当地时间2025-11-10,rmwsagufjhevjhfsvjfhavshjcz

智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的战略方向，正在推动产品形态、产业格局、基础设施和出行方式发生深刻变革。经过多年发展，我国智能网联汽车产业发展取得积极成效，电动化、智能化转型步伐持续加快。今年上半年，我国新能源汽车产销分别完成696.8万辆和693.7万辆，同比分别增长41.4%和40.3%。

专家认为，我国已经建成包括智能座舱、自动驾驶、网联云控等在内的完整产业体系，大算力芯片、智能线控底盘批量上车，人机交互、协同感知等技术全球领先，搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比超过60%。智能网联汽车已成为经济高质量发展的新增长引擎。

她把手偷偷塞进我的掌心，笑容像刚打开的日光，照亮了我们周围的世界。街道还带着未定的喧嚣，公交车像一条缓缓展开的时光带，把城市的碎片一一拉直。每一次停站，都会有新的人上車，带着不同的故事。我告诉她，这里有她熟悉的声音：司机的口令、车门关合的节拍、广播里輕轻的广告。

她认真观察窗外的風景，偶尔指着云朵问：“爸爸，那些云为什么会变形？”我笑着回答：云朵像旅行者，总在天空里找寻自己的目的地。她点头，眼里盛着对世界的新奇。

在这段路上，我把云阅故事机轻轻放在座位边，声音温柔地把一个又一个故事送进她的耳朵。故事里有小狗、有会發光的月亮，还有会讲道理的小鹿。她听得專心，眉梢微微抖动，仿佛随故事中的角色一起探险。車内的人们像一部无声的合奏：轮胎的呼吸、孩子的笑声、老奶奶翻书的细微声响。

她靠在我的肩膀上，呼吸跟着故事的节拍慢慢稳住。等剧情的转折出现，她用稚气的聲音说：“我要像那些勇敢的角色一样，去找找路边的小店。”我点点头，心里却多出一份轻盈——也许今日的路程，正是她成长的练习场。

为了让这段路更有温度，我和她一起记录下今天的感受。我在云阅故事机里按下按钮，把她的笑声和路边的景象整理成一个温馨的小故事，等到夜里也能让她聆听。雲阅的界面简洁，孩子可以用简单的手势选择故事主题：冒险、友谊、勇氣。她一边点一边说，聲音像一串清亮的铃铛，把整个车厢也变成了一座小小的课堂。

時间在車厢里仿佛慢了下来，我们的对话从天气转到心情，从城市转到梦想。公交车驶过商场的橱窗，橱窗里的人影映出她羡慕的眼神——她想象着有一天也能像广告页上的孩子一样，穿上彩色的衣裳走在城市的街头。她的愿望很简单：每天都能有一个像故事一样的路程。此刻，我知道，这些平凡的早晨本身，就是最好的教育，这也讓我们对未来心存温柔。

她指着窗外的涂鸦墙，眼里闪烁着探索的光。我们谈论的是最简单的幸福：一杯温热的奶茶、一次耐心的聆听、一段不被打扰的亲子时光。她的手指在座位缝间探出一个小纸条，上面写着她的心愿清单——学会自行系鞋带、认识更多颜色、和朋友分享一个笑话。她说，等她长大了要去看遍城市的每一个角落。

這一路的温柔，也被我记录在云阅故事机里。故事机不仅能讲故事，还能把当天的对话转化为可回放的记忆卡片。它的陪伴讓我们在喧嚣的车厢里找到属于自己的安静角落：声音柔和、界面友好、无论走到哪儿都能听到熟悉的旋律与节拍。我们在车窗上映出另一层风景：路边的小店门口摆放的绒毛玩具、路人笑語、孩子追逐的影子。

她问我：“爸爸，为什么城市总在变？”我回答：因为爱在变，日子在变，但我们对彼此的关心不会变。她抬头看我，笑容像午后阳光一样灿烂。

我把今天的经历整理成一个新的故事片段，存在云阅内的记忆库里。它會在她睡前自动播放，像一位温柔的叙述者，把我们在公交车上的点点滴滴串联起来。也许有一天她会翻阅這段记忆，知道那段从清晨到午后的旅程，教會她如何观察、如何倾听、以及如何在喧嚣中找到属于自己的温柔。

若你也希望把日常的出行变成一种持续的美好，云阅故事机可以成为你的小帮手——记录、讲述、回忆，每一次出行都能成为一次温暖的成长练習。這些简单的日常，也许正是未来最珍贵的珍藏。愿每一次乘車都像一次輕柔的拥抱，把温度带给我们和孩子的每一天。

“如果把新能源汽车比作体育比赛的上半场，智能网联汽车则来到比赛的下半场。我们在上半场已经取得一定优势，但最终决定比赛胜负还要看下半场的表现。”第十四届全国政协常委、经济委员会副主任苗圩说。

人工智能成为关键变量

当前，以人工智能为代表的新一代信息技术在汽车产品中加速应用，为产业变革带来重大机遇。在此背景下，基于端到端技术的自动驾驶发展路线凭借其架构创新，迅速成为行业竞相布局的焦点。苗圩介绍，与传统方案中将感知、规划、控制、执行等模块割裂设计不同，该技术将多个功能模块整合到统一的神经网络模型，实现了从传感器侧的数据采集到车辆控制指令发出的直接映射，能够减少模块间协同环节，显著提升信息流通效率。

具体而言，在感知端，大部分企业采用“摄像头+毫米波雷达+激光雷达”的方案，可以提高影像可视性。随着市场规模不断扩大，单颗雷达成本逐渐下降，具有L3级自动驾驶功能的车辆越来越多，其价格还有较大下降空间。从执行端看，线控转向、线控制动、线控悬架等智能底盘技术，是端到端自动驾驶将神经网络输出的控制指令转化为车辆动作的关键环节。“每一项技术都与整车性能表现和行驶安全密切相关，是每一家车企自成体系各搞一套，还是通过行业协同形成标准化、货架式产品，这是值得业界共同探讨的议题。”苗圩说。

