智能網聯汽車給我們展示了一幅美好藍圖，當L4、L5級自動駕駛普及之時，我們的雙手將從方向盤上解放出來，真正享受坐在車內愜意地看窗外風景。然而，實現這個過程還面臨著多方面的挑戰。在日前舉行的2020世界智能網聯汽車大會上，行業專家、學者深入探討和分析了我國智能網聯汽車產業在ICT(信息與通信技術)、路測以及基礎軟件三個領域的短板，他們認為，只有夯實這三個基礎，我國智能網聯汽車才能取得跨越式發展。

智能網聯汽車歸根結底要實現車與車、車與人、車與網之間的通訊聯結。中國工程院劉韻潔院士說：“ICT是智能網聯汽車的基礎，發展高級別智能汽車對ICT提出了新的要求。”

對智能網聯汽車來說，車內可以看作一個內網空間，車內通信成為單車智能的基礎。感知系統將傳感器流量傳輸至對應的計算單元，決策系統允許多個計算單元協同處理傳感器數據，控制系統將數據傳輸至執行器……最終激光雷達將捕捉的信號經過一系列處理才能實現自動駕駛的感知功能。劉韻潔說：“激光雷達發射周期要求達到150ms。如果車內通信的時延和抖動大于150ms，那么指令就可能出差錯。”

車外通信是網聯的基礎，對于延遲也有一定的要求。L2級自動駕駛時延需求為20～100ms，L3為10～20ms，L4、L5自動駕駛時延小于10ms，甚至要求小于1ms。”現在的互聯網技術遠遠達不到這個標準。”劉韻潔說。

什么樣的網絡才能滿足智能網聯汽車駕駛的要求?劉韻潔說：“傳統IP轉發的端到端時延，由于排隊的隨機性導致不可預測，有可能會發生數十毫秒的抖動，甚至丟失數據包;而DIP轉發實現端到端時延是確定可控的，時延抖動可控制在百微秒級甚至以下。”

有了確定性外網還必須有確定性內網才能匹配。國外主要汽車標準組織與產業聯盟已在積極探索TSN(時間敏感網絡)在車內網絡的應用。車載TSN架構主要包括三個部分：區域組網架構、域控制器架構，中央網關架構。TSN架構必須與5G技術融合起來才能發揮作用。如遠程操控自動泊車場景要求網絡端到端時延低至5ms，TSN融合5G技術可以有效降低時延。

劉韻潔說：“未來確定性網絡技術將助力智能網聯汽車發展。基于TSN、TSN+5G、DIP+GENI等技術構建的端到端確定性網絡，將對智能網聯汽車內外網絡的技術發展有極大幫助。”

人工智能的特點之一是通過不斷的道路運行積累數據。為智能控制系統的決策提供參考依據。截至2020年9月底，我國已有近30個省市區發布道路測試實施細則，各地開放道路測試里程超過2800公里，70多家企業總計獲得道路測試牌照超過430張。其中，北京發放牌照87張、上海發放119張、長沙發放53張。

據了解，智能網聯汽車測試管理遵循中央統籌各地自管的方式。依托三部委測試管理規范，各地制定屬地化的測試管理細則。因此，各地在具體的操作上存在差異，測試結果、測試牌照、測試數據互聯互通存在障礙。

公開資料顯示，2019年，上海、江蘇、安徽、浙江簽訂了道路測試互認合作協議;北京、天津、河北簽訂了京津冀道路測試互認協議;河北、山東、廣州、深圳、武漢等部分地區認可其他省市的封閉測試檢測報告或測試牌照。中國智能網聯汽車產業創新聯盟秘書長公維潔說：“我國道路測試互認還存在障礙，僅少數城市相互認可，還有些互認停留在協議階段，但沒有實施。”

影響道路測試互動的因素較多，包括車、場、人、網、管。在測試類型上，各地分類存在較大差異。比如北京分為道路測試、編隊測試、載人測試，載物測試。

為了推動互認互通，創新聯盟聯合汽車企業專家學者制定了《智能網聯汽車測試互動推進路線圖》(簡稱《路線圖》)。目標是針對有共性基礎測試項目及本地特殊測試項目、相同測試項目實現測試結果互認，減少異地申請測試內容。測試車輛可以通過測試通知書換取異地測試牌照，或補充少量資料換取異地測試通知書，減少申請資料審批環節，提升牌照申請效率。最終目標是實現不換牌照開展異地測試，完全消除區域門檻，實現跨區域連續性測試。

