行业技术发展动态 - 中汽创智联合中国一汽、东风汽车、长安汽车等公司发布了汽车行业内首个"人-车-路-云-星"全维信息技术平台联合创新体 [1] - "车路云一体化"是车端、路侧和云端智能协同的系统性解决方案 通过路口部署的智能化路侧单元将红绿灯状态、行人、被遮挡来车等关键信息实时发送给车辆 [1] - 该平台明确"车为终端、路为延伸、云为中枢、星为链接"的定位分工 通过天地协同推动智能汽车从"单点智能"迈向"全域全场景"生态 [1] 政策与规划支持 - 工业和信息化部将组织编制"十五五"智能网联新能源汽车产业发展规划 并深入推进"车路云一体化"应用试点 支持共建可信数据空间 [2] - 《节能与新能源汽车技术路线图3.0》明确了"车路云一体化"智能网联汽车基础设施生态体系成熟健全的时间表 到2040年L4级智能网联汽车全面普及 L5级开始进入市场 [2] 未来出行生态展望 - 未来的出行生态将是全方位的、立体的 包括平面汽车、低空飞行汽车及航空器等有机组合 [2] - 未来汽车将与社会、道路、城市、基础设施和人的生活深度交融 构建立体全方位的三维系统 实现各种场景的深度整合 [2] 商业化挑战 - 车路云一体规模化商业化落地面临挑战 目前最大的挑战在于不同系统之间如何实现高效连接 [2] - 高效连接涉及通信技术、智能化和网联化技术的深度融合 同时需要交通部门、车企、城市管理部门、通信运营商等多方协同配合 [2]

行业核心观点与前景 - 智能网联汽车“车路云一体化”是行业发展的关键路径，在政策、技术和市场多重因素催化下迎来发展机遇 [1] - 业内预测到2030年中国智慧交通行业规模将超过3000亿元，而“车路云一体化”带来的经济价值更为惊人，中性预期下2025年全产业链产值增量达7259亿元，2030年将增至25825亿元 [1] - 该技术路线被视为智能网联汽车发展的新阶段，是在现有单车智能系统上增加“数字轨道”，用以突破车辆感知盲区瓶颈，提升自动驾驶安全性 [3] 技术定义与优势 - “车路云一体化”是指利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层与应用层融为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现交通系统高效运行 [2] - 该系统下汽车不再是孤立个体，而是与路侧设备、云端服务器进行交互的节点 [2] - 该模式是“车路协同”的升级版，实现智能网联汽车与交通系统的整体协同设计，是一种更加经济、高效和安全的模式 [2] - 以“云支持自动紧急制动”为例，云端可实时发送车辆视距之外的关键风险信息，支持车辆实现自动紧急制动等功能，显著提升复杂场景下行车安全性 [2] 企业参与与试点进展 - 广汽集团与14家国内外主流车企及自动驾驶公司共同参与了国家智能网联汽车创新中心主办的协同开发测试行动 [1] - 一汽集团、吉利汽车、东风汽车等企业均进行了相应布局 [1] - 通过试点已提炼出“车路云一体化”十大功能场景，将有效支撑智慧公交、无人配送等应用系统的商业化落地 [1] - 各地积极推进技术，例如北京投资项目额达99亿元，计划对6050个道路路口进行智慧化改造 [3] 技术路线争议与发展路径 - 业界对“单车智能”和“车路云一体化”两条技术路线存在争议，有企业认为智慧道路修建成本高、周期长，因此“单车智能”很关键 [3] - 专家观点认为单车智能是“车路云一体化”的基础，而“车路云一体化”是单车智能的升级，未来两者将各有优势、相互结合 [4] - 面对高级别智能驾驶的复杂场景，单车智能路线仍解决不了感知和不确定性事项判断等问题，下一个发力点应是网联协同式智能 [4] - 推广必须分阶段进行：首先在封闭场地测试技术，其次车辆需具备前装单车智能，最后实现商业闭环并提升交通安全水平 [6] 当前挑战与制约因素 - “车路云一体化”在产业热度、市场接受度和技术成熟度上仍远不及单车智能 [5] - 面临高成本问题，如一个智能化路口的改造成本仍高达数十万元，且多为政府主导投资 [6] - 技术依赖政府部门的基础设施投资，需要完善的基础设施支撑才能发挥最佳效果，同时技术通用性受限 [5] - 路侧技术水平面临挑战，当前路侧的感知精度、通信稳定性和延时性不及车端，管理体系尚不完备 [5] - 从消费者角度，方案上车可能导致购车成本上涨数万元，但体验感不强，难以形成商业闭环 [6]

