李克强院士：实现“车路云一体化”需解决商业闭环与技术闭环双重挑战

2024年8月16日-17日，第四届沈阳智能网联大会在沈阳市大东区成功举办。中国工程院院士，清华大学车辆工程与运载学院教授李克强在开幕大会上以《车路云一体化系统工程的推进现状与建议》为题做主旨报告。以下是他的报告发言原文，略有编辑节选。

　　中国工程院院士李克强

　　1、车路云一体化发展现状

首先，我们来看一下车路云一体化的发展现状。在新一代人工智能和信息通信技术的推动下，汽车产业正加速变革，智能网联汽车已成为全球汽车产业转型的重要方向。智能驾驶，特别是车路云一体化的系统，正逐渐进入规模化应用阶段。例如，今年前五个月新车装配的智能驾驶辅助系统已经超过50%，L3级进入准商业化阶段，L4级的示范范围也在扩大。

另一方面，全球各国也在加快探索车路云一体化的应用，发挥其融合优势。各国包括欧洲和日本，都在通过国家项目和重大工程，推动技术和基础设施建设。中国在这方面走在了前列，率先推出了智能化和网联化融合发展的路线，并坚定地践行一体化发展战略。在云控技术平台、移动通信、5G、CV2X等方面，中国已经具备了先发优势。

作为一个复杂的高新技术系统的产业体系，中国充分发挥了体制优势，特别重视顶层设计，推出了车路云一体化的发展战略，制定和修订政策法规，加强智能汽车的安全管理、技术研发和示范应用，推动智能汽车与新能源汽车、智能交通、智慧城市的融合发展。这些措施涵盖了国家产业发展战略、新能源汽车发展战略、智能汽车创新发展战略等方面，涉及测试示范、产品准入、上路通行、许可运营、产品监管和基础设施建设等多个方面，形成了系统化的协同布局。

在政策推进方面，国家近期推出了两个重要的政策：智能网联汽车产业化促进政策，以及工信部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部、国土资源部等联合推出的智能网联汽车准入和上路通行试点。这些政策的实施，形成了法律法规标准体系，并促进了安全管理机制的建立。

　　2、车路云一体化示范应用现状：技术闭环与商业闭环的双重考验

今天会议的主题涉及今年年初五部委推出的车路云一体化应用试点政策。这一政策的推动经历了从封闭到公开、再到先导应用的过程，如今已经进入大量产业化示范阶段，为整个体系提供了支撑。智能网联新能源汽车作为变革型产品，其发展不仅依赖于计算设计，更需要通过实际测试来检验科技水平和社会接受程度，因此示范性的应用至关重要。

在示范区建设方面，8月16日我们举行了一个闭门会议，20个城市分享了各自的经验。北京亦庄成为首个推出网联云控高级别自动驾驶的城市，这是在北京首先推出的，为未来智能网联汽车的产业化应用奠定了基础。

然而，这一新兴、复杂且变革性的领域在推进过程中仍面临许多亟待解决的问题。虽然方向明确，但目前许多城市在投入大量资源后，收效甚微，商业化闭环尚未形成。我们认为，智能网联汽车作为高新技术产品，成功的产业化应同时具备技术闭环和商业闭环。如果有技术闭环未必能形成商业闭环，但没有技术闭环就不可能有商业闭环。因此，我们希望通过应用试点，尽快形成技术闭环。

目前在技术闭环上存在两大问题：第一，1.0版的车路云一体化系统仍处于初级阶段，主要依赖于单车智能，数据获取非常被动，很少有车企主动或者非常自愿把数据接入我们的数据平台;第二，虽然我们已经实现了车云协同，但系统架构上存在问题，数据分散，导致无法形成技术闭环。这不仅影响客户体验和数据可靠性，也阻碍了增值服务的实现。因此，我们需要通过示范应用来解决这些问题，推动技术闭环的形成，从而提高城市的获得感。

　　3、车路云一体化是单车智能+影子模式的全方位升级版

从另一个角度看，车路云一体化的目标是实现一个复杂的协同体系，包括感知、决策控制和增值服务。这与单车智能并不矛盾，而是单车智能的升级版。车路云一体化并不排斥单车智能，相反，单车智能做好了，自然衍生到车云协同。例如，特斯拉和其他很多企业也在探索车云协同，并通过与基础设施相结合来实现一体化。这是技术发展的自然演进过程，而不是彼此排斥的关系。

