1、智能化的未来已来，适度超前建设智能网联基础设施，具备前瞻性和必要性
汽车电动化后是智能化，现在从数据来看，中国的智能化汽车正在快速渗透，智能化的时代正在加速到来。2023年,我国L2级的新乘用车渗透率达到47.3%；2024年1-5月突破50%，且部分汽车已具备了L3+级智驾功能。具备智能网联功能的汽车快速增长，背后是用户对汽车安全、驾乘体验、出行效率的要求在提高。随着主流汽车消费群体进一步年轻化，大家对科技感和轻松开车的诉求逐步增加，车企也在智能化领域持续投入，未来新售的车型中L2级别及以上的汽车会越来越多。保守估计，到2030年前，L2级以上车型的渗透率将超过80%，其中L3+级别或许超过20%以上。
汽车本身智能化实力的施展，需要有相对完备的智能网联基础设施来支撑。未来，L2+级别以上的智能汽车卖的越多，对各个地区道路的智能网联能力要求会越高。
在最近，工信部等五部门联合发布了重磅政策，就是要鼓励更多主体去投资共建路侧、云端的新基建，在很多地市投资招标、开展试点，为的就是提升这些地区的智能网联基础设施实力。7 月 3 日，五部门联合公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，包括北京、上海、重庆、鄂尔多斯、苏州、无锡、成都、广州、深圳等20城，保守预计2026年之前，国内车路云一体化的相关的产业规模有望达千亿级以上，未来到2030年后，预计撬动万亿级市场。很多地区涉及的智能网联、智能化新建设项目快速推出、规模在百亿级，比如：武汉市推出了170亿的车路云一体化重大示范项目；北京市发布的车路云一体化新型基础设施建设项目招标，金额近100亿；福州智能网联车路云一体化项目公示，成为继北京之后第二座在车路云协同方面有大动作的城市；海南海口江东新区车路云一体化建设成果入选国家级试点；鄂尔多斯新能源智能网联汽车车路云一体化应用示范项目备案，总投资1.05亿。
过去十年，政策端对智能汽车的发展尤为重视。一方面，我们能看到近两年政策快速发力，除了刚推出的《公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》之外，《进入智能网联汽车准入和上路通行试点联合体基本信息》公布了涵盖了乘用车、客车、货车三大类的9家车企，比亚迪、蔚来、长安汽车、广汽乘用车、上汽集团、北汽蓝谷、一汽集团、上汽红岩以及宇通客车。2023年《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》公布，设计了“三横二纵”的技术逻辑架构，主要针对智能网联汽车通用规范、核心技术与关键产品应用。2022年，国内首部L3级自驾法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》实施，当时开始全国范围开始以城市为单位进行智能网联示范。另一方面，这其实也离不开我们的长周期布局和战略规划：2015年《中国制造2025》是智能网联车发展的起步点，也标志着我国开始对自动驾驶产业进行总体方向规划。2017年的《汽车产业中长期发展规划》分类自动驾驶级别，2018年《智能汽车创新发展战略》要求车用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用。2020年7月《“十四五”规划》提出积极稳妥发展工业互联网和车联网，聚焦人工智能等关键技术的研发迭代。总的来看，经过多年的梳理沉淀，我们总结出了一套“单车智能+车路协同”的中国方案。从政策上看，我们国家选择了在自动驾驶领域既发展单车智能、又发展车路协同。
