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來源：中國汽車工程學會

我國智能網聯汽車發展進入了車路云一體化新階段，為進一步深化車路云一體化中國方案理念共識，推進中國方案技術實踐，由中國智能網聯汽車產業創新聯盟（簡稱“聯盟”）發起，國家智能網聯汽車創新中心（簡稱“創新中心”）牽頭，聯合產業百余家單位共同編制完成的《車路云一體化系統白皮書》（簡稱“白皮書”），于1月10日正式發布。****

為實現智能汽車強國愿景，自車路云一體化中國方案提出以來，全國各地均開展了探索和實踐，通過整合車、路及第三方平臺數據，為用戶帶來了良好的云控應用體驗，然而由于缺乏統一的頂層架構與行業標準，各地建設的車路云一體化系統主要是結合自身需求開展的關鍵技術驗證與示范應用，存在諸多問題與挑戰。白皮書在2020年發布的《車路云一體化融合控制系統白皮書》的基礎上，進一步清晰描述了體現我國智能網聯汽車產業發展中國方案的車路云一體化系統概念，對其各組成部分的對象、作用及其相互關系進行了說明，重點闡述了云控基礎平臺的功能組成、特征、層級結構、能力體系、服務對象與內容，凸顯了云控基礎平臺面向各類用戶的云控應用賦能能力以及在車路云一體化系統中的紐帶與橋梁作用。此外，通過分析各地云控平臺建設情況，白皮書指出了車路云一體化系統面臨的問題與挑戰，給出了未來發展建議。

主要內容

1 中國智能網聯汽車發展需要中國方案

新一輪技術革命驅動汽車產業加速發展，汽車產業迎來百年巨變的時代，智能化與網聯化融合的新一代汽車產業發展模式正逐步形成，若要成為產業領跑者，中國智能網聯汽車發展，需要同時符合中國基礎設施標準、聯網運營標準和新體系架構汽車產品標準，形成以車路云一體化為核心的中國方案。

2 車路云一體化系統具有五大優勢

車路云一體化系統是通過新一代信息與通信技術將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統協同感知、決策與控制，實現智能網聯汽車交通系統安全、節能、舒適及高效運行的信息物理系統，具有標準化接入能力、共性化基礎能力、開放化共享能力、集約化增效能力和模式可復制能力的優勢。

3 云控基礎平臺是

車路云一體化系統的紐帶與橋梁

云控基礎平臺面向網聯汽車、政府相關職能部門和產業鏈其他用戶，通過數據匯聚與賦能為相關云控應用提供分級共享基礎服務，發揮支撐不同應用、減少重復投資、推動研發創新、促進規模化推廣、商業化落地以及交通數據安全管控等重要作用，是車路云一體化系統的紐帶與橋梁，具有分層解耦、跨域共用、分級共享、應用支撐的特征，可打破傳統信息化平臺建設的煙囪模式。

4 云控平臺將成為

車路云一體化實踐的重點

在全國各地先導區、測試示范區、試點項目的車路云一體化實踐中，云控平臺通過對車端、路側以及第三方平臺數據進行更多維、更精細、更實時的匯聚，打通了信息壁壘，為用戶帶來了良好的云控應用體驗。以云控平臺建設作為車路云一體化實踐重點，通過云控基礎平臺提供的共性基礎能力支撐不同領域用戶的云控應用，助力我國智能網聯汽車、智能交通、智慧城市產業發展，已成為產業共識。

5 車路云一體化

系統發展****需進一步強化四項任務

為使我國在智能網聯汽車技術研發、應用規模、標準體系建設等方面逐步達到國際領先地位，車路云一體化系統發展需進一步強化四項任務，即，深化系統架構認識，推進標準規范制定；強化政策支持力度，聚焦關鍵技術突破；引導技術產品轉化，鼓勵開放示范應用；探索應用商業落地，加強國際交流協作。

白皮書的發布將統一相關認識與理念，加強車路云一體化中國方案產業生態建設，促進產業未來的規模化應用與商業化落地。

自動駕駛市場概況

隨著汽車新四化的不斷推進，自動駕駛是汽車新四化下半場最重要的技術領域之一。依靠車輛及系統，通過車載傳感器系統感知道路環境、障礙物等信息，結合定位系統以及計算平臺判斷車輛位置，規劃車輛下一步動作，讓車輛可以安全、自主、可靠的在道路上行駛。