政策监管动态 - 近期智能网联汽车领域政策频出，9月15日《关于加强智能网联新能源汽车产品召回、生产一致性监督管理与规范宣传的通知》结束意见征集，9月17日工信部就《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国家标准公开征求意见，与今年2月已实施的《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》共同构成对行业的更高要求[1] - 政府主管部门加强监管旨在纠正行业将“辅助驾驶”宣传为“自动驾驶”的夸大营销行为，引导消费者正确认识和使用功能，促使技术发展回归产品本色，对行业健康有序发展具有积极意义[4] 行业现状与核心挑战 - “智驾平权”概念反映了行业通过技术创新和成本控制将高端功能普及至中低端车型的积极心态，但其核心降本必须以保证安全为前提，硬件配置降低带来的性能损失需由更高质量的软件系统加倍弥补，否则将存在极大安全隐患[2] - 当前所有量产车的智驾功能均属辅助驾驶而非自动驾驶，关键区别在于由谁监控行车风险及由谁负责事故责任，辅助驾驶要求驾驶员全程监控并准备接管，事故责任由驾驶员承担[3] - 行业存在产品进化与激进营销不匹配的现象，个别企业的不当宣传是对用户的误导和对公众安全的不负责任[3] 技术路线演进：从规则驱动到端到端 - 智能驾驶系统存在两大技术路线：以专家规则为核心的分模块架构和以神经网络为载体的端到端方案，代表了从规则驱动向数据驱动学习系统的技术演进[5] - 端到端系统的本质是通过训练神经网络建立从感知信号到控制命令的直接映射，其核心特征是所有模块均实现神经网络化，而非单一黑箱网络，可分为多段式或一段式架构[6] - 分段式端到端因更适合团队分工而具备更强工程落地性，但模块间信息传递存在损失；一段式端到端采用隐层特征传输，理论上具有更高性能上限[6] - 端到端概念可追溯至1988年的ALVINN系统，特斯拉于2023年底发布的FSD V12版本实现了该技术的首次商业化突破，展示了优秀驾驶能力[7] 中国技术发展路径与成果 - 面对数据匮乏与算力不足的资源瓶颈，清华大学车辆学院于2018年同期探索出“数据不足仿真补，算力落后算法超”的创新路线，以仿真数据为主、实车数据为辅，结合强化学习与模仿学习进行训练[8] - 该方案相比特斯拉的“实车数据+模仿学习”路线，在训练成本和模型能力上具显著优势，高保真仿真数据可海量廉价生成降低成本，强化学习通过自主环境探索实现性能持续提升，具备更高能力上限[8] - 团队通过研发一系列核心算法与工具软件，于2023年底推出国内首套全栈神经网络化的端到端自动驾驶系统iDrive，并在城市开放道路测试验证，标志着中国探索出与国情相符的新技术路径[9] 未来发展方向：车路云一体化 - 破解单车智能能力边界与安全性难题的核心思路是从“单车智能”走向“车路云一体化”，利用路的全局视野弥补车的感知局限，这是契合中国基建优势与管理模式的中国方案[13] - 车路云框架下，行业可合力构建更大规模数据闭环系统，通过路侧设备提供全局视角和超视距预警，结合云控平台强大算力进行数据清洗筛选与虚拟场景生成，融合真实与虚拟数据建立双阶段训练范式，提升安全性并降低成本[14] - 未来端到端模型将向多模态演进，例如视觉-语言-动作模型，参数规模预计可达千亿甚至万亿级，具备与人类相仿的语言交互和理解能力，未来三五年内有望实用化[14] - 训练算法层面，强化学习的重要性将进一步加强，模型微调与世界模型的结合可提升数据泛化性与训练效率，赋予系统自进化能力[15] 安全性与性能考量 - 在汽车这一安全敏感场景中，不能仅关注算法在常规情况下的平均性能，更要重视极端复杂场景下的保底性能，确保算法维持人类可接受的安全底线是系统研发最核心的考量[15][16]

