“算网融合”创新，正在为汽车智能化、网联化及自动驾驶发展等方面带来前所未有的新动能。
6月18日，国家发展改革委政策研究室副主任、新闻发言人李超在新闻发布会上表示，“十五五”时期，我国将更加注重供需适配，加强算力网与新型电网、新一代通信网规划建设的协同联动。加强算网融合创新，适度推动国家枢纽间直连线路扩容，进一步降低网络传输时延。在“软建设”方面，强化算力资源监测与市场化调度，加快建设联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力网。
由此，“算网融合”创新提速，已经是箭在弦上。
数字革命重塑出行
当前，在科技飞速发展的当下，汽车产业正经历着一场深刻变革，其核心便是从传统交通工具向超级移动智能终端的转变。智能化与网联化不再是未来愿景，而已成为行业发展的核心趋势，这也深刻改变着汽车的设计、生产、销售及使用模式。
智能化方面，先进的传感器技术如激光雷达、摄像头和毫米波雷达等，使汽车能实时、精准感知周边复杂环境，收集海量数据。高性能计算芯片和智能算法对这些数据进行深度分析处理，赋予汽车智能决策和自动驾驶能力。从基础的自适应巡航、车道保持辅助，到更高级的自动泊车、自动变道，再到完全自动驾驶，汽车智能化程度不断提升，驾驶安全性、便捷性和舒适性得到优化和改善。
网联化则通过通信技术搭建起汽车与外界的桥梁，实现车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）以及车与云（V2C）的互联互通。借助5G、C-V2X等通信技术，汽车可实时获取云端地图、交通信息，接收远程控制指令，与周边车辆和基础设施协同交互。如在智能交通系统中，车辆通过V2I技术与交通信号灯通信，依据信号灯状态调整车速，实现“绿波通行”，提升交通效率，缓解拥堵；车与云的连接使车辆能进行远程软件升级（OTA），持续优化性能、增添新功能，保持车辆的“常新”状态，为用户带来全新体验。
智能化与网联化的融合，将汽车打造为集出行、办公、娱乐于一体的移动空间。智能座舱成为人与车交互的核心，通过语音识别、手势控制、触摸显示等多种交互方式，实现对车辆功能的便捷控制和信息娱乐服务的无缝对接。人们在车内不仅能享受高清影音娱乐、智能导航，还能远程办公、视频会议，让出行时间得到更高效利用。
算网融合开启新引擎
算网融合并非简单的计算与网络叠加，而是一种深度融合、协同共进的新型信息架构。传统模式下，计算资源主要集中在数据中心，网络仅承担数据传输任务，两者独立运行，资源调配缺乏灵活性与高效性。而算网融合打破了这一壁垒，通过创新技术实现算力与网络资源的协同布局和统一调度。
从本质上讲，算网融合构建了一个泛在、智能的资源池，将各类算力（如云计算、边缘计算、高性能计算等）与网络能力（带宽、时延、可靠性等）整合在一起，形成有机整体。在这个体系中，用户不再局限于本地算力，可根据自身需求，通过网络灵活获取所需算力服务。由此，车企无需自行购置昂贵的计算设备，借助算网融合平台，也能快速调用云端强大算力，完成复杂的数据处理任务，大幅降低成本，提升效率。
算网融合的发展是一个渐进且不断突破的过程，其萌芽可追溯至云计算兴起之时 。早期云计算实现了计算资源的集中化管理与按需分配，但网络在其中主要起连接作用，与计算协同度有限。随着物联网、大数据、人工智能等新兴技术的爆发，数据量呈指数级增长，对计算和网络性能提出严苛要求，传统模式弊端凸显，算网融合开始受到关注。
近年来，随着“东数西算”等国家战略的推进，算网融合进入快速发展期。通过在全国布局数据中心集群，构建高速、低延迟的网络传输通道，实现东西部算力资源的优化配置与协同调度，推动算网融合从理论研究走向大规模工程实践，成为数字经济发展的关键支撑。
而在汽车智能化与网联化转型进程中，诸多瓶颈问题逐渐凸显，严重制约着产业进一步发展，算力瓶颈首当其冲。随着自动驾驶级别不断提升，汽车对算力需求呈指数级增长。以L4级自动驾驶汽车为例，其每秒需处理高达数TB的传感器数据，用于环境感知、路径规划和决策控制。然而，当前车规级芯片算力难以满足如此庞大的数据处理需求。因此，依托算网融合的能力支撑成为势在必行之举。
破解痛点实现赋能
算网融合凭借其独特优势，为解决汽车产业痛点提供了更多支持。
在算力供给上，算网融合构建了多层次、分布式算力体系 。通过将云计算、边缘计算与车辆本地计算相结合，实现算力资源优化配置。边缘计算靠近车辆和数据源，能对实时性要求高的数据进行快速处理，减少数据传输延迟。在车辆行驶过程中，边缘计算节点可实时分析处理激光雷达、摄像头采集的周边环境数据，快速做出驾驶决策；对于需要大规模数据存储和深度分析的任务，如车辆行驶数据的长期存储和大数据分析以优化车辆性能，云计算可提供强大算力支持。同时，算网融合的算力调度系统能根据车辆实时需求，动态分配算力资源，避免算力浪费和不足，提高算力使用效率。
在自动驾驶领域，算网融合发挥着几乎无可替代的关键作用，成为推动自动驾驶技术不断升级的核心驱动力。自动驾驶系统每秒需处理海量数据，这些数据源自激光雷达、摄像头、毫米波雷达等各类传感器。像激光雷达生成的点云数据庞大，可支撑精确描绘车辆周围环境的三维信息。在复杂路况下，如城市街道中，车辆需同时识别行人、车辆、交通信号灯、道路标识等多种目标，数据处理难度呈指数级增加。而算网融合构建的强大算力网络，为自动驾驶提供了坚实后盾。边缘计算节点分布于道路沿线，靠近车辆行驶区域，可对车辆实时传输的传感器数据进行初步处理和分析。当车辆行驶至路口时，边缘计算设备能迅速分析摄像头采集的图像，识别交通信号灯状态和周围车辆、行人动态，将关键信息快速反馈给车辆，辅助其作出驾驶决策。
同时，算网融合也为智能座舱带来了全方位的变革，依托算网融合的能力，可以将其打造成一个高度智能化、个性化的沉浸式交互空间，重新改善了人们在车内的体验。
有关专家指出，算网融合作为数字时代的关键力量，正以磅礴之势重塑汽车产业格局。从解决当下汽车智能化、网联化进程中的算力瓶颈、网络延迟和数据安全等痛点，到全方位赋能自动驾驶升级、智能座舱体验优化、车联网协同和生产制造变革，其影响力贯穿汽车产业全链条。一些车企已通过算网融合实践取得显著成果，在技术突破、商业模式创新和产业生态构建上迈出坚实步伐，为行业发展提供了宝贵经验与方向指引。
还有行业人士认为，主管部门提出算网融合创新提速的要求，将推动汽车业与多产业深度融合，催生更多创新应用和商业模式，为人们带来更智能、安全、便捷的出行体验，开创智能出行行业的发展新篇章。
来源：中国汽车报
