2021年，我国常住人口城镇化率达到64.72%，在2000年时这一比例为36.2％，2010年时为49.7％，城镇化率的高速增长对城市的规划布局有了更高的要求。

适应于数字化转型大势，立足于道路安全和节省人力成本、效率提升的需求，我国不断出台智能网联汽车相关政策，据全国汽车标准化技术委员会消息，我国已完成第一阶段智能网联汽车标准体系的建设，为适应我国智能网联汽车新的发展形势，新一阶段的智能网联汽车标准体系涵盖智能感知与信息通信、决策控制与执行、功能安全、信息安全和数据安全等内容，到2030年前，将新增100余项智能网联汽车的标准。

据IDC报告，到2025年，30％的城市将通过以物联网、AI和数字孪生为基础的自动化实现虚实融合，并改进关键基础设施和数字服务的远程管理。

同时，在新一轮科技革命和“双碳”目标对降低排放、使用清洁能源的要求下，我国智能网联汽车进入加速发展新阶段，智能网联汽车多数以电或新能源为动力，以车载芯片和网联算力为车辆提供算力支持，相较传统的以燃油为动力的汽车更为清洁。放眼全球，智能化处于加速阶段，智慧城市建设正在不断兴起。在智慧城市对道路建设提出的数字化、网联化趋势之下，智慧城市与智能网联汽车协同发展是城市建设与汽车产业转型的重要趋势。

图源：《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展年度报告》

一方面智慧城市的构建以数据为中心，由数据驱动，智能网联汽车能够广泛收集城市道路和交通信息，提供动态数据，丰富智慧城市必要的信息系统。

另一方面，智能网联汽车需要智慧城市的道路数据和其它动静态感知信息，提升路线规划的智能化和车辆行驶的精准度，智慧城市的基础设施和应用场景为智能网联汽车提供了测试、示范应用和落地的具体平台。通过在城市道路路口和两侧布设毫米波雷达、智能摄像头、激光雷达等智能感知设备，对城市交通的静态和动态信息进行精确探测、感知和采集，细化车端和路端感知能力分工，补足单车智能感知盲点，提高智能网联汽车行驶效率和安全性。（援引：中国信通院《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展年度报告》）

11月16日，中国互联网大会上，中国信通院产业与规划研究所总工程师高艳丽提到：“对于自然人、法人、自然实体、管理实体、建筑和人工构筑物、运输工具等全部实体对象，小到每家每户的门窗，大到每个个体的所有轨迹，都是我们可描述的，轻松实现各种建模仿真管理。……网联汽车仅作为数字孪生的一小部分，而数字孪生城市是支撑包括智能网联汽车在内的所有智慧城市场景实现的新引擎。”

在智慧城市建设过程中，智能网联汽车的应用与智慧城市以及数字孪生等数字技术紧密结合，预计到2025年，智能网联汽车新增产值将达到8000亿元。

11月21日，在2022中国5G﹢工业互联网大会“5G﹢智能网联汽车与智慧交通协同发展”分论坛上，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟发表了题为《智能网联汽车中国方案的思考》的报告。张永伟在报告中强调，中国的汽车产业可以走出一条不同于别人的智能化发展道路。他表示，中国走智能网联发展道路拥有几大优势。

第一，新的通信网络，也就是5G。

第二，北斗。智能汽车需要精准定位，需要高精度的地图，中国的北斗可以提供一个不同于美国主导的GPS的定位和导航体系。

第三，城市的感知体系，中国的城市具备最多的不同类型的感知设备，虽然现在是分散的，但是总量规模应该是最大的。

第四，这些年在国家新基建的推动下，我们建设大量以算力为核心的数字化基础设施，这些设施可以在很大程度上支撑中国智能汽车走向网联化。

第五，体制优势。系统性的工程更需要组织，我国既能解决产业的一些组织问题，也能解决基础设施建设工程方面的问题。

整体而言，对于汽车而言，智能化和能源清洁化是当前整体科技革命和产业变革的大势所趋，因此汽车行业的转型趋势是新能源转型与智能网联转型。在智能网联方面，我国的智能网联“C-V2X车路云一体化融合发展”方案已成为独具特色的“中国方案”。

C-V2X——Cellular Vehicle-to-Everything，是基于蜂窝网络的车用无线通信技术。

之所以是“中国方案”，是由于目前国际上对于车辆智能主要有以美国为代表的单车智能路线，以及以中国为代表的车路协同自动驾驶技术路线。单车智能主要是通过车载传感器和车端算法实现自动驾驶，中国的“车路云一体化”车路协同是利用5G等车载网络传感器配合高精度地图来获知路况，并将相关信息传输到车端，弥补车端能力的不足。

因此，国内对于智能汽车的发展路线就不仅仅局限于单车技术的提升，而是在北斗定位系统下，基于城市数字基础设施和5G，未来是6G的一系列数字基座实现全方位高效协同。在中国“车路云一体化“方案下的智能网联汽车，有望解决目前人工驾驶导致的信息协调不畅，以及从而出现的交通拥堵情况。

目前国内的智能网联汽车还处于由L2发展向L3、L4阶段，在国内市场上先承担辅助驾驶的智能，再逐步将正在发展着的高阶自动驾驶技术在确保安全性的情况下进行应用，发展成高阶自动驾驶。

车辆智能化不但便于便于节省人力成本、协调交通，同时也丰富了汽车在驾驶之外的其他功能，智能化的丰富提升了乘车人的体验感，另一方面智能网联车辆也成为智慧城市的移动终端，通过实时数据的收集和传输，作为智慧城市的数据信息触手、数据处理和最小存储单元，丰富智慧城市信息系统。

图源：《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展年度报告》

由单车智能到智能网联，将产生大量数据，在对数字技术的提升提出新要求外，对围绕数据处理的算力也提出了新的要求。

除车辆本身的算力部分能够由车载芯片提供外，随着智能网联车辆层级的提升，对算力的需求越来越大，L3需要的算力为30 - 60 TOPS；L4需要的算力大于 100 TOPS；L5需要的算力至少为500 - 1000 TOPS，这部分算力资源需要通过云端、通信网端、边端、车端的连接融合，建立计算平台，形成自动驾驶汽车算力服务网络，将能够实现算力供给的弹性拓展。

不但如此，在智能网联车辆的开发测试阶段，需要进行大量路测信息的收集、处理，以及依据数据进行模拟训练，以使得车辆的安全性能达标，因此智能网联对算力的需求是人工智能和相关数字技术中最多的一种。由于复合了多种底层数字技术，智能网联的研发难度也相对较大。