清华大学车辆与运载学院教授、智能绿色车辆与交通全国重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强在日前举办的智能电动汽车发展高层论坛(2026)上指出，当前中国的汽车智能化产业发展到了关键临界点，但安全技术成为制约大规模商业化的核心瓶颈。他呼吁行业正视单车智能驾驶技术瓶颈，并强调“车路云一体化”将成为实现高级别自动驾驶的必然路径。
李克强表示，智能网联汽车已成为世界工业强国战略竞争的高地，我国在该领域取得了显著进展，2025年L2级新车装有量接近65%，4G、5G、C—V2X通信模块也在快速普及。然而，产业快速发展的同时，安全可靠性亟待提升。“自动驾驶的首要属性是交通安全，安全可靠性不能保障，也就难以形成盈利。”他说。
李克强指出，当前智能驾驶安全问题包括物理的感知极限与多维视角的缺失、训练场景不足、逻辑决策瓶颈与接管机制尚需要突破以及开发质量效率低。
李克强从技术层面梳理了安全问题出现的原因，一是单车感知能力受限；二是端到端模型可靠性差，AI大模型训练数据尚不全面；三是当前产品架构多为“烟囱型”，缺乏基础底座，亟需面向差异化应用的低代码、可重复快速迭代的计算机平台开发系统。
李克强表示，安全技术一直是制约大规模商业化的瓶颈，当前智能驾驶存在的固有的技术瓶颈，已经成为威胁道路交通安全和智能驾驶规模化健康发展的重要因素，亟待突破。
针对上述挑战，李克强提出，必须从系统架构层面寻求突破，构建“车路云一体化”协同发展体系。他指出，传统意义上的单车智能已经无法满足高级别自动驾驶的安全需求，任何车辆的发展都应走向车车协同、车路协同、云控协同的理想状态。
李克强解释说，通过“车路云一体化”系统，可以为智能汽车建立安全的“数字轨道”。该系统能够实现车、路、全域协同感知，增强环境感知与风险预判能力，从而显著降低事故风险。他以网联式前向避撞、绿波带通行、匝道汇入、鬼探头避让等典型场景为例，验证了该技术路线的可行性。
李克强进一步指出，“车路云一体化”系统所汇聚的数据兼具“海量性”与“完备性”。通过融合车辆自主上报、路侧感知、交通指挥信号及交通事件等全维度数据，打破数据孤岛，为AI大模型训练建立提升安全的“数字发电站”。“数据多和全是两个维度，单靠一家企业收集的数据即使再多也不完备。”他说。
据悉，目前已联合15家中外车企，包括上汽、广汽、比亚迪（002594）、华为、丰田等，在北京、重庆等主要城市搭建共用数据底座，推动产业化示范。产业化示范包含网联式前向辅助、匝道汇入、鬼探头预警等17个应用场景，已有7家车企正在推进量产化。
李克强建议，通过计算基础平台和开发系统，实现分层解耦、跨域共用，以低代码开发降低难度和成本，支撑智能驾驶产品的高效安全研发。同时强调，行业要以系统工程思维，多维并举，筑牢智能驾驶技术守护生命的价值基础。
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