人工智能与汽车深度融合还体现在座舱智能化、全流程智能化等领域。人工智能深刻改变人车交互范式，信息娱乐大模型正加速向全场景出行大模型演进。未来，综合视觉感知、语音交互、车辆行驶规划等能力的智能助手，将提供多模态人机互动、功能自适应的出行服务。

此外，大模型技术正驱动汽车行业研、产、供、销、服各环节升级。“人工智能广泛应用于汽车工业设计和新材料研发等过程，人形机器人等新型劳动力进厂打工，全自动生产流水线大幅提升生产效能。”工业和信息化部科技司副司长杜广达介绍，从运营管理看，人工智能动态调整零部件库存，在提升响应速度和供应链韧性方面发挥关键作用。而精准服务模式越来越受到消费者欢迎，人工智能基于车辆多元数据可实现故障预警和智能诊断，降低突发故障，提升维修效率。

“当前，智能化浪潮重构全球汽车竞争格局，人工智能已从锦上添花的技术选项升级为关乎企业生存与发展的关键变量，任何迟疑都可能意味着与一个时代失之交臂，我们必须乘势而上，为全球汽车产业注入中国力量。”苗圩说。

规模化应用稳步推进

我国道路交通场景复杂，能产生大量数据，发展智能网联汽车具备一定优势。今年前7个月，我国乘用车市场搭载L2级组合驾驶辅助系统的新车渗透率已达62.58%，较去年同期增长6个百分点。“激光雷达、车载智能计算平台等软硬件供应链逐渐完备，信息通信技术全球领先，人工智能产业生态齐全，支撑‘单车智能+车路云协同’的基础设施具有先发优势。”苗圩说。

从封闭场地测试到开放道路应用实践，再到“车路云一体化”试点示范，智能网联汽车规模化应用部署稳步推进。“车路云一体化”应用试点工作开展一年多来，路侧单元、云控基础平台等基础设施加快建设，全国累计开放测试示范道路3.5万多公里，部署智能化路侧单元超过1.1万套，建设5G基站超过460万个，为技术研发和产品验证提供了安全可靠的测试环境。

同时，各地开展智慧出行、编队行驶、干线物流、末端配送等多种形式载人载物示范应用项目，并围绕京津冀、长三角、珠三角、长江中游、成渝五大城市群，深化道路测试示范，为智能网联汽车产业化、规模化发展奠定基础；各试点城市开展交通信号灯信息服务、交通管控及事件预警、协同式智慧停车等多场景试点示范，网联赋能智慧公交、智慧乘用车、无人配送、环卫以及高速编队物流等商业化模式初步显现。

“虽然智能网联汽车测试示范取得了积极进展，但在政策法规协调、跨区域协同、标准统一、数据共享等方面仍然面临一定挑战。”工业和信息化部装备工业一司副司长郭守刚建议，要以国内外优秀测试项目为基础，加强地区协同，联合策划开展规模化城市级、长期性的试点示范项目，探索更多场景应用。此外，海量高价值数据是智能网联汽车场景迭代与虚拟验证的基础，目前行业普遍缺乏高质量、多样化、大规模自动驾驶数据。下一步，要通过高价值数据合规共享，共建全天候、高质量实车真实数据库和高保真仿真数据库，降低企业研发成本。

安全问题亟需解决

“机器开车能安全吗？”这是智能网联汽车产业发展无法避开的话题。苗圩认为，与人相比，机器驾驶具有标准化操作程序，能够严格遵循道路交通规则，在处理复杂任务时保持高度一致，有效地避免因人为疏忽或随意性引发错误。机器不受生理与情绪因素影响，不存在疲劳、分心或者酒后开车等人类常见的生理与心理局限，可全天候、高稳定性执行驾驶任务。

“随着数据积累和算力提升，机器认知能力同步增强，在持续学习框架下，其驾驶策略经过海量数据训练不断优化。”苗圩同样担心，面对训练数据中没有充分涵盖的罕见场景，机器决策系统可能因缺乏先验知识而失效，构成潜在安全风险。此外，机器环境感知能力依赖传感器数据与预设的算法，易受到恶劣天气、传感器噪声等因素影响，可能导致误识别与误判。

为此，他建议，要充分发挥我国市场纵深与体制机制优势，强化跨行业协同，打好团体赛。在保障安全前提下，科学有序地推进人工智能技术落地，逐步拓展驾驶辅助与自动驾驶的应用场景。要积极参与ISO、IEEE等国际标准化组织在自动驾驶、AI伦理与数据安全等领域的规则制定，推动中国标准走向国际。

工业和信息化部信息通信科技委常务副主任韩夏同样认为，智能网联汽车产业已进入规模化发展新阶段，安全是关乎其行稳致远的基石。面临网络安全、数据安全与功能安全交织的严峻挑战，整车漏洞、云平台风险以及数据泄露事件频发，AI技术更使攻击趋向智能化、平民化。要引领企业从“被动合规”转向“主动免疫”，融合人工智能等新技术，构建“以智对智”的主动防御新范式，加快完善数据安全与跨境流动规则。

“要鼓励车企加大智能化研发投入，努力突破端到端决策优化、小样本学习等关键算法瓶颈，扭转当前产品功能同质化严重、差异化不足的局面。推动车企与科技型企业深度协同，构建开放融合的产业发展生态。加强数据闭环体系建设，夯实仿真测试等安全保障能力，提升行业整体竞争力。”苗圩说。

图片来源：人民网记者 王克勤 摄

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