行业整体发展 - 2025智能网联汽车大会展示全无人Robotaxi运营、新一代前装自动驾驶汽车搭载33个高精度传感器以及集成10家国内主流芯片企业产品的“中国芯”展区 [1] - 中国建成涵盖智能座舱、自动驾驶、网联云控在内的完整智能网联汽车产业体系 [1] - “十四五”期间新能源汽车产销规模、核心技术、产业链生态实现跨越式突破，带动中国汽车出口首次位居全球第一 [1] - 新能源汽车产业成为经济高质量发展的重要支撑，动力电池充电效率5年内提升4倍以上，电机电控系统全球领先，整车国产化率突破95% [3] - 2024年新能源汽车整车消费超过2万亿元，有力带动产业链上下游和相关产业快速发展 [5] 技术创新与突破 - 中国科学院金属研究所团队制备的新材料使一体化柔性电池可承受20000次反复弯折，用作复合正极聚合物电解质时能量密度提升86% [2] - 智能化技术深度融合重新定义汽车为智慧出行的“移动终端”，具备高度集成语音交互、车载智能大屏娱乐社交、面部识别体感监测等功能 [3] - 汽车行业正快速步入人工智能深度探索时代，推动“AI+汽车”向“移动智能体”进化，实现智能电动、数字空间等五大变革 [3] - “车路云一体化”系统通过实时传递交通信号和路况信息解决自动驾驶在复杂条件下的技术挑战，并能在突发事件时发送预警信息 [4] - 智能网联汽车“车路云一体化”应用试点发布十大全新功能场景，为智慧公交、无人配送等商业化落地提供支撑 [4] 产业链协同与出口 - 以产品为核心、场景为牵引的协同创新带动上下游数百条产业链协同跃升，每辆车超过2000片的芯片需求推动电子信息制造业发展 [4] - 新能源汽车集成新型储能、新材料、电子制造等多领域技术，成为基础元器件、基础软件等前沿技术的重要载体 [4] - AI技术已应用于众多中国车企和合资车企，中国在电动化和智能化上的进步获得国际认可 [5] - 今年前9个月中国新能源汽车出口175.8万辆，同比增长89.4%，平均每天出口5000多辆 [5] - 中国品牌为全球汽车产业电动化转型注入强大动力 [5]

文章核心观点 - 2025世界智能网联汽车大会展示了“车路云一体化”作为中国特色的智能网联汽车发展路径已取得显著阶段性成果，十大功能场景落地标志着技术从概念验证走向规模化商业应用[4][8] - “车路云一体化”技术体系通过车、路、云、人多维协同，构建了一个“分布式超级计算机”，使汽车从“交通工具”升级为“智能终端”，实现了“网联赋能智能”的产业新图景[4][8] - 行业正处于从政策试点到规模化商业落地的关键转型期，政策持续发力推动标准制定与基础设施建设，同时产业也面临基础设施碎片化、商业模式不成熟等挑战[5][10][14] 政策导向 - 工信部将组织编制“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划，为2026年及以后的产业升级提供系统性指引[5] - 深入推进“车路云一体化”应用试点，支持共建可信数据空间，促进基础设施与汽车产业协同创新[5] - 累计发布国家及行业标准88项，牵头制定近10项自动驾驶系统、测试场景等国际标准，构建了技术落地的规范框架[5][6] - 发布车辆企业和产品准入审查要求，构建“企业能力+产品安全+全周期管理”的三维监管体系[6] 技术突破 - 全国在20个城市开展“车路云一体化”应用试点，累计开放测试示范道路超3.5万公里，部署智能化路侧单元超过1.1万套[8][10] - “车路云一体化”体系通过5G和C-V2X技术，将路侧单元获取的红绿灯状态、行人等关键信息实时发送给车辆，赋予汽车超越视觉的感知能力[8] - 云端利用AI算力对海量车辆感知数据进行融合分析，实时生成高精度地图并优化驾驶决策模型，构成系统持续进化的“智慧中枢”[9] - 交通信号灯信息服务、交通事件预警等十大功能场景落地应用，验证了技术成熟度，使交通系统从“被动反应”迈向“主动智能”[9] 应用升级与产业规模 - 2024年工信部等五部门联合启动“车路云一体化”应用试点，覆盖北京、上海等20个城市及联合体，标志着产业从技术验证转向规模化部署[10] - 试点城市已建成超3.5万公里测试道路，部署超1.1万套路侧单元，发放测试牌照超1万张[10] - 北京市亦庄高级别自动驾驶示范区实现600平方公里基础设施覆盖，广州南沙区规划投入300辆自动驾驶乘用车，设立1000个运行站点[11] - 