现在，国家和各个地区层面已经意识到，下一步的发展重点在于智能网联基础设施改造，这对未来智能驾驶社会的实现意义重大。其实，不仅仅是我们，全球很多地区都在推智能网络基础设施改造，比如美国也在用大规模资金投入去支持自动驾驶汽车的道路测试应用，他的目标是到2035年，全国75%的城市和高速公路应实现车路云一体化。而欧洲也在其发布的CCM路线图中，也强调了车路云一体化的核心作用。类比当年电动化时代刚开始的时候，提前进行大规模的充电桩建设，对发展中国的新能源车产业意义巨大，帮助我们再电动化时代换道超车。2015年时，我们的充电桩保有量由只有几万台，车桩比10:1，到2023年初，新能源汽车保有量超1300万辆、充电桩超500万台，我们的车桩比2.5:1，远比同期欧美水平优异。正是我们超前的充电桩建设满足了日益增长的新能源汽车补能需求。所以现在，适度超前的智能网联基础设施，就是为以后越来越多的L2+以上级别的智能汽车做好准备、并且引导增强未来大家对高级别自动驾驶的消费需求。
最近各地的具体推进速度也很快了，2024年7月北京市经信局就《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》对外征求意见，北京市拟支持自动驾驶汽车用于城市公共电汽车客运、网约车、汽车租赁等城市出行服务。这让我想起2023年6月份，我带领泽平宏观商学的企业家去到了百度Apollo的北京亦庄基地，看到了中国前沿的智能驾驶试行区、体验了真正的L4自动驾驶汽车。当时大家就深有感悟，要想让智能驾驶得到最大范围推广应用，要有几个先决条件，但首先就是智能驾驶相关的“新基建”。包括对传统道路基础设施改造：比如将传统道路的传统路口，改建设为智慧道路的智慧路口，为实现自动驾驶铺设新的基础设施。搭建智能驾驶的数字底座、构建智能引擎，比如高精地图、5G云代驾、V2X车联万物系统。还有就是触发场景应用，比如无人出租车就是实现智能网联、智慧交管等场景之一。
电动化后、要实现我国智能化汽车基础实力的提升，提前建设、加速投资布局智能网联基础设施，具备前瞻性和必要性。截止2024年5月，全国已有47个国家级智能网联测试示范区，16个双智试点城市，7个智能网联先导区。截至2024年5月底，全国共开放自动驾驶示范道路3.2万多公里，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路侧单元部署超过8700套。
2、未来重点是对路侧基础设施的智能化改造
其实，自动驾驶完美的状态是什么？我们假设一份考卷是100分，不管是路的能力还是车的能力，加起来等于100分就完美了。比如说还是用L2+的车，但配上高等级的路（比如C5级别），其实也能够达到比较高的自动驾驶水平。所以，现在不能仅依靠单车的智能化，而是要更多的靠提升道路和车路协同能力。因为单车智能化还是成本高、有效率上的短板，传统单车智能受限于当前自动驾驶算力需求较高、车载计算平台仍在迭代、模型训练的场景种类和数量庞大，传感器算法识别仍有技术空白，用户侧成本较高。在未来，车路云一体化成熟度很大程度上取决于“智能新基建”的升级进度，L3级别和以上的高阶自动驾驶需要引入车路协同支持，需要同时进行路侧和云侧的基础设施升级和技术改造。
传统的道路迫切需要智能化的“新基建”，需要和智能网联、车联网产业一起配套升级。需要改造的路侧基础设施有：车路协同路侧设施层面，包括高精度路端传感器，路侧感知计算，无线通讯系统等；路侧辅助设施建设层面，包括信号灯、路灯的智能化改造，检修清障以及建立分级路侧感知系统等；路侧感知系统的性能方面，包括激光雷达，全流程感知算法仓，边缘计算单元等；智能路侧系统建设方面，包括高精度地图，光栅光纤阵列等。
另外，要有云侧的“大脑”。实现计算和决策，在出行安全、驾乘体验、运行效率方面提供进一步的支持。云侧需要进一步加强的基础设施包括：大数据、云计算平台；基于人工智能的综合决策、治理、运维平台和大模型；高精度地图和卫星导航，车载交通服务软件等。
其中，路侧基础设施的建设升级是中期发展难点和政策聚焦点。以路侧边缘计算单元为例，配置200TOPS以上的算力就能支持L4级自动驾驶上路。但从部署难点看，高算力计算单元不仅单颗生产成本高，适配不同车型和传感器需要算法调整，上传到云端也需要即时响应，且为了保障实时的数据处理对延迟的要求也极为苛刻，需要极强的技术积累和迭代升级能力。
路侧的智能设施升级考验的不仅是建设能力，更需要的是一整套方案的集成和高效适配能力。从长期来看，要实现车与“X”，包括人、车、路、云端等智能终端进行信息交换、共享、环境感知、智能决策、协同控制等功能，重点仍在于参与企业的实力，要具备对智能设备部署升级、提供一体化方案的综合实力。
