今天小编分享的互联网经验：邬贺铨院士：智能驾驶需国家级模型协同，单车智能难撑全局，欢迎阅读。
中国工程院院士邬贺铨
在 2025 中国电动汽车百人会论坛上，中国工程院院士邬贺铨指出，智能驾驶正处于从 " 单车智能 " 向 " 车路云一体化 " 演进的关键转折期。随着智能驾驶迈向 L3 至 L5 高阶阶段，海量数据、超大模型与实时通信的协同需求日益严苛，行业必须从 " 分散开发 " 走向 " 国家底座 "。
邬贺铨强调，目前的单车智能虽然在感知、决策等方面已有较大发展，但面对复杂路况、极端场景与多车协同时存在明显短板。激光雷达、摄像头、毫米波雷达的探测距离有限，城市盲點、极端天气、遮挡路口等都令其力不从心。而通过路侧感知单元（RSU）、边缘云与城市云组成的 " 车路云协同 "，可实现远超单车的感知半径，提升整体交通系统的智能化水平。
训练支持 L5 级别自动驾驶的 AI 大模型需要高达上亿公里的真实道路数据，而据美国蓝德智库估算，100 辆车 7 × 24 小时也需连续行驶 3.7 年，依然难以覆盖长尾场景。目前 90% 以上的训练数据仍来源于仿真，真实数据严重不足。
邬贺铨指出，AI" 近亲繁殖 " 的数据生成方式风险极高，必须保留至少 10-20% 的原始真实数据作为基础。同时，海量数据的清洗、去重、标注也带来极高成本。在算力方面，L5 级模型参数需达 8000 亿，年训练算力需求可达两万 EFlops，全球算力资源仍远远不够。
" 与其重复建设，不如国家牵头建设适用于全国的基础大模型，各城市只需微调即可。" 邬贺铨表示，智能驾驶算力和模型的建设不宜由单一企业或城市承担，国家应推动形成统一的技术底座和数据体系。
邬贺铨强调，实现真正的 " 车路云一体化 " 不仅靠算力，还要依赖 " 高可靠、低时延 " 的网络环境。目前运营商的 5G 网络还无法满足智能网联的全部需求，特别是在跨运营商、本地互联方面存在明显短板。
他建议在 5G — 5.5G 基础上改造车联网网络，并建立全国统一的 V2X 运营平台，由电信运营商、汽车企业、金融机构、交通与市政公司等联合出资建设。" 汽车是跨城市使用的，每个城市独立建设 V2X 网络会带来标准不一、成本高昂的问题，只有全国统一部署才能实现规模效益和互通协同。"
据测算，V2X 全国性网络投资约需 4000 亿元（不含 5G 改造），可实现主要城市路口改造与 2G 以上高速公路全覆盖，支持 L3 自动驾驶落地。
智能交通不仅是 " 车 " 的智能，更是城市数字化治理的重要一环。邬贺铨指出，城市云平台将在高精地图更新、交通流量优化、非实时模型推理等方面发挥关键作用。以 L3 级别为例，车载推理需 50-100 Tops 算力，城市云平台则需 PB 级数据处理能力。
路侧 RSU（路测通信与感知单元）也需配备 10-200 Tops 的处理能力、毫米波雷达、激光雷达等感知设备，实现 100 毫秒内的交通预测与信号优化。未来智能体（AI Agent）将可分担自动驾驶中的细分任务，实现具身智能与群体智能协同。
" 智能驾驶是系统工程，需要云、网、边、端的通力合作。" 邬贺铨最后表示，只有国家层面的统筹规划与标准制定，才能推动我国在全球智能交通竞争中取得实质性突破。
（本文首发于钛媒体 App 编辑｜李玉鹏）