路線圖還制定了詳細的時間表，2021年統一全部測試項目，并且優化測試區服務能力;2010～2022年統一測試駕駛員認可要求，建立測試駕駛員管理機制，同時建立測試監督管數據傳輸標準;2022年之后，要做到測試通知書互認，統一車輛測試類型要求，統一測試道路等級劃分標準，統一測試申請提交材料的要求，統一測試通知書的編制要求。

智能網聯汽車的硬件設備很重要，軟件同樣很關鍵。然而，以往我國沒有編制過一份完整的汽車基礎軟件研究報告，因此政府主管部門決策時有可能有所偏頗。日前，中國汽車基礎軟件生態委員會首屆輪值主席曹斌代表聯盟發布了《中國汽車基礎軟件發展白皮書1.0》，成為第一份具有參考和指導意義的研究報告。

我國汽車基礎軟件相關問題主要歸納為三個方面：一是技術問題;二是應用問題;三是標準化問題。技術問題涵蓋的范圍比較廣泛，智能網聯汽車時代，汽車架構發生了翻天覆地的變化。從過去的分布式架構逐漸過渡到基于域控制器的架構。未來還會向基于中央電腦的架構方向發展。這種變化涉及到虛擬技術、操作系統、功能安全、運算支持等，每一項技術都有自己內在的核心與關鍵，需要行業齊心協力、共同協作完成汽車基礎軟件的開發。

在應用方面，汽車基礎軟件解決方案普遍面臨著開發成本高、項目管理成本高、能力要求高、產業鏈及研發體系不完整、技術服務支持不足以及專業人才儲備不足等問題。在標準化方面，問題同樣存在，如基礎軟件標準有眾多的企業參與制定，但標準涉及多方核心利益，短時間內不容易達成統一。

曹斌認為，在汽車基礎軟件誕生之前，汽車功能開發都是通過“獨立軟件+特定硬件”的方式來實現，軟件和硬件之間缺少統一接口，同一功能在匹配不同車型時，軟件通常因為硬件差異無法復用。

在全球汽車產業“新四化”的趨勢下，智能化已成為汽車工業發展不可逆轉的趨勢，軟件定義汽車的時代已經來臨，未來定義汽車的不再是傳統的技術性能指標，而是以人工智能和人機交互為核心的軟件賦能。

汽車基礎軟件是一個新領域，國內汽車企業與歐美發達國家和地區的企業處于同一個陣容，有些甚至處于領先水平。比如美國有Google、Waymo等積極研發智能網聯汽車，我國阿里、蔚來和長安汽車等企業也在加大智能網聯技術研發力度，有相當雄厚的實力。

未來的汽車將從單純的交通工具轉變為連接人們工作與生活，鏈接能源、智慧城市的智慧終端產品。傳統汽車工業的壁壘比較高，但汽車基礎軟件卻不同，智能網聯技術對我們來說是新生事物，對歐美汽車企業來說同樣如此，新的汽車架構還在形成過程中，關鍵在于抓住機遇。我國是全球汽車產銷最大的地區，歐美汽車企業紛紛加大在中國的研發投入，中國汽車市場為本土產業鏈提供了迎頭趕上的市場基礎。

日前，中央提出推動國內國際雙循環發展新格局，為國內汽車企業抓住機遇創造了良好的政策環境。國際方面，由于疫情防控形勢不樂觀，促使歐美汽車企業開始重視中國軟件供應商，歐美部分研發人員無法來到中國，但是，很多明后年上市的產品需要進行大量的軟件開發工作，這給我國供應商提供了很好的機會，有望通過市場實踐培養一批有實力的技術人才。

我國在5G領域已取得領先優勢，在道路測試上也不落后，汽車軟件的短板正在加速彌補，綜合來看，我國率先實現智能網聯汽車的革命性突破指日可待。(萬仁美)