2020年，我國新能源汽車產業取得了突破性進展。據中國汽車工業協會數據，2020年新能源汽車產銷分別完成136.6萬輛和136.7萬輛，同比分別增長7.5%和10.9%，增速較上年實現了由負轉正。中國汽車工程學會名譽理事長付于武認為，2020年是中國新能源汽車產業發展的重要歷史拐點。這個拐點不僅是發展速度的拐點、發展質量的拐點，也是發展信心的拐點。中國電動汽車百人會理事長陳清泰指出，2020年中國新能源汽車由發展的初級階段向中高級發展階段轉型，由著重解決“三電”問題，向促進電動化與可再生能源結合、與智能交通協同、與智慧城市結合方向轉型。

智能汽車的發展需要城市基礎設施的支持

我國的城鎮化建設為智能汽車發展釋放了巨大的市場需求，智慧城市建設為構建以車路協同為主要特色的中國標準智能汽車體系提供了保障。智能汽車與智慧城市協同發展，構建車城融合發展體系，對城市建筑、道路、設施等的數字化、智能化要求，對通信和計算的技術要求越來越高。智慧城市的發展需要以汽車作為切入口和驅動力，而智能汽車的發展比以往任何時候都更需要城市的保障支撐，優化城市基礎設施，改善出行服務，提升城市運行效率。

智能汽車的發展需要智慧城市保障和支撐體現在如下幾個方面。

第一，智能汽車需要城市基礎設施提供感知體系。目前，全球智能汽車的發展有兩條主要技術路線：一條是以美國為代表的單車智能技術路線，另一條是以中國為代表的車路協同的自動駕駛技術路線。二者的不同點在于，單車智能技術路線存在著感知盲點、成本過高等問題，而且無法推進區域內交通智能化調度。車路協同則能夠協調車、路、網的均衡發展，通過感知路側設施內的交通信息提升駕駛安全保障能力，通過優化道路資源分配提高交通效率。

第二，智能汽車需要新型基礎設施提供網絡服務。在復雜的數字交通環境中實現可靠的高性能自動駕駛，需要車與車、車與城市基礎設施、車與人之間的網聯化。智能汽車、智能交通需要低時延、大容量、高可靠的通訊能力，以實現與感知設備的信息交互；需要精準定位與實時動態地圖等地理信息服務，以規劃道路。

第三，智能汽車需要城市提供應用場景和測試環境。一方面利用城市真實道路構建場景化的開放測試環境支持智能汽車的技術開發與測試；另一方面則通過示范或商業化運營，為智能汽車提供可落地、可試驗、可展示的機會，在應用中促進技術迭代。在國家相關政策的鼓勵支持下，目前已有多個城市發放自動駕駛牌照，允許進行自動駕駛測試、運營，其中北京、上海、長沙、廣州、武漢、滄州、重慶、蘇州等8城市已經允許載人測試。

第四，智能汽車需要城市提供多樣化數據。為加快實現智能汽車向智能終端轉化，需要匯聚城市道路、交通、汽車、公共設施、市政設施、地理信息等動態和靜態數據，通過機器學習提升智能化水平。同時，智能汽車需要平臺對收集到的信息進行統一處理，提供豐富的網絡化協同解決方案，支持智能網聯汽車的運行。

智慧城市的發展需要智能汽車提供切入點

當前，我國正處于城市加速發展和社會經濟的轉型時期，2019 年城鎮常住人口由 1978 年的 1.72 億人增加到 8.48 億人，城鎮化水平由 17.9%提高到了 60.6%。隨著城市迅猛增長引發的汽車保有量大幅增加，出現了交通擁堵、商業區及居民區停車難等“城市病”，嚴重影響正常的交通道路通行和城市建設。