目前，市面上的自動駕駛功能的汽車仍是以L1/L2輔助駕駛功能為主，包括擁堵時自動輔助駕駛、自動危險預判剎車、高速/封閉路巡航、自動泊車，但駕駛的主體責任仍然在駕駛員，當前L1/L2級自動駕駛車輛滲透率已達50%以上占比。

能夠實現L4級別功能的車型預計將于2024/2025年正式上市，首批L5級自動駕駛汽車將于2025-2030年間上市。預計到2030年L2+級別將擴展到90%以上車輛，其中L3級別以上占到50%市場份額。

國內自動駕駛技術起步相較于歐美地區更晚一步，但發展加速度更快，預計在L4階段，國內市場將會趕超歐美地區取得領先地位。得益于中國巨大的汽車消費市場與良好的法規政策引導，預計到2025年，中國的自動駕駛汽車總量將引領全球市場。

在自動駕駛的浪潮下，行業內各家主機廠積極布局，呈現出不同思路：

國際巨頭通常采取穩扎穩打，緩步推進的策略――采用L1/2漸進式策略切入，仍然主要依賴于傳統Tier1的方案，有些則通過投資或持股業內創業公司組建內部團隊; 國際與國內新勢力車企將自動駕駛視為核心競爭優勢，通過自研芯片、算法等將自動駕駛的核心能力牢牢掌握在自己手中; 國內較小型主機廠多采用拿來主義，由于研發能力相對較弱通常與大廠聯合，以確保在自動駕駛不落人后(如賽力斯與華為合作); 國內傳統強勢主機廠尚在多方向探索中，有些投資芯片與算法公司，有些在探索自研路徑的同時采購供應商方案; 也有一些國內傳統強勢主機廠與巨頭聯合，采用合資或者戰略合作的方式共同孵化獨立品牌，如吉利與百度合作推出的“集度JiDu”; 出行平臺公司在無人駕駛運營場景發力，如滴滴押注無人駕駛出租車場景，落地自身自動駕駛方案。

本標準研究了L4、L5自動駕駛車輛在車路協同系統中遇到的8個典型場景，包括：協同式感知、基于路側協同的無信號交叉口通行、基于路側協同的自動駕駛車輛“脫困”、高精地圖版本對齊及動態更新、自主泊車、基于路側感知的“僵尸車”識別、基于路側感知的交通狀況識別、基于協同式感知的異常駕駛行為識別。以上述場景需求為出發點，提出了相關的數據集需求。

本標準研究L4、L5高等級自動駕駛中的車路協同典型應用場景及場景對應的感知、決策、控制數據內容，重點涵蓋障礙物感知、軌跡決策、通行控制、數據更新等車路協同應用，目的是依靠路側的感知、處理能力和車路通信技術，實現車路協同的L4、L5自動駕駛，增強自動駕駛車輛感知、決策和控制能力，提升自動駕駛車輛的通行效率、安全性、環境適應性。

圖：系統架構 本標準由中國智能網聯汽車產業創新聯盟（CAICV）組織提出，北京百度網訊科技有限公司牽頭，聯合汽車、信息通訊等30多家單位共同發起并于2019年8月在中國汽車工程學會（CSAE）正式立項，經過起草組內多次會議及意見討論，現已完成標準征求意見稿。

《人工智能安全測評白皮書(2021)》(以下簡稱“白皮書”)日前正式發布，提出了包含安全目標、安全風險、安全測評和安全保障四大維度的人工智能安全框架，指引相關組織有序開展人工智能安全實踐。

　　人工智能作為引領未來的戰略性技術，已成為帶動產業轉型升級、推動經濟高質量發展的重要引擎，給經濟社會和生產生活帶來深刻變革。隨著人工智能技術的廣泛應用，其安全問題愈發突出。

　　國家工業信息安全發展研究中心聯合瑞萊智慧等企業共同編制《人工智能安全測評白皮書(2021)》，為人工智能與實體經濟的安全融合提供有力支撐，進一步提升中國人工智能安全保障能力。

　　國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍表示，近年來，中國人工智能產業蓬勃發展，產業生態日趨完善、技術實力逐步增強、融合發展不斷深入、安全治理備受重視，已成為助力經濟轉型、推動產業升級、促進社會發展的重要驅動力量。

　　白皮書全面梳理了人工智能安全背景、趨勢和范圍，分析了人工智能安全與可信賴的關系，提出了包含安全目標、安全風險、安全測評和安全保障四大維度的人工智能安全框架，指引相關組織有序開展人工智能安全實踐。

