随着人工智能、5G、大数据等前沿技术的蓬勃兴起，智能网联汽车已成为全球汽车行业转型升级的核心驱动力与未来竞争的制高点。近年来，中国积极响应这一趋势，不仅加大了在关键技术领域的研发力度，还致力于新型基础设施的全面建设，为智能网联汽车的发展铺设了坚实的道路。同时，国家层面持续完善政策法规与标准体系，明确提出了“构建‘车能路云’深度融合发展的产业生态”战略，旨在通过全方位的政策扶持与规划引领，加速该领域的技术创新与产业化进程。

其中，《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023 版）》，明确车联网产业建设阶段及目标，第一阶段到 2025 年，系统形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系。

《汽车行业稳增长工作方案（2023—2024 年）》，提出引导企业加快 5G 信息通信、车路协同、智能座舱、自动驾驶等新技术的创新应用，开发更多适合消费者的服务功能，持续提升驾乘体验，催生更多购买需求。此外，地方政府层面，北京、四川、吉林、青岛等地也积极行动，纷纷出台了一系列支持智能网联汽车产业发展的政策措施，为智能网联汽车产业的快速发展提供了强有力的保障。

车路云一体化系统架构快速演进落地

车路云一体化系统通过新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理空间和信息空间融合，实现智能网联汽车交通系统的安全、节能、舒适及高效运行。云控基础平台分层建设，确保开放性和竞争性，支持多层级云控应用。国家级云控平台与区域级、城市级、区县级云控平台的逻辑协同和物理分散架构，实现数据的高效管理和应用。此外，逐步形成云控基础平台与云控应用平台之间的信息交互标准、各级云控基础平台之间的信息交互标准，以及与 MEC、RSU、OBU 等设备的信息交互标准，确保了系统的互联互通和数据的一致性。

多模网络支持高可靠、低时延和大连接车联网服务

车联网需要高可靠、低时延、大连接的网络支持，5G 网络的三大特性（eMBB、uRLLC、mMTC）与车联网需求高度重叠。多模网络形态（如 LTE-V2X、NR-V2X、4G、5G、ETC2.0 等）将提供车-车、车-路、车-云之间的有效连接。例如，车与车之间主要通过 LTE-V2X 通信，未来还可以通过 NR-V2X 通信；车与路之间可以通过多种通信方式，如 LTE-V2X/NR-V2X/4G/5G，甚至是 ETC2.0、射频等；车与云可以通过 4G 和 5G 通信，未来还可以是 6G 和卫星通信等。这种多模网络形态不仅提高了网络的灵活性和可靠性，还为未来的通信技术演进预留了空间。

车联网计算、感知和人工智能深度融合

大模型时代下，构建车联网行业大模型和细分场景模型，融合感知算法从后融合向特征级融合和前融合演进，提升感知性能和计算效率。例如，路侧传感器的多传感器一体化设备越来越普遍，同时开始采用功能和性能更强大的单一传感器，如 4D 毫米波雷达。在软件方面，车联网融合感知算法从后融合向特征级融合和前融合演进，提高了系统的整体性能。此外，跨域融合感知算法提升了感知性能，为车路云一体化提供了坚实的技术基础。

车联网数字孪生底座和仿真测试应用加速技术突破

数字孪生技术通过建立物理实体的虚拟模型，实现对物理实体的分析预测和改善优化。车联网数字孪生底座和仿真测试应用将加速技术突破，提升系统的可靠性和安全性。构建“道路基础数据+业务数据+实时动态数据”的交通和车联网数字孪生底座，不仅注重视觉上的真实，也注重空间数据和时序数据的真实。通过仿真测试、封闭道路测试和真实道路测试相结合的体系，加速网联自动驾驶技术的突破，为智能网联汽车的商业化落地提供强有力的技术支持。

车联网赋能高级别自动驾驶

车联网技术通过红绿灯信息推送、超视距信息推送、多车协同等典型场景，赋能 L2/L2+、L3/L4 智能网联汽车，降低自动驾驶车辆感知及计算成本，扩展运行设计域，提升安全性。这些应用场景不仅提高了车辆的智能化水平，还为未来的完全自动驾驶奠定了基础。通过车路云一体化系统，车辆可以实时获取周围环境的信息，做出更加精准的决策，从而提高行驶的安全性和效率。

