當前，全球汽車產業正經歷百年未有之大變革，智能網聯新能源汽車作為新能源、人工智能（artificial intelligence，AI）、新一代信息技術與制造業深度融合的戰略性產業，已成為各國科技競爭和產業布局的焦點。中國緊抓電動化轉型機遇，實現了跨越式發展，新能源汽車產銷連續多年位居全球第一，頭部企業在技術創新與市場拓展方面表現突出，產品加速走向海外，展現出強勁的國際競爭力。
在電動化基礎上，智能網聯正成為汽車產業高質量發展的新引擎，也是新一輪產業競爭的關鍵。中國在激光雷達、域控制器、車載大模型、車路云一體化等關鍵技術領域不斷突破，建立了完整智能網聯新能源汽車生態體系，支持產業邁向規模化應用新階段。然而，面對日益復雜的國際競爭環境，中國在高端芯片、操作系統、人工智能算力等領域仍存短板，產業協同和標準體系也仍有待加強。
本文基于中國新能源汽車產業發展的先發優勢，提出了依托智能網聯融合發展路徑，推進未來中國汽車產業高質量發展及建設世界汽車強國的戰略路徑和實施對策。
車用人工智能技術快速發展。特斯拉在算力、算法、數據方面建立優勢，根據特斯拉官方披露數據，截至2025年10月，特斯拉建立了10萬顆H100/H200芯片的超級計算集群，積累了超60億英里（96.56 km）高質量行車數據，通過全棧端到端神經網絡實現了AI賦能車輛自動駕駛技術的創新突破。在此基礎上，其完全自動駕駛系統（fully self–driving，FSD）正探索與大模型助手（如Grok）融合，通過引入大語言模型在語義理解、復雜場景推理和人機交互等方面的能力，逐步形成“自動駕駛系統+通用智能體”的新型智能駕駛架構。芯片與操作系統領域加速突破。
英偉達Drive Thor實現2000 TOPS算力，恩智浦半導體公司、高通公司等推出駕艙一體解決方案；操作系統層面形成特斯拉垂直封閉與英偉達開放生態雙軌并行格局。產業協同模式持續創新。
日本12家車企聯合成立了尖端芯片研發聯盟，豐田攜手日本電信電話公司投入5000億日元攻關網聯協同、L4/L5級自動駕駛（汽車駕駛智能化分級使用《汽車駕駛自動化分級》，以應急輔助L0、部分駕駛輔助L1、組合駕駛輔助L2、有條件自動駕駛L3、高度自動駕駛L4和完全自動駕駛L5進行劃分）軟件等核心技術，計劃2028年實現系統輸出，展現出跨行業協同發展的新范式。
圍繞汽車人工智能的核心技術，歐美日等世界汽車強國和地區已經在產業鏈關鍵節點全面布局，并形成了較明顯的先發優勢。
美國推進頂層設計，2024年8月公布了V2X（車對外界的信息交換）車聯網部署計劃，明確到2036年實現高速公路100%網聯覆蓋、75個主要城市85%交叉路口覆蓋的目標，并推動6家車企至少20款車型量產V2X功能。歐洲持續完善智能網聯體系，持續更新網聯協同自動駕駛路線圖，通過“歐洲地平線”（Horizon Europe）計劃支持5G BALKANS等多個基礎設施項目。大眾汽車公司、奧迪汽車股份公司、寶馬集團等汽車企業推動網聯功能量產應用。日本注重跨部門協同，數字廳制定的移動出行路線圖，確立軟件定義汽車、自動駕駛運營與數據利用3大重點領域，依托多省廳聯動機制推進網聯基礎設施從區域試點向全國范圍拓展，形成系統化的發展格局。
美國自動駕駛商業探索全球領先，Waymo無人駕駛出租車服務在2024年5月達到每周10萬次付費乘坐規模，特斯拉在得克薩斯州奧斯汀啟動自動駕駛出租車（robotaxi）試點，推出了Cybercab無人出租車與Robovan多功能車2款全自動駕駛車型。歐洲依托重點專項組織示范活動，組織C?Roads、SHOW等工程和項目，實現了瑞典35輛自動駕駛卡車在物流領域的商業化運營，并在日內瓦等3個城市部署45輛自動駕駛電動小巴開展為期一年的示范服務。日本積極推進多場景應用示范，自2023年在福井縣啟動首個L4級自動駕駛公共服務后，計劃到2025年擴展至全國約50個地區，同時在高速公路與城市道路領域開展車路協同實證試驗，構建多場景示范應用體系。