　　白皮書還詳細介紹了現有人工智能安全測評標準、機構和工具情況。其中，人工智能安全平臺RealSafe也被收錄其中，它是業內首個針對人工智能模型的殺毒軟件。

　　此外，白皮書從技術和行業的角度以實踐案例的形式展示了應對人工智能安全風險的解決方案，以供相關人工智能技術、產品、服務提供方和應用方參考，提升自身安全風險防控能力。(完)

自動駕駛存在單車智能自動駕駛（Autonomous Driving，AD）和車路協同自動駕駛（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICDA）兩種技術路線。車路協同是單車智能的高級發展形式，能讓自動駕駛行車更安全、行駛范圍更廣泛、落地更經濟。

基于車路協同的預期功能（SOTIF）能提升自動駕駛安全。以往在極端天氣、不利照明、物體遮擋等情況下，單車智能的感知、預測能力面臨嚴峻挑戰。而車路協同可彌補車端感知不足，有效擴大單車智能的安全范圍。

車路協同能夠擴展自動駕駛 ODD（車輛運行設計域）。一般而言，受天氣、行駛區域、時段、速度等因素限制，單車智能能夠感知和應對的駕駛場景有限。而路側的協同感知能夠擴展車輛的感知范圍、能力和場景，從而擴展單車的運行設計域（ODD），進一步提升自動駕駛的點到點能力。

在系統配置上，單車智能除了要投入高昂傳感器、算力設備之外，還需要一套等效的冗余子系統。而車路協同提供的路側設備感知冗余，不僅復用率高避免重復建設，還能實現成本分攤。因此，在同等自動駕駛安全前提下，車路協同可以大范圍實施部署，促進自動駕駛規模商業化的早日實現。

清華大學智能產業研究院與百度 Apollo 在白皮書中對國內道路現狀進行了智能化分級，將道路智能化水平分為 C0-C5級6個等級。道路智能化等級越高，對車輛智能化要求也越低，覆蓋的智能汽車等級范圍也越廣。

其中，C4級別道路值得我們一起特別關注。與更高級智能道路相比，C4級智能道路投入產出比更高，其覆蓋的智能汽車等級范圍從 L2+到 L5。也就是說，C4級智能道路不僅能為高級自動駕駛車輛提供協同服務，還能讓 L2+、L3級輔助駕駛車輛具備高級自動駕駛能力，促進自動駕駛規模商業化落地。

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是 5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

本文聚焦車聯網支持實現自動駕駛應用，從“協同感知、協同決策、協同控制”等不同環節，重點研究分析網聯需求、典型應用場景、體系架構和核心關鍵技術。在此基礎上，總結提煉網聯自動駕駛發展面臨的挑戰，包括技術融合、基礎設施建設以及商業運營等方面。最終以協同發展總結全文，希望我國能抓住難得的歷史發展機遇，堅持網聯自動駕駛的協同發展路徑，影響形成全球廣泛認同。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202012/P0202089778.pdf

當前，隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。企業在設計研發、部署運營人工智能應用的全生命周期過程中，需要科學有效的人工智能安全框架予以指導。為此，在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制了《人工智能安全框架（2020年）》藍皮報告。聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架。并且，描繪出面向人工智能應用關鍵核心組件，覆蓋人工智能應用全生命周期的安全技術圖譜，為人工智能相關企業循序漸進提升人工智能安全能力，部署人工智能安全技術措施，提供有益指引。

報告前言

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正成為世界主要國家推動科技跨越式發展、實現產業優化升級、贏得全球競爭主動權的重要戰略抓手。隨著全球人工智能規模化建設和應用加速，人工智能基礎設施、設計研發以及融合應用面臨的安全風險日益凸顯。世界主要國家紛紛通過制定人工智能倫理準則、完善法律法規和行業管理等方式開展人工智能安全治理。人工智能安全技術體系是人工智能安全治理的重要組成部分，是落實人工智能倫理規范和法律監管要求的重要支撐，是人工智能產業健康有序發展的重要保障。

人工智能安全框架是構建人工智能安全技術體系的重要指南，旨在為人工智能相關企業循序漸進提升安全能力、部署安全技術措施提供指導。在工業和信息化部網絡安全管理局指導下，中國信通院聯合瑞萊智慧、百度、騰訊、360、中科院信工所共同編制《人工智能安全框架（2020年）》藍皮書。本藍皮書針對全球人工智能安全框架缺失問題，凝聚業界專家共識，聚焦當前人工智能突出安全風險，提出涵蓋人工智能安全目標，人工智能安全分級能力，以及人工智能安全技術和管理體系的人工智能安全框架，期待為社會各方提升人工智能安全防護能力提供有益參考。