把智能带入每一辆车， 赋能产业实现智能驾驶、智慧空间、 智慧服务和智能生产。
智能驾驶按照其能力等级可分为 0 至 5 级。 其 中，L0 级表示无自动化，L1 级表示驾驶员需要 一直监控，L2 级表示部分自动化，L3 级是辅助 驾驶，L4 级是高度自动化，L5 级是完全自动化。 覆盖的场景包括封闭道路场景、开放道路场景 以及全场景。智能驾驶将给出行行业甚至整个 社会带来颠覆性变化。L2 级的智能驾驶已经在 乘用车规模商用，给消费者带来了更安全、更 智能的驾驶体验。L3 级以及更高级别的智能驾 驶已在试验中；L4/L5 高级别的智能驾驶将率先 在高速、园区等封闭道路场景中实现，并逐步 覆盖开放道路中如城区在内的全场景。
到 2030 年，由自动驾驶车队提供的 Robotaxi 服务能够节省司机人力成本，同时提供 24 小时 不停歇的移动出行服务，将以更为经济的方式增加出行服务的灵活供给。 智能驾驶技术将与已有的各类交通方式进行融 合，为不同的出行场景提供兼具效率、安全、 体验与经济性的出行服务解决方案。届时，出 行领域实现资源统一与实时数据共享，从而构 建点对点、门对门的“端对端无缝出行网络”， 实现全社会出行资源的最大有效利用。当用户 安排出行时，网络大脑根据实时的交通情况， 综合所有可能交通方式，分时段、分路段规划 出最合理的出行方案。多元的出行资源让用户 能够享用高效、绿色、安全的出行，从而维持 城市运力资源的动态平衡，助力城市的可持续 发展。
一方面，智能驾驶技术的发展使人类注意力逐 渐从驾驶行为中释放出来，碎片化的自由时间 逐渐整片化；伴随着车内自由时间的增加，移 动场景下的用户体验将更加多元。在车内，应 该和在家里、办公室里一样舒适、方便，处理 工作、娱乐都可轻松实现。 另一方面，多元化的人机交互技术、车载光技术、 沉浸式的 AR/VR 技术等丰富了智能座舱的功能 形态，除了移动场景，静止场景中的汽车使用时 间也将延长，座舱功能日渐丰富和有趣。例如， 在车里看个电影，用车灯为爱人献上浪漫表白。
面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可 以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满足 人们在静止场景中的多样化需求，座舱的空间 和时间价值大大延伸，交互无处不在，随时畅 享休闲娱乐的美好时光。 座舱形态或将完全脱离方向盘 + 仪表盘 + 屏幕 的传统组合，而逐步呈现出虚实融合的新特征。 一是人机交互的需求输入进一步简化，语音控 制、人脸识别、手势交互等多模态交互更加自 然和高效，脑机互联的交互形态或许也不再是 天方夜谭。二是人机交互从简单的需求输入向主动的需求识别演进，人工智能、生物识别、情 绪感知、生物体征监测等技术使得车辆更了解 使用者的行为习惯和思维，真正成为知你懂你 的亲密伙伴。三是车载光技术丰富了空间光学 体验，AR/VR 技术进一步打破时间和空间的限 制，沉浸式、代入感的体验使得汽车在移动场 景和静止场景中的应用更加丰富和有趣。
面向未来，智能汽车将真正成为虚实融合的智 能生活空间： 1）安全出行场景下，车身传感设备和用户可穿 戴设备的有效结合，可准确识别用户健康状 况和疲劳状态，并及时予以提醒，确保驾驶 员安全驾驶。 2）娱乐场景下，演唱会、体育赛事等不必亲临 现场也可以身临其境，院线观影不再是最佳 方式，游戏也可在增强现实技术下更有沉浸 感。汽车可以成为用户的专属娱乐空间、专 属私密影院、智能车灯露天影院、游戏会友 的首选地。 3）移动办公场景下，座椅可调整旋转，车窗可 成投影大屏，手机会议流可轻松转入车内空 间，音区屏蔽功能又能确保会议私密；汽车 成为职场人士的移动办公空间，在他们奔向 机场、餐厅、家庭的途中高效完成工作。 4）社交场景下，窗外美景不会轻易错过，车外 摄像头可记录、剪辑、分享唯美视频，堵车 也不再无聊，附近车友可通过车机互动、游 戏、交友，AR/VR 使用户和朋友尽在
