【核心观点】
清华大学教授、汽车产业与技术战略研究院院长赵福全（左）与中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强（右）
【对话实录】
赵福全：大家好！欢迎来到《赵福全研究院》高端对话栏目。我是本栏目的主持人、清华大学汽车产业与技术战略研究院的赵福全。本栏目由盖斯特管理咨询公司承办并赞助播出，在此表示感谢。本栏目自2014年创办以来，今天迎来了第75个专场，本场对话的主题是“智能网联汽车的创新发展”。我们非常荣幸地邀请到中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强，请克强院士和大家打个招呼。
李克强：大家好，非常高兴再一次来到赵福全教授的对话栏目，就我们共同感兴趣的问题进行讨论。
中国智能网联汽车产业发展的
得与失
赵福全：欢迎克强院士参加本场对话，您是本栏目再次邀请的少数几位对话嘉宾之一。记得我们上一次对话是在2018年，当时我们围绕着发展智能网联汽车的意义和方向进行了深入交流。六年前我们更多地谈到了智能网联汽车的战略价值，或者说对其未来发展的信心与期待。毕竟那时候业内对于智能网联汽车能否快速落地，应该说是有人乐观，有人悲观，甚至还有人质疑。而到了六年之后的今天，汽车产业已经发生了天翻地覆的变化，特别是智能网联汽车早已成为中国汽车产业发展的风向标和汽车企业较量的主战场。此时我们再次交流，我想首先要做的就是回望过去，这样才能继往开来。
在过去六年中，克强院士作为中国智能网联汽车的战略科学家和科技领军人，对智能网联汽车的技术创新重点和产业发展模式，特别是国家、企业、科研单位等各方应该如何进行协同创新，输出了很多独到的观点，起到了很大的推动作用。应该说，您的贡献在业界是有目共睹的。今天就请您先谈谈，您怎样看待这六年来中国智能网联汽车产业发展的得与失？中国发展智能网联汽车无疑取得了相当大的成绩，同时也遇到了相当多的挑战，那么您对于目前总体的发展状况满意吗？我想大家对您的感受和判断肯定都非常关注。
李克强：很高兴时隔六年再次与福全教授交流智能网联汽车产业的发展问题。正如您刚才所言，六年前我们主要谈了产业发展的战略、态势、重点以及对未来的展望。经过这几年的探索和实践，首先我想说，今天的智能网联汽车产业确实已经取得了很多令人鼓舞的进步。
第一，发展智能网联汽车已经成为全行业的广泛共识，而我国智能网联汽车产业的发展战略也更加清晰了。国家在2020年发布了《智能汽车创新发展战略》，清晰制定了中国发展智能汽车产业的战略目标、任务和重点。在国家战略的指引下，无论是技术创新，还是产业实践，都取得了重要的阶段性成果。
第二，智能网联汽车的关键技术取得了一系列突破。众所周知，智能网联汽车是高科技产业，涉及到极其复杂的系统构型和不同领域的关键技术。而现在包括感知、决策、控制技术，也包括系统集成匹配技术等，均已实现了重大突破。
第三，关键技术的突破推动了智能网联汽车的产业化进程，这一点尤为重要。截至目前，我国新车的智驾系统装载率已经超过了50%，这个发展速度超过了当初技术路线图设定的目标。可以说，我们取得了智能网联汽车技术产业化落地的良好成果。
第四，智能网联汽车对整个社会的发展产生了巨大的影响，带来了很多方面的改变。比如智能网联汽车在使用过程中涉及到交通基础设施的支撑、法律法规体系的支持以及广大民众的认可等，或者说，需要一套与之匹配的社会保障系统。在这些方面，我们也取得了很大的进步。
总体而言，我认为当前中国智能网联汽车产业已经进入到了一个重要的发展阶段，即产业化阶段。如果以自动驾驶的分级来界定智能汽车，那么此前主要是L2级智能汽车的产业化阶段，而现在已经在向更高级别智能汽车的产业化迈进了。
当然，实现更高级别智能汽车的产业化，绝不仅仅是技术问题。因为智能网联汽车本来就是一个跨界融合的大产业，涉及到产业自身能力的培育、不同产业之间的跨界融合以及整个社会体系的支撑等。因此，这将是一个机遇与挑战并存的阶段。我们既要面对技术攻关上的严峻挑战，也要面对产业发展上的多重困难。事实上，具备更高级别自动驾驶能力的智能汽车要实现产业化，还有诸如构建整体技术架构、实现跨产业协同、建立产业生态等一系列关键问题亟待解决，需要大家共同努力。
赵福全：克强院士对近几年来中国智能网联汽车产业的发展做了一个精要的总结。应该说，大家对于智能网联汽车战略价值和发展潜力的认识，已经从六年前普遍存在的懵懂，转变为今天在国家和产业层面上形成了广泛共识，这本身就是一个重要的成果。
实际上，智能网联汽车是一个横跨多个不同产业的全新产业，不仅给传统汽车产业带来了转型升级的机会，也给其他众多产业带来了巨大的发展空间，随着人工智能等各种关键技术的突破，甚至还将改变人类社会的生产和生活方式。从这个意义上，智能网联汽车产业的发展潜力近乎是无限的。正是因为认识了到这一点，汽车及相关行业，乃至整个国家，才会不断加大对智能网联汽车的投入，并由此取得了一系列可喜的成果。
一是在国家层面上发布了《智能汽车创新发展战略》这一纲领性文件，明确了战略目标、重点和任务。二是在行业层面上形成了融合创新、协同发展的普遍共识。即大家逐渐认识到，发展智能网联汽车绝不仅仅是汽车产业自己的事情，还涉及到交通、信息通信等众多相关产业，各方必须有效分工、共同努力，才能让智能网联汽车有效落地。三是在产品层面上已经初露端倪。虽然实现高阶自动驾驶尚需时日，但是L2级辅助驾驶技术已经得到了广泛应用，且安全性和用户体验越来越好。这不仅使汽车产品的魅力指数大幅提升，也推动了汽车产业的创新发展。
当然，尽管近年来智能网联汽车的发展取得一系列重要成果，不过这注定了不会是一个一蹴而就的过程，我们面对的挑战仍然很多。展望未来，人类将进入万物互联的时代，届时基于网联手段连接各种要素的汽车产品，将是打通城市中不同固定节点的移动节点。也就是说，智能网联汽车的“智能”不是单纯的自动驾驶，而是具有更广泛的含义和更巨大的价值。这意味着汽车及相关企业必须实现更多的科技创新，同时还必须放远眼光，在更长的时间段里去衡量投入和产出。从这个角度来看，智能网联汽车产业今后还需要更有力的技术攻关和更紧密的跨界协作，需要相关的各个行业站在国家和社会高度上共同努力来解决问题。
智能网联汽车产业之
“热”“乱”“难”的原因解析
赵福全：刚刚我们谈到，智能网联汽车产业的复杂性以及参与主体的多元性，导致其有效落地面临着巨大的挑战。几年前我就曾说过，智能网联汽车产业是听起来热、看起来乱、做起来难。所谓“听起来热”，就是各行各业几乎都努力进入到智能网联汽车产业来淘金了，因为大家都看到了智能网联汽车的发展机遇。而且随着这种共识的进一步凝聚，应该说现在行业变得更热了。所谓“看起来乱”，是指原来汽车产业的参与者是清晰的，分工也是明确的；而智能网联汽车涉及的领域更宽，有很多新的参与者，且各类参与者的实力参差不齐、切入点各不相同、投入力度也不一样，产业整体上看起来比较混乱。所谓“做起来难”，是因为面对这个前所未有的新汽车产业，各类企业都还在探索中。诸如硬件、软件、法规、标准、基础设施、城市建设以及协同分工、融合创新的商业模式等各种问题，究竟应该怎样解决，企业大多没有明确答案，普遍感到做起来非常困难。比如有的整车企业选择自己包揽各种关键技术，然而做出来的效果并不尽如人意；有的供应链企业提供了有竞争力的关键技术，但又让整车企业担心失去智能网联汽车“灵魂”的主导权；还有的整车企业决定有选择地掌控关键技术，可究竟应该掌控哪些核心技术，也不是非常清楚。