2025年1至7月，具备L2级驾驶辅助功能的乘用车新车累计销售775.99万辆，渗透率达62.58%，5G和C-V2X装配量超过300万辆[11] - 已有7家车企计划将“车路云一体化”技术加入2026年的量产车型[12] 发展机遇 - 智能网联汽车使网络连接从可选服务变为必需服务，成为5G-A乃至6G技术价值的最佳载体，为运营商和设备商带来巨大增量空间[13] - 车端感知、路侧决策、云端训练构成的分布式计算范式，刺激对边缘数据中心、AI服务器、高性能芯片及大模型训练服务的需求[13] - 车辆产生的高价值实时数据是构建智慧城市、发展数字孪生的基石，信息通信业有望从传输服务商升级为数据要素价值的挖掘者[13] 面临挑战 - 各试点城市在路侧设备标准、数据接口协议上存在差异，容易形成“信息孤岛”，阻碍全国市场互联互通[14] - 高达数万亿的路侧基础设施投资由谁主导、如何回收，以及用户付费意愿等问题尚未解决，清晰的商业模式尚未完全跑通[14] - 事故责任认定、数据安全与隐私保护等法律法规体系尚存空白，亟须加快立法与监管进程以提供制度保障[14]

大会概况与核心主题 - 2025世界智能网联汽车大会于10月18日在北京闭幕 大会主题为“汇智聚能 网联无限” 全面展示智能网联汽车新技术 新产品 新模式 新生态 [1] 多场景应用进展 - 在园区接驳场景 无人驾驶小巴已实现“车内无安全员”运营 文远知行公司的Robobus在大会提供接驳服务 并在新加坡圣淘沙名胜世界开启纯无人运营 成为东南亚首款实现“车内无安全员”运营的无人驾驶车辆 在阿联酋 其无人驾驶车辆被正式纳入哈伊马角公共交通体系 [1] - 在日常出行场景 滴滴自动驾驶公司展出新一代前装自动驾驶车 传感器总数量达33个 能实现360度全场景 全工况感知识别 公司在北京和广州持续开展全场景 全无人测试 并逐步向部分公众开放全无人Robotaxi服务测试 [2] - 在物流集散场景 新石器公司展示X3集装车 自动装卸全程仅需28秒 单车单次可装载快递400至500件 满足半径15公里的城市末端配送需求 助力企业降本增效 [3] 技术生态与政策支持 - 大会发布我国智能网联汽车“车路云一体化”试点阶段性成果及十大功能场景 包括交通信号灯信息服务 交通事件信息预警等 为智慧公交 无人配送等系统商业化落地提供支撑 [3] - 工业和信息化部表示 我国已建成涵盖智能座舱 自动驾驶 网联云控等在内的完整产业体系 开展“车路云一体化”应用试点 制定发布系列重点标准 下一步将组织编制“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划 [4]

行业技术路径与定义 - "车路云一体化"是指利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层与应用层融为一体，基于系统协同感知、决策与控制的信息物理系统 [2] - 在该系统下，汽车不再是孤立个体，而是与路侧设备、云端服务器进行交互的节点 [2] - "车路云一体化"是"车路协同"的升级版，其核心区别在于前者是整体设计，实现智能网联汽车与交通系统的协同感知、决策和控制，而后者是智能网联汽车和道路分开独立设计 [4] 应用场景与试点进展 - 广汽集团展示了"云支持自动紧急制动"场景，云端可实时发送车辆视距之外的关键风险信息，支持车辆实现自动紧急制动、多车协同避撞等功能 [1][4] - 广汽集团还展示了"云支持绿波车速引导"应用场景 [1] - 通过试点已提炼出"车路云一体化"十大功能场景，将有效支撑智慧公交、无人配送等应用系统的商业化落地 [1] - 北京市"车路云一体化"新型基础设施建设项目投资额达99亿元，计划对6050个道路路口进行智慧化改造 [4] - 湖北武汉的"车路云一体化"重大示范项目也获得了武汉市发改委批准 [4] 市场前景与产业规模 - 业内预测到2030年，中国智慧交通行业规模将超过3000亿元 [1] - "车路云一体化"带来的经济价值，中性预期下2025年全产业链产值增量达7259亿元，2030年将增至25825亿元 [1] 技术路线关系 - "车路云一体化"与"单车智能"并不矛盾，前者是智能网联汽车发展的新阶段，是在现有单车智能系统上增加了"数字轨道" [5] - 面对高级别智能驾驶的复杂场景，单车智能的技术发展路线仍解决不了感知和不确定性事项判断等问题，下一个发力点应是网联协同式智能 [5] - 单车智能是车路云一体化的基础，而车路云一体化是单车智能的升级，未来两者各有优势、有结合的地方 [5] 当前挑战与制约因素 - "车路云一体化"非常依赖政府部门的基础设施投资，需要完善的基础设施支撑才能发挥最佳效果 [8] - 当前路侧的感知精度、通信的稳定性和延时性还不及车端，管理体系尚不完备，亟待打通数据"烟囱" [8] - 一个智能化路口的改造成本仍高达数十万元，且多为政府主导投资，推进仍有待提速 [8] - 从消费者角度，车路云一体化方案上车可能导致购车成本上涨数万元，但消费者可能感受不到其价值，导致无法形成商业闭环 [8] - 在产业热度、市场接受度和技术成熟度上，"车路云一体化"仍远不及单车智能 [7] 未来发展路径建议 - "车路云一体化"的推广需分阶段进行，首先要在封闭场地上打造更好的技术，通过测试确定成熟的技术路线 [9] - 车辆需要先具备在没有车路协同工况下的自动驾驶功能，即单车的前装智能 [9] - 在实现单车智能后，基建方就能有的放矢地为车辆提供路侧的基建支持，最终实现各方利益的商业闭环 [9]

嘉兴桐乡“车路云一体化”试点建设 - 嘉兴桐乡是全国“车路云一体化”首批试点城市 致力于打造“聪明的车”、“智慧的路”和“强大的云” [1] - 桐乡市已启动普通公路智慧化提升项目 以G320国道桐乡段为试点 部署14个路口的智能网联基础设施 [5] - 该项目是浙江省“一廊两翼全网”高品质数字化示范工程的重要组成部分 旨在解决国道智能化水平不足等问题 [6] 上元智行公司业务与技术 - 上元智行九月份最新研发并投入使用了L4级无人驾驶巡逻车 搭载2个激光雷达、11个摄像头和传感器 [3] - 公司拥有各项专利50余项 已有6800多辆无人驾驶车辆在全国范围内投入使用 [3] - 新款车型上市前需进行等效30万公里的耐久测试 覆盖18种不同路况 测试持续约半个月 [5] 产业链生态与企业集聚 - 桐乡市围绕智能网联汽车制造已集聚60多家规上企业 涵盖从新能源材料到关键零部件的核心环节 [5] - 产业链依托国家级超算中心“乌镇之光”的强大算力 构建起紧密的产业生态 [5] - 智慧化建设旨在吸引科技企业集聚 为区域经济增长注入新动能 [7] 核心技术应用与解决方案 - 智慧路口融合多元感知、5G-A通感一体等技术 部署激光雷达、低时延相机等设备实现车道级事件毫秒级识别 [6] - 借助中国移动5G-A网络的超低时延、高可靠通信能力 并构建“空中+路侧”立体化监测网络 [6] - 通过一体化数据链推动物流无人机与地面车辆协同调度 [7] 政策支持与法规保障 - 桐乡市正积极推动《桐乡市智能网联汽车测试与应用促进条例》的立法程序 为无人驾驶车辆上路提供法律依据 [7] - 支持无人车示范运营 同时推动跨区域牌照互认机制 解决车辆跨区域测试和运营难题 [7] - 智慧公路建设经验将逐步推广 旨在为全国普通公路数字化升级提供可复制的“桐乡模式” [7]

车路云一体化技术概述 - 车路云一体化是指利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层与应用层融为一体，实现系统协同感知、决策与控制的信息物理系统 [2] - 在该系统下，汽车不再是孤立个体，而是与路侧设备、云端服务器进行交互的节点 [2] - 车路云一体化是车路协同的升级版，从智能网联汽车和道路分开独立设计变为整体设计，实现协同感知、决策和控制，是一种更经济、高效和安全的模式 [3] 应用场景与功能 - 广汽集团展示了云支持自动紧急制动场景，云端可实时发送车辆视距外的关键风险信息，提供速度与制动决策建议，支持自动紧急制动和多车协同避撞功能 [1][3] - 另一应用场景是云支持绿波车速引导，通过云端计算优化车辆通行效率 [1] - 通过试点已提炼出十大功能场景，将有效支撑智慧公交、无人配送等应用系统的商业化落地 [1] 行业规模预测 - 