初步统计，中国拥有16个国家级测试场，支持技术可靠性验证和开放道路测试。在公开道路测试示范方面，中国在城市道路、高速公路、封闭区域（停车场）等环境开展各类测试示范活动。在城市级大规模应用方面，推进网联高度发达的城市在城市道路进行规模化示范应用。此外，在先导区域方面，我国拥有四个国家级先导区，智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展首批6大试点城市。
中国工程院院士张平
中国工程院院士张平强调，汽车相关自动驾驶、车辆协同技术要有巨大进步，才能满足需求。“我们把现代通信方法与智慧的车联网方式进行了重要的结合。”第一是5G Uu/PC5模式为车车和车路协同提供了多模式通信能力；第二是5G的大带宽、低时延、大连接能力能够适应不同智能交通场景；第三是5G边缘计算为智能下沉到网络边缘提供基础支撑环境；第四是5G网络切片为智能交通服务性能和安全提供基础保障；第五是5G/C-V2X为智能交通专网提供了统一的管理服务体系。
如何破解？大规模产业化难题
“我们在取得重大突破、产业快速发展的同时，也要看到，要大规模的产业化，特别是要实现高级别更大程度上替代人工操作的产业化推进过程中，还仍然存在着一系列亟待解决的问题。”李克强院士强调。
李克强院士进行了多个方面的总结。第一，高级别智能驾驶尚未达到商业化目标。成立成本投入持续提升，行业热度已然下降。第二，发展理念、技术路线等尚未形成共识。包括车路云一体化理念与路径尚未共识，跨领域存在壁垒，基础设施建设缺乏统筹。标准不一，接口规范不一。数据孤岛化，基础设施碎片化。第三，部分关键技术亟待突破。感知、决策、控制、网联等共性关键技术仍有差距，面对智能网联汽车跨界融合特点，新的开发方法、流程、工具等尚未形成。
张平院士则指出，车路群体协同认知与决策要逼近交通策略的全局最优，要以放眼全局的方式来进行。“这里存在四个问题，第一是看不到，单车视野还是受限，如果感知不准，决策则将受限。第二是不相信，车载难以接收路控，职责困境影响协同。第三是看不全，路控缺乏全域实时感知，认知比较困难。第四是管不了，大规模的车路群体复合耦合式协同是无序的。”
