AI 'Empowers' Intelligent Driving Industry to Enter 'Fast Lane'

&emsp;&emsp;近年来，算法、芯片、人工智能等成为汽车产业更新迭代的“关键词”，这意味着智能驾驶汽车产业已进入加速智能化的“下半场”，汽车产业竞争的关键要素已从马力转向算力，且几乎成为业内和公众的期待和共识——这在近日举行的2025世界智能网联汽车大会上体现得淋漓尽致。<br> &emsp;&emsp;可以预见，通过人机深度协同，车辆功能将从“驾驶工具”向“数智生活”新空间升级。一幅未来画面逐渐清晰：在人工智能的“加持”之下，高阶智能驾驶汽车犹如嵌入“风火轮”，向人们驶来。在业内看来，下一阶段的产业竞争仍需解决如何突破关键核心技术、明确业内标准、保障安全能力等挑战，以迎接未来产业变革之势。<br> &emsp;&emsp;数据显示，今年1至7月，我国具备L2级驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达63%左右。业内预计，未来5至10年，智能驾驶汽车产业将延续高速增长态势。<br> &emsp;&emsp;目前，我国已初步建立起从规范引导到工程落地的系统化推进路径，比如构建覆盖智能驾驶分级、通信协议、测试方法等智能驾驶标准体系；在北京、上海、重庆等地组织实施了32项智能驾驶先导试点；布局建成9个智能驾驶封闭测试基地，多个城市设立开放测试区。近年来，从中央到地方，多项政策的持续推出也助推智能驾驶汽车产业加速发展。<br> &emsp;&emsp;工业和信息化部科技司副司长杜广达表示，端到端大模型赋能驾驶自动化能力跃迁，人工智能大模型赋能汽车在研发设计、生产制造、运营管理等全链路提质增效，多模态大模型支撑智能座舱向全场景智能服务持续演进，人工智能正深刻变革汽车行业。<br> &emsp;&emsp;当前，全球市场将智能驾驶汽车视为未来产业的“关键领地”，在这场产业竞速过程中，市场和公众也要清晰地看到，技术演进不能盲目，行业仍面临多重挑战。<br> &emsp;&emsp;——多维度的安全风险问题制约着智驾边界。驾驶系统故障、车联网平台攻击、数据泄露等新型风险不容忽视。<br> &emsp;&emsp;中电太极（集团）有限公司副总经理秦廷辉等多位业内人士认为，随着智能驾驶等级的演进，原有的汽车安全边界也被打破，整车网络安全脆弱性加剧。智能网联汽车产生的多元异构数据在采集、传输、处理等环节面临新型攻击挑战，车载网络暴露面的急剧扩大，使得传统边界信息安全防护模式难以面对高级持续危险。<br> &emsp;&emsp;——标准化体系缺失导致产业发展路径“试错成本”高。多位业内人士及专家认为，当前在构建全球标准化体系方面仍存在一些结构化矛盾和挑战。中国长安汽车集团有限公司董事长朱华荣表示，智能网联应用场景需要“标准先行”。由于全球标准化体系尚不健全，导致部分标准之间存在交叉重复甚至矛盾，给企业生产和检验带来成本压力和技术难题。此外，各国标准差异较大，也使得企业面临重复认证、多重合规困境。<br> &emsp;&emsp;——企业技术能力和研发投入不足成为关键掣肘。业内普遍认为，目前行业在技术软件、系统工具链等底层能力方面的投入仍明显不足，大量研发资源被重复投入到短期功能研发，核心能力建设滞后难以支撑系统级创新持续积累与效能释放。<br> &emsp;&emsp;一位智能驾驶汽车业内人士表示，各大企业为构建技术壁垒而采取封闭开发模式，研发资源分散，系统集成低效，严重制约了智能网联汽车产业在关键窗口期的竞争力。<br> &emsp;&emsp;为应对智能驾驶汽车产业的“下半场”竞争中的薄弱环节，我国应从关键核心技术攻关、行业标准制定及相关政策细化等多层面“下功夫”，赋予行业安全有序的“加速度”。<br> &emsp;&emsp;一方面，加快攻克关键核心技术，以开源之势降低行业研发成本。北汽集团董事长张建勇建议，深化技术共享，面对感知融合、高精度定位等行业共性难题，企业间要打破技术壁垒，形成联合研发机制，并构建行业级自动驾驶数据池、测试资源平台，开放模拟仿真场景库和封闭测试场地。同时，推动芯片、操作系统等核心关键技术联合研发，攻克共性难题。<br> &emsp;&emsp;另一方面，政府、企业等多方共同推动行业标准建设，加快形成标准法规体系。工业和信息化部原总工程师、工业和信息化部信息通信科技委常务副主任兼秘书长韩夏表示，在政府层面，政策引导与制度保障将持续明确细化，通过出台政策文件，开展制度建设等方式来明确安全要求，构建协同高效、保障有力的安全管理体系。<br> &emsp;&emsp;多位业内人士认为，还应推动政策协同，打通跨区域落地堵点。建议加快L3级自动驾驶责任边界的界定等政策法规制定，完善数据跨境流动、安全保障体系等配套政策。（记者 阳娜 唐诗凝 ）