在汽車業(yè)進入電動化、智能化的新發(fā)展階段后，中國市場的市場需求和技術力量正在不斷向上突破。在日前舉辦的2022年全球智能汽車產(chǎn)業(yè)峰會上，多位重量級大咖就全球智能汽車及相關領域的最新技術創(chuàng)新與突破闡述了他們的深度思考與建議。

??李克強：智能網(wǎng)聯(lián)汽車走出獨特中國路徑

??中國工程院院士、清華大學教授、汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室主任李克強，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車如何走出一條區(qū)別于國際“單車智能”路徑的獨特“中國方案”十分關注。

??他表示，在技術路線探索與產(chǎn)業(yè)體系建設上，中國率先提出了網(wǎng)聯(lián)化理念，讓網(wǎng)聯(lián)化與智能化深度耦合，形成了明確的C-V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）的路徑和領先的C-V2X產(chǎn)業(yè)體系。中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車是單車自動駕駛與網(wǎng)聯(lián)式汽車融為一體的新產(chǎn)品、新模式、新生態(tài)。

??李克強說，智能網(wǎng)聯(lián)汽車首先需要建立智能網(wǎng)聯(lián)信息的物理體系架構，充分融合智能化與網(wǎng)絡化發(fā)展特征，實現(xiàn)人、車、路、云一體化的智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)。這一系統(tǒng)需要構建行業(yè)共識的汽車產(chǎn)品體系架構，打造智能網(wǎng)聯(lián)汽車基礎平臺，突破共性關鍵技術，包括云控基礎平臺、高精度動態(tài)地圖平臺、車載終端基礎平臺、計算基礎平臺以及信息安全基礎平臺五大新的中央部件和新型汽車零部件。

??倪光南：國產(chǎn)CPU宜聚焦開源RISE-Ⅴ架構

??在中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所研究員倪光南看來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是通過運用新一代信息技術，使傳統(tǒng)汽車發(fā)展成為智能移動空間應用終端的新一代汽車。CPU（中央處理器）是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵技術之一，而CPU的架構則是芯片產(chǎn)業(yè)鏈龍頭。

??他表示，芯片應用與CPU架構之間的關聯(lián)性正在增強，在智能互聯(lián)世界，CPU芯片的格局也會隨之發(fā)生變化，應當順勢而為。

??倪光南坦言，近幾年，國產(chǎn)CPU發(fā)展很快，國內市場已有六七種CPU架構并存，但這并非長久之計，因為CPU架構具有很強的壟斷性，目前多種國產(chǎn)CPU架構并存，未來可能會造成資源分散、低水平重復建設。這種狀況如不加以改進，若干年后，我國可能會缺乏能在全球市場上與X86、RAM競爭的自主CPU架構，從而在主流CPU方面仍受制于人。為此，有必要思考國產(chǎn)CPU架構發(fā)展的技術路線。

??目前來看，采用開源模式的RISC-V精簡指令集，由于架構先進、易于定制、人才培養(yǎng)便捷、研發(fā)周期短，大大降低了芯片產(chǎn)業(yè)門檻，使其后續(xù)發(fā)展具備強大的生命力。因此，倪光南建議，智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)，宜聚焦開源RISE-Ⅴ架構發(fā)展中國芯片產(chǎn)業(yè)，共同完善RISE-Ⅴ的生態(tài)建設。通過加大對開源數(shù)據(jù)的貢獻，以增大話語權和主導權，最終使世界主流CPU市場形成X86、RAM和綠色RISE-Ⅴ三分天下的格局。

??項昌樂：飛行汽車時代正在開啟

??中國工程院院士、大連理工大學黨委書記項昌樂認為，出行立體化，運載協(xié)同化，管控智慧化是我國綜合立體交通的發(fā)展趨勢，像飛行汽車等新型運載工具便應運而生。

??項昌樂說，近年來，美國、歐盟、德國、日本等發(fā)達國家和地區(qū)紛紛發(fā)布規(guī)劃，出臺支持政策或聯(lián)合傳統(tǒng)的航空、汽車生產(chǎn)廠商成立產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，促進飛行汽車的發(fā)展。就在2022年11月，美國聯(lián)邦航空管理局發(fā)布了一份規(guī)則，擬將飛行汽車運營納入商業(yè)航空承運人運營來監(jiān)管。

??飛行汽車也受到了資本與大型企業(yè)集團的持續(xù)關注，飛行汽車龍頭企業(yè)Joby Aviation經(jīng)過三輪融資估值近60億美元，騰訊領投的德國百合航空上市估值33億美元，吉利入股的Volocoptor也完成了幾輪大額融資?？梢钥吹?，國內外大型企業(yè)、資本集團已在布局飛行汽車相關產(chǎn)業(yè)。

??項昌樂認為，飛行汽車未來可期，但飛行汽車的研究涉及到很多學科，包括機械設計、控制以及智能車輛、大數(shù)據(jù)、人工智能等，難度大，挑戰(zhàn)大。盡管目前很多研究機構和創(chuàng)新性科技企業(yè)熱衷于此，但是真正落地還有一段距離，需要突破五大技術群，包括飛行汽車構型技術、動力驅動技術、高效飛行技術、智能駕駛技術、智慧管控技術等。

??周煒：破解自動駕駛落地難

??在交通運輸部公路科學研究院主任、俄羅斯工程院外籍院士周煒看來，高級別自動駕駛落地使用難是一個亟須解決的問題。

??從推動實施主體角度看，當下的實際情況是，生產(chǎn)端一頭熱，使用端不會用、不敢用，也不掙錢。如此一來，上下端就不能形成很好的生態(tài)。從推動實施的過程來看，從車輛生命周期角度推動使用的思路、路線、政策等完善性、精準性不足，造成了研發(fā)生產(chǎn)端熱、社會使用端冷。長此以往，高級別的自動駕駛落地難以持續(xù)。

??周煒認為，解決落地難的基本思路是：構建車輛技術條件與車輛實際使用條件的匹配性，完善運行條件。需要解決自動駕駛車輛分類的標準和規(guī)范；駕駛員和安全員的問題；高精度定位和高精度地圖問題以及車路協(xié)同問題。營運車輛智能化商業(yè)化落地應用，應從風險最小的角度入手。比如，營運車輛可以先從輕型微型的貨運車輛、中小型客運車輛開始，并考慮在城市公交和城市微循環(huán)，如自動駕駛的出租車、城市的物流配送以及各種封閉場景先行使用。（記者 王鶴）

來源：經(jīng)濟參考報