近年來，算法、芯片、人工智能等成為汽車產業更新迭代的“關鍵詞”，這意味著智能駕駛汽車產業已進入加速智能化的“下半場”，汽車產業競爭的關鍵要素已從馬力轉向算力，且幾乎成為業內和公眾的期待和共識——這在近日舉行的2025世界智能網聯汽車大會上體現得淋漓盡致。
可以預見，通過人機深度協同，車輛功能將從“駕駛工具”向“數智生活”新空間升級。一幅未來畫面逐漸清晰：在人工智能的“加持”之下，高階智能駕駛汽車猶如嵌入“風火輪”，向人們駛來。在業內看來，下一階段的產業競爭仍需解決如何突破關鍵核心技術、明確業內標準、保障安全能力等挑戰，以迎接未來產業變革之勢。
數據顯示，今年1至7月，我國具備L2級駕駛輔助功能的乘用車新車滲透率已達63%左右。業內預計，未來5至10年，智能駕駛汽車產業將延續高速增長態勢。
目前，我國已初步建立起從規范引導到工程落地的系統化推進路徑，比如構建覆蓋智能駕駛分級、通信協議、測試方法等智能駕駛標準體系；在北京、上海、重慶等地組織實施了32項智能駕駛先導試點；布局建成9個智能駕駛封閉測試基地，多個城市設立開放測試區。近年來，從中央到地方，多項政策的持續推出也助推智能駕駛汽車產業加速發展。
工業和信息化部科技司副司長杜廣達表示，端到端大模型賦能駕駛自動化能力躍遷，人工智能大模型賦能汽車在研發設計、生產制造、運營管理等全鏈路提質增效，多模態大模型支撐智能座艙向全場景智能服務持續演進，人工智能正深刻變革汽車行業。
當前，全球市場將智能駕駛汽車視為未來產業的“關鍵領地”，在這場產業競速過程中，市場和公眾也要清晰地看到，技術演進不能盲目，行業仍面臨多重挑戰。
——多維度的安全風險問題制約著智駕邊界。駕駛系統故障、車聯網平臺攻擊、數據泄露等新型風險不容忽視。
中電太極（集團）有限公司副總經理秦廷輝等多位業內人士認為，隨著智能駕駛等級的演進，原有的汽車安全邊界也被打破，整車網絡安全脆弱性加劇。智能網聯汽車產生的多元異構數據在采集、傳輸、處理等環節面臨新型攻擊挑戰，車載網絡暴露面的急劇擴大，使得傳統邊界信息安全防護模式難以面對高級持續危險。
——標準化體系缺失導致產業發展路徑“試錯成本”高。多位業內人士及專家認為，當前在構建全球標準化體系方面仍存在一些結構化矛盾和挑戰。中國長安汽車集團有限公司董事長朱華榮表示，智能網聯應用場景需要“標準先行”。由于全球標準化體系尚不健全，導致部分標準之間存在交叉重復甚至矛盾，給企業生產和檢驗帶來成本壓力和技術難題。此外，各國標準差異較大，也使得企業面臨重復認證、多重合規困境。
——企業技術能力和研發投入不足成為關鍵掣肘。業內普遍認為，目前行業在技術軟件、系統工具鏈等底層能力方面的投入仍明顯不足，大量研發資源被重復投入到短期功能研發，核心能力建設滯后難以支撐系統級創新持續積累與效能釋放。
一位智能駕駛汽車業內人士表示，各大企業為構建技術壁壘而采取封閉開發模式，研發資源分散，系統集成低效，嚴重制約了智能網聯汽車產業在關鍵窗口期的競爭力。
為應對智能駕駛汽車產業的“下半場”競爭中的薄弱環節，我國應從關鍵核心技術攻關、行業標準制定及相關政策細化等多層面“下功夫”，賦予行業安全有序的“加速度”。
一方面，加快攻克關鍵核心技術，以開源之勢降低行業研發成本。北汽集團董事長張建勇建議，深化技術共享，面對感知融合、高精度定位等行業共性難題，企業間要打破技術壁壘，形成聯合研發機制，并構建行業級自動駕駛數據池、測試資源平臺，開放模擬仿真場景庫和封閉測試場地。同時，推動芯片、操作系統等核心關鍵技術聯合研發，攻克共性難題。
另一方面，政府、企業等多方共同推動行業標準建設，加快形成標準法規體系。工業和信息化部原總工程師、工業和信息化部信息通信科技委常務副主任兼秘書長韓夏表示，在政府層面，政策引導與制度保障將持續明確細化，通過出臺政策文件，開展制度建設等方式來明確安全要求，構建協同高效、保障有力的安全管理體系。
多位業內人士認為，還應推動政策協同，打通跨區域落地堵點。建議加快L3級自動駕駛責任邊界的界定等政策法規制定，完善數據跨境流動、安全保障體系等配套政策。
|