1、智能化的未來已來，適度超前建設智能網聯基礎設施，具備前瞻性和必要性

汽車電動化後是智能化，現在從資料來看，中國的智能化汽車正在快速滲透，智能化的時代正在加速到來。2023年,中國L2級的新乘用車滲透率達到47.3%；2024年1-5月突破50%，且部分汽車已具備了L3+級智駕功能。具備智能網聯功能的汽車快速增長，背後是使用者對汽車安全、駕乘體驗、出行效率的要求在提高。隨著主流汽車消費群體進一步年輕化，大家對科技感和輕鬆開車的訴求逐步增加，車企也在智能化領域持續投入，未來新售的車型中L2等級及以上的汽車會越來越多。保守估計，到2030年前，L2級以上車型的滲透率將超過80%，其中L3+等級或許超過20%以上。

汽車本身智能化實力的施展，需要有相對完備的智能網聯基礎設施來支撐。未來，L2+等級以上的智能汽車賣的越多，對各個地區道路的智能網聯能力要求會越高。

在最近，工信部等五部門聯合發佈了重磅政策，就是要鼓勵更多主體去投資共建路側、雲端的新基建，在很多地市投資招標、開展試點，為的就是提升這些地區的智能網聯基礎設施實力。7 月 3 日，五部門聯合公佈智能網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市名單，包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、蘇州、無錫、成都、廣州、深圳等20城，保守預計2026年之前，國內車路雲一體化的相關的產業規模有望達千億級以上，未來到2030年後，預計撬動兆級市場。很多地區涉及的智能網聯、智能化新建設項目快速推出、規模在百億級，比如：武漢市推出了170億的車路雲一體化重大示範項目；北京市發佈的車路雲一體化新型基礎設施建設項目招標，金額近100億；福州智能網聯車路雲一體化項目公示，成為繼北京之後第二座在車路雲協同方面有大動作的城市；海南海口江東新區車路雲一體化建設成果入選國家級試點；鄂爾多斯新能源智能網聯汽車車路雲一體化應用示範項目備案，總投資1.05億。

過去十年，政策端對智能汽車的發展尤為重視。一方面，我們能看到近兩年政策快速發力，除了剛推出的《公佈智能網聯汽車“車路雲一體化”應用試點城市名單的通知》之外，《進入智能網聯汽車准入和上路通行試點聯合體基本資訊》公佈了涵蓋了乘用車、客車、貨車三大類的9家車企，比亞迪、蔚來、長安汽車、廣汽乘用車、上汽集團、北汽藍谷、一汽集團、上汽紅岩以及宇通客車。2023年《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》公佈，設計了“三橫二縱”的技術邏輯架構，主要針對智能網聯汽車通用規範、核心技術與關鍵產品應用。2022年，國內首部L3級自駕法規《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》實施，當時開始全國範圍開始以城市為單位進行智能網聯示範。另一方面，這其實也離不開我們的長周期佈局和戰略規劃：2015年《中國製造2025》是智能網聯車發展的起步點，也標誌著中國開始對自動駕駛產業進行總體方向規劃。2017年的《汽車產業中長期發展規劃》分類自動駕駛等級，2018年《智能汽車創新發展戰略》要求車用無線通訊網路（LTE-V2X 等）實現區域覆蓋，新一代車用無線通訊網路（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用。2020年7月《“十四五”規劃》提出積極穩妥發展工業網際網路和車聯網，聚焦人工智慧等關鍵技術的研發迭代。總的來看，經過多年的梳理沉澱，我們總結出了一套“單車智能+車路協同”的中國方案。從政策上看，我們國家選擇了在自動駕駛領域既發展單車智能、又發展車路協同。

現在，國家和各個地區層面已經意識到，下一步的發展重點在於智能網聯基礎設施改造，這對未來智能駕駛社會的實現意義重大。其實，不僅僅是我們，全球很多地區都在推智能網路基礎設施改造，比如美國也在用大規模資金投入去支援自動駕駛汽車的道路測試應用，他的目標是到2035年，全國75%的城市和高速公路應實現車路雲一體化。而歐洲也在其發佈的CCM路線圖中，也強調了車路雲一體化的核心作用。類比當年電動化時代剛開始的時候，提前進行大規模的充電樁建設，對發展中國的新能源車產業意義巨大，幫助我們再電動化時代換道超車。2015年時，我們的充電樁保有量由只有幾萬台，車樁比10:1，到2023年初，新能源汽車保有量超1300萬輛、充電樁超500萬台，我們的車樁比2.5:1，遠比同期歐美水平優異。正是我們超前的充電樁建設滿足了日益增長的新能源汽車補能需求。所以現在，適度超前的智能網聯基礎設施，就是為以後越來越多的L2+以上等級的智能汽車做好準備、並且引導增強未來大家對高等級自動駕駛的消費需求。

