让数据、AI技术更好推动智能网联汽车发展

7月12日上午举办的“AI创新引擎，驱动智慧出行新生态”主题论坛上，与会代表围绕数据的创新应用，以及AI等新技术的应用可能给新出行带来的影响等问题进行了深入探讨。

当前的技术环境下，谁有更优质的数据就会有更好的表现，给产品更多增分。2024年，中国新能源汽车渗透率已突破40.9%。随之，车端数据爆发式增长，2024年约交付2000万辆智能网联汽车，单车日均数据量达到30GB，数据价值潜力正在加速释放。尽管我国数据资源丰富、产业体系完备、市场空间广阔，但如何真正释放数据要素的价值仍面临挑战，如数据孤岛、碎片化等。新能源智能网联汽车作为移动终端，天然拥有丰富的数据资源、密集的数据交互方式以及庞大的产业生态，被认为是我国数据战略中最具前景的落地行业之一。如何推动数据形成大规模产业级应用，构建生态系统是当前新能源智能网联汽车行业的当务之急。众链数智（上海）智能科技有限公司CEO韩昭提出，希望通过行业的可信数据空间建设，打破行业壁垒，实现不同数据空间之间的深度融合和链接，让数据真的能够在不同主体间，在车企、技术提供方、其他相关方之间真正形成流动，释放价值，让多方受益。

中国汽车工业协会技术部副主任李雅静提出，软件定义汽车的行业发展过程中，数智化发展面临硬件接口定制化严重的问题，这种严重定制化给各方带来安全合规、开发周期等方面的问题，这使得数智化发展面临很大障碍。需达成统一的规范和标准，开放合作，协同共建。

在东软睿驰副总裁刘威看来，端到端模型的核心难点不在技术本身，而在于其“工程化”，即如何以合理的成本和算力要求，实现可控、安全、可量产的系统部署，在真正的工程实践中推进量产，让终端用户安全地使用。同时，端到端技术不只是在可以应用到域控制器上，在轻量化的一体机上也能实现应用。技术不只是实现了油电同权、不同配置车型的同权，也能够实现不同量级产品的同权。端到端只是一个技术，真正在产品中用好才是根本。

同济大学交通学院党委书记、教授马万经表示，协同融合发展是智能交通、智能网联汽车发展的关键，需各方联合起来，开展更多协同，做好交通统合、车路融合，才能有更好的发展。

算法、算力、数据是AI的三大引擎，在智能新能源数据方面，上海国际汽车城开展了很多探索应用，基于多数据打造一站式仿真测试服务，与保险机构合作推动保险行业发展等。上海车云数据科技有限公司常务副总经理马羽翔表示：“数据孤岛的问题仍困扰着智能网联汽车发展，上海国际汽车城将从基础设施建设、生态支持和赋能等方面，参与汽车行业数据供给、场景共建的相关工作。”

上海国际汽车城（集团）有限公司党委副书记、总经理潘晓红则强调，AI不仅是技术革命，更是产业生态的重构之力，要实现“全场景智慧出行”的终极目标，需要高校与科研机构、车企与科技企业、政府与行业组织协同攻坚，破解三大关键命题：一是如何打通“端－边－云”算力协同，破解高阶智驾的规模化成本困局？二是如何构建跨域融合的“世界模型”，实现人－车－城动态博弈的精准推演？三是如何建立数据流通的可信机制，平衡技术创新与隐私安全。

重庆安驿汽车技术服务有限公司总经理耿溢提出，汽车竞争的下半场是智能化，重在用户体验，但也必须竞争。而数据是通用型的，是企业的根，企业可以携手合作，让数据发挥更大的作用。以智能网联汽车数据打造产业新生态，构建产业新范式需要分三步走：第一步，促进企业与企业间数据在平台上流通，降低成本和低端重复投入；第二步，数据创新，探索汽车数据在各行各业的融合创新；第三步，政产学研协同创新。

是德科技自动驾驶业务负责人祝晓悦强调，紧急呼叫是车路事故发生后，人员能获得救援的最后一道屏障。4G、5G技术的普及，让数据的传输更快、更丰富。技术的迭代，让下一代紧急呼叫可以在车端和网络侧建立连接的过程中就把数据传输出来，不用耽误建立通话的时间，时延会更小。当前，为了确保这项技术能成功推动、落地，需要进行一些标准化以及法规的测试。