在自动驾驶领域，特斯拉新一代FSD号称全自动驾驶系统，对行业是一个巨大的鼓舞。新一代FSD的特点在于结合了传统单车智能和端到端大模型，基于影子计算，推动了汽车智能化的发展。然而，业界对FSD技术还存在两个误解。第一，认为FSD是完全的无人驾驶。事实上，特斯拉的产品说明明确指出，这仍然是高级别的辅助驾驶，在某些城市工况下仍需人工接管。第二，FSD采用的是影子模型加上端到端大模型，这是一种车云协同的应用模式，而非传统的单车智能。由于架构的限制，当前智驾数据仍受限，且缺乏路侧信息，数据完备性不足。尽管如此，新一代FSD仍然是变革性的技术，对行业发展有极大的鼓舞作用。

因此，新一代FSD与车路云一体化并不矛盾，而是技术演进过程中的一个环节。如果我们能够将影子模式与路侧感知、实时性和协同性结合起来，这也就回到了车路云一体化的中国方案里所追求的，通过新一代移动通信技术将人、车、路、云一体化，建立共性的数据平台，再支持产业化应用。

当前，大家都在讨论人工智能大模型。如果不采用车路云一体化模式，每个企业都独立搜集数据进行大模型训练，不仅数据量有限，而且数据也不够全面，常常局限于单一车型。车路云一体化的优势，是让人工智能大模型拥有完备性的数据底座，技术发展与车路云一体化有非常好的协同关系。总的来说，车路云一体化是单车智能+影子模式的全方位升级版。现有的单车智能只能逼近优秀驾驶员的水平，受限于技术上限。而通过引入路侧感知与计算，增强了车路云协同模式，具备超越人类驾驶水平的潜力，上限提升。

　　4、车路云一体化推动中的关键问题与应对策略

在推动车路云一体化的过程中，我们需要注意以下几个方面问题：

1、需要做应用的渠道：要确保商业的可行性，形成商业闭环，并聚焦于痛点场景。20个城市已经达成共识，如果我们要进行大规模的基础设施建设，就必须形成商业闭环，否则会出问题。在示范过程中，应从多个角度探讨，并梳理出可行的商业闭环思路。

2、复杂跨界系统的总体设计：车路云一体化超越了传统的制造业和实体产业，是一个融合了信息产业的复杂系统。复杂系统需要做总体设计，总体设计需要强调系统的架构，从方法论、流程规范、工具，做一个系统的构型和设计。

3、信息物理融合系统的基础与应用分离：作为一个信息物理融合系统，必须强调基础与应用的分离。基础应该由协同建设完成，而应用是社会产业竞争，需要强调以云控基础平台作为基础来实现分层解耦跨域应用。

4、高科技系统中的通信技术优势：车路云一体化是一个高科技的系统，在信息通信技术(ICT)方面，中国在新一代移动通信技术上有优势。我们在通信方面强调多模通信，包括DSRC、V2X、CV2X、PC5UU和5G蜂窝通信。在构建低时延、高可靠性的通信能力时，需突破现有瓶颈，实现融合组网，充分发挥联网优势。

5、标准规范的制定：作为一个复杂系统，需要建立标准规范，确保与国际接轨。对于共性的和现有的标准，应与国际保持一致;对于国际上尚无标准的领域，中国应率先制定标准，并推广至全球，构建技术体系，强调标准规范的重要性。

我们通过痛点分析和商业闭环的思考，提炼出了八个可商业化的应用场景，并形成了相应的应用系统。其中包括智慧公交、智慧环卫、公路物流、城市物流、智慧矿山、数据增值服务、智能充放电、智能乘用车。

总之，车路云一体化发展符合技术和产业发展趋势，保持战略定力持续推动技术落地。另外，要客观看待问题，充分认识当前亟待解决的问题，并形成高质量解决方案，系统化推进。坚持既有的路径，架构正确、标准统一是解决相关问题的有效途径，应该形成凝聚发展路径的共识，抓紧发展窗口期，持续迭代投入，发挥新型举国体制优势，通过全局统筹，进一步加大投入，解决问题，早日实现大规模的产业化目标。

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