、北京经济技术开发区管理委员会、清华大学苏州汽车研究院主办的2023中国（亦庄）智能网联汽车科技周暨第十届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2023）在北京开幕。
此次大会围绕着智能网联汽车法规标准建设、智能安全等核心技术突破、数据确权与共享、商业模式构建等话题展开了深度研讨。
中国汽车工程学会副秘书长赵莲芳表示，当前，全球智能网联汽车产业发展驶入快车道，海内外相关政策和技术标准持续创新发布、技术难题不断突破、迭代升级，有力地推动了产业从示范化运营逐步过渡到商业化落地，也加速了智能网联汽车与智能交通、智慧城市的深度融合发展。
她判断，目前，中国智能网联汽车产业已进入技术快速演进、产业加速布局的关键时期，正在实现与老牌汽车强国“并跑”甚至“部分领跑”的态势。
高级自动驾驶
商业化仍存瓶颈
目前，智能网联汽车产业的发展已明显提速。在市场化方面，国内L2级智能网联汽车产品功能不断增强，智能网联汽车行驶能力接近L3水平。公开数据显示，2023年，新车L2级乘用车渗透率已经接近35%。
在测试示范方面，国内多地实现道路常态化载人载物测试，部分场景下实现接驳通勤、Robotaxi、物流配送等服务。与此同时，感知、决策、AI芯片、智能座舱、C-V2X等关键技术也实现了自主研发和技术突破。
尽管产业的发展速度有所提升，但现存的挑战仍然不容忽视。在CICV 2023全体大会的现场，中国汽车工程学会理事长、中国工程院院士、清华大学车辆与运载学院教授李骏明确指出，目前高级自动驾驶汽车的大规模商业化发展仍存在瓶颈。产业界有必要为智能网联汽车打造良好的场景生态，完善智能网联汽车动态安全测试认证体系，建立真实丰富的智能网联汽车运行大数据平台。同时，推动加强国际交流、跨行业协作也至关重要。
中国汽车工程学会常务理事、中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强也判断，目前，高级别自动驾驶商业化进展不及预期，现有的高级别自动驾驶探索仍局限于封闭的特定场景。
“我们可以感受到高级别自动驾驶行业的热度在下降，由于商业化不及预期，高投入的压力，让一些自动驾驶企业，特别是一些科创企业市场热度下跌，企业的估值在降低。而主机厂这方面，也纷纷退回来集中力量做辅助驾驶，这些因素都会给未来的高级别自动驾驶发展带来不确定性”。李克强教授认为，除了上述瓶颈外，当前产业的发展理念、技术路线等方面还没有完全形成共识，这也会在一定程度上抑制高级别自动驾驶的发展进度及商业化落地。
基于此，李克强教授提出需要在产业架构、研发模式、测试方法、商业模式等方面实现全方位的创新，充分发挥车路云一体化核心优势。
具体可以从三方面进行创新：一是对标先进经验，加强顶层设计谋划，建设法规标准体系，打造良好创新生态；二是加强车路云一体化发展共识，以五大基础平台支持车路云一体化高质量发展；三是抢抓智能化网联化窗口期，加快关键技术研发与产业生态构建。
智能汽车数据治理
成关注焦点
近年来，随着智能网联汽车产业的发展及车路协同技术路线的升级，数据既是汽车产业发展的核心驱动要素，也受到相关法律体系的严格规范。
在CICV 2023全体大会开幕式期间，智能网联汽车数据治理创新中心也正式宣布成立，这标志着业内首个统筹数据安全合规与技术研发创新的专业平台正式诞生。
实际上，智能网联汽车的数据治理工作，一直是产业界长期关注的焦点问题，也是一大痛点和难点问题。智能网联汽车数据呈现“规模大、增长快、种类多、风险高”等特点。此创新中心的成立，就是为了更好地破解产业界在智能网联汽车数据治理方面的难题，更好地实现数据的合理应用。
智能网联汽车数据治理创新中心主任、清华大学国家治理研究院执行院长孟庆国透露，创新中心是为推动行业长期健康发展而组建的专业化机构，旨在探索智能网联、数据合规、治理模式，提高智能网联企业数据安全合规意识与管理能力，开展全局性、战略性、前瞻性研究与跨行业交流合作。具体的目标工作包括三方面，一是促进数据治理与应用的跨界交流；二是引导数据治理与应用创新层面的最佳实践；三是探索前瞻性的数据安全、行业标准和政策。
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