綜合來看，美國、歐洲、日本在智能網聯汽車的發展上呈現出“技術攻堅、設施先行、應用牽引”的共性趨勢，但具體路徑各有側重。美國憑借頭部企業在人工智能、芯片與垂直整合上的優勢，形成“技術?市場”雙輪驅動的激進模式；歐洲注重通過跨國項目協同，構建“標準?設施”體系化推進路徑；日本則突出“政府?產業”深度協同，依托國家戰略與跨部門聯動，系統布局研發與示范。在產業組織上，美國以企業聯盟與市場創新為主，歐洲倚重區域性合作項目，日本表現為國家戰略導向的產業鏈整合。
這些差異反映出各國基于自身產業基礎與制度環境的不同選擇，也意味著未來競爭將是技術體系、基礎設施、商業生態與制度環境的綜合較量。中國需要在借鑒國際經驗的基礎上，發揮自身在市場規模、設施部署與政策協同等方面的優勢，走出一條中國特色智能網聯新能源汽車發展道路。
技術架構上，中國已從單一技術點的追趕轉向以“車路云一體化”為核心的系統架構創新，形成了覆蓋感知、決策、云控的完整技術鏈。
關鍵技術上，環境感知、決策規劃、端到端技術已取得系統性突破，全球競爭力持續提升。依托產學研協同創新，國內企業在鳥瞰視角（BEV）+Transformer、多傳感器融合等核心技術領域取得進展，并積極探索人工智能大模型與高階自動駕駛深度融合發展路徑，通過視覺語言模型（vision?language model，VLM）、視覺語言動作模型（vision?language?action model，VLA），以及世界模型（world model）等前沿方法，推動智能駕駛由功能自動化向認知型智能演進。
工程實現上，依托龍頭企業與國家級創新平臺的引領，構建了軟硬協同、數據閉環、快速迭代的研發與應用體系。
產業生態上，通過共性技術平臺與開放架構，促進了跨企業、跨領域的深度協作，加速了技術成果的規模化落地與持續優化。
總體來看，中國在智能網聯汽車的新型電子電氣體系架構、“車基礎腦”“云基礎腦”、高精度傳感器等核心零部件、車用人工智能軟硬件和基礎大模型等領域關鍵技術創新水平不斷提升，整體處于國際先進水平。
中國在已建成的國家級測試示范區、車聯網先導區及“雙智”試點城市基礎上，進一步推動20個城市（聯合體）開展“車路云一體化”應用試點建設。據國家智能網聯汽車創新中心統計，試點區域已部署智慧道路超過4000 km、智慧路口超過5500個，并建設智慧停車場約40個。路側智能化設備規模持續擴大，累計安裝攝像頭超過3.95萬套、路側單元（RSU）超過6800個。在北京亦莊、上海嘉定等代表性示范區，已實現信號燈網聯、車車通信等核心功能落地。同時，中國第一汽車集團有限公司、東風汽車集團有限公司、重慶長安汽車股份有限公司、豐田汽車公司、比亞迪汽車有限公司等15家中外主流車企及自動駕駛公司積極參與協同開發測試，在實際復雜道路交通場景下完成網聯式前方避撞（C?FCA）、綠波車速引導（C?GLOSA）及車輛合流匯入（C?CVM）等多個典型場景的功能開發與驗證。
這些進展系統支撐了中國“車路云一體化”技術體系的構建，為智能網聯汽車規模化發展奠定了扎實的測試驗證基礎，在國際上也產生了重大影響。