上述问题正是今天我想与克强院士交流的重点。那么，您如何看待这几年汽车产业既热闹又纷乱的景象？为了让智能网联汽车快速落地，我们应该怎样做呢？
李克强：这是一个非常好的问题。我本人既是清华大学的教授，长期从事智能网联汽车技术的科研工作，同时又是国家智能网联汽车创新中心的首席科学家，致力于推动科技创新成果的产业化应用。我想结合自身的专业背景和工作经历，谈一谈个人对这个问题的体会。
第一，正像您所说的，智能网联汽车行业的确很热。我想这种“热”源于全行业对发展智能网联汽车形成了共识，大家都认识到智能网联汽车是高新技术的科技革命与颠覆性的产业变革相结合的一个着力点。一方面，诸如人工智能、大数据、云计算、智能控制等高新技术，都需要一个既能广泛应用、又能产生高附加值的载体，而智能网联汽车正是这样的载体；另一方面，这将引发智能网联汽车产业发生全新的颠覆性变革，包括产业链重构和价值链扩展，也包括汽车使用方式及人们出行方式等社会层面的巨变，从而带来空前广阔的发展空间。正是由于产业界、学术界，还有各级政府，都对中国发展智能网联汽车的战略意义达成了高度的共识，都积极投入了各自的力量，所以整个行业才呈现出“热”的状态。
不过我个人觉得，就智能网联汽车产业的投资而言，目前的实际热度其实还不够高，或者说，与此前几年相比有所下降，这可能和高等级自动驾驶的发展进程不及预期有关。
第二，这个行业也的确很乱。我想“乱”的原因主要是，汽车正在变成全新的物种。我记得您曾经提出过“新汽车”的概念，并且强调这不是传统汽车的升级版，而是一个新物种。我觉得智能网联汽车确实是新物种，它既不是传统汽车制造业的产品，也不是新涌入的ICT产业的产品，而是汽车与ICT产业相互结合、发生化学反应之后形成的新产品，即新物种。它的开发模式、制造模式、使用模式以及相关参与者等等，都与传统汽车产业和产品完全不同，都在发生根本性的改变。由此，智能网联汽车将成为涉及领域众多、参与主体多元的庞大产业，曾经有人说，这将是三个万亿级产业的集合。正因如此，很多“业外”企业都在积极探索如何在智能网联汽车上发力。当然切入点各有不同，不只包括汽车的研发和制造，还包括汽车的运营管理等各个环节。
正是因为各类参与者纷纷涌入这个涉及广泛、跨界交织、空前复杂的新产业，而各方对智能网联汽车又有不同的理解，很难形成统一的认识和实践，所以导致行业如此之“乱”。在这种情况下，难免会出现盲人摸象的局面，即各类参与者从自身角度出发，其想法和行动似乎都有道理，但其实都不是基于全局认知的最优解，各自都有偏差甚至彼此矛盾。不过这对智能网联汽车产业的发展而言，恐怕也是一个不得不经历的过程。
第三，这个行业做起来是真的很难。无论是传统汽车企业，还是新造车企业，又或者是ICT等“外来”的高科技公司，各方普遍感到汽车的智能化和网联化越做越难。前几天我与一家整车企业的负责人交流，他说现在都不知道应该怎样做了。
说起来，这个“难”也很正常。我认为，原因主要有两点：一是各项新技术的攻关，本身难度就很大；二是各项技术还需要融合创新，特别是还需要不同产业之间的跨界融合，这样涉及面就更广了，难度也就更大了。事实上，各类企业往往都有优势的核心技术，但是没有哪家企业能够全方位地掌握智能网联汽车所需的全部核心技术，因此只能依靠各方相互合作、紧密协同。而不同产业的属性定位、思维方式、运行模式以及固有习惯等都不一样，所以要做好跨界融合是非常困难的。
总体而言，当前智能网联汽车产业确实呈现出“听起来热，看起来乱，做起来难”的情况。为此，我认为大家都应该认识到两个要点：第一，智能网联汽车产业是必然的发展方向；第二，做好智能网联汽车产业是非常难的，为此大家需要在持续思考和实践的过程中，不断凝聚正确的共识，逐步找到有效的方法，共同推动产业更好地发展。
赵福全：您讲得非常好！由我的问题出发，克强院士作为中国智能网联汽车的科技领军人，系统解析了这个产业“热”“乱”“难”背后的根本原因。
首先，克强院士指出，智能网联汽车的“热”是因为，未来这个产业带给全社会的价值之大超乎想象。可以说，现在谁都无法准确预估，智能网联汽车的全面落地将产生多么巨大的影响。届时汽车的属性将远远超越简单的代步工具，而是会改变人类社会的生产和生活方式，也就是改变整个世界。其巨大的价值包括：学术研究的价值，技术创新的价值，产业发展的价值以及多元的社会价值，例如充分应用智能网联汽车将使城市运行效率大幅提升，而最终这些价值都可以体现为经济价值。正是巨大的经济价值，吸引了不同产业的众多参与者加入到汽车产业中来。同时也吸引了很多投资者向这个产业倾入资本，而资本又会推动技术创新及产业化应用，加快智能网联汽车的价值实现。
所以，智能网联汽车产业的“热”是正常现象。当然，一段时间以来，由于各种因素的影响，对这个产业的投资似乎有点趋冷。我觉得，这其实也是正常现象。因为智能网联汽车对社会的巨大影响是无形的、潜在的，必然需要一个循序渐进的实现过程。在这个过程中，产业的发展时快时慢，资本的热度也时高时低。而对企业来说，最重要的就是要坚持，只有坚持到最后，才能取得真正的成功、实现理想的目标。
其次，克强院士认为，智能网联汽车产业“乱”的原因在于，相较于传统汽车产业，智能网联汽车产业的边界扩展了很多。最早我曾经称之为“产业边界无限”，后来觉得这样的表述不够严谨，所以将其修正为“产业边界不断扩展且渐趋模糊”。事实上，当前汽车产业涉及的范围已经增大了很多，其核心技术及能力也增加了很多。特别是智能网联汽车所需的不少核心能力，都是传统汽车产业并不具备的，而且将来也不能或不该具备。这意味着未来汽车产业只有积极拥抱其他产业，才能打造出真正的智能网联汽车，让各种高新技术都在汽车上有效应用，从而使汽车产品变得充分智能化、网联化。正因如此，汽车产业迫切需要诸多不同行业、领域的参与者。
而产业之所以“看起来乱”，就在于各类不同的参与者还没有形成清晰明确的分工。一方面，有些技术尚处在初期探索阶段，可能还不太“靠谱”，所以并不是每家企业都愿意马上投入和应用，从而产生了节奏上的差异。当然，这些新技术在汽车上的尝试应用，本就需要一个培育的必要过程；反过来，智能网联汽车应用不同领域的新技术，也是自身不断走向成熟、持续提升竞争力的必要过程。另一方面，有些核心技术是传统汽车产业原来并不具备的，却恰恰是ICT等产业的优势技术。由此导致各类企业对智能网联汽车的主导权及其掌控方式有着不同的看法，从而产生了各自行动上的差异。这就使汽车产业显得纷乱无比。
