智能网联汽车产业技术创新影响因素与优化路径研究

摘"要：在数字经济的背景下，智能网联汽车作为新一代信息技术与汽车产业深度融合的典范，已成为我国争夺汽车产业未来制高点的战略重点。智能网联汽车发展已取得一定进展，但基础研究薄弱、核心技术受制于人等问题依然突出，亟须强化创新源头能力，攻克关键核心技术瓶颈。为了解决该问题，本文首先搜集和整理分析文献资料，并运用CiteSpaceV软件方法进行知识图谱可视化分析，梳理智能网联汽车研究领域的发展趋势和前沿动态与产业技术创新研究演化路径。针对特定区域内智能网联汽车的发展与状况进行了实地调查，全面了解智能网联汽车产业的现状、发展趋势和挑战。通过Vensim"PLE软件构建系统动力学模型，体现各相关主体与要素之间的作用机制，构建因果回路图及存量流量图，依据文献及实际情况确定相关模型方程及参数，以清晰体现不同主体间相互作用关系，明确智能网联汽车产业技术创新相关影响因素之间的影响关系，提供不同主体协同发展的依据，阐述智能网联汽车产业创新影响因素和面临的问题。最后针对智能网联汽车产业技术创新面临的问题，提出优化路径。

关键词：汽车产业；智能网联；技术创新；影响因素；优化路径

Abstract：This"paper"examines"the"development"of"intelligent"connected"vehicles（ICVs）in"China，focusing"on"the"challenges"and"technological"bottlenecks"in"the"industry.It"uses"CiteSpaceV"software"for"a"visual"analysis"of"the"field's"trends"and"innovations"and"conducts"a"survey"on"the"current"state"and"challenges"of"ICV"development"in"specific"regions.A"system"dynamics"model"built"with"Vensim"PLE"software"illustrates"the"interactions"between"stakeholders"and"factors"influencing"technological"innovation.The"paper"then"proposes"optimization"strategies"to"address"these"challenges，emphasizing"core"technology"development，industry"collaboration，standardization，and"a"supportive"policy"environment.These"insights"aim"to"provide"practical"guidance"for"enterprises，government，and"research"institutions"in"promoting"innovation"in"the"ICV"industry.

Keywords：Automotive"industry；Intelligent"connected"vehicles；Technological"innovation；Impact"factors；Optimization"pathways

1"概述

随着信息技术和汽车工业的深度融合，智能网联汽车（Intelligent"Connected"Vehicles，ICV）成为当今汽车产业变革的重要方向［1］。智能网联汽车不仅代表着现代交通工具的未来发展趋势，也将对社会经济、城市规划、环境保护等多个领域产生深远影响［2］。近年来，全球范围内各国政府和企业纷纷加大在智能网联汽车领域的技术研发和产业布局，推动着智能网联汽车产业的快速发展［3］。智能网联汽车的核心特点是将传统汽车与信息通信技术（ICT）［4］紧密结合，通过车载通信、传感器技术、人工智能、大数据分析等技术实现车辆的智能化、自动化、网联化和信息化［5］。尽管智能网联汽车在技术和产业层面取得了一定的进展，但其广泛应用仍面临诸多挑战。其中，技术创新的瓶颈、标准体系的不完善、政策法规的滞后、产业链的协同难题等都是影响智能网联汽车产业发展的关键因素。如何有效识别和分析这些影响因素，并提出相应的优化路径，已成为业界和学术界亟待解决的问题［6］。

本文研究智能网联汽车产业技术创新的影响因素，并提出优化路径。首先，分析技术发展中的瓶颈及原因；其次，探讨政策法规、市场需求、行业竞争等外部因素的影响；最后，结合国内外经验，提出促进技术创新的优化策略，为政府、企业和科研机构提供理论与实践参考，推动智能网联汽车产业的健康、可持续发展。

2"CiteSpaceV软件分析智能网联产业技术创新演化路径

为了分析智能网联汽车领域的研究发展趋势，本研究从数据库中筛选出与智能网联汽车相关的文献。数据收集的时间范围限定为过去10年（2013—2023），主要关键词包括“智能网联汽车”“车联网”“自动驾驶”“智能交通系统”等。在数据导入CiteSpaceV后，通过以下步骤进行分析。

（1）数据清洗与预处理：去除重复文献、格式化参考文献；（2）构建知识图谱：选择合适的参数进行聚类、共引分析、突现词分析等操作。通过CiteSpaceV对文献进行分析，得出智能网联汽车领域的研究主题演化路径［7］。