L2級滲透率持續增長，根據國家智能網聯汽車創新中心統計，2025年1—11月，中國具備組合駕駛輔助功能的乘用車新車累計銷售1325.2萬輛，滲透率達到64.2%，領航駕駛輔助（NOA）等高階駕駛輔助功能快速普及，滲透率達22.9%，部分車型還搭載了自動泊車等功能，覆蓋城市、高速、泊車場景的全程駕駛輔助功能逐步實現從車位到車位的駕駛體驗。L3級準入和上路通行試點深化，重慶、北京于2025年底率先發放L3級自動駕駛汽車專用正式號牌，從測試示范邁向量產應用。L4級多場景示范車輛部署規模持續擴大，根據國家智能網聯汽車創新中心統計，截至2025年底，國內發放測試示范牌照超11500張。北京、上海等城市已實現配備云端遠程接管功能的Robotaxi開展常態化示范運營。礦山、港口等場景落地無人物流與無人礦卡應用，融入無人化作業系統。同時，網聯化商業進程加速，根據國家智能網聯汽車創新中心統計，截至2025年11月，4G（第4代移動通信技術）、5G（第5代移動通信技術）和蜂窩車聯網（C?V2X）前裝搭載率分別為59.2%、24.9%和2.9%，中國第一汽車集團有限公司、上海汽車集團股份有限公司、上海蔚來汽車有限公司等車企實現量產應用，產業應用處于國際先進水平。
綜合來看，中國智能網聯融合發展呈現出政策驅動、設施先行、應用牽引、生態共建的鮮明特征，已形成體系化的領先優勢。
在推進路徑上，采取“頂層設計+試點示范”模式，通過國家級測試示范區、車聯網先導區及“車路云一體化”試點等多層次載體，加速技術迭代與場景拓展。
在能力構建上，中國在大規模路側設施部署、多品牌車企協同測試等方面取得突出進展，同時在“車路云一體化”系統集成、跨域數據融合與規模化運營驗證上形成獨特優勢。
在創新生態上，形成了“車企?科技企業?基礎設施方?地方政府”多方協同的開放式創新格局，支持從技術研發到商業落地的全鏈條貫通。
中國正走出一條以“設施賦能車輛、數據驅動體驗、場景帶動產業”為特征的智能網聯發展道路，為全球汽車產業轉型提供了重要的實踐范式。
中國在全球競爭加劇下面臨多重產業挑戰與內在短板。國際競爭格局日趨復雜，美國為爭奪科技主導權持續加強對華技術出口管制，例如，限制英偉達高端計算芯片對華出口，并借助國家安全審查、歧視性補貼政策及加征關稅等手段，對中國智能網聯汽車等關鍵產業實施壓制。整體來看，中國智能網聯汽車產業仍有以下產業挑戰和內在短板亟需解決。
在操作系統方面，底層內核、中間件由于開發難度大、生態建立困難，基礎軟件研發周期長，投入消耗巨大等原因，仍然由國外企業掌控。當前國內企業大多數基于Linux內核定制開發，存在生態不完善、操作系統裝車量不足等問題。在車規級芯片方面，先進制程（7 nm以下）車用大算力芯片、大算力圖形處理器芯片（GPU）存在短板，且美國對中國14/16 nm或更先進制程且具有300億個晶體管的芯片加以限制。在智能算法方面，以大模型為代表的通用人工智能是邁向高級別自動駕駛最具潛力的發展路徑之一。在算力儲備方面，特斯拉建成130 EFLOPS算力的智算中心，華為技術有限公司、上海蔚來汽車有限公司、北京理想汽車有限公司等企業雖然已經開始重點搭建算力資源，但各家總體規模仍處于10 EFOPS左右，與特斯拉仍有較大差距。
智能網聯汽車發展涉及汽車、交通、通信、安全等多個領域，單一行業、單一管理部門難以有效推動，亟需建立和完善跨部門協同機制。工業和信息化部、國家發展和改革委員會、公安部、交通運輸部等部門都圍繞各自的業務職責發布了相關頂層設計及指導意見，對推動自動駕駛汽車發展產生重要作用，但由于缺少國家層面的系統統籌，各個部門建設目標各有側重、推進政策較為分散，在推進自動駕駛汽車技術創新、標準法規建設、基礎設施建設等過程中尚未完全形成發展合力，一定程度上導致中國自動駕駛產業創新發展速度尚未充分釋放。