最后，智能网联汽车之所以做起来“难”，是因为它是“新汽车”、新物种，将会催生出新产业。“新汽车”以及新物种是我最先提出来的概念，目前在行业内外已经得到广泛认同和使用。而打造“新汽车”这个新物种，需要与原来完全不同的参与方和产业分工。总体来看，来自不同产业的各类参与方站在不同的角度和不同的时间节点上，对汽车产业的理解本就各不相同；具体来说，各家企业由于拥有的能力及强弱不同，其策略的差异就更大了。不过我想强调的是，任何一家乃至一类企业都不可能独自拥有打造智能网联汽车所需的全部能力，因此必须与其他企业合作，以融合各方的优势能力。即便目前有些倾向于垂直整合的企业取得了阶段性成功，到最后恐怕也无法独自掌控所有。比如有了电池，可能没有芯片；有了应用软件，可能没有操作系统；有了操作系统，又可能没有生态支撑……这样是难以成功的。
刚才克强院士为我们分析了智能网联汽车“热”“乱”“难”的原因：由于参与主体众多，各方对智能网联汽车的理解和认知程度各有不同，所以在实践过程中，有的愿意加快加大投入，有的迟疑不定，还有的谨小慎微，生怕在合作中“吃亏”乃至失去主导权。这就导致各方要充分融合彼此的优势资源及能力，让智能网联汽车产品有效落地，得到消费者的认同，进而创造出更多更大的价值，变得极其困难。这其中既有核心能力不足的问题，也有融合模式不清的问题，更有认知深度不够的问题。最近我多次说过：没有绝对的本质，只有我们不断接近本质的认知程度。如果没有正确而深刻的认知，企业就不可能全力培育或共享核心能力，也不可能全力探索融合创新的全新模式。
国家战略引领是智能网联汽车
产业发展的前提
赵福全：那么，智能网联汽车究竟要如何落地呢？比如，在国家层面应该做哪些事情？在产业层面又该做哪些事情？再到企业层面，整车企业与各类供应链企业应该怎样分工协作？还有我们的人才培养和基础科研，又该怎样有效支撑智能网联汽车的发展呢？
实际上，随着汽车产业边界的拓展和内涵的丰富，上述各个层面是相互影响、彼此交织的。如果不能梳理清楚，任何参与方的努力都很难奏效。比如一家企业没有核心能力不行，没有与其他企业有效合作不行，没有国家法规标准体系支持不行，没有基础设施支撑不行，没有产业合作平台也不行，没有解决人才问题还是不行。所以，发展智能网联汽车是一项高度复杂的系统工程，涉及到方方面面的纷繁要素，需要经历一个循序渐进的实践过程。下面就请克强院士谈一谈，中国到底应该怎样发展智能网联汽车？这里面的问题特别多，我们不妨逐一展开来交流。先来讲一讲国家层面，您认为现在智能网联汽车的国家战略是否足够清晰和坚定？
李克强：好的。我觉得，发展智能网联汽车产业首先要有国家产业战略的引领。实际上，我国政府在适应社会发展和产业变革方面，包括满足未来汽车产业转型升级的需求方面，我认为是非常积极的。前面我们也谈到，政府主管部门为智能汽车制定了发展战略，这是非常重要的纲领性文件。
智能网联汽车技术的复杂性和产业的跨界性，决定了这绝不是单靠一个产业的努力或者一个领域的研究就能做好的，所以特别需要有国家战略来指引方向。如果说智能网联汽车的发展水平是若干个因子的乘积，那么最前面的一个就是战略因子，包括产业发展战略，也包括技术发展战略。现在国家已经制定了产业发展战略，同时行业编制的《技术路线图》等提供了技术发展战略，我认为这就为中国发展智能网联汽车打下了良好的基础。下一步，就是要把产业和技术发展战略进一步明确和细化，并全方位地落实下去。
总体而言，我认为中国的智能汽车发展战略是坚定的，不过在战略的贯彻和执行环节，可能有些部分还需要相关部门予以澄清、完善和强化。
跨产业融合是发展智能网联汽车
的必由之路
赵福全：好的，我们已经有了发展智能网联汽车的国家战略，那么在产业层面应该如何做到有效协同呢？
李克强：我认为，产业界需要深刻理解智能网联汽车作为交叉融合产业的本质特征，需要充分认清这个产业的范畴内涵、技术需求、产品属性和发展趋势。切不可认为智能网联汽车只靠传统制造业或者只靠ICT产业就能做好，这些观点都是不正确的。一方面，智能网联汽车产业远远超出了传统汽车产业的边界，如果汽车企业固步自封，不接受新技术，或者只把新技术视为辅助，始终按照老思路行事，一定是不行的；另一方面，智能网联汽车产业也不仅仅是ICT产业所能覆盖的，如果ICT企业自以为全能，只把汽车当成简单的物理硬件甚至铁疙瘩，完全按照信息通信行业的规则来打造，也不可能获得成功。
在我看来，完整的智能网联汽车技术体系包含三个部分：一是汽车产业的固有技术。这部分当然主要是由汽车企业提供的，其中也涉及到技术方向的转变、内涵的扩展和水平的提升，需要相应的技术Know-how（诀窍）和能力。
二是ICT产业的固有技术，主要是为汽车赋能的新一代ICT技术，例如人工智能大模型、云技术等等。这些技术无论对智能网联汽车赋能的程度如何，都需要由ICT企业来提供。相对而言，第二部分技术甚至可能比第一部分更加重要。
三是两大产业的融合技术，就是汽车技术与ICT技术相互结合、发生了化合反应之后的核心技术。很多人都曾问过我，未来什么样的企业将会主导汽车产业？我的答案是，只有同时掌握或获取了汽车技术和ICT技术，并且有能力把汽车技术和ICT技术充分融合起来进行全新汽车产品定义和打造的企业，才能成为未来汽车产业的主导者。
也就是说，未来获得成功的企业既要自己掌握部分核心技术，也要与相关企业紧密协作以获得所需的其他核心技术，更要做好不同技术的有效融合，最终这种融合的水平将决定汽车产品的竞争力。我认为，所有企业都要对这一点有清晰的认识，即智能网联汽车产业高度复杂、牵涉广泛，因此跨产业融合是必由之路。然后企业再由此出发，理清自身在这个产业中的定位与分工。
产品定义、核心应用软件和系统
集成决定未来汽车的“灵魂”
赵福全：您谈到企业之间要合理分工以实现技术融合，不过不少企业似乎并不是这样做的。说起来，企业层面的策略是争论最多的。例如，整车企业是否应该全栈自研？又如，智能网联汽车的“灵魂”究竟是什么？这些问题直接关系到整车企业与不同供应商之间到底如何定位、怎样分工？这恐怕是当前企业最关注也最困惑的问题，对此您怎么看？
李克强：如前所述，我认为企业既不能全栈自研，也不能把核心技术全都交出去，而是要基于合理的定位，进行有效的分工。现在的问题是，很多企业定位不清，包括有些整车企业所担忧的“不能失去汽车产品的灵魂”，从根本上讲也是因为没有想清楚自身的定位，所以，也就不理解新时期智能网联汽车的“灵魂”是什么以及应该如何掌控。
在我看来，智能网联汽车或者说“新汽车”的“灵魂”主要取决于三点：
第一，汽车产品特别是其架构的定义。整车企业必须拥有“新汽车”的系统定义能力，包括构建什么样的整车架构，是做L3、还是做L4，需要哪些新技术等等，都要由车企基于自身品牌定位来综合确定。显然，这种产品定义是不能依靠供应商来做的，无论其实力有多强；同时，也不能单从赋能技术的角度来思考，无论其重要性有多高。需要注意的是，整车企业必须突破传统汽车产品的局限，在充分考虑汽车技术、ICT技术及融合技术的基础上，全新擘画并打造“新汽车”产品，否则根本无法确保自身产品的竞争力，也就谈不上能不能掌握“灵魂”了。