车联网赋能交通管理和智慧城市建设

车联网技术通过智能交通管控、交通异常事件检测、交通违法监测等应用场景，赋能交通管理，提升交通效率和安全性。同时，车联网技术还可以助力智慧城市管理，实现精细化的城市运营和服务。例如，通过车联网技术，可以实时监测交通流量，动态调整红绿灯时序，减少拥堵；通过交通异常事件检测，可以及时发现并处理交通事故，保障道路安全。此外，车联网技术还可以应用于城市公共服务，如智慧停车、智慧公交等，提升城市的整体服务水平。

车联网赋能交通出行和物流运输

车联网技术通过公交优先、绿波车速引导、智慧站台、自动驾驶重卡等应用场景，赋能交通出行和物流运输，提升公共交通的安全性和效率，降低物流成本，提升运输效率。例如，通过车联网技术，公交车可以实时获取路况信息，调整行驶路线，减少延误；通过绿波车速引导，可以减少红灯等待时间，提高行驶效率。在物流运输方面，自动驾驶重卡可以实现长途运输的无人化，降低人力成本，提高运输效率和安全性。

车联网“可信数据”构建商业闭环

“可信数据”是未来车联网运营的核心内容，通过数据分级分类、隐私保护、数据脱敏、数据溯源等手段，确保数据安全合规。数据分级分类是数据安全保障的重要基础，也是数据治理的第一步。隐私保护方面，利用同态加密、联邦学习、安全多方计算等技术，探索大模型联合训练，为车联网数据流通过程中隐私保护提供新思路。数据脱敏方面，利用人工智能等技术对车外人脸、车牌数据进行脱敏处理，防止敏感信息泄露。数据溯源方面，基于区块链、数字水印等技术保障数据不可篡改、可溯源。“普惠服务”则是通过提供丰富的应用场景和服务，实现商业运营闭环，让更多用户受益。

车路云一体化安全体系保障车联网应用

构建车路云一体化主动安全防护体系，实现各业务系统的全生命周期安全防护与统一安全管理。终端安全防护系统具备车端与路侧设备的安全威胁监测与主动防御能力，并实时反馈安全风险数据，与云端联动进行及时的安全响应处置，形成全生命周期安全防护闭环。云端安全防护系统以网络安全等级保护标准（第三级及以上）为依据，进行安全合规性研发实践，形成一套完整的云端安全防护系统架构，落实物理环境安全、区域边界安全、通信网络安全、计算环境安全。

V2X 通信安全防护系统具备基于国产商用密码算法的车与车、车与路通信身份认证能力，满足跨域身份认证要求，保障不同品牌车辆、不同路侧设备间的安全通信。

车联网产业形成科学的顶层设计和评价体系

车联网产业发展需要科学的顶层设计，统筹规划汽车行业、交通行业、信息通信行业、互联网行业等多行业协同发展。顶层设计的主要特征包括顶层决定性、整体关联性和可操作性。顶层设计成果应是可实施、可操作的，确保产业的可持续发展。政策主要包括法律法规政策支持、顶层设计、专项行动计划（含投融资计划和补贴政策等）、支撑机构计划、科研创新计划、专项人才计划等。基础设施主要包括标准和规范、频段资源、互联互通等测试、“仿真实验+封闭测试场+半开放道路+开放道路建设”、商用车和乘用车前装及后装、运营等。

产业主要包括 OEM 整车厂、造车新势力、零部件企业、自动驾驶和智能网联解决方案企业、交通企业、出行企业、TSP、图商和定位企业、安全企业、共性平台、检测机构及行业联盟机构等。产业链完备程度是重要指标之一。科学的评价体系应涵盖相关政策、基础设施、产业情况等要素指标，确保车联网建设成果的科学性和有效性。

展望未来，车联网产业将持续迭代演进，单车智能和车路协同深度耦合，通过协同感知、决策、控制实现完全自动驾驶，为全球车联网产业带来新的发展机遇，实现商业运营闭环。