编辑 / 莹莹
设计 / 洋洋
出品 / 车路云50人论坛
人工智能与新一代信息通信技术的融合赋能，为汽车产业带来新的变革，促使车路云一体化加速迈向规模化应用的发展新阶段。
近日，在由西部科学城智能网联汽车创新中心与中国电信股份有限公司联合主办的2024年车路云50人年度发展论坛上，中国工程院院士邬贺铨发表了题为《AI大模型加持，5G V2X加速》的主旨演讲。
当前生成式语言大模型和视频大模型技术的突破，为AI成为物理世界的引擎拉开了序幕，网联车与车联网领域是被认为当下AI技术应用的重要突破口。
在网联车测试上，现目前，网联车仅1%开放道路测试，9%封闭道路，90%仿真，难以覆盖真实长尾场景。若有了AI加持，基于AI在原有视频数据上迁移学习，就可改变视角、光照和材质并变换场景派生出更多数据供训练，生成新的交通场景数据。
在车联网应用上，汽车主要通过车内网控制车身、动力和底盘，提升座舱智能化，以及支持单车智能。在AI+5G的赋能下，车机、T-BOX和ADAS的智能化程度将得到显著增强。
邬院士认为，在车联网技术的发展过程中，单车智能是其中一个重要的起步阶段，同时也是网联车的基础。
尽管单车智能具有一定的自主性和灵活性，但它仍然存在很多不足之处。邬院士认为，车路云网的融合将提供更具全局性和协调性的最优解方案，这包括：
邬院士认为，云端算力和车端算力各有分工，需协同。
在云端，云端算力可以实现数据大规模的离线训练与推理优化，提供需多方数据融合的决策支持及历史数据存储分析。同时，云上加入MaaS（模型即服务），可支持车联网大模型与场景小模型融合。
此外，云端也可提供车辆软件更新、路线优化、交通预测、车辆调度、故障诊断、远程控制、安全监控等功能。
同时，云端也可支持车辆间共享位置信息、行驶意图和道路状况，支持实时通信和协同操作。
而车端，邬院士认为，车载算力主要用在车辆行驶中处理实时数据，包括摄像头和雷达等环境感知与路径规划等，以及障碍物检测、碰撞预防、紧急制动、车道保持等驾驶决策需在车端进行计算，保证毫秒级响应。
同时，车端算力可提供离线计算能力，适用于无网络等场景，可避免数据上云泄漏。
当前，5G的广渗透与5G-A商用，推动5G-V2X完善并走向成熟。5G-V2X车联网技术路线在国际上取得共识，技术与产业正加快发展。
但邬院士强调，车联网技术发展不仅需要强大的技术支持，还需要完善的管理体系来保障其安全、可靠与可持续性。技术与管理并重，才能充分发挥车联网的优势，推动车路云一体化系统的建设和发展。
因此，邬院士认为，当前需要建立全国统一的车联网投资与运营主体，探讨商业模式，促进法规建设，凝聚产业链相关方力量，完善车联网发展生态。并建议，可以由公众通信运营商、车企、金融机构、市政公司等合资组建一个全国统一的5G C-V2X运营商，统一标准，规模部署。
邬院士认为，智能网联车与新能源车相辅相成，数字化、网络化、智能化和绿色化紧密结合。车联网成为承载新质生产力的新兴产业，已经在国家高质量发展中彰显新动能重任。