第二，核心应用软件及其算法。目前行业已经达成共识，未来汽车将是由软件驱动的数字产品，即所谓“软件定义汽车”。不过我想强调的是，这并不意味着所有软件都要由车企来做。实际上，汽车软件有不同层级、多个种类，像基础软件完全可以由专业的软件公司来做。而整车企业更应该关注的是，在标准硬件和基础软件之上，能够体现产品定义、提升用户体验的应用软件，或者说是能够把汽车安全、节能、环保等做得更好的核心应用软件。
以自动驾驶为例，为什么发展到今天，大家仍然感觉不够好？我想根本原因就在于，还没有哪家企业的自动驾驶软件，能够全面解决各种Corner Case的极端情况。这并不是软件本身的问题，而是核心算法的问题。现在有一种误区，不少车企把“软件定义汽车”理解为招聘更多的软件人才、自己来做各种软件，结果以高昂的成本招了很多软件工程师来开发底层、共性的基础软件，而这本来应该是专业软件供应商的工作；同时真正在做核心应用软件包括自动驾驶算法的工程师却并不多，与相关供应商的合作也不紧密，而这才是未来汽车产品的“灵魂”所在。
第三，整车系统的集成匹配。这似乎是老生常谈，在传统汽车时代，整车系统的集成匹配就至关重要，在“新汽车”时代更是如此。不过“新汽车”的系统集成匹配将会有全新的内涵，必须面向深度融合来实现。
我总结一下，要做好智能网联汽车，在企业层面第一要对新时期的汽车产业建立清晰、正确的认识；第二要确定自身在产业中的合理定位与分工；第三要掌控核心技术及能力，即前面讲的三类技术，而且既要解决技术问题，还要解决工程问题；第四要做好跨产业、多主体的充分融合，这种融合不只包括打造汽车产品本身的整供车企，还包括交通、能源、城市乃至整个社会等方方面面的相关参与者。这四条说起来好像都不难理解，但是企业真正做起来是很难的，甚至不少企业都还没有这样的认知。
对整车企业来说，一定要把产品定义、核心应用软件以及整车系统集成匹配这三件事情做好，这样才能掌控未来汽车的“灵魂”。这三者中，面向“新汽车”的产品定义是前提和基础，车企需要具备与传统汽车产品定义完全不同的理念和方法；应用软件特别要关注核心算法，包括数据驱动，也包括感知、决策、协同等等，这是实现“软件定义汽车”的关键；最后整车系统的集成匹配能力直接影响汽车产品的最终表现，而这种集成匹配也要基于产品定义并融合各种技术来实现。在我看来，产品定义只能由整车企业来做，其他任何企业都做不了，也不应该做，除非它想成为整车企业；至于另外两部分工作，可能需要车企主导、多方参与、共同完成，为此必须建立起有效的分工协作机制。
我想强调的是，国家层面、产业层面以及企业层面的努力应该是相辅相成的。只有政府明确了规范标准、搭建起支撑平台，才能让不同领域的企业向着共同的目标、更好地逐步协作起来。最近政府发布了《关于进一步加强智能网联汽车准入、召回及软件在线升级管理的通知（征求意见稿）》和《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》两份重要文件，前者涉及到汽车产品的管理，后者包含了智能汽车应用试点等内容，我觉得这都是在为产业发展提供助力。而汽车、ICT等相关企业应该以此为契机，相向而行、加快前进。
围绕智能网联汽车核心技术开展
人才培养和基础科研
赵福全：那么人才培养呢？作为高等学府的大教授，请您再谈谈智能网联汽车人才应该怎样培养？
李克强：我想智能网联汽车的人才培养工作，也包括基础科研工作，都应该围绕产业亟需的核心技术来开展。一方面，要做好汽车固有技术的拓展与升级，比如前面所说的汽车应用软件、核心算法，以及全新的整车系统架构等。另一方面，要做好汽车赋能技术的应用与融入，实际上，未来很多共性、泛在的基础技术都将为汽车产品提供重要的赋能，比如移动通信技术、人工智能技术等，这也是当前行业如此关注人工智能大模型进展的原因所在。不过我们的重点不是泛泛地研究这些领域的基础技术本身，而是要寻求其在汽车上的应用突破。从这个意义上讲，现在很多关于汽车大模型的讨论，甚至连基本概念都不准确。总之，我认为，我们应该围绕上述两方面的技术来开展人才培养和基础科研。而这样的布局和努力，一定可以助力智能网联汽车产业更好地发展。
当前中国汽车产业迎来了前所未有的战略机遇，特别是全行业乃至全社会都达成了广泛共识，这在汽车产业变革中还是第一次。以往在产业发生变革之际，各方的意见常有不同。而这一次，各级政府、相关行业以及各类企业对于发展智能网联汽车的认识高度一致。有这么好的大形势，我们没有理由不加倍努力。当然，这次产业变革的难度之高、挑战之大、问题之多，也是前所未有的，这就需要各个层面的各类主体各司其职、携手前行。
最终，我认为发展智能网联汽车产业必须形成三个闭环：一是技术闭环。智能网联汽车作为高科技产品，如果核心技术没有突破，又或者技术价值没有得到实现，那是一定无法做好的。因为智能网联汽车作为产业互联网的产品，与消费互联网的产品存在本质不同。消费互联网的产品很多时候无需技术突破或迭代，主要依靠商业模式创新就可以了；而产业互联网的产品必须先实现技术闭环，才有可能产生商业价值。
二是角色闭环。政府、产业界、学术界等都要围绕智能网联汽车的应用需求来找到各自的角色，并彼此搭界、形成闭环。只有在技术闭环和角色闭环的基础上，智能网联汽车的商业价值才能充分显现出来。
三是商业闭环。最后面的商业闭环才是最重要的，为此，我们必须以智能网联汽车的产品需求及其有效落地为目标，倒推前面应该做好哪些事情，诸如研究和应用哪些技术、怎样做好各方的分工协同等。反过来讲，我们做好了这些事情，就可以进入产业发展的良好状态，实现智能网联汽车的商业闭环。
赵福全：克强院士作为中国智能网联汽车的科技领军人和重要推动者，刚刚从国家顶层设计，到企业推进策略，再到基础科研与人才培养方向，为我们做了一次智能网联汽车产业创新发展的系统扫描。下面我简要梳理一下。
首先，在国家层面需要产业战略指引。鉴于智能网联汽车价值巨大，不仅会改变汽车产业本身，而且还将改变整个社会的生产和生活方式，所以，国家应该站在未来30年甚至50年长远发展的高度来看待智能网联汽车产业，并据此制定清晰而坚定的发展战略。
在人类历史上，能源、交通和通信这三者中，只要有任何一个领域出现重大变革，社会就会随之发生巨变。而现在这三个领域都在发生重大变革，且都作用于汽车产品，包括车用能源的转变以及汽车与能源系统的互动，也包括汽车作为交通工具的变革及其对整个交通系统的影响，还包括汽车正在成为新型的通信工具和智能载体，即能力更强的手机或电脑。在此前景下，我们无论怎样重视智能网联汽车产业都不为过。
令人振奋的是，中国政府对于发展智能网联汽车高度重视、决心坚定，专门制定颁布了国家战略。当然，只有决心和战略是不够的，各级政府还需要出台具体政策、细化相关部署、加快系统行动、有效贯彻落实。事实上，我一直讲，在发展智能网联汽车的过程中，政府的角色不只是顶层设计者，还应该是重要参与者。因为支撑智能网联汽车的大环境只能靠政府来提供，诸如出台并完善相关法律法规体系，建设交通、能源、通信等基础设施，鼓励并规范车辆测试与示范运营，推动跨产业资源整合与协作等工作，如果政府不做，任何企业都无能为力。今后，期待各级政府特别是地方政府在上述方面发挥更大、更好的作用，以推动智能网联汽车快速发展。
