上海羊羽卓进出口贸易有限公司任泽平：关于加速推进智能网联“新基建”的几点建议
文：任泽平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。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。企业切入人工智能的四点建议
在快速发展的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是具颠覆性的创新之一。对于企业而言，切入人工智能领域不仅是顺应时代的选择，更是提升竞争力的关键所在。然而，如何有效地在这一领域立足，仍是许多企业面对的挑战。以下是黑龙江振宁科技的四点建议，旨在帮助企业成功切入人工智能领域。
一、从业务痛点出发，明确应用场景
切入人工智能领域的第一步，是从自身业务的痛点出发，明确AI的应用场景。许多企业在实施AI项目时走入误区，盲目追求前沿技术而忽视了实际需求，导致项目效果不佳。实际上，AI的真正价值在于解决具体问题。例如，零售企业可以利用AI进行客户行为分析，优化库存管理；制造企业则可以通过AI实现设备的预测性维护，降低停机时间。因此，企业应首先识别出自身迫切需要解决的问题，然后设计相应的AI解决方案。
二、培养多学科的跨界人才
人工智能的应用需要多学科的知识和技能，包括计算机科学、数据科学、业务管理等。仅依靠单一学科的专业人才，很难全面推动AI项目的成功。因此，企业应重视多学科跨界人才的培养和引进，打造一个多元化的团队。这样的团队不仅能够在技术层面实现创新，还能够从业务角度出发，设计出切实可行的AI解决方案。此外，企业还应提供持续的培训和学习机会，帮助员工掌握新的AI技术和应用方法，保持团队的前沿性和竞争力。
三、建立开放的合作生态
在人工智能领域，孤立的发展往往难以取得突破性的成果。企业应积极建立开放的合作生态，与高校、科研机构、技术供应商等展开深入合作。通过合作，企业可以获取新的研究成果、前沿技术和行业经验，加速AI项目的推进。例如，企业可以参与高校的联合实验室项目，共同探索AI在实际业务中的应用；还可以与技术供应商合作，借助其技术平台和工具，提高AI项目的实施效率。开放的合作生态不仅能够提升企业的技术水平，还能够推进创新思想的交流和碰撞。
四、注重数据治理与隐私保护
数据是人工智能的基础，数据的质量和安全性直接影响AI项目的效果。企业在切入AI领域时，须高度重视数据治理与隐私保护。首先，企业应建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性和完整性。其次，企业应严格遵循相关法律法规，保护用户隐私，防止数据泄露。例如，企业可以采用数据加密、匿名化处理等技术手段，保障数据的安全性和隐私性。此外，企业还应制定明确的数据使用规范和管理制度，确保数据在AI项目中的合规使用。
总 结
人工智能的发展为企业带来了机遇，但同时也伴随着诸多挑战。通过从业务痛点出发、培养多学科跨界人才、建立开放的合作生态以及注重数据治理与隐私保护，企业可以有效地切入人工智能领域，充分发挥AI的潜力，提升自身的竞争力。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能将成为企业创新和发展的重要驱动力。企业唯有积极应对挑战，抓住机遇，才能在这场科技变革中立于不败之地。
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