最近各地的具體推進速度也很快了，2024年7月北京市經信局就《北京市自動駕駛汽車條例（徵求意見稿）》對外徵求意見，北京市擬支援自動駕駛汽車用於城市公共電汽車客運、網約車、汽車租賃等城市出行服務。這讓我想起2023年6月份，我帶領澤平宏觀商學的企業家去到了百度Apollo的北京亦莊基地，看到了中國前沿的智能駕駛試行區、體驗了真正的L4自動駕駛汽車。當時大家就深有感悟，要想讓智能駕駛得到最大範圍推廣應用，要有幾個先決條件，但首先就是智能駕駛相關的“新基建”。包括對傳統道路基礎設施改造：比如將傳統道路的傳統路口，改建設為智慧道路的智慧路口，為實現自動駕駛鋪設新的基礎設施。搭建智能駕駛的數字底座、建構智能引擎，比如高精地圖、5G雲代駕、V2X車聯萬物系統。還有就是觸發場景應用，比如無人計程車就是實現智能網聯、智慧交管等場景之一。

電動化後、要實現中國智能化汽車基礎實力的提升，提前建設、加速投資佈局智能網聯基礎設施，具備前瞻性和必要性。截止2024年5月，全國已有47個國家級智能網聯測試示範區，16個雙智試點城市，7個智能網聯先導區。截至2024年5月底，全國共開放自動駕駛示範道路3.2萬多公里，測試里程超過1.2億公里，各地智能化路側單元部署超過8700套。

2、未來重點是對路側基礎設施的智能化改造

其實，自動駕駛完美的狀態是什麼？我們假設一份考卷是100分，不管是路的能力還是車的能力，加起來等於100分就完美了。比如說還是用L2+的車，但配上高等級的路（比如C5等級），其實也能夠達到比較高的自動駕駛水平。所以，現在不能僅依靠單車的智能化，而是要更多的靠提升道路和車路協同能力。因為單車智能化還是成本高、有效率上的短板，傳統單車智能受限於當前自動駕駛算力需求較高、車載計算平台仍在迭代、模型訓練的場景種類和數量龐大，感測器演算法識別仍有技術空白，使用者側成本較高。在未來，車路雲一體化成熟度很大程度上取決於“智能新基建”的升級進度，L3等級和以上的高階自動駕駛需要引入車路協同支援，需要同時進行路側和雲側的基礎設施升級和技術改造。

傳統的道路迫切需要智能化的“新基建”，需要和智能網聯、車聯網產業一起配套升級。需要改造的路側基礎設施有：車路協同路側設施層面，包括高精度路端感測器，路側感知計算，無線通訊系統等；路側輔助設施建設層面，包括訊號燈、路燈的智能化改造，檢修清障以及建立分級路側感知系統等；路側感知系統的性能方面，包括激光雷達，全流程感知演算法倉，邊緣計算單元等；智能路側系統建設方面，包括高精度地圖，光柵光纖陣列等。

另外，要有雲側的“大腦”。實現計算和決策，在出行安全、駕乘體驗、運行效率方面提供進一步的支援。雲側需要進一步加強的基礎設施包括：巨量資料、雲端運算平台；基於人工智慧的綜合決策、治理、維運平台和大模型；高精度地圖和衛星導航，車載交通服務軟體等。

其中，路側基礎設施的建設升級是中期發展難點和政策聚焦點。以路側邊緣計算單元為例，組態200TOPS以上的算力就能支援L4級自動駕駛上路。但從部署難點看，高算力計算單元不僅單顆生產成本高，適配不同車型和感測器需要演算法調整，上傳到雲端也需要即時響應，且為了保障即時的資料處理對延遲的要求也極為苛刻，需要極強的技術積累和迭代升級能力。

路側的智能設施升級考驗的不僅是建設能力，更需要的是一整套方案的整合和高效適配能力。從長期來看，要實現車與“X”，包括人、車、路、雲端等智能終端進行資訊交換、共享、環境感知、智能決策、協同控制等功能，重點仍在於參與企業的實力，要具備對智能裝置部署升級、提供一體化方案的綜合實力。