圖 | 我國歷年城鎮人口數量（萬人）

圖 | 我國歷年城鎮化率

智能化的發展，可以將汽車在城市中的角色，從城市頑疾的制造者轉變為“城市病”解決方案的提供者。有研究顯示，實施智慧交通，近期內可以降低惡性交通事故 30%、降低溫室氣體排放 15%，節約平均通勤時間 15%-20%。另一方面，智能汽車可提升道路設施的使用效率，部分自動駕駛車隊可將高速路的通行能力提高 10-25%，一支完全自動駕駛的汽車車隊可將高速路的通行能力提高至原來的 5 倍，從而更好地解決城市交通擁堵的問題。

智慧城市是以數據為中心、 由數據驅動的城市大數據生態系統，但是目前存在著數據孤島問題：表現在城市的建筑、街道、交通數據之間互不相通，且不向外界開放；同時，城市存在動態數據缺失的問題，尤其在交通領域。智能汽車的發展將有利于打通數據孤島，將車端、路側設施的動態數據集中起來。在智慧交通網中，汽車成為連接人與交通以及其他城市設施的新型智能終端；在智慧能源網中，汽車成為儲能節點。此外，智能汽車的普及有望提升城市居民的出行水平。

智能汽車與智慧城市如何協同發展？

智能汽車與智慧城市協同發展主要由平臺、基礎設施與應用三部分組成，即車城網平臺、感知與網絡兩大基礎設施、多層次與多場景的應用。

圖 | 車城協同發展的主要內容

車城網平臺以城市信息模型（CIM）平臺為基礎，通過城市感知基礎設施收集數據與網絡基礎設施，匯聚城市道路、交通、汽車、公共設施、市政設施、地理信息等動態和靜態數據，并在此基礎上，實現面向城市管理、交通管理與自動駕駛等多層次、多場景的應用。

圖 | 車城網平臺架構

數據與應用在車城網平臺架構中十分重要。數據包括靜態數據與動態數據兩部分，其中靜態數據涵蓋了地理信息數據、資源調查數據、規劃管控數據、工程建設數據、公共專題數據、物聯感知數據等，而動態數據則由路端動態數據和車端動態數據組成。車城協同中，路側設施通過傳感器感知道路狀態、障礙物信息等，并與車端上傳的車輛行駛信息相融合，利用邊緣云計算分析，生成實時局部動態地圖，通過5G通信網絡下發給車端。

圖 | 車城協同動態數據更新與分發閉環架構

感知基礎設施是收集動態數據的觸角。以智慧燈桿為例，以燈桿作為數據傳輸的載體，將燈桿與數據采集組件、云服務器、終端等搭建成感知系統，具有易部署、成本低的優勢。燈桿是城市中原本就存在且有現成的供電線路，智慧燈桿只需要對原有的燈桿進行簡單的改造即可。經過測算，其建設成本可在三年內以節省能源成本和維修費用的方式抵銷。配合路側設施、環境感知設備，智慧燈桿可采集交通、環境、人群等數據信息，是重要的數據入口，有望成為車城協同發展中部署路側單元的最佳載體之一。

在數據的基礎之上，車城網平臺可針對城市管理、交通管理以及自動駕駛商業化制定多層次、多場景的應用。在交通管理方面，主要是致力于解決出行時間增長與效率下降、公交出行、共享電單車與停車等當前城市出行體系存在的問題，在城市層面進行資源的協調與調度；自動駕駛商業化則是從出行、物流、環衛等角度，利用車城協同平臺，幫助其更快落地。

不過，智能汽車和智慧城市協同發展是一個復雜系統，且尚屬于新生事物，沒有可靠的經驗可以借鑒。目前，智能汽車與智慧城市協同中存在政府部門間缺乏協同、既有基礎設施和數據缺乏連通、行業缺乏跨界合作、部分建設內容缺乏標準和法律法規支撐等方面的問題，還需要從建立健全跨部門協同管理機制、強化試點示范工作、完善標準法規體系、構建新型投融資體制、建立跨界融合的技術創新體系、加強人才隊伍保障等方面形成協同發展的合力，為兩者的協同發展構建基礎。

原文標題：智能汽車與智慧城市發展需相輔相成

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責任編輯：haq