（原標題：百人會張永偉：多方面優勢決定了中國可以走車路協同的產業發展路線）
經濟觀察網 記者 王帥國“通訊、北斗、感知、計算組織優勢，決定了我們可以在智能網聯上打造一個系統性的工程，形成自己的系統性優勢?！?2月23日，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長、首席專家張永偉在《經濟觀察報》主辦的第十六屆中國汽車年會上表示，多個方面的優勢決定了中國可以走以車路協同為主要特點的新的汽車產業發展路線。
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張永偉提出，目前中國汽車產業有兩個重要的發展方向，基于這兩個方向形成了兩個系統性的工程。
第一個發展方向是電動化，電動化的系統性體現在汽車越來越與新能源結合在一起，這是中國汽車產業當前需要解決的第一個系統性的工程。在這個工程當中，要推動汽車與風電、光伏的結合，與智能電網的結合，與儲能的結合，將來還要與氫能結合；第二個發展方向是智能化，基于智能化又會形成第二個系統性的工程，這個工程需要把汽車和道路、城市結合起來，這個系統更大，涉及到的因素更多。
“把路、車、城協同起來，我們稱之為中國方案。為什么說中國可以走一個與其他國家單車智能為主的路線所不同的道路，或者說以車路協同為主要特點的新的汽車產業發展路線呢？我想這是由中國自己特有的幾個支撐性的因素或者力量所決定的?！睆堄纻ケ硎荆@些要素包括中國特有的5G通信網絡、北斗系統、道路上的感知體系以及以計算存儲為主要內容的數字設施等等，如果很好地利用起來這幾個特有的力量，中國就能夠走出一條新的道路。
首先，信息傳輸速度更快的5G通信網絡，可以支持起高速度、大容量、低時延的智能網聯汽車的需要，將來基于5G還可以形成專門為汽車服務的車聯網，5G+車聯網這種新型的通訊設施是中國所特有的，也是中國的基礎優勢之一。
工業和信息化部最新統計顯示，截至今年7月底，中國國累計建成開通5G基站196.8萬個，5G移動電話用戶達到4.75億戶，已建成全球規模最大的5G網絡，已開通5G基站占全球5G基站總數的60%以上，登錄5G網絡的用戶占全球5G登網用戶的70%以上。
另外，智能汽車的使用需要高精準的定位，這種高精準的時空定位對汽車的安全，特別是數據安全、行駛安全都有根本性的影響，所以智能網聯汽車發展很大程度上要求汽車的時空定位技術要自主可控?！爸袊凶约旱谋倍废到y，而且大量北斗相關的配套產業已經形成，可以為汽車提供高精度的定位和高精度時空導航?！睆堄纻ケ硎?，北斗系統為中國形成自己特有的智能汽車發展提供了支持。
今年1月，工信部發布《關于大眾消費領域北斗推廣應用的若干意見》（以下簡稱《意見》）?！兑庖姟诽岢觯Y合北斗地基增強系統、高精度地圖，在車聯網中推廣應用北斗高精度定位技術。
中國信息通信研究院泰爾終端實驗室天線與定位部主任安旭東曾表示，如智能網聯汽車僅支持單一定位系統，將在高等級自動駕駛應用研發中面臨瓶頸，支持北斗系統的融合定位方案有助于提高導航定位服務的精度和可靠性，結合實時動態差分（RTK）以及超高精度慣性測量單元（IMU）等定位技術，可以提升自動駕駛在立交橋、隧道、地下車庫等復雜交通環境以及雨雪霧等不佳天氣的有效性。
這一原理同樣適用于汽車的感知系統。汽車將來需要在智能化時代對周邊環境進行泛在的感知，靠汽車自身的感知能力往往存在著很大的短板，特別是在交通路口，比較復雜的環境之下，很多時候單車智能需要長距離的路側感知的支持，需要時時感知設備的外聯設備的支持。目前中國在多個路口，包括城市的路口以及高速的公路上均建立了感知體系，車的感知加上路側的感知，就可以為智能汽車的發展提供更好的方案。
張永偉認為：“我們現在需要做的就是確定車需要提供什么樣的感知能力，需要確定路提供什么樣的感知能力，這樣基于感知，來實現車路協同?！?/p>
在感知、定位、地圖的支撐之下，大量的數據需要存儲與計算，其中一些數據需要存在車上，并在車上完成計算。另外一些計算存儲就要在車外，有的在路端、有的在云端。中國可以在路側建立大量數字化的基礎設施，這些以計算存儲為主要內容的數字設施，為智能汽車所需要的大的算力需求提供了支持?；A設施的建設，特別是新型基礎設施建設，需要政府的有效組織，這是中國的體制優勢所決定的。
“我們國家在電動化的上半場，頂層設計走在了前面，也推動了產業的發展，在智能化的下半場，更需要進行頂層設計。這個中國方案除了車的發展之外，必須進行新型基礎設施的建設，能源網、通訊網、算力網、定位網、感知網?！痹趶堄纻タ磥?，這些基礎設施既要自己建設好，也要相互之間協同好，同時每個設施都要和汽車實現協同。
張永偉表示：“推進中國方案還要落實一系列的支持體系，當務之急就是要實現技術標準的協同，包括數據的貫通，最后還要夯實產業基礎，既包括汽車產業本身的技術發展，也包括智慧交通和智慧城市相關的產業發展。所以推進一項系統性的工程，重在頂層謀劃，貴在把它推進落地，只有如此，中國汽車產業在進入智能化發展后，才可以持續地或者進一步地實現領先?！?/p>
關鍵詞： 汽車產業
