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        人工智能“加持” 智駕產業駛入“快車道”

        2025-11-06 來源:經濟參考報
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        關鍵詞: 智能駕駛 人工智能 算力競爭 安全風險

        ??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。(記者 陽娜 唐詩凝 )

        【責任編輯:冉曉寧】




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