第一，汽车智能化发展使得交互和服务更紧密 地结合，智能算法可以对交互内容进行识别、分 析和理解，结合车主身份的基本信息和历史偏 好，进行行为预测和匹配服务。未来，汽车作为 出行机器人将更能理解用户、并不断学习和进 化，就像一个伴随你左右、知你、懂你、帮你的 私人助理。 第二，汽车智能化发展使得实时服务场景识别更 为高效和精准。通过车辆数据、位置信息以及周 边环境的识别和分析，进而判断用户所处的场 景，主动预测用户的需求，从而提供精准的服务。 第三，互联互通的全新操作系统能够打通更多 服务场景，基于新交互方式的应用生态应运而 生，互联世界所激发出的更多服务将承载到智 能汽车上，让汽车成为新的智能载体。伴随着 智能世界的到来和数字经济的不断发展，数字 化全景生态日渐丰富，场景驱动下的智能车联 功能和服务更加智能、高效和便捷。
大胆设想，如果消费者预约远途出行服务的同 时，希望在车上和朋友享用一顿牛排大餐。那么， MaaS 出行服务商会依据消费者的出行目的和 个性化偏好，提供一辆匹配其驾乘习惯的共享 车辆，并在规划好的行驶路径周边，选择一家 备受好评的西餐厅预订送餐服务；这家餐厅会 依据车辆预计抵达交货地点的时间进行备餐，无 人机会准时将餐饮送到指定位置，车辆自动开 启天窗，无人机完成牛排的递送，车辆继续向 目的地出发，这一切都将无缝衔接。
由于封闭区域与外界交通没有交互，在有限环 境因素和交通要素的综合影响下，可以穷举出 自动驾驶中的所有应用场景和潜在突发事件。因 此，商用车封闭区域内的自动驾驶技术将率先 大规模商用。以港口、矿山、农业、园区、机场、 景区为主的封闭区域中，商用车智能化技术将不 仅仅体现在运输车辆上应用，还将与生产管理 系统进行融合，在核心生产、运输、调配等环 节形成完整的无人生产体系，并实现大规模的 商用化落地。
面向 2030 年，在封闭区域中，依托于“车 - 路 - 云”协同解决方案，可以打通垂直行业多车协 同的端到端自动驾驶商用场景。通过全息环境 感知、全局资源调度、动态业务地图、多车协同驾驶、车道级路径规划、信号协同控制、业 务仿真测试等服务能力，进一步消除业务流程 断点，实现自动驾驶的多车智能协同，提升场 景化作业和运输效率，从而真正实现降本提效。 云调度成为业主管理和自动驾驶调度核心。封闭 区域的智能商用车场景中，运营管理者需要通过 车云控制管理系统，进行自动驾驶车辆调度管 理、车辆监控、以及通过端到端大模型进行业务 和安全体系的支撑。例如，港口场景中，智能 水平运输系统运控平台与港口集装箱码头生产 操作系统（ToS）实现对接，将自动驾驶集装箱 卡车的调度完全融入港口自动化调度系统中，实 现港口统一调度和对接，实现全自动化的港口 生产作业流程。
干线物流场景下，面向 2030 年，商用车也将实 现从辅助驾驶到自动驾驶的逐步演进。随着城 市短途运输中车辆电动化普及程度的提升，以 及路侧网络基础设施的智能化水平提升，在包 括城市道路在内的复杂公开道路中，商用车智 能驾驶渗透率有望大幅提高。同时，依托于自 动驾驶的基础能力以及不同场景的商用化潜力， 可以联合生态伙伴一起打造更多可落地的、场 景驱动下的商用车智能驾驶应用。