其次，在产业层面需要多主体跨界融合。智能网联汽车虽然也是汽车，但已远远超出了传统汽车的范畴。正因如此，汽车产业的参与主体日益多元，涉及到多个行业和不同领域，由此就产生了产业重新分工的关键问题。这也是当前争议最多、困扰最大的问题。
对汽车产业来说，很多整车企业认为，无论汽车产品如何演进，这始终都是汽车产业自己的事情。毕竟汽车自诞生以来，100多年间曾经不断涌现出各种新技术，但都没有影响到整车企业的主导地位。时至今日，依然有不少车企高层是持这种看法的。我觉得，这恐怕过于自信了，或者说是对“新汽车”产业变革中“业外”技术的重要性认识不足。实际上，一些技术将会彻底重塑整个汽车产业，同时又不可能也不应该由汽车产业掌握。比如大模型，我认为即使在ICT产业中也不是所有企业都有能力构建产业级大模型的，整车企业要独立建设就更难了。而有没有大模型的赋能，汽车产品及产业将截然不同。所以，我们必须认识到“新汽车”不是传统汽车的升级版，而是差异显著的新物种，为此汽车产业必须充分开放，积极拥抱“业外”的核心技术以及合作伙伴。
对ICT等产业来说，这些企业正是因为看到了智能网联汽车超乎想象的发展空间，才纷纷涌入其中的。他们可能觉得，就是要用自身优势的智能技术和网联技术来降维打击，彻底颠覆传统汽车产业。然而如果没有汽车作为载体，这种所谓的颠覆将是无本之木。只把汽车看成是物理硬件主导的铁疙瘩，可以随意调用，这种理解无疑是错误的。所以，如果说汽车产业要充分开放，那么ICT产业则要充分敬畏。毕竟离开了汽车硬件的支撑，再好的软件也只是“孤魂野鬼”，或者说，没有依附于躯体的灵魂将毫无意义。当然，汽车硬件也要适应软件的变化、满足软件的需求。总之，汽车与ICT等相关产业切不可互相轻视，一定要彼此拥抱、互为支持。这也就是克强院士刚刚所说的跨产业融合。
我想特别强调的是，未来“新汽车”产业是由多个产业融合而成的，因此既不是传统汽车产业，也不是ICT产业所能表征，而是二者相互交织、融为一体形成的新型汽车产业。从这个意义上讲，争论“新汽车”将由汽车产业主导还是ICT产业主导，或许并无意义。最终，制胜的关键在于哪家企业能够把二者的核心技术融合得更好，并以此打造出竞争力更强的产品。换言之，将融合做到极致的企业，将会成为未来“新汽车”产业的胜利者。正因如此，我才提出，今后汽车产业要从硬件主导的集成式创新转向硬件支撑、软件主导的融合式创新。
最后，在企业层面需要明确合理的定位与分工。面对边界不断扩展的全新汽车产业，整车以及各类供应链企业都不可能独自拥有所有的核心技术，因此只能有选择地掌控部分核心技术，再通过分工协作，从合作伙伴获取其他核心技术。因此，企业找准自身定位、选择核心业务、进行产业分工，就变得至关重要。正如克强院士所说，每家企业都应该从智能网联汽车的应用需求出发，结合自身的实际情况，确定差异化的定位，选择不同的核心业务。当各家企业的核心业务相互打通之后，智能网联汽车也就成功落地了。
在我看来，这其中有的企业要解决“点”的问题，有的要解决“块”的问题，还有的要解决“体”的问题。“点-块-体”等不同层面的不同核心技术及能力，最终有效融合起来，就形成了基于专业化分工的协同创新生态。反之，如果企业的战略定位不清晰，没有想明白自己究竟应该做什么，就会出现很多问题。比如整车企业总是操心核心供应商的业务，而核心供应商总是想要颠覆整车企业，那双方是很难顺畅合作的。
在此基础上，针对整车企业如何选择自身定位与业务，克强院士还分享了掌握未来汽车产品“灵魂”的三点核心能力：
一是定义“新汽车”产品的能力。这一点，我与克强院士深有共鸣。我认为，当前企业定义汽车产品的理念、方法和能力必须有根本性的改变：不再是基本结构、技术指标和配置选择等的简单定义，也不再是跟踪优秀竞品的情况就能够做好，而是需要重新定义支撑汽车产品不断进化的技术底座，包括系统架构、硬件支持以及软件能力等。唯有如此，才有可能打造出完全不同以往的汽车产品。也就是说，传统的产品定义现在只是必要条件，面向“新汽车”的新定义才是确保产品核心竞争力的充分条件。所谓“新汽车”，其本质特征就是可以基于数据进行持续的自我进化，从而实现常用常新和越用越好。所以，“新汽车”的技术底座必须有效支撑数据的获取、传输、处理及应用，这才是新时期汽车产品定义的关键所在。
二是核心应用软件特别是核心算法的能力。由于整车企业拥有品牌、贴近用户，所以必须掌握应用层面的核心软件及算法，以确保良好的用户体验。如果这部分软件及算法自己不掌握，车企是很难把“新汽车”做到位的。至于支撑各种应用的底层基础软件，完全可以交给专业化的ICT供应商来负责。当前有些车企招聘了很多软件工程师，但主要不是做上层应用软件，而是做底层基础软件，这就本末倒置了。试想车企自己做基础软件，又怎么可能比专业的软件公司做得更好？更何况在基础软件上浪费了资源，一定会影响应用软件的开发。这就是所谓“耕了别人的田，荒了自己的地”，而别人的田又耕不好。这听起来像是一个笑话，但其中蕴含的深刻道理是值得企业深思的。
三是整车系统集成匹配的能力。如前所述，要想打造好智能网联汽车，各类参与主体必须携手共建专业化分工的协同创新生态，而检验生态优劣成败的关键就在于各种应用能否有效落地。我们可以仰望星空、畅想未来，但如果没有产品的快速落地，不能形成闭环的商业模式，那再好的技术也毫无意义。比如L4、L5高阶自动驾驶的前景固然美好，但不可能一蹴而就，所以就需要推出L2+等技术，一边持续积累、一边“沿途下蛋”。也正因如此，整车企业必须做好系统的集成匹配，而且新时期的集成匹配必须面向融合创新来完成，只有这样才能实现各种核心技术的商业价值、推进智能网联汽车的有效落地。
今天我们交流得非常深入，第一次在这么短的时间里系统阐释了整个智能网联汽车产业，以及国家、产业、企业层面应该采取的行动。我想，各个领域的行业同仁都可以从中找到自己关心的问题及答案。而在具体行动中，有四个要素至关重要，这就是我近期一直在讲的认知、格局、胆识和坚持。面对全新的智能网联汽车，企业家的认知决定着行动是否正确，企业家的格局决定着发展的上限，企业家的胆识决定着投入的力度，而企业家的坚持决定着最后能否成功。说起来，任何创新都有失败的可能，任何投资都有损失的风险，何况未来汽车将成为全新的物种，没有人完全清楚应该如何打造，这种时候就更需要企业家的认知、格局、胆识和坚持了。我相信，企业只要走在正确的道路上，并且一直坚持下去，即便会有暂时的挫折，最终也一定会迎来美好的明天。
车企要为适应信息化道路而
改变汽车设计
赵福全：下面我们谈几个具体问题。智能网联汽车作为多种技术集成应用的载体，必须搭载相应的硬件和软件，为此企业既要进行大量的研发投入，又要尽可能地控制车端成本。毕竟只有让消费者负担得起，汽车产品才能真正转变为商品，这也是智能网联汽车落地难度大的主要原因之一。而如果我们把共性智能从车端转移部署到汽车运行的环境中，同时车端只保留个性智能，那就可以在总体智能水平不变甚或更高的情况下有效降低车端成本，并且还可以由这个环境中运行的所有车辆来分担共性智能的成本。试想同样的资金投入由一辆车还是由一百万辆车来分摊，结果自然天差地别。也就是说，智能网联汽车的应用成本将因此大幅下降，这就是所谓车路协同的优势。
