近年来，智能网联汽车产业进入发展快车道，政策法规环境持续完善，技术加速迭代，产业应用快速普及。

第九届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2022）聚焦与新一代人工智能、智能交通、信息通信、智慧能源相结合的新型汽车产业生态，以“创新战略·跨界融合·协同发展”为主题，聚集全球顶级专家、政策制定者、产业领袖，共享全球实践、凝聚行业共识、促进产业发展、探索技术创新、强化生态建设、推动应用落地。

在8月1日的第九届智能网联汽车技术年会开幕式现场，国家智能网联汽车创新中心常务副主任郑继虎先生发表了题为《智能网联汽车共性技术协同创新与生态构建》的主题演讲，以下为现场速记，未经本人审阅。

尊敬的各位领导、各位嘉宾，非常荣幸能够代表国家智能网联汽车创新中心就我们在共性技术协同创新和生态构建方面向大家做一个汇报，主要分为两个方面：我们形成的一些共识，系统汇报额我们在共性技术协同创新以及生态构建方面所做的工作。

智能网联产业是三个万亿级产业的聚会点，想像的空间不可限量，这也是行业的一个共识。目前我们处于工业4.0或者赛博物理空间的发展阶段，典型的特征就是新能源汽车和智能网联汽车的发展。新能源汽车也好、智能网联汽车也好，中国都做出了巨大的贡献。目前中国在新能源领域为世界的整个汽车产业发展，无论是技术还是商业探索都有做出很大的贡献，中国在下半场依然要担当这样的使命，这是我们义不容辞的责任。

大家都有一个共识，未来三到五年是整个新兴产业的构型或者技术路线确定的关键时期，未来五到十年是交通、城市以及社会形态发生具体变革的关键期，汽车产业或者智能网联产业应该发挥非常重要的作用。欧洲正在基于汽车电子这种非常强的优势做出自己的贡献，美国在人工智能方面有着独到的优势，也为智能网联产业做出巨大的现实贡献。中国就是克强院士提出的车路云网图一体化的理念，我们在向整个世界做出我们应有的贡献。

借用克强院士刚才的PPT，中国方案、中国贡献是围绕着车路云一体化的架构往前实现。国家智能网联汽车产业创新中心在做哪些具体工作？尤其是共性技术、协同创新和生态构建方面，我们从具体的五个层面向各位领导汇报。

首先是架构智能和安全，我们认为智能网联汽车产业创新中心应该在一些共性技术方面做出应有的贡献，具体领域就是架构、智能和安全，我们应该做出自己的贡献，两个支撑就是数字汽车和测试验证。

刚才李老师也提出车路云一体化的方案，新兴方案需要新兴架构，所以就需要车路云一体化的架构，必须是基于CPS的整个理念往前推进，因为这是典型的复杂信息物理系统，要有可行的方法论作为指导，克强院士刚才有非常详细的讲解，我就不啰嗦了。

具体的实践过程中还是要基于车路云一体化的特征以及数字空间、物理空间，就是CPS具体的理念做出具体的工作，赛博空间主要是数字汽车，无论是底层芯片的数字化以及操作系统到算法和整个运营端，应该在数字汽车空间具体实现，然后又要在物理空间具体落地，我们也在积极尝试。

我们正在落地车路云一体化的部署，就是在太和桥园区，同时在北京高级别自动驾驶示范区落地，高速公路也在积极参与京津塘的项目，要把车路云网图一体化的架构实施。在此架构下要具体落地，关键还是车辆架构，更重要的是要强调一种方法论，就是MBSE，基于文本的设计理念向基于模型的设计理念推进，真正基于需求功能逻辑这样的系统研发流程完成一系列高级别的应用场景研发，这里还是重点强调一种方法论。

电子电气信息架构关键技术包括几个方面：OTA的相关工作，基于服务以及分层解耦的开发方法，基于SOI意味着相关服务会原子化，在此之后复杂度会进一步提升。我们具体做的工作是什么呢？要有基于SOI的开发能力，目前我们跟相关的企业也在进行相关的SOI开发，而且在SOI开发的过程中需要一套工具链，我们正在积极构建，基于这套工具链也在不断充实底层原子服务的数据库，同时也在高速总线开展工作。

智能技术还是围绕克强院士2019年联合赛迪以及创新中心共同发布的1.0架构具体推进，我们认为在此架构的核心技术包括算力、操作系统和算法这几个方面。算力是芯片行业要推进的工作，操作系统就是从系统软件、功能软件和应用软件，包括克强老师提出的计算平台的理念往前推进，重点要做的还是操作系统和算法，我们正在围绕这些方面开展相关工作。

操作系统主要还是围绕六个方面，就是架构、核心技术攻关、标准、测试、示范应用以及上车等等，重点还是围绕系统架构的设计，包括关键技术的研发、生态的构建以及示范推广应用，尤其是智控平台目前还是在做工程应用的落地。

算法是非常核心的竞争力，目前对如何提升整个开发的效率，怎样验证一个算法的好坏，怎样解决算法开发过程中的长尾效应，这是算法研发过程中非常关键的几个要素，我们希望通过行业的共建，基础算法的平台具体推进。

首先是基于ODD定义，能够对硬件和软件进行拆解，最后形成算法的拆解，具体的原子算法又叫开源算法，我们主要是和大学合作，而对基础应用算法，就是对这些原子算法进行不断迭代以后能够跟芯片控制单元系统耦合或者协同调试，形成有应用价值的算法，最后是商业算法，我们要做的是基础应用算法和开源算法的工作。

