新エネルギーとインテリジェントネットワークの自動車は大衆の生活に入って、どのように関連施設の不足、充電の難しい問題を解決しますか?自動運転テストに関する規定をどのように改善しますか?昨年、張紅偉、曽慶洪など多くの広東省全国人民代表大会代表が提案し、新エネルギーとインテリジェントネットワーク自動車の技術と政策の痛みを解決するよう呼びかけた。
2月26日、省人民代表大会常務委員会によると、工信部は代表の提案に対する回答の中で、業界機構と企業がより広い範囲で道路テストを行い、さまざまな場面での模範応用を展開し、データ共有、結果の相互認識をさらに推進し、産業化のプロセスを加速させることを明らかにした。
推奨
システム的に充電の難しい問題を解決する
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大電力ワイヤレス充電技術の強化
調査研究の中で、張紅偉などの代表は、公用と団地のセット充電杭に配置不足の問題があることを発見した。彼は提案の中で1組のデータを列挙した:2020年中 Shanxi Guoxin Energy Corporation Limited(600617) 自動車の販売台数は前年同期比10.9%増加したが、車の建設に伴う充電施設の増加量は前年同期比24.3%減少し、インフラの「供給」の増加は新エネルギー自動車の数の増加に明らかに遅れている。
張紅偉氏は、関連政策措置を完備させ、自動車と部品の重要技術の難関攻略を支持し、充電インフラのサポート方式を豊富にし、充電インフラの技術研究開発、建設運営補助金、土地使用などの異なる一環の異なるシーンのサポート政策体系を確立し、社会資本を動員して充電インフラの建設と運営に参加させることを提案した。また、自動車のバッテリー統一技術指標を確立し、充電の代わりにバッテリー交換を徐々に推進し、循環使用を支援することを提案した。
これに対し、科学技術部は、現在、中国で充電設備の数が最も多く、カバー面積が最も大きい充電施設ネットワークが構築され、直流速充方式の応用普及が基本的に実現されているほか、大電力充電、小電力直流充電、自動充電接続、秩序ある充電などの新技術が産業化されていると答えた。
回答によると、次の科学技術部は「第14次5カ年計画」の国家重点研究開発計画と結びつけ、新エネルギー自動車に焦点を当てて重点特別業務を展開し、杭雲の相互接続、充電施設の計画方法と秩序ある充電管理、大電力無線充電、動力電池の迅速な交換などの重要な技術と装備の面で科学技術の難関攻略を強化する。同時に、新エネルギー自動車の研究開発に対する支持を引き続き強化し、自主ブランドの自動車企業が革新主体の役割を強化することを奨励し、有効な産学研協力メカニズムを確立し、核心競争力の向上を加速させる。
推奨
自動運転試験コストの削減
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オフサイトのテスト標準規範の統一を推進する
自動運転はインテリジェントネットワーク自動車の発展の重要な目標であり、この技術の安全性と成熟度を高めるには、大量のテストが欠かせない。曽慶洪氏は調査研究の中で、現在、中国はナンバープレートのテスト、道路のテストなどに厳しい制限を持っており、各地のナンバープレートは相互承認メカニズムを形成していないことを発見した。それだけでなく、実際の道路テストは高額のコストに直面しています。「単回のライセンス申請費用は数十万元から数百万元まで様々で、テストエリアで1日のテスト費用は数万元に達し、技術の急速な発展の反復に不利である」。曽慶洪氏は提案の中で述べた。
曾慶洪氏は、工信部が「スマートネットワーク自動車道路テストと模範応用管理規範(試行)」を発表し、高速道路のシーンのテストと模範応用を明確に開放したが、具体的な操作ガイドラインはなかったことに気づいた。また、この規範は現行の道路交通安全実施条例の関連規定と衝突しており、どのように実行するかはさらに明確にしなければならない。
そのため、曾慶洪氏は、現行の自動運転自動車道路試験に関する政策法規を完備させ、工信部と交通管理部門が共同で高速道路自動運転試験を開放する具体的な操作ガイドラインを発表し、企業の研究開発試験の資金と時間コストを下げ、高速道路のシーンの試験と模範応用を開放し、全国の試験申請基準を統一することを提案した。地域にまたがるナンバープレートの相互承認メカニズムを確立し、企業の重複申請を避ける。
これに対し、工信部は「インテリジェントネットワーク自動車道路テストと模範応用管理規範(試行)」が高速道路などの道路のテスト制限を開放し、一定の距離の道路テストを経て、安全で信頼できる車種製品が有人積載物のモデルを展開することを許可したと答えた。同時に、この規範はテスト項目と標準規範の統一を加速させることを明確にし、一つの場所で検査に合格した後、異郷のテストモデルを行うには重複検査を必要とせず、企業の負担を軽減しなければならない。
回答によりますと、工信部は次のステップで、業界機関と企業がより広い範囲で道路テストを行うことをサポートし、さまざまな場面でのモデル応用を展開し、データ共有、結果の相互認識をさらに推進し、商業化発展モデルの模索を奨励し、産業化のプロセスを加速させるということです。