应该说，车路协同与单车智能这两条技术路线是有显著差异的：单车智能致力于打造聪明的车，而车路协同追求的是让聪明的车跑在聪明的路上。很多汽车企业的高层都曾问过我，他们一直在努力打造聪明的车，结果汽车变得越来越复杂，成本也越来越高，而智能效果又不尽如人意，所以他们也希望有聪明的路来支撑车，可是聪明的路到底在哪里呢？总不能让汽车企业去做吧？老实说，业界对车路协同的实现方式是有困惑的，今天我就把这个难题抛给克强院士来解答。
实际上，这里所说的“路”是一个大概念，不只是指道路本身，更是指汽车运行的整个外部环境。这其中有很多内容都不是汽车产业能够主导的，甚至在政府层面也分属多个不同部门管辖，所以要建设聪明的“路”非常困难。那么，我们又该怎样满足汽车企业对于车路协同赋能汽车产品的期待呢？今天利用这次对话的机会，请克强院士展开来谈一谈。
李克强：这确实是非常重要的问题。正如刚才福全老师所说，企业要想成功打造智能网联汽车，必须有正确的战略，而正确的战略来自于正确的认知。关于单车智能和车路协同的关系，以及相关各方应该怎样推动车路协同，我认为首先也要解决认知的问题。
说起来，早在20多年前车路协同就从智能交通的概念中衍生出来了。当时基于通信技术的进步，产生了构建智能交通系统的设想，而汽车作为一种交通运载工具，是这个智能交通系统的重要组成部分。具体来说，就是要通过移动通信技术，实现车与路也即交通工具与基础设施之间的协同，从而让汽车乃至整个交通系统运行得更安全、更高效、更节能、更环保，这也正是交通的本质追求所在。
近些年随着信息通信技术的进一步发展，我们现在说的车路协同已经和过去不是一个概念了。一方面，移动通信技术取得了长足的进步，从2G、3G、4G发展到5G，现在已经在探索6G了，这显著提升了通信的速率和可靠性，使万物互联成为可能。因此有人说5G是为基于万物互联的工业互联网而生的，而在我看来，5G也是为智能汽车和智能交通而生的。另一方面，信息技术也不断取得突破，包括大数据、云计算以及新的人工智能技术等都出现了。这些技术在很大程度上提升了车端和路端的智能水平，从而提高了车路协同的能力上限，或者说，让我们能够实现真正的车路协同了。
不过我想强调的是，尽管技术手段以及概念内涵有所改变，但车路协同的本质，即车与路之间的关系，并没有变化，那就是车与路一定要相互协同。实际上，这种关系从汽车诞生的那一天就开始了，只不过随着技术的进步，协同的程度在不断提升罢了。当然，站在今天这个时间节点上，由于前面提到的各种信息通信技术的发展，车与路的协同程度将会有根本性的提升，这才是问题的关键所在。我觉得，目前很多汽车企业的高层对于这一点的认知仍然是不到位的。我希望大家都能好好思考一下，在车路协同程度实现根本性提升的前景下，新的汽车产品及其系统应该如何定义？新的道路环境又该是什么样的？
赵福全：车企的领军人们可能会说，虽然自己能够定义新的汽车产品及其系统，但是我们决定不了道路环境的规划与建设呀。
李克强：的确如此。其实道路从来都不是车企决定的，我们要做的是让汽车更好地适应道路。一直以来，车企就是基于道路的情况来造车的，比如最早汽车要适应当时的乡村道路；之后要适应城市道路；再后来汽车又要适应高速公路。只不过一段时间以来，道路环境总体上变化不大，所以车企对于“按路造车”就有点习以为常了。
但是在这个过程中，汽车也并不是完全被动的。一方面，汽车产品的发展进步也会对道路提出要求，举个例子，如果没有具备高速行驶能力的现代汽车出现，高速公路是不会出现的；另一方面，道路基础设施的升级始终都在为汽车服务，让汽车的能力得到加持和放大，换句话说，能够更好地适应道路的汽车产品将更有竞争力。
正因如此，汽车企业理应高度关注道路基础设施的潜在变化。当前在实体高速公路的基础上，信息高速公路正逐渐成为现实。所谓信息高速公路，就是实体道路基础设施与信息基础设施相互打通后形成的全新道路。这个概念意味着新的道路环境方案，相应的，我们需要改变汽车的设计，以形成新的汽车产品方案。这和当年高速公路出现之后，汽车设计也随之改变是同样的道理，否则汽车产品就会因为在高速公路上表现不佳而卖不出去。
而道路基础设施面向信息化的再次升级，将为自动驾驶汽车乃至智能交通系统提供强有力的支持，其作用不容忽视。在此情况下，如果车企固步自封，不思考怎样适应道路的变化，不探索如何利用信息化道路的优势，而是一直想着“等道路都升级好了之后，我再改变汽车设计”，那怎么能行？事实上当前中国很多地方的信息化道路都已经建好了，比如广州市的领导告诉我，广州市区内已在实体道路上铺好了三层信息基础设施，分别对应于公共安全、交通辅助和国土资源部。遗憾的是，现在还有不少车企根本不了解道路的这种变化，也不清楚信息高速公路的巨大优势。真要等到信息化道路完全铺开之后再创新汽车设计，企业恐怕就会错失机遇，甚至被淘汰出局了。
至于智能网联汽车的技术路线，按我的定义，可以分为单车智能、车路协同以及车路云一体化。这三者不是并列的关系，而是逐级递进的：单车智能指的是车辆的智能化，这是车路协同的基础；智能化的车端与信息化的路端彼此打通，这就是车路协同；在此基础上，未来会实现车端、路端、云端的相互打通和实时互动，即所谓车路云一体化，我认为这将是终极的解决方案。也就是说，单车智能与车路协同以及车路云一体化之间根本不存在谁否定谁的问题。当然，就像您刚刚说的，如果从广义上来理解“路”，那也可以说车路协同涵盖了车路云一体化的方案。
车路协同的最大瓶颈在于各方
尚未有效互动
赵福全：这样说来，您觉得问题在于，现在很多地方的道路已经具备了信息化能力，而很多汽车企业并不是完全清楚，或者没有充分重视。不过换个角度来看，既然道路是为汽车服务的，或者说是支撑汽车能力拓展的，那在其升级的过程中不是本来就应该让车企参与进来，从汽车产品的角度提供意见吗？
李克强：是的。这也不完全是车企的责任，而是因为车路两端的主导者都缺乏互动、甚至互相不买账。我觉得，汽车企业不知道利用已经或正在建设的这些信息化道路，这是巨大的损失；反过来，地方政府把信息化道路修好了以后，没有获得车路协同的商业效益，同样非常可惜。
而我作为汽车行业的从业者，更想对汽车企业说：一定要积极拥抱新一代的车路云一体化方案，努力打造相应的汽车产品，否则将由于技术的发展而被时代淘汰。我有一种感觉，今天的中国汽车产业与2008年前后的手机产业非常相像。那时候摩托罗拉、诺基亚等的功能手机如日中天，而苹果的智能手机已经悄然出现了。仅从基本通话功能看，智能手机相较于功能手机并无优势，所以当时很多人只是把前者视为后者的又一次升级；然而事实是智能手机增加了互联网功能，由此变成了真正的移动智能终端，也就是完全不同于功能手机的新物种。后面的结局大家都知道，智能手机全面取代了功能手机。我认为，汽车产业也会发生这样的更迭，即面向车路云一体化方案的新一代智能汽车，将逐步替代只具备单车智能基础能力的汽车产品，因为前者是能力远超后者且车端成本更低的新物种。以汽车安全为例，从传统的被动安全、主动安全到今天的功能安全、预期功能安全以及信息安全等，仅靠单车智能是难以解决所有这些安全问题的，并且成本代价高昂。而在信息化道路基础设施的支持下，车辆相当于获得了双重安全冗余，很多问题就都可以迎刃而解了。汽车产品的其他基本诉求，如高效、节能和环保等，也都可以借助信息化的道路来弥补单车智能的不足。