3、有实力的企业加速入局，是实现智能网联社会的关键，主要看三大维度
在智能网联化构想下，交通系统需要融合现代通信与网络技术，最终实现车与万物的智能信息交换与共享。成熟的智能交通运营商理论上需要路、云、车三方面条件：
一是路侧，要有高阶路侧设备的智能化一体化方案的建设、运营、维护能力。有研发、生产路侧传感装置、通讯设备能力，拥有边缘计算产品，且符合高阶自动驾驶上路要求的企业。如果企业参与过城市交通运营和治理经验，有主导全国重点智能网联示范区的能力则更优。比如百度，在国内是最早布局无人驾驶的企业之一，牵头全国双智试点、车联网先导区项目建设超十个，完成3000多个智慧路口建设，智能网联领域市占率超过30%。参与一半以上的智能网联示范区建设，其中北京、上海、广州、武汉成为全国车路协同示范标杆。
二是云侧，需要有较强的软件系统集成能力、云平台、大数据平台和AI模型实力。AI大模型的实力决定了运营商的能力上限。未来的成熟的车路云体系涉及的数据量、计算量、算力需求都将呈数量级增长。而机器学习优化后的专用大模型，和边缘计算的分布式AI将很大程度上对感知算法和决策准确度进行优化、提高运维效率的同时，信息处理和即时反馈能力也将得到加强。
在该领域百度优势也十分明显：一方面在大数据开发与治理、云计算存储、计算和网络安全领域有业界领先的先发优势。另一方面，在AI领域，百度也有机器学习平台BML，基于文心CV的网联垂类大模型，从模型层、框架层、到平台层、交互层实现了一体化能力集成。基于AI应用，百度已经在智能道路巡检、智通动态分析等任务上具备成熟经验，在多模态迭代、算法优化下，其路侧小模型推理错误率能降低40%以上。
第三点，经验。入局企业要拥有较为成熟的车端无人驾驶技术和丰富的落地示范项目经验。车端无人驾驶成熟度主要取决于车载传感器算法、计算平台的算力上限、训练程度。由于实际上路的车辆中已有L3级别的辅助自动驾驶，测试中的车辆最好要能实现L4级的全自动驾驶。百度自2013年投入研发自动驾驶，2021年推出自动驾驶出行服务平台萝卜快跑。2024年5月，萝卜快跑第六代无人车发布，其搭载的第六代自动驾驶计算平台具有超强的算力，搭载双AI多核芯片，算力高达1200Tops+。在成本端，萝卜快跑第六代无人车整车成本相较于5代车直接下降60%，价格只需要20万。迄今为止，百度已在全国10余个城市开展自动驾驶出行服务，总订单超过600万，满意度高达95%。
百度从2013年开始布局自动驾驶、人工智能，多年持续投入，一是聚焦于提升车辆本身的感知、决策与控制能力，二是积极发展车路协同的应用能力。百度的核心优势在于人工智能大模型、大数据和云计算、配套平台化产品三大方面。此外，百度还在各前沿领域探索，走在行业和标准之前。作为唯一有车路云图全栈建设能力的公司，百度将地图卫星定位提供给路侧协同，辅助智能网联效率提升。在之基础上，百度还开发了数字孪生的智慧交通专网地图，在建设智能网联体系各方面始终走在行业前列，有望在未来成为国内车路云一体化的持续引领者。百度网联服务平台加速了智能网联社会的实现进程，2024年通过车机地图等方式服务L2+车辆将达到百万辆规模，未来三年内服务30座城市，1000万辆车，降低事故率，大幅提升出行效率。服务智能网联乘用车、公交车、接驳小巴，无人清扫车、售卖车等多种车型，发挥超视距感知、复杂场景协同决策、群体智能等优势为车辆赋能，努力打造更加安全、高效、聪明的汽车。
最终，我们可以构想一下，如果以移动互联网时代的运营相类比，移动、电信、联通等通讯运营商的主要责任是构建网络服务体系、完善联网相关标准、为消费者提供网络服务并提供售后支持。那么智能网联运营商的主要职能是：协助车联网一体化体系建设，构建路侧智能化基础设施，提供云侧的大数据分析、云端支持、AI模型等技术支持，完善智能出行的服务和安全标准。让越来越多经验丰富、技术深厚的智能网联运营商加入进来，让聪明的车走智慧的路，加速构建起未来社会的智能交通新生态！