車端、路側、云端各產品本身、相互間的數據互通、統一數據格式、系統應用服務等方面統一的標準規范實施不夠，且各產品本身的數據互通、信息通信和功能安全等方面也需要加強可信賴的評價體系落地。示范區建設碎片化、數據孤島、異地測試結果不互認等問題亟待解決，各示范區間建設運維若彼此割裂，將制約實際使用場景泛化的可能性，可能導致企業難以進行產品的跨域測試，部分企業和終端用戶對測試示范結果和協同應用平臺不信任，阻礙系統實現跨域共用，增大未來量產、規模化商業運營的難度。
智能網聯汽車具有多技術交叉融合、人車路云等多要素交互、應用場景無限等特征，使得智能網聯汽車安全的內涵和外延發生變化，帶來網絡空間與物理空間的深度融合。智能網聯汽車面臨的網絡安全風險從“信息域”向“信息域+物理域”擴展，傳統網絡安全、數據安全、功能安全、預期功能安全等多重安全問題相互耦合，甚至在特定條件下相互轉化，安全風險交織難辨。
推動設立智能網聯新能源汽車重大專項，系統布局計算芯片、域控制器、操作系統線控底盤、工具軟件等攻關項目，加強車用人工智能、云控平臺等前沿技術研究。加強高校、科研院所與企業的協同合作，加大對基礎前沿技術的研發投入，重點包括車路云一體化架構設計、車用人工智能技術、高階自動駕駛與大模型聯動的認知型智駕技術、艙駕融合強交互自動駕駛等方向。應以企業為主體，系統突破車用人工智能大模型、車規級芯片、車載操作系統，以及智能安全等關鍵核心技術。通過整合跨行業創新資源，著力補齊基礎軟件、工具鏈、測試裝備、場景庫等支撐技術短板，為智能網聯汽車高質量發展奠定堅實技術基礎。
完善數字化基礎設施，共建軟硬解耦、開放共享的智能芯片與操作系統技術生態，支持各類應用創新與產業發展。充分發揮國家人工智能中試基地作用，研究算力中心、場景數據的共建共享機制，加快研究建設行業級算力基礎設施，為智能網聯汽車技術研發與產業化提供堅實支撐。加強數據要素的流通與應用，鼓勵企業、行業組織和科研機構聯合構建汽車行業可信數據空間，促進高質量數據互聯互通。強化算力支撐能力，支持頭部企業聯合共建汽車行業智算平臺，提升算力規模與利用效率，推動算力資源共建共享。
充分發揮智能網聯汽車準入和上路通行試點作用，切實提升產品性能與安全運行水平，增強企業安全保障能力，推動建立覆蓋全生命周期的管理體系。深入開展“車路云一體化”應用試點，引導車企加快相關技術與產品落地，探索跨區域、成體系的示范應用模式。科學推進智慧乘用車、智慧公交、自動泊車、干線物流、城市物流、自動配送、特種作業等多場景的規模化應用。加強跨區域連片示范應用，鼓勵京津冀、長三角、海南等重點地區逐步構建“架構相同、標準統一”的車路協同基礎設施體系。
持續健全完善汽車技術標準體系，貫徹實施信息安全、數據安全等標準要求，加快組合駕駛輔助系統、自動駕駛系統、自動緊急制動系統等急需標準研制和完善，深度參與自動駕駛相關國際標準法規制定協調。聚焦技術創新發展和管理要求，推動構建涵蓋整車和零部件的多維度融合、系統性全域安全測評體系，全面提高智能網聯新能源汽車安全保障。
新一輪科技變革背景下的“能源革命”“智能革命”和“信息革命”驅動汽車行業產生了顛覆性變革，汽車產業正迎來百年巨變的時代，汽車產業與技術呈現“新四化”（電動化、智能化、網聯化、共享化）趨勢。新能源汽車是智能化、網聯化最重要的，也是最佳的載體，融合發展是大勢所趨。繼電動化之后，汽車產業變革的下半場將聚焦智能化、網聯化，而這一切決定了未來汽車產業的成敗。智能網聯技術是汽車產業轉型升級的重要突破口，推動著整個汽車產業的加速重構。未來，中國應該鞏固和擴大通過“換道賽車”模式積累的新能源汽車先發優勢，充分推進智能網聯融合的技術路線，力爭開拓中國汽車產業高質量發展的新局面，向建設全球領先的汽車強國邁進。