3、有實力的企業加速入局，是實現智能網聯社會的關鍵，主要看三大維度

在智能網聯化構想下，交通系統需要融合現代通訊與網路技術，最終實現車與萬物的智能資訊交換與共享。成熟的智能交通營運商理論上需要路、雲、車三方面條件：

一是路側，要有高階路側裝置的智能化一體化方案的建設、營運、維護能力。有研發、生產路側感測裝置、通訊裝置能力，擁有邊緣計算產品，且符合高階自動駕駛上路要求的企業。如果企業參與過城市交通營運和治理經驗，有主導全國重點智能網聯示範區的能力則更優。比如百度，在國內是最早佈局無人駕駛的企業之一，牽頭全國雙智試點、車聯網先導區項目建設超十個，完成3000多個智慧路口建設，智能網聯領域市佔率超過30%。參與一半以上的智能網聯示範區建設，其中北京、上海、廣州、武漢成為全國車路協同示範標竿。

二是雲側，需要有較強的軟體系統整合能力、雲平台、巨量資料平台和AI模型實力。AI大模型的實力決定了營運商的能力上限。未來的成熟的車路雲體系涉及的資料量、計算量、算力需求都將呈數量級增長。而機器學習最佳化後的專用大模型，和邊緣計算的分佈式AI將很大程度上對感知演算法和決策精準度進行最佳化、提高維運效率的同時，資訊處理和即時反饋能力也將得到加強。

在該領域百度優勢也十分明顯：一方面在巨量資料開發與治理、雲端運算儲存、計算和網路安全領域有業界領先的先發優勢。另一方面，在AI領域，百度也有機器學習平台BML，基於文心CV的網聯垂類大模型，從模型層、框架層、到平台層、互動層實現了一體化能力整合。基於AI應用，百度已經在智能道路巡檢、智通動態分析等任務上具備成熟經驗，在多模態迭代、演算法最佳化下，其路側小模型推理錯誤率能降低40%以上。

第三點，經驗。入局企業要擁有較為成熟的車端無人駕駛技術和豐富的落地示範項目經驗。車端無人駕駛成熟度主要取決於車載感測器演算法、計算平台的算力上限、訓練程度。由於實際上路的車輛中已有L3等級的輔助自動駕駛，測試中的車輛最好要能實現L4級的全自動駕駛。百度自2013年投入研發自動駕駛，2021年推出自動駕駛出行服務平台蘿蔔快跑。2024年5月，蘿蔔快跑第六代無人車發佈，其搭載的第六代自動駕駛計算平台具有超強的算力，搭載雙AI多核晶片，算力高達1200Tops+。在成本端，蘿蔔快跑第六代無人車整車成本相較於5代車直接下降60%，價格只需要20萬。迄今為止，百度已在全國10余個城市開展自動駕駛出行服務，總訂單超過600萬，滿意度高達95%。

百度從2013年開始佈局自動駕駛、人工智慧，多年持續投入，一是聚焦於提升車輛本身的感知、決策與控制能力，二是積極發展車路協同的應用能力。百度的核心優勢在於人工智慧大模型、巨量資料和雲端運算、配套平台化產品三大方面。此外，百度還在各前沿領域探索，走在行業和標準之前。作為唯一有車路雲圖全端建設能力的公司，百度將地圖衛星定位提供給路側協同，輔助智能網聯效率提升。在之基礎上，百度還開發了數字孿生的智慧交通專網地圖，在建設智能網聯體系各方面始終走在行業前列，有望在未來成為國內車路雲一體化的持續引領者。百度網聯服務平台加速了智能網聯社會的實現處理程序，2024年通過車機地圖等方式服務L2+車輛將達到百萬輛規模，未來三年內服務30座城市，1000萬輛車，降低事故率，大幅提升出行效率。服務智能網聯乘用車、公車、接駁小巴，無人清掃車、售賣車等多種車型，發揮超視距感知、複雜場景協同決策、群體智能等優勢為車輛賦能，努力打造更加安全、高效、聰明的汽車。

最終，我們可以構想一下，如果以移動網際網路時代的營運相類比，移動、電信、聯通等通訊營運商的主要責任是建構網路服務體系、完善聯網相關標準、為消費者提供網路服務並提供售後支援。那麼智能網聯營運商的主要職能是：協助車聯網一體化體系建設，建構路側智能化基礎設施，提供雲側的巨量資料分析、雲端支援、AI模型等技術支援，完善智能出行的服務和安全標準。讓越來越多經驗豐富、技術深厚的智能網聯營運商加入進來，讓聰明的車走智慧的路，加速建構起未來社會的智能交通新生態！　（澤平宏觀)