全球汽车产业把未来压注于智能化跟网联化时，中国的产业实践借助一系列政策和工程逐渐把那个宏大的构想转变成能够触及的现实场景 。

顶层设计的战略推力

从国家层面来讲，智能网联汽车的发展，已经被提高到战略高度了。主管部门借助编制专项发展规划，系统性地引领产业方向。这些规划可不是空泛的指引，而是明确了技术攻关、标准制定、以及应用试点等具体路径。规划的背后，是资源的有力调配，以此确保研发和产业化能够得到持续支持。这种顶层推动，为整个行业营造了稳定的长期预期，是企业进行高投入创新的重要保障。

核心技术自主攻坚

产业是靠技术自主可控作为根基的，当下攻关重点聚焦于车规级芯片方面、复杂环境感知系统方面以及智能线控底盘等领域，这些领域是决定车辆智能化水平的基础硬件，比如说，感知设备跟C-V2X通信技术已经达到国际前列，然而更高阶的集成以及可靠性挑战依旧存在，与此同时，人工智能大模型开始大量“上车”，这意味着软件定义汽车进入了更深层次，对算法和算力提出了本土化适配的新要求。

标准与法规体系构建

不存在标准的话，规模化便没办法说起。一直到现在，我国已经共计发布有关国家以及行业标准88项。标准涵盖了从组合驾驶辅助变为自动驾驶系统，接着到自动紧急制动等关键功能。这些标准既规范了国内产品的安全及性能基线，又为参与国际标准协调给予了支撑。标准的不断完善，是产品迈向市场、获取消费者信任不能缺少的前提，也是行业从无序探索转变为规范发展的标志。

规模化测试验证网络

进行创新是需要具备真实的试验场的，全国建成的17个国家级测试示范区，以及超过35000公里的开放测试道路，它们共同构成了全球最大规模的实景验证网络，超过1万张测试牌照的发放，使得众多企业的车辆能够在复杂交通环境里进行迭代，正在致力于推进的“车路云一体化”试点城市，是从单车智能朝着车路协同进行转变，旨在探索出更高效、更安全的整体解决方案 。

“车路云”协同生态落地

智能网联并非仅仅关乎车，它更是涉及路、云、城协同的系统工程，北京、天津、河北等地正展开区域协同，加强跨域基础设施的互联互通，国家综合交通运输信息平台进行建设，目的在打通数据孤岛，而“人工智能 + 交通运输”行动得以推进，尤其是综合交通运输大模型构建，目标是把人工智能深入嵌入交通管理、物流调度等核心业务，实现效率的质变 。

产业融合与未来挑战

大会等平台展现出价值，此价值达成诸多行业深度对话，像汽车行业、通信行业、人工智能行业、交通管理行业等。跨行业协同是解决复杂大系统问题的唯一办法。展望“十五五”期间，产业遇见挑战要转变，从技术可行性方向转至商业可持续性方向，接着是大规模展开下的安全以及社会接受程度方面。怎样保证创新速度与安全冗余的平衡状态，怎样去设定合理的责任划分情况，这是下一阶段必定无法躲开的讨论题目。

当智能汽车从测试区域进入到我们日常用于通勤的街道时，你觉得最先会被大规模推广普及并且改变你出行习惯的，是哪一项具体的功能呢？是具备高度自动化性能的泊车功能，还是在城市路段能够实现自动驾驶的导航功能呢？欢迎在评论的区域分享你自己的观察现象以及所抱有的期待之情。