业内预测到2030年中国智慧交通行业规模将超过3000亿元 [1] - 车路云一体化带来的经济价值更为惊人，中性预期下2025年全产业链产值增量达7259亿元，2030年将增至25825亿元 [1] 企业参与情况 - 广汽集团与14家国内外主流车企、自动驾驶公司共同参与了车路云一体化协同开发测试行动 [1] - 除广汽外，一汽集团、吉利汽车、东风汽车等企业均进行了相应布局 [1] 技术路线关系 - 车路云一体化与单车智能并不矛盾，车路云一体化是智能网联汽车发展的新阶段，在现有单车智能系统上增加数字轨道 [4] - 单车智能是车路云一体化的基础，而车路云一体化是单车智能的升级，未来两者各有优势且会结合 [4] - 面对高级别智能驾驶的复杂场景，单车智能解决不了感知和不确定性事项判断等问题，需要发展网联协同式智能 [4] 基础设施建设进展 - 北京去年5月发布车路云一体化新型基础设施建设项目，投资额99亿元，计划在2324平方公里范围内对6050个道路路口进行智慧化改造 [3] - 湖北武汉的车路云一体化重大示范项目于去年6月获得武汉市发改委批准 [3] 发展挑战 - 车路云一体化在产业热度、市场接受度和技术成熟度上仍远不及单车智能 [6] - 面临高成本问题，一个智能化路口的改造成本高达数十万元，且多为政府主导投资 [7] - 技术上面临路侧感知精度不足、通信稳定性和延时性不及车端的挑战，管理体系尚不完备 [7] - 从消费者角度，方案上车可能导致购车成本上涨数万元，但消费者难以直接感受到价值，无法形成商业闭环 [7] - 部分科技公司因资金投入高、基础设施建设周期长而收缩战线或转向AI大模型 [6] 推广路径建议 - 推广需要分阶段进行，首先在封闭场地测试技术成熟度 [8] - 车辆需要先具备单车智能功能，通过自动驾驶代还率让基建方有的放矢地提供路侧支持 [8] - 最终实现各方利益的商业闭环，提升交通安全水平 [8]

车路云一体化应用试点成果 - 行业提炼出最具推广价值的“车路云一体化”十大功能场景，包括交通信号灯信息服务、交通事件信息预警、协同式弱势交通参与者避撞、协同式自动紧急避撞、协同式车辆汇入汇出、交通管控信息服务、特殊车辆信息预警、车辆感知信息共享服务、协同式智能泊车引导、协同式车辆编队行驶 [1] - 十大功能场景将为智慧公交、无人配送、智慧出行乘用车、城市物流、公路物流、智慧环卫、智能充放电、数据闭环与增值服务等八大智能应用系统的商业化路径提供支撑 [1] - 宣布了三项行动计划，以推进十大功能场景落地应用、加速“车路云一体化”产业进程 [1] 网络技术路线与安全体系 - 《智能网联汽车网络技术路线图（2025-2030）》正式发布，智能网联汽车对信息通信行业提出“长周期可用、稳定可靠传输、多场景适配、高安全防护”的综合需求 [2] - 需要构建“泛在接入、能力协同、安全可信”的立体化网络体系，为智能网联汽车提供广覆盖、多层次、按需服务的稳定可靠连接与协同计算能力 [2] - 为应对复杂外部威胁，需要构建覆盖“端-管-云”全链路的纵深防御体系，强化网络安全防护与态势感知能力，并依托密码技术保障核心数据传输与存储的机密性、完整性及抗抵赖性 [2] 标准化工作成果 - 中汽中心发布中国智能网联汽车标准化工作十大成果，包括发布两版标准体系建设指南、成立智能网联汽车分委会、完成一阶段标准体系建设 [3] - 标准化成果包括编制多项强制性国家标准以强化安全要求，制定“场地+道路+仿真”试验标准并提出“多支柱”中国方案，构建车路云一体化标准体系以实现跨区域协同应用 [3] - 在国际标准化方面，担任联合国工作组副主席推动国际协调，担任ISO工作组召集人牵头制定多项国际标准，并实施首批标准领航项目推动产业创新成果转化 [3] 产业合作与未来发展 - 大会闭幕式上进行了“十城十车”交管信息服务规模上车应用合作签约，推动向“强化数据质量，服务量产商用”的新目标迈进 [4] - 发布《自动驾驶“数据拼车”众源共享新范式》为自动驾驶数据流通和融合提供典范，揭牌“智能绿色车辆与交通全国重点实验室北京亦庄研究基地”以开展三大高地建设 [4] - 启动“车路云一体化”中外车企协同开发测试行动（2026），推动产学研用深度融合，加速技术向量产车型应用 [4]