希望车企都能充分意识到汽车产品和技术的这个发展方向，并据此对自身产品进行重新定位。否则一旦车路云一体化的新型智能网联汽车成功推出，那些只具备单车智能的汽车产品恐怕很快就会被淘汰掉，正如当年功能手机被智能手机淘汰一样。对于这样的前景，我是非常担心的，所以现在只要和车企高层交流，我都会直言不讳地和他们讲这个问题。就像刚才福全老师谈到的，我觉得首先还是要解决认知的问题，如果相关企业都对单车智能、车路协同以及车路云一体化有正确的认知，都理解其相互关系和能力差异，自然就会朝着最有利的方向去定义汽车产品，然后再根据这个定义来系统规划后续具体的布局和行动。
我认为，现在发展智能网联汽车的最大瓶颈不是技术，也不是成本，而是参与各方没有有效互动，车路之间没有实现协同。比如，现在跑在道路上的智能汽车产生了大量数据，但汽车企业并没有共享这些数据，而国外早就有数据交互平台了。只有各家车企的数据都在同一个平台交互，然后路端、云端才能为车企及其产品提供相应的服务；反过来，在路端、云端的交通环境数据，目前也并没有提供给汽车企业使用。
赵福全：关于车路协同一直有“先有鸡、还是先有蛋”的争论，那究竟应该是汽车产品先行一步，还是道路基础设施先行一步呢？
李克强：我认为现在并不是“先有鸡、还是先有蛋”的问题，其实鸡和蛋在一定程度上都已经有了，但是没能让它们之间形成有效的互动和协同。
对车路协同的成本、通信、安全
与效益存在认识误区
赵福全：那么要怎样实现这种互动和协同呢？或者说，车路难以协同的问题应该由谁来负责解决？此外，我感觉各方对于车路协同的方案还存在这样或那样的顾虑甚至怀疑，而您刚才讲到车路协同现在已经具备可行性了，能否请您再就此详细谈一谈？
李克强：我认为，推进车路协同需要各方共同努力。一方面，产业界、学术界以及基础设施建设的主管部门，都应该加强宣传和传播。另一方面，前面提到政府最近出台了两个文件，我觉得都非常重要，因为这是对车路协同的有力支撑。毕竟对基础设施进行信息化改造和升级，只能由政府出面规划及组织实施，也包括车端和路端的相关标准和规范，也只能由政府来出台，否则企业是无法参与的。
实际上，由单车智能向车路协同升级，并不是中国独有的选择，而是目前国际上公认的发展趋势。全球汽车产业对此已经形成了共识，各国都在朝着这个方向发展，很多国外企业也都从各自的角度，进行着相关的探索。比如博世公司提出的汽车电子电气架构演进路线图，从分布控制到区域控制、再到中央控制，而最终要实现车云协同控制，即所谓Vehicle Cloud Computing车云计算。记得5年前我到博世公司总部时，就曾经与他们交流过：博世说的是车云计算，而我们说的是车路协同，二者其实是一回事。又如今年3月我到日本访问，与日本几大车企的高层进行了交流。他们都知道，中国政府为了促进L3乃至更高级别自动驾驶汽车的发展，正在大力推进相匹配的基础设施建设，致力于让汽车获得网联环境的支撑。他们认为，这是中国最成功的地方。
过去主要由于相关技术还不够成熟，车路之间难以连接起来；而现在技术已经具备可行性了，我认为主要是因为各方的认识还不到位，导致车路之间未能有效协同。如果大家携手努力，车路协同的新一代汽车产品以及交通系统都是完全走得通的，这是我想再次强调的基本理念。至于说在具体实践中，各方对车路协同的一些关键问题仍然有所顾虑，我觉得这非常正常，同时也恰是我们需要转变认识的一部分。下面我就为大家具体分析一下。
第一是路端成本的问题。不少人都觉得信息化道路基础设施的成本肯定不低。实际上，我们就此专门做过调研，结果表明这部分成本并没有想象中那么高。例如在河北省修建一条高速公路的平均造价大约是每公里1亿元人民币，而在高速公路上增加足以支撑智能网联汽车的信息化基础设施，很多人以为每公里至少也得1000万，其实可以减去一个0，大约就是100万这个量级。也就是说，修建一条信息化高速公路的造价只是常规高速公路的1%左右。而且现在很多地方基于发展智慧城市、智能交通的需要，已经建好了信息化道路基础设施，不管汽车使用多少，这部分成本都已经支出了。在这种情况下，如果汽车想得到信息化基础设施的赋能，只需要解决联通的问题，根本不需要考虑分摊建设成本。
第二是通信可靠性的问题。如果网络通信出现中断，自动驾驶的汽车会不会遇到风险？其实就像我前面讲到的，单车智能和车路协同并不是相互否定的关系，前者是后者的基础。也就是说，如果通信不可靠，那么汽车就会自动从车路协同降维到单车智能的状态，仍然可以保障起码的行驶安全。这就相当于你手里拿着一部智能手机，如果有互联网，就可以使用很多智能功能；不过即便没有互联网，手机打电话、发短信的基本功能也是不受影响的。同样的，未来的智能网联汽车在没有网络支撑或网络信号不佳的时候，就会变成单车智能的常规车辆，仍然具有L2+的智驾能力；而一旦进入有网络支撑的环境中，就会成为车路协同智能的车辆，具备L3、L4甚至L5的高阶自动驾驶能力。
第三是信息安全的问题。有人担心云端控制中心出现故障，或者黑客经由网络远程控制车辆，由此造成严重的安全隐患。应该说，信息安全的问题始终存在，而我们在发展车路云一体化系统的过程中，肯定要不断升级网络安全防护能力，或者说，我们是在信息安全受控的边界内去释放各种功能的。更重要的是，我们所说的车路云一体化，并不是要用路端、云端来控制车辆行驶，在这方面汽车业内好像有不少人都存在误解。事实上，信息化基础设施只是给车辆提供支撑信息，就像现在道路上的红绿灯一样，可以帮助汽车行驶得更加安全。至于车辆的操控权，还是归属于汽车本身的。
第四是车路协同的效益问题。很多人都低估了车路协同的优势。比如一款只配置了L2级智驾硬件的汽车，在信息化基础设施的支撑下，即可实现L4级的自动驾驶；而如果是一款单车智能的L4级自动驾驶汽车，就不得不搭载成本高昂的硬件。这样汽车的售价会很高，恐怕多数消费者都难以承担，从而影响智能汽车渗透率的提高。更进一步来说，两种技术方案下的L4级自动驾驶在能力上也有差别。我们知道自动驾驶最难解决的就是所谓Corner Case问题，如果只靠单车智能，是很难穷尽各种极端情况的；而如果加上了车路协同，就可以通过路端提前把一些情况传递过来，从而让车辆获得更好的应变能力。可以说，车路协同就像是为黑暗中行进的人提供了一个手电筒，或者说相当于为车辆开通了“上帝视角”，使其能够看得更远、更全、也更清晰。显然，这样的能力依靠单车智能是无论如何也没有办法实现的。未来随着大数据、大模型的不断进步，路端的能力还将进一步提升，如数据可以在路侧进行边缘计算，然后直接反馈给车辆，从而算得更快、更准。对于效益如此显著的车路协同方案，试问车企有什么理由不应用？难道我们非要丢掉手电筒、摸黑前进吗？
