6月18日，第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2024）在京开幕。在本次大会期间，国家智能网联汽车创新中心副主任袁宇接受采访时，表示：我国智能网联汽车发展在早些年是以示范和测试验证为主，并没有大规模推广，在2024年开始，五部委联合推动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点建设，其主要目地就是要推动智能网联汽车规模化的应用。

“车路云”一体化要结合更多实用场景，比如环卫车、公交车以及出租车，通过他们的规模化应用，把“车路云”一体化商业模式打通，才会有更好的发展。

针对智能网联汽车基础设施建设方面，袁宇认为：智能网联汽车基础设施建设工作的挑战来自于标准体系建立和车路云一体化架构的统一和完善。

智能网联汽车车路云一体化涉及多个要素，车、路、云、网、图、安以及能源多种要素组成的体系，是一个复杂大系统，需要跨部门、跨行业、跨产业共同实现。

此外，标准体系建立不仅仅是车企，还包括其他产业链，通讯行业、IT领域、地图、人工智能等领域要一起制定标准，所以目前最简单有效的办法就是围绕定义好基础功能和场景，在这个基础上建设标准体系。

在针对智能网联汽车产业如何融入到智慧城市、智慧高速、智慧校园等领域中，袁宇认为：智能网联汽车不仅要涉及交通、通讯、能源、互联网，还要依靠大数据、人工智能等相关的产业。

智能网联汽车是一个多个跨领域技术的应用载体，只要生态建设好，车路云一体化智能网联汽车的发展就会更加快速，再配合算法不断迭代，智能网联汽车的车才会更智能。

比如汽车通信领域，车路云一体化的赋能使用户体验更好。那么后续就可以继续围绕着自动驾驶的量产规模化，进一步推进产业发展。

在城市道路中通过智能网联汽车的运行和车路云一体化系统大建设可以提升智慧城市的建设，举例说明，在亦庄地区，通过自动驾驶智能网联汽车参与到交通信号灯的优化，使通行的效率提升15%以上，因此在智慧城市以及车要在道路上跑，对智慧交通也会诞生出新的产业。

针对越来越多的数字化技术，如何构建智能网联数字空间体系方面，袁宇认为：人工智能大模型大数据的应用，对于智能网联汽车来说，是一个天然的载体。

以特斯拉为例，特斯拉就是用影子模式在学优秀驾驶员开车，人工智能的算法通过不断接收到优秀驾驶员驾驶的数据信息，来提升它背后的算法能力。

我们国家智能网联汽车的发展也需要用数据驱动的模式，规模化示范城市的建设就是为了采集地方数据，这些数据不断汇集，再通过采集加工处理再回到算法训练过程中，车路云一体化基础算法的能力就会不断迭代。