研究发现，智能网联汽车领域的研究大致可以分为以下几个阶段：

（1）初期阶段（2010—2015年）：这一阶段的研究集中在车联网技术的基础设施建设和通信技术研究上。关键词包括“车载通信系统”“无线网络”“网络架构”等。（2）发展阶段（2016—2019年）：随着技术进步，研究重点逐渐转向自动驾驶技术和智能交通系统。文献中频繁出现的关键词包括“自动驾驶”“路径规划”“传感器技术”和“深度学习”等。该阶段的技术应用不断深化，研究逐步从单车智能向车路协同和车辆与交通基础设施的互动扩展。（3）成熟阶段（2020—至今）：目前的研究焦点在于智能网联汽车的安全性、标准化、政策法规等方面，特别是与5G通信技术、车载云平台和数据隐私保护相关的研究日益增多。通过CiteSpaceV软件对智能网联汽车领域的文献进行了知识图谱可视化分析，梳理了该领域的研究发展趋势和前沿动态。研究表明，智能网联汽车的技术创新已经进入了集成创新阶段，未来的研究将更加注重自动驾驶与人工智能的结合、5G车联网的应用、数据安全的保护以及智能交通系统的建设。随着技术的不断进步，智能网联汽车的产业化和应用推广将成为未来发展的核心动力。

3"构建Vensim"PLE系统动力学模型

采用决策实验与评估实验室（DEMATEL）技术，设计并分发问卷给领域专家，收集数据后使用MATLAB工具分析各因素的中心性和原因性，揭示它们之间的相互影响。基于这些因素的网络关系，利用Vensim"PLE软件建立系统动力学模型，展示各相关参与者和要素之间的互动机制，创建因果循环图和存量流量图。根据现有文献和实际情境，确定模型的方程和参数，以明确不同参与者之间的互动关系，为智能网联汽车产业技术创新的影响因素提供协同发展的理论依据。

确定模型中涉及的各个主体（文献、企业调查、专家访谈等）及相关要素［8］。根据文献和实际情况，运用MATLAB软件分析各主体之间的因果关系，绘制因果回路图（Causal"Loop"Diagram，CLD）建立存量和流量的数学模型有以下几种。

研发投入流量模型：研发投入流量=投资速率×研发投入存量。

技术创新速率模型：技术创新速率=技术创新存量×技术进展系数。

市场需求流量模型：市场需求流量=市场需求存量×市场增长系数。

政策支持流量模型：政策支持流量=政府政策制定速率×政策支持存量。

通过定义系统的存量和流量来进一步细化模型结构。

研发投入存量：企业或政府在智能网联汽车技术上的累计投资。

技术创新存量：已经实现的技术进展，如自动驾驶技术、车联网覆盖等。

市场接受度存量：消费者对智能网联汽车的接受度，随着时间的推移，消费者会逐步采纳这些新技术。

基础设施建设存量：如智能交通系统、自动驾驶道路的建设程度。

研发投入流量：每年投入的研发资金量。

技术创新速率：新技术的开发速度，受到研发投入的影响。

市场需求流量：消费者对智能网联汽车的需求变化率。

政策支持流量：政府政策（如补贴、税收优惠等）对技术创新的支持力度。

可以通过实际数据或文献来估算相关的参数。运行数学模型，并进行敏感性分析，检查哪些变量对模型结果影响最大。结果表明研发投入、市场需求和政策支持的变化可能对智能网联汽车的技术创新进程产生不同的影响。通过敏感性分析，识别出最关键的驱动因素，从而为政策制定和企业战略提供数据支持。

4"智能网联汽车产业技术创新困境与问题

以无锡市为例，阐述目前智能网联汽车产业技术创新存在的主要困境与问题。

4.1"产业体系不健全

智能网联汽车产业标准体系存在覆盖不足、国际对接困难、验证不充分以及跨行业领域标准空白等问题，亟待完善。

4.2"产业政策不完善

智能网联汽车产业政策以选择性政策为主，行政主导明显，功能性政策运用不足；政策制定机制不健全，多部门协作不足导致目标泛化、内容碎片化及衔接不畅。需加强跨部门协调优化政策，确保执行效果。

4.3"高层次人才缺乏

专业人才短缺，尤其在人工智能、数据分析等关键领域，制约技术研发与创新，削弱创新生态系统活力，导致研发放缓、行业发展滞后，进而影响无锡市在智能网联技术领域的竞争力。

4.4"商业模式和盈利模式不成熟

车联网产业商业模式不成熟，企业面临盈利、定价及协同难题，高资金投入与技术不确定性增加市场风险，投资者态度趋于谨慎。

4.5"商业模式和盈利模式不成熟

车联网产业商业模式未成熟，面临盈利、定价和协同难题，技术研发推广资金需求高，加之技术和市场风险投资者普遍谨慎。

5"智能网联汽车产业技术创新路径优化与完善建议

5.1"形成各级发展战略共识，完善顶层平台设计

为了提升智能网联汽车产业的技术创新能力，需要从顶层设计入手，构建一个完备的基础平台。并通过建立技术研发中心、重点工程实验室和科技创新中心等关键机构来实现基础共性技术的研发和创新突破。鼓励不同的创新主体共同搭建具有共性技术的研发平台，并建立相关协同创新的机制。同时，强调市场导向，推动技术的示范应用，并构建面向全社会覆盖的生态系统。针对私家车、客运接驳和货运物流等不同用途的车辆，设计出适合各种应用场景的商业模式，以促进技术的实施和产业化。此外，还应优化金融环境，增加对创新的投资，以突破关键技术，推动智能网联汽车产业的持续发展［9］。