目前我们的进展主要是围绕算法平台的建设、算法接口的定义、算法库的共建以及相关任务的联合发布和测评等等开展相关工作，已经归结了2000多个相关算法，尤其是开源算法方面做了大量工作。我们对开源算法主要还是测试、应用和相关算法提供方的不断迭代，能够使其更加成熟。

创新中心的重要任务还是和传感器工作组以及基础软件工作组结合，相关基础开源算法能够和相关传感器进行适配，形成基础应用的算法，商业算法主要是企业的工作，我们希望能够给行业企业开发提供基础的数据库。

刚才几位院士都提到安全技术的重要概念和理念，随着整个产业的发展，主动安全、被动安全，目前又出现了功能安全、网络安全和数据安全，确实是有大量的工作，但这样的安全工作确实对企业来说投入深不见底。创新中心也是从三个方面，无论是功能安全、预期功能安全还是信息安全，三个部门共同在进行相关投入。我们的主要任务还是希望针对不同的安全标准发布的具体点，能够把三个安全融合起来，为行业提供一些工作。

怎么融合呢？首先是融合的导入，我们知道相关安全解决的是不同的问题，同时提出的时间点也不一样，我们需要对三个安全在全生命周期统筹考虑，针对多重安全体系进行系统建设、并行开发，从而降低企业研发成本。我们如果把几个安全分开对待的话，可能对企业来说成本是非常麻烦的问题。

每个安全都有流程，怎么跟开发、生产结合起来，同时对流程过程中的整个职能定位或者工作职责角色进行系统梳理，研发过程中的协同、分析、设计、验证都需要统筹考虑，从而对企业减少重复性的投入，我们也在做这方面系统性的工作，欢迎各位企业共同交流。

支撑平台、支撑体系也就是数字汽车，因为数字汽车是在智能网联汽车的复杂物理系统、车路云一体化的架构下必然出现的一种形态。以前90%是硬件，10%是软件，目前变成40%是硬件，40%是软件，10%是内容，10%是服务，后面60%都是数字空间，我们需要把前面的40%数字化。我们既然要数字化就要有先进的方法论支撑，构建我们的数字汽车。数字汽车的作用很明显，国际上也在做这方面的工作。目前我们的开发方案是什么呢？主要还是围绕自驾开展相关工作，如何把算力数字化，算力主要是芯片、传感器以及执行器的数字化，操作系统本身就是数字的，应用软件和功能软件也是数字的，我们就通过这些硬件的数字化以及和软件整个耦合和解耦，形成相关的数字汽车。

现在我们已经做了哪些工作呢？我们跟行业的很多家企业和相关的工业软件公司协同来做，包括在数字传感器方面已经尝试作了5个品类、20多个传感器的数字化，数字零部件方面也做了20多种关键零部件的数字化，主要是相关的数字模型以及开发，数字底盘相关工作也在开展，目的是尝试着把数字空间打通。在此过程中有很多标准接口问题，我们也在和华为这些相关机构合作，打通相关接口。EEI也要数字化，目前我们有4个芯片模型，大概8月底就可以单域数字化，10月底就能够多域数字化，整个SOC算力都可以数字化。基于这样的数字化，我们再和上面进行耦合，基础算法协同创新平台紧密结合起来，因为算法本身就是数字化的，需要仿真云平台对相关的数字汽车进行验证。

为了数字汽车，我们需要相应的开发工具链，目前主要是和西门子达索这些海外的主流工业软件公司、国内的同源、索维这些主流工业软件公司合作。目前已经有超过60块以上的工业软件上线，目的就是围绕算法和数字零部件、数字EEI这些链条、劳动对象构建三条工具链，把每个公司的软件打通，形成三条工具链。我们也要再建一个数字开发的底层环境，大概已经投入1个多亿，目前形成很强的算力支撑。我们也在筹备建设4个学会下面的分会，包括架构分会、传感器分会、技术软件分会以及信息安全分会，能够系统支撑数字空间的相关研发工作。

最后和大家汇报一下我们在测试方面的工作，我们的测试希望能够支撑研发，真正从智能网联、基础技术和整车集成，同时在行业技术引领方面做出应该做的贡献。

我们在每个实验室投入4.2个亿的设备费用，建成22个实验室，主要围绕7个领域构建，而对每个领域的实验室，我们希望本身形成一个生态，然后跟行业共同就相关的实验规程、实验方法、实验体系共同研究，也会请相关的行业专家开展研究，B2实验室就是请整车专家、HMI专家进行研究，欢迎大家共同参与。

90%以上都是仿真测试，我们需要仿真测试体系，包括软件和台架，形成系统的工具链，无论是云仿真还是硬件在华测试都有构建系统实验室，9月底就会正式投入使用。

我们也在开展三个方面的前沿研究，希望大家积极参与：

仿真测试的一致性研究工作，包括两个层面：仿真测试和实务测试或者实验室测试，二者的结果是需要系统研究，否则的话仿真测试的意义也会大打折扣。不同的几个试验区之间试验结果要有一致性研究，我们也在成立相关的工作组推进。

仿真场景之前都是一维的，就是车的场景，下一步要围绕车路云一体化的架构支撑车路云一体化的训练，我们也在和北京高级别自动驾驶示范区的企业合作，希望把车辆采集的数据和路端数据、地图数据系统耦合起来或者形成相关的测试用力和场景库，也为整个智能网联产业发展提供测试用例。

我们也在做传感器的测评和认证，因为智能网联汽车涉及到的传感器很多，需要和算法耦合，相关耦合最终的结果是什么样子，决定一些最终的成果，所以我们也在积极推进。

总之，我们围绕创新中心的使命担当主要从质控、功能技术研发、公共平台构建、创新生态协同和成果转化系统推进，我们也希望能够为智能网联产业的发展做出创新中心应有的贡献。