“智能网联车产业化需系统基础平台支撑”。
清华大学车辆与运载学院教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强提到，我们正处于汽车产业技术变革时期，智能网联汽车需要融合先进的信息通信技术形成新的产品架构、新的研发模式和新的商业形态。为实现智能汽车在中国的产业化，必需建立适应中国运行环境要求的智能网联汽车系统基础平台。
1月10日，在“2020中国电动汽车百人会”上李克强做了《智能网联汽车云控基础平台及应用》的主题演讲。介绍了国内外智能网联汽车云平台的发展现状及背景，分享了他在云控基础平台的架构方法与功能定位以及云控基础平台的设计与应用领域的探索。
李克强称，云控平台体系的定位，是基于真实数据的大数据计算（面向安全、节能、高效出行生态的统筹/协同等业务应用）实现物理空间与信息空间中车、交通、环境等要素的相互映射，两者通过标准化交互、高效协同、利用云计算大数据能力，解决系统性的资源优化与配置问题，促进人车路运行按需响应、快速迭代、动态优化、最终实现超视距感知、驾驶环境态势认知、预测性控制、交通智能调度、系统性能优化（协同式无人驾驶）。
云控平台体系的任务及组成主要包括三方面：标准化互联互通、共性技术支撑、应用生态。
以下是李克强的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：
非常高兴能将我们在智能网联汽车里面做的一项重要工作--智能网联汽车云控基础平台及应用，给各位做一个交流报告。
实际上，汽车的发展是需求驱动的，包括交通安全需求、出行效率需求等，目前要解决传统汽车和一些交通问题，是需要有自动驾驶和智能交通参与的。
但是，现有的自动驾驶和智能交通受到了一系列限制，所以我们需要运用新的思路、新的方法来解决上述问题。除此之外，未来的发展既不是单车智能，也不完全依靠云端单独控制，而是这两者的融合，也就是我们称之为车、路、云融为一体的系统。当然，这也是我们未来的发展方向。
这个未来发展方向可以对现有的交通安全问题，以及出行效率问题和其他一系列交通行驶问题，都能进行改进，我们把它称之为新一代智能交通系统，也是新一代智能汽车系统。
其实，国际上也在“车路云”方面做了一系列探索：
美国提出的基于智能化、信息化、共享化与城市智慧化的深度融合，它们需要用到网联和智能一体化技术。
欧洲已经明确提出基于数字化基础设施支撑的网联式协同自动驾驶。
最近欧洲公布的依靠不同智能化程度分级的基础设施来支持自动驾驶，这里面提到的基础设施分级为A、B、C级。值得注意的是，A级需要用协同决策来做自动驾驶，B级是需要用协同感知来做自动驾驶。
但“协同”二字不是完全靠路端，也不是完全靠车端，而是两者之间融合以后再做感知和决策。按该思路，欧洲提出的这个网联道路分级思想，其实中国在2016年我们就已经提出来了，智能网联汽车是智能化和网联化的融合，融合里面的第三级就是欧盟提到的A级，需要有协同的感知决策控制融为一体。
如今，在国家项目的支持下，以及在行业的合作下，我们正在做一系列的研究推进工作。
智能化和网联化融为一体形成新的产品。但我们强调的是融为一体，不是简单的叠加。
不过，现在的智能化和网联化融为一体要么是两者独立的，要么是两者简单的叠加，这都不算是融为一体的新产品形态。值得注意的是，国际上提出的信息物理系统，在新一代的智能汽车、智能交通里面是非常好的应用。
但是，智能化和网联化融为一体以后，一定需要一个本地属性，因为不同国家的交通基础设施、信息基础设施和驾驶员行为都不一样，所以将来在中国做新一代的自动驾驶，一定是融为一体的中国方案。
当然，在美国有美国方案，在中国就是中国方案。所以未来智能网联汽车的发展要满足中国的基础设施标准，同时也要满足中国的运营标准，在这种情况下，产品结构发生改变，一种新的汽车产品将会出现。
因此，未来我们要让智能的基础设施、运营系统、信息安全系统以及针对这个体系新的车辆单车硬件结构，都在这个体系下运行，所以这里面很重要的一块就是云的协同关系。
