智库书摘丨中国智能汽车产业面临的挑战

近年来，中国智能汽车产业在人工智能技术的蓬勃发展下，取得了较快的进步。国家高度重视智能汽车产业，顶层设计不断完善，在技术水平、基础设施、法律法规建设等方面均取得了突出成绩，促使整体产业走在了世界前列。但不可否认的是，中国智能汽车仍然面临诸多挑战，与以美国为代表的智能汽车强国还有一定的差距，智能汽车市场迭代更新较快，产业不确定性较多，还需要中国政府和相关市场主体持续努力，在智能汽车的新赛道上跑出更好成绩。

（1）关键技术受制于人。智能汽车科技含量高、产业链长，对于整个人工智能相关产业的发展水平要求很高。中国在一些关键核心技术方面仍然存在“卡脖子”问题。例如，在车载芯片方面，不仅传统车载人工智能芯片被外国企业垄断，制造芯片所必需的关键设计工具和制造设备也被外国企业垄断，国内芯片自主研发之路依然艰难。在操作系统方面，国内相关企业的自主研发尚处于起步阶段，技术积累相对薄弱，距技术成熟和大规模运用还有较大距离，内核系统和中间件主要掌握在外国企业手中。在感知系统方面，一些上游光学元器件、视觉处理芯片、雷达收发芯片也严重依赖外国进口。相关领域一旦被断供，国家智能汽车产业安全将受到较大威胁。

（2）产业发展不够协调。智能汽车产业牵涉面广，需要多方协同发展予以支撑。一方面，中国缺乏行业融合发展的技术架构，市场主体的技术标准不够统一，相关资源无法实现共享；各示范区建设相对孤立，不能实现信息互通，同质化、碎片化的情况较为严重；各地进行示范测试、牌照发放的制度标准不统一，相关资质的互认机制没有建立起来，较大增加了企业研发和测试成本。另一方面，与智能汽车相关的配套产业发展滞后，例如高精度地图覆盖面还比较小，据了解，目前仅有35万公里的高速公路与城市快速路完成了高精度地图的采集，其余道路尚未开展，更新频率相对缓慢，影响了智能汽车在开放道路上的大范围普及；相关通信标准更新迭代速度较快，但许多基础硬件设施无法兼容支持，也在一定程度上抑制了智能汽车产业的发展和更新。

（3）示范应用推进缓慢。智能汽车大规模普及的前提是经过较为充分的测试和试点，示范应用正是连接研发和市场的关键环节。目前中国在智能汽车的示范应用方面还存在较多问题。第一，各地示范项目与实际应用结合不够紧密，例如公共交通、工地作业、港口物流等，很多还停留在简单的科普层面，相关基础设施建设缓慢，道路联网、高精度地图、测试场地建设相对滞后。第二，当前的应用测试整体相对简单，与真实环境的差距依然较大，相关测试数据也不够全面，对实际路况车况的模拟不够充分，智能汽车执行判断系统不够健全，其安全还存在较高风险。第三，测试场地建设相对缓慢，复杂路况尚未完全开放测试，不能完全满足企业研发和测试的需要，各地示范区的测试标准还不统一，测试结果无法互认，也为企业造成了一定的影响。

（以上内容摘自《制胜新赛道：战略、路径和政策》）

《制胜新赛道：战略、路径和政策》一书分为战略篇、路径篇、政策篇三部分，通过10个章节深入分析了新赛道发展的时代背景与国际环境，识别了新赛道的重点方向，阐述了新赛道的动力机制，总结了发达国家开辟新赛道的经验，提出了我国开辟新赛道的战略意义与政策建议。

（整理/耿瑞蝶)