5.2"增强产业凝聚能力，促进产业联盟形成发展

充分发挥行业协会在智能网联技术创新中的作用。行业协会在智能网联汽车产业中扮演着至关重要的角色，它们通过整合行业内的优质资源，推动技术革新，从而支持整个行业的发展。行业协会还应定期回顾和总结行业内的成功经验，组织行业内的交流会议和研讨会，以加强成员之间的联系和合作，推动技术资源的共享和开放。行业协会还需深入分析行业数据，发布行业报告，为企业决策和政府政策的制定提供数据支持和信息参考。

5.3"提升产业人才吸引，企业高校协作人才培养

智能网联汽车行业在技术应用方面具有高度的依赖性，特别是在其发展初期，对专业人才的需求显得尤为重要。这一领域的发展迫切需要跨学科的专业人才，例如电子工程、大数据管理和信息安全等领域的专家成为行业的关键需求，随着行业的持续扩大，预计将吸引更多不同领域的顶尖人才加入。政府应当通过政策扶持和金融激励，对智能网联汽车产业给予一定的优先考虑，例如增加对人才的财政补贴，以激励关键人才参与到产业的发展中来。更为关键的是，需要改善整体的创新氛围，重视人才的价值，并构建一个能够充分发挥人才潜力的环境，推动人才培养体系的建设。这将促进产业与人才之间的协同发展，形成良性循环，并建立起一个稳定且持续的创新人才支持体系。

5.4"统筹产业测试应用，加强示范基地相互联通

为了推动智能网联汽车产业的发展，建立完善的测试与应用标准体系至关重要，这将为技术评估和测试场景的扩展提供坚实的基础，特别是在高速公路和其他开放道路的高级别测试中。还需对各地智能网联汽车测试基地的建设标准和配置要求进行统一规划，这不仅能够满足基本的技术验证需求，还能积极推动CV2X场景的部署，构建与产业发展趋势相匹配的测试技术框架，进一步完善测试生态系统。利用现有的资源优势，构建全国性的技术测试和示范应用网络，实现从东部到西部、从南部到北部再到中部的全面覆盖。在封闭测试场地、开放道路测试和先导示范区建设的基础上，逐步将测试场景扩展到市郊的主要道路和复杂的城市区域，以期最终实现城市级别的大规模示范效应。这样的布局将有助于智能网联汽车技术的全面测试和应用，推动整个行业的进步。

结语

研究结果显示，无锡市在智能网联汽车产业技术创新体系建设方面已取得初步成效，展现出较大的发展潜力。然而，仍有较多可优化的领域亟待完善。在现阶段，需要制定统一的产业发展战略，协同推进政策和规划的完善，改善金融支持环境，同时鼓励企业加大创新投入力度，以实现关键技术的突破。着力攻克基础前沿技术及交叉领域的技术难题，增强核心技术的竞争力。此外，产业初期应重点关注人才引进与培养，随着产业发展逐步增强产业的凝聚力，推动产业联盟的建设与协作，促进各联盟间的相互支撑。最后，还应通过多方协同，推动产业测试与应用的统筹，促进跨区域测试牌照互认机制的建立。

参考文献：

［1］方红燕，邢晓威.我国智能网联汽车产业政策及标准体系研究［J］.汽车与配件，2024（20）：3537.

［2］匡猛，贾永鹏，樊阳波，等.标准化驱动深圳市智能网联汽车产业高质量发展的机理研究［J］.时代汽车，2024（18）：46+16.

［3］杨芮，张敏.发挥上海车展B2B交往沟通平台作用加快智能网联汽车产业的集群化发展［J］.中国会展，2024（15）：2429.

［4］郭文佳.京津冀携手推进智能网联汽车未来［J］.智能网联汽车，2024（04）：5153.

［5］李敏，孔丽云.智能网联汽车技术专业现状及发展对策研究［J］.专用汽车，2024（07）：116121.

［6］农彩年.智能网联汽车商业模式探究［J］.汽车维修技师，2024（12）：1315.

［7］赵文杰，于永达，王淼.集聚优势视角下北京智能网联汽车产业发展路径探析［J］.科技管理研究，2024，44（12）：94103.

［8］席锐.中国智能网联汽车产业技术创新影响因素与优化路径研究［D］.北京：北京交通大学，2021.

［9］郭青，戚湧，武兰芬.面向协同对象的智能网联汽车产业创新产出研究［J］.中国科技论坛，2022（04）：99108.

基金项目：无锡市科协软课题（KX24C303）；江苏省高校青蓝工程资助项目（2023）

作者简介：丁鹏（1983—"），男，汉族，江苏无锡人，硕士，副教授，研究方向：新能源汽车和智能网联汽车控制技术。