“车能路云”四大生态走向融合 打造汽车产业“中国方案”

单车智能与车路协同这两种技术路线，是汽车智能化上半场争论的话题之一，随着产业不断发展，业界逐渐认识到两条技术路线是互补关系，需要智能网联化发展。

如今下半场开局，单车智能难解技术瓶颈、车路协同热度不高，同时新能源汽车超预期渗透加重资源负荷，智能网联汽车走到发展的“十字路口”，下半程该怎么走？

8月30日-31日，由中国电动汽车百人会、襄阳市人民政府主办的“隆中论坛”在湖北襄阳举行，50余位行业专家与企业代表围绕车、能、路、云四个领域，深入探讨了产业融合生态的发展路径。

“真正改变世界的是生态系统，而不是某一个单项技术。构建‘车能路云’融合发展新生态符合‘生态改变世界’的定律。”国家能源专家咨询委员会副主任、国家气候变化专家委员会委员徐锭明在会上指出。

“车能路云”从原先的车路协同关系，拓展到车与三个生态的互动融合，即汽车和能源、汽车和路端、汽车和云端，涉及到汽车、能源、交通、信息，中国科学院院士欧阳明高解释到：“以前我们这些行业在新能源汽车发展的初期是一种松散组合，随着新能源汽车发展我们将逐步从松散组合到深度融合，这是由技术、市场各方面发展的必然趋势。”

“车能路云”融合发展已经成为国家战略。今年6月初，国务院常务会议明确提出要构建“车能路云”融合发展的产业生态。

如何做到车能融合、车路协同、车云互联？这是未来汽车成为超级移动终端的一个巨大挑战。

01 车能协同：车网作用与电网调控并行，削峰填谷

交通建立在能源基础上，电动智能汽车首先要保证充分补能。

随着我国电动汽车普及，城市配电网的负荷在不断增加，据中国电力科学研究院用电与能效研究所给出的数据，中国电力经营区最大负荷预计2025年达到12.8亿千瓦，而这一数值在去年8月5日已经被冲破，该日电网负荷量高达12.9亿千瓦。

电网负荷是一方面，电网调峰压力也非常大，急需解决避峰问题。从万帮数字能源股份有限公司副董事长郑隽一口中了解到，目前补能主要模式还是充电，如果很多车都在上午9点充，所有的工厂也进入高峰，峰上加峰无疑增加电网负担。

更严峻的事实是，上述情况还是在“充电基础设施不充足”的情况下产生的。清华大学碳中和研究院零碳交通中心主任王贺武估算2022年车桩比为2.5：1，而实际上这个比例达到了2.7：1，也就是说去年新能源汽车发展太快，桩反而没有跟上。

王贺武进一步表示：“2030年50%是新能源汽车，这个超出了我们预期，在超出预期的情况下，工信部提出2030年车桩比要1：1，更要命了！实现这个值，充电基础设施必须超常规去发展。”

如何让这个庞大而分散的电动汽车聚合成为一个可调的负荷资源，促进高比例新能源的消纳，是当务之急。会议期间，专家和企业家给出发展建议。

将“智能有序充电”纳入充电桩，构建光储充换一体化的新型基础设施，在此基础上，未来的车网互动是“智能双向互动”的状态，多种基础设施以分布式能源形成联网，具备“虚拟电场”的基本功能。

电网调控并行，高卖低买。“低谷充电，高峰卖电”基本可以做到两年就能盈利，“一天一充一放回报期比较长，大概5年时间，但是如果做到一天两充两放，基本两年就盈利。”王贺武给出计算。

02 车路协同：从车路关系拓展到“车城协同”

行业对车路协同做了不少探索，但热度一直不高。

“建了很多路，使用率不高，车企参与度不高，这两个‘不高’导致了大家开始质疑车路协同的路线。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出其中缘由。

为解决这一问题，会上不少专家认同一个发展路线，从“车路协同”进入到“车城协同”。

“车能路云”融合发展，本质是汽车与路/城市、能源/电力、数据/算力以及通讯/网络四者之间的关系，其中首要解决的是“汽车和路/城市”的关系。

有了城市的数据，可以获得城市基础设施信息、城市停车场信息，以及城市积水、火灾、塌陷等各种在道路侧不能提供的信息，包括人的信息。

过去几年，已经有一些致力于车联网、智慧城市、智能驾驶的城市参与到城市级、国家级的创新应用当中。8月30日上午，在国家级车联网先导区建设暨襄阳市汽车产业发展大会上，工信部正式授牌襄阳国家级车联网先导区。

张永伟表示，车城一旦协同了，对汽车、对城市都可以实现很好的功能性的支撑。

当汽车作为一个移动的感知单元，它所形成的感知信息完全可以服务于城市的管理和城市的治理，会成为城市治理、城市管理的一个智能化的终端。

把汽车用好，城市管理也会有很高提升。中国信科集团党委委员、副总经理陈山枝提议政府把车路协同等领域的工作当做打造城市竞争力和城市新名片的重点项目。

一方面出台相关支持政策提升车联网的车端渗透率；另一方面丰富车端应用，推进多种场景的应用，让大众有获得感。同时，通过主机厂、政府、第三方等数据开放，营造产业生态。

03 车云协同：千车千面回到“千车一面”

“车能路云”实际上是四个生态如何融合的问题，这其中“车云”关联多个生态。

电动化来说，智能汽车既要充电，也是削峰填谷最大的虚拟电场，国汽智控(北京)科技有限公司CEO&CTO尚进指出这里面仍然需要更多的单车复杂计算。

其中包括BMS用户的需求、电池到底放多少电，这些计算、模型、数据单车并不具备，必须得有“车云”一体的计算框架。

智能化来说，自动驾驶的算力与数据的积累越来越依赖云端，单车智能的感知、决策、控制存在能力边界问题，未来需要基于“车路云”协同方案去实现跨维解决。

电动智能汽车内卷出“千车千面”，包括单车的计算能力、成本中底高端各不相同，在尚进看来，这导致智能化受到单车硬件的限制，千车千面对接能源、路端、云端等其它生态就很复杂，换句话说，对接的生态无法为千车建立不同的接口。

真正实现车能路云多种生态对接，“必须让千车千面再回到“千车一面”。

尚进给出路径，他建议单车和试验场的服务器形成“车云”一体的孪生，单车内的软件生态移到服务器端而非任何一家生态，这样才能做到同样车规级的软件，甚至同样车型体系软件孪生。

不仅是“车云”也包括“车车”。他举例说明，在运行过程中如果一辆单车的算力有富余，仍然可以把算力空余出来给另外一辆运行的单车。

千车千面回到千车一面，这样才能实现四个生态互动对接、共同发展，真正实现智能汽车是一个移动中心、能源中心和计算中心。

实现“车云”一体，张永伟提到一个痛点，就是云端不够快。对此，吉利控股集团协同创新中心总经理沈源在实操中发现云端不够快不是设备本身延迟的问题，更多的是数据处理的不够精确、不够聪明。

“做自动驾驶无论OEM还是供应商，目前面临的问题是海量数据怎么复用” ，长安科技智能汽车云服务与数据工程总工程师郝金隆提到另一痛点。

他建议构建端云一体化的数据闭环，即数据采集、标准、仿真、训练一系列的闭环，实现海量边缘场景的自动发展，并呼吁政府、产业示范区等参与主体共享数据资源，降低后续发展所需的成本。