据中工汽车网获悉，6月4日，工业和信息化部、公安部、住房城乡建设部、交通运输部四部门联合宣布，按照《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》有关工作安排，经相关部门及专家初审和择优评审，已经确定了9个进入试点的联合体。
具体来看，本次进入智能网联汽车准入和上路通行试点的9个联合体包括：长安汽车、比亚迪、广汽乘用车、上汽、北汽蓝谷麦格纳、一汽、上汽红岩、宇通客车和蔚来汽车；车辆运行所在城市包括：北上广深、重庆、郑州以及儋州。
下一步，四部门将按照试点总体要求和工作目标有序推进试点实施，并基于试点实证积累管理经验，支撑相关法律法规、技术标准制修订，加快健全完善智能网联汽车生产准入和道路交通安全管理体系，推动智能网联新能源汽车产业高质量发展。
智慧路，政策部署
近年来，人类一直在畅想未来车辆的驾驶形态，在以往的科幻片给到的答案高效、智能的自动驾驶智能场景。现在，我们正在无限接近那个未来。
值得注意的是，本次遴选可追溯至去年。
2023年11月，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》。明确提出，遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能包括3级驾驶自动化（L3）和4级驾驶自动化（L4）的智能网联汽车产品，经过相关部门批准后，在限定区域内开展上路通行，为高级别自动驾驶市场化打下基础。
随着联合体的公布，工信部也就试点工作的关键问题作出解读。
首先，试点的组织实施共分为五个阶段。分别为试点申报、产品准入试点、上路通行试点、试点暂停与退出、评估调整。当前，只是完成试点申报阶段的遴选，并不代表具有自动驾驶功能的智能网联汽车取得准入许可或允许上路通行。接下来，四部门将指导进入试点的联合体开展试点实施工作。
其次，之前多家车企已经获得了L3测试牌照。主要应用于产品研发过程，通过开展实际道路测试，验证产品在实际道路交通运行环境下的安全性。充分的产品研发测试验证，是后续产品量产应用的重要基础，也是此次试点的重要基础。
同时，试点工作的预期效果主要有四点。一是引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，系统推进智能网联汽车产品技术创新、规模化发展和产业生态建设；二是基于试点实证，加速形成系统完备、务实高效的法律法规、管理政策和标准体系，加快推进智能网联汽车测试验证、安全评估等支撑能力建设；三是加快形成各部门、各地方横向协同、纵向联动的安全管理工作机制，探索更加系统完善的智能网联汽车产品研发生产、上路通行配套政策、基础设施等环境建设，为安全运行提供支持保障；四是通过试点加快智能网联汽车产品量产应用，带动汽车与新能源、人工智能、信息通信等产业融合，打造新质生产力。
最后，智能网联汽车准入和上路通行试点，与“车路云一体化”试点是有区别的。准入和上路通行试点由汽车生产企业和使用主体组成联合体自愿申报，通过遴选符合条件的智能网联汽车产品开展准入和上路通行试点；“车路云一体化”试点则是以城市为申请主体，旨在开展智能化路侧基础设施和云控基础平台等建设，形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，健全道路交通安全保障能力，促进规模化示范应用和新型商业模式探索。
聪明车，市场摆渡
2024年，中国汽车产业产销能够实现稳定增长，将继续保持良好发展态势，预计可以达到3100万辆，同比小幅增长3%左右。新能源汽车产销也将达到1150万辆左右的规模，增长大概在20%左右。
在此背景下，自动驾驶正在加速裂变。
政策方面：2020年12月，交通运输部出台《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》、2021年7月，工业和信息化部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》、2023年12月，交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》，推动自动驾驶市场向好。
技术方面：全国首条满足车路协同式自动驾驶等级的全息感知智慧高速公路投用、自动驾驶封闭场地测试基地和示范区陆续认定、试点单位积极开展技术验证，极大地促进了多源感知数据融合。
企业方面：全球越来越多的整车厂、零部件厂以及谷歌、苹果、百度等科技公司开始投入智能化汽车的研发中来，自动驾驶技术快速抢占汽车市场。
然而，自动驾驶真的这么靠谱吗？
事实上，“聪明车”带来更加便捷、便利的出行体验同时，也带来了关乎个人隐私和生命财产保护的安全风险。自动驾驶技术无论是面向C端还是B端，要实现规模化量产都需要解决“三大关键”的问题。
一、成本问题。自动驾驶依靠大算力的芯片、高精度的传感器，以及大量的算法迭代，这些都需要很高的成本，推高了无人驾驶的成本，自然需要消费者买单。
根据预测，一套L2+的智驾系统成本，传感器、计算单元等硬件成本，加上整合地图采集、算法、数据、标注等人工投入折合成的软件成本，系统总成本约为36500元，这显然是国内主流车型不能接受的。
二、技术问题。功能安全、信息安全、人机交互安全是高阶智驾规模化量产的三大安全要素。自动驾驶技术的核心是算法，而算法的研发往往需要经过长时间的试错和不断的迭代。其中，包括感知、决策、路径规划、控制等多个方面。
这意味着，在实际道路环境中，算法需要考虑诸如路况、天气、人行道、建筑物等多个因素，因此需要算法考虑和处理大量的信息，从而让车辆能够运行在更加复杂的环境中。
三、安全问题。汽车先进功能越来越多，集成度、复杂性增加，安全问题开始凸显，涉及自动驾驶功能的交通事故多次发生，给智能汽车行业敲响了警钟。车企如何界定安全边界，并做好安全与体验友好的平衡对行业来说依然是难题。
不可否认的是，市场对更高级别自动驾驶的需求正在逐步增大。
随着政策支持、产业协同、技术创新、基础设施建设、测试示范应用等多方面推进，智能网联汽车上下游产业链将进一步强化协调联动，在产业新赛道上塑造新优势，释放新活力。
