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　　2011年，红旗HQ3无人车完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，标志着中国无人车载复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。同年，科学技术部正式设立智能车路关键技术研究项目，为中国车路协同发展奠定了技术基础。2013年以来，互联网企业以及大量创业公司纷纷进军无人驾驶车辆的研发和测试领域。2016年，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区在上海安亭投入运营，中国的智能联网和无人驾驶汽车正式进入实际操作阶段。

　　2024年，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部五部门联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》并明确提出“车路云一体化”这一概念，为后续的“车路云一体化”技术发展和应用奠定了政策基础。2024年以来，各地纷纷结合政策要求，因地制宜开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作，围绕加强城市基建工程建设与探索可落地应用的商业模式等方面进行规划部署，中国”车路云一体化”建设进入快车道。

　　人均汽车保有量与人均GDP水平高度相关。虽然我国汽车产销量连续多年蝉联世界第一，汽车的保有量名列前茅，但是从人均汽车保有量上来看，2024年底我国千人汽车保有量约为250辆，与美国、德国、日本、澳大利亚、韩国等发达国家均超400辆/千人仍有较大的差距。我国是世界上最大的发展中国家，近年来经济增速虽有所放缓，但在全球范围内仍属于较高增长水平，我国经济快速发展为汽车保有量增长提供了有效保障，人均GDP、人均可支配收入、千人保有量仍有较大上升空间，较低的人均汽车保有量将确保汽车消费的刚性需求仍将长期存在。

　　通信网络作为“人-车-路-云”各要素互联互通的基础通道，包括车用无线通信网络与基础设施数据传输网络两大部分：车用无线通信网络是车辆与外部环境交互的关键通道，包含5G蜂窝通信网络的广域覆盖、C-V2X直连通信网络的近程交互和卫星通信网络的全球覆盖，构建覆盖的立体化网络连接能力。5G蜂窝移动通信网络是汽车与平台之间的基础通信通道，可提供高速率、低时延、大连接的通信能力，实现车辆状态数据的实时回传、交通信息的即时获取与智能座舱的流畅交互，为车辆提供大范围的连接基础。C-V2X直连通信网络支持车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间低时延、高可靠性的直接通信，支持紧急制动预警、交叉路口碰撞预警、盲区预警等关键安全场景，可显著提升行车安全性，降低交通事故发生率。卫星通信网络依托卫星星座部署的全球覆盖通信系统，是地面通信网络的有效补充，可在偏远山区、沙漠等地面网络覆盖薄弱区域提供广域、连续、稳定的通信保障，实现在自然灾害、交通事故等紧急情况下的应急通信、全球范围内的远程车辆追踪等特殊应用场景，为车辆提供无死角的通信保障。

　　在技术进步的推动下，全球座舱行业已从机械化发展至电子化和智能化阶段。在领先智能座舱技术的带动下，中国智能座舱解决方案行业快速发展。2020年至2024年，中国智能座舱解决方案行业的市场规模由人民币573亿元增至人民币1,322亿元，预计中国智能座舱解决方案行业的市场规模到2026年将达到人民币1,989亿元，复合年增长率约为18.2%。2024年，中国人机交互系统行业的市场规模达到人民币889亿元，预期于2026年将增至人民币1,262亿元，自2025年起的复合年增长率为14.3%。2024年，中国智能座舱域控系统的市场规模达到人民币322亿元，预期于2026年将增至人民币591亿元，自2025年起的复合年增长率为28.0%。

　　智能驾驶是指利用计算机系统实现车辆的部分或完全自动化驾驶的技术。国际自动机工程学会（SAE）将智能驾驶分为L0-L5及几个级别。其中，L1-L2级别系统可以接管少部分的、不连续的车辆控制任务，属于高级辅助驾驶（Advanced Driving Assistance System，简称“ADAS”）范围。而L3-L5级别系统是指可以在激活后的一定情况下执行连续性驾驶任务，属于自动驾驶（Autonomous Driving，简称“AD”）

　　智能驾驶分为驾驶员承担责任(ADAS功能)和车承担责任(AD功能)两类产品。ADAS功能指辅助驾驶员完成各类驾驶任务的技术和功能，驾驶员需要时刻保持专注，因车辆行驶决策权在驾驶员，对应驾驶员需要承担所有的责任与后果，其对应SAE的L1、L2技术等级。AD功能可以让车辆在没有人工干预的情况下自动行驶，因汽车主导着驾驶行为，责任主体为汽车生产或者汽车服务商，其对应SAE的L3~L5。对于L3级别的智能驾驶，因为其只能在特定条件下代替人，并且在系统失效的时候需要人及时接管车辆，在实际应用中的可操作性及责任界定问题在行业内外存在较大争议。从技术角度而言，L3级别智能驾驶是技术发展的必经阶段，但从产品角度需要厘清责任边界。

　　是纯视觉路线的倡导者，主要依赖摄像头和计算机视觉算法实现环境感知，与人眼观察环境类似。由于国内车企在视觉感知算法技术较弱，叠加国内城市道路路况复杂，纯视觉难以满足当前城市NOA（Navigate on Autopilot）所要求的高精度和低时延，因此国内车企多采用多传感器融合路线。多传感器融合路线是将摄像头的图像数据与Lidar(激光雷达)的点云数据充分融合，能够有效提升环境感知的精度和抗干扰能力，提高智驾系统的稳定性。

　　2025年4月国内首次放开L3级乘用车上路，国内给地区L4级无人驾驶运营用车的试点区域不断扩大。随着高级别自动驾驶的普及，L3级及以上自动驾驶技术将逐步从特定场景向更广泛的场景扩展，L4级自动驾驶在限定区域内的商业化应用将更加成熟，L5级完全自动驾驶技术也将取得实质性进展，车辆将实现真正意义上的自主驾驶，减少对人类驾驶员的依赖。同时，人工智能算法的不断优化，将使车辆的决策能力更接近人类驾驶员，能够更好地应对复杂交通场景和突发情况。

　　车辆功能的实现正从硬件驱动转向软件驱动，导致整车软件代码量大幅增加。基于平台的模块化软件架构及空中下载远端更新已成为业界标准。汽车制造商采用统一的软件架构，实现跨不同车型与平台的功能重复使用，使软件服务成为差异化竞争与持续获利的主要来源。该趋势使制造商得以在不更动硬件的前提下，新增功能、修复缺陷并提供商业增值服务，从而延长产品生命周期，加速新型商业模式的部署。汽车制造商将与软件开发商、互联网企业等合作，构建开放的软件生态系统，吸引更多的开发者参与汽车软件的开发，为用户提供更丰富的软件应用和服务，如车载办公、车载游戏、智能出行服务等。

　　基于5G-A/6G的V2X通信技术将实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间的高效通信，为车路云协同提供强大的通信保障，支持更复杂的协同应用场景，如协同感知、协同决策等。车、路、云之间的协同将更加紧密，形成一个高度集成的智能交通系统。车辆将实时获取道路基础设施提供的交通信息、路况数据等，云端平台将对海量数据进行分析和处理，为车辆提供更精准的决策支持，实现交通流量的优化和拥堵的缓解。