事实上，该云也可以称之为云平台。实际上迄今为止，中国的云还是在简单地做服务，而我们做协同感知、协同决策的概念，是一种云控概念。
邬贺铨院士提到，端、路、边缘、区域、中心，至少未来在车端的应用，以及在边缘的应用，是可以马上使用起来的，做到真正的端边融为一体。但其中涉及到的基础部分，包括基础数据衔接、基础数据处理和对后端提供决策控制的支撑模块，这些我们称之为云控基础平台。
在这种情况下，它跟真实的物理系统，通过映射做重构的过程就是一致的了，这就是典型的信息物理系统，在汽车和交通系统里面，通过数字信息映射到云端，再通过决策控制做衔接，这一过程当然需要低时延、高可靠。
在这样的控制系统组成里面，基础平台很重要，要协同不可能每家做一个基础平台。基础平台是未来云控系统中具有国家属性的基础设施，这就是将来它起的作用。在这种情况下，这个基础平台可以做到协同感知、协同决策和数据分配等。我们也是一直按照这样的思路在做的。
但问题是，在上述所讲的运行体系下面，可以分为两部分，数据不需要上传到很远的云中心，自动驾驶低延时、高可靠，未来信息至少在路侧单元要进去，做一次处理，然后送到边缘云处理，再区域内下发。
该体系结构，在LTE-V时代可以做一些功能，未来在5G时代可以做更多的功能，但是这种原理方式和连接的概念，在未来情况下包括几个部分的关键技术：车端怎么处理、上传、边缘计算、下发等，形成这样一种使用场景和使用环境。
也就是说，在上述这种情况下，云控基础平台要有很清晰的商业模式。
目前人们一谈到云，认为若干个云、若干个系统，它们之间是相互孤立的，在企业内部可能也是相互孤立的。将来我们可以将相互孤立的云系统协同、集成起来，可以在云平台上做基础应用，包括协同感知决策，同时包括现在谈到的各种服务，其中公共服务可以融为一体。
总之，云控基础平台主要是通过规范车路云一体的信息基础设施和标准化通信协议，利用云计算大数据能力，促进人车路运行按需响应、快速迭代、动态优化、支撑智能网联汽车产业链各类应用的实际运行，促进行业协同发展。
作为云控基础平台的典型应用，我们在国家发改委支持下，将云控系统研发出来之后，开始做部署应用。
位于上海，基于智能网联汽车云控基础平台的“车路网云一体化”综合示范建设项目。我们在大概100多公里道路范围内，包括快速道路、高速公路和封闭园区，开展了云控应用研究工作，同时也包括承载应用的边缘端、路端、车端等的基础设施建设工作。
在长沙“双100”项目建设应用里面，我们把云控平台技术也开展了应用研究。未来在这个云控架构下，可以形成真正意义上的车、路、网、云一体化的体系。我们把基础设施建设支撑起来，它将来实现的功能可以真正意义上做到各种协同的预警、决策引导和协同管理，这里面有一些具体的应用事例。
首先，是协同感知和融合感知，过去汽车上用传感器并在车端做大运算量处理是很难的，现在能够在路侧做大规模快速的信息融合，之后再传到边缘端，给高精度地图做匹配，最后再下发到车端做实时控制。可以看到，在上述这种大系统下面，可以做到真正意义上的实时全局协同感知与监控。
另外，是应用服务，感知监控后怎么实施应用服务，在低延时以及布局范围有限的情况下，可以做到局部区域的典型应用，比如闸道口的车流汇入，同时在V2X受限制工况下，可以通过协同感知、协同决策来做到工作应用。
除此之外，它可以做车辆的协同运行调控和安全节能控制。这套系统过去是靠车辆单独感知、融合来实现，现在可以将所有车辆的信息传到边缘端，通过实时的协同和融合感知和决策来实现它的运行。
换言之，未来云控系统的发展路径：不仅仅是目前做到的网络链接和运行监管，以及做普通的非实时服务，更重要的是做协同的自动驾驶，这是一种全新的产品形态和运营形态，应该按该实践路线图去推进。
我认为，未来我们的发展目标是智慧城市和智慧交通，这里面要完成一系列的复杂系统工作，云控平台将会是非常重要的基础设施。
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乔燕薇