车路协同的推进策略：统一
认识、共享数据、各司其职
赵福全：这样看来，车路协同不是锦上添花，而是势在必行，更是时不我待。那么，相关企业具体应该怎样推进呢？
李克强：首先，希望大家对于车路协同方案都能有正确的认识，避免很多似是而非的误解。就像我刚才讲的，车路协同并不像一些人以为的那样成本极高、通信不可靠、安全隐患大、效益有限，还不具备可行性，而是已经可以实际应用了。特别是如果我们在某些特定的场景下先把车路协同试行起来，就可以进一步降低风险，然后再持续完善，不断扩大范围，直至全面应用。我想大家应该统一认识、齐心协力，共同探索和推动车路协同的发展。
其次，希望汽车及相关企业能够共享数据。只有各家企业都积极地提供自己的数据，然后在公共平台上进行处理，才能得到更有价值的信息，反馈给车辆使用，从而使车辆运行得更安全、更节能、更环保。未来AI大模型更是必须构建在数据底座之上，而数据底座绝不是一家企业就能建好的，即便这家企业数据的海量性满足要求，数据的完备性也是不充分的。实际上，这个数据底座纳入的数据越多、来源越广，相应的大模型能力就越强。当然，有些数据是需要保密的，但这也不是问题，企业只提供无需保密的数据或者脱敏数据即可。
最后，希望各方能够各司其职，尽快实现车路协同商业应用的良性循环。为此，政府要出面进一步强化基础设施建设，推广试点示范，并促进相关企业加强联合。而汽车和ICT等各类企业要相向而行、有效协作，尤其要选择重点场景，一起把车路协同先用起来，实现一定的经济收益，这样后续的工作就可以更加顺畅地开展起来了。我本人乐观地期待，这样的前景能早日到来。
赵福全：讲得非常好。当前业界对于车路协同的技术路线是有争论的，归纳起来主要有三个问题。首先，车路协同到底有没有必要？或者说，为什么车路之间一定要协同？其次，车路协同到底有没有可行性？或者说，其应用条件成熟了吗？最后，车路协同到底怎样落地？相关各方应该如何行动？而克强院士对这些问题进行了系统的阐述。在此，我简单做个小结。
第一，关于车路协同的必要性。您提到了很重要的一点：并不是进入了智能网联汽车的时代，我们才需要考虑车路协同。实际上，汽车自诞生之日起就一直是与道路协同的。因为车跑在路上，所以车必须适应路的状况，而路也必须支持车的需求。比如正是因为现代公路的出现，汽车的行驶速度、舒适性和安全性等才得以大幅提高；又如高速公路和乡村道路有明显的区别，尽管由于成本等原因，我们不可能把所有道路都修成高速公路，但汽车还是要确保能够适应高速公路的行驶要求。也就是说，车与路之间相互协同是理所当然的，对此我们汽车人一定要勿忘初心。
而今天我们更加强调车路协同，是因为汽车与道路都在发生重大改变，车路协同也因此有了新的内涵和要求。过去汽车是机械产品，道路是物理实体，汽车与道路只需相互满足一些基本的固定要求即可。但是未来“新汽车”是高度智能化的新物种，道路也不只是简单的物理实体，而是与信息化手段紧密结合了起来。这样汽车和道路就可以相互连接、彼此互动，不仅二者自身的能力都将呈几何级数激增，而且协同之后的能力还会有更大的升级。一句话，原来物理的、静态的车路协同，将向今后信息的、动态的车路协同演进。在这种情景下，我们的汽车产品如果不能与信息化的道路环境有效协同，其竞争力是无法保障的。
还有一点也很重要，那就是未来汽车对于道路不再只是被动的受益者，同时也是主动的贡献者。当智能汽车在所谓信息高速公路上行驶时，路端会给车端提供各种信息，赋能汽车行驶得更安全、更高效、更环保；反过来，车端也在向路端提供各种数据，而且在道路上行驶并提供数据的车辆越多，路端的能力就越强，也就越能给车辆提供更有效的支持。这意味着今后车与路之间的协同是双向的。如果二者的主导者彼此相向而行，那都将大有裨益；反之，如果缺少互动，甚至相互不买账，那就无法形成越来越强的合力，这对双方来说都是非常遗憾的。
第二，关于车路协同的可行性。克强院士认为，很多人对车路协同都有一定的认识误区。具体来说，一是对当前中国在信息化道路基础设施方面的进展不太关注、不够了解。事实上，不少地方政府都已经做了大量投入，建成了各种场景的信息化道路。然而在一些车企眼中，所谓信息高速公路与传统高速公路相比也没太大区别，只不过路边的摄像头更多一些，监测超速的能力更强一些罢了。这些车企完全没有认识到，信息化的道路已经到来，车企应该主动拥抱这种变化，按照新的道路来定义和设计新的汽车产品。克强院士觉得，这是目前车路协同推进中最大的问题。当然在我看来，地方政府也应该进行更有力度的宣传；同时各地在信息化道路基础设施的规划和建设过程中，还应该主动引入汽车企业参与，向其征询车辆究竟需要什么样的路端能力。毕竟今后的车路协同是双向的，双方需要彼此拥抱，才能实现更大的商业价值。
二是误以为建设信息高速公路的成本极高，综合来看是不合算的。而克强院士的团队已经做了实际调研，发现相较于建设单纯实体的高速公路，建设信息高速公路的投入并没有增加多少，却可以获得各种可观的收益。而且现在很多地方已经建成了一系列信息化道路，所以汽车企业根本没必要担心建设成本问题，只要利用起来就是了。
三是还有企业认为依赖信息化道路可能会给车辆带来安全隐患，比如网络信号突然中断，又或者云端控制中心出现问题等，这其实也是一种误解。正如克强院士所说，车路协同是为单车提供赋能的，而不是对单车智能的否定；恰恰相反，单车智能是车路协同的基础。也就是说，未来“聪明的车”要有基本的智能能力，比如平常就具备L2的辅助智驾能力；而一旦跑到了“聪明的路”上，就可以得到能力加持，从而具备L4甚至L5的自动驾驶能力。还有一点非常重要：路始终是帮助和辅助车的，而不是控制车的。特别是车辆行驶的操控权还是要放在车端，而不是云端。如果车端的自驾算法出了问题，无论云端的智能能力有多强，照样可能会发生事故。反过来，即便云端出了问题，只要车端运转正常，也可以有效规避风险。因此，单车智能的进步至关重要。而路端的作用是为车端提供相关信息，以及协助车端进行部分运算，这将进一步提升车辆的安全性。
四是对车路协同的战略价值认识不足。在我看来，如果不借助路端赋能，只靠车端的单车智能来实现高等级自动驾驶是非常困难的。不仅技术上难度更高，而且成本上也无法与车路协同的方案竞争。因为只把个性智能留在车端，而把共性智能放在路端，再通过车端与路端的协同，可以获得更强大的智能能力，还可以有效降低车端成本。从这个意义上讲，车路协同可以说是通向高度智能化的汽车产品以及交通系统的必由之路。
由此，我又想到了当前的一个问题。现在很多车企都推出了自动辅助导航驾驶系统，这在本质上还是L2+的产品。但在宣传中不乏过度和误导的情况，让部分用户误认为可以高枕无忧了，在行车中双手经常离开方向盘，这会带来巨大的安全风险。虽然法律上不允许驾驶员这样做，如果出了事故，车企是没有责任的。可是如果真的发生事故，对企业品牌和用户信心的伤害会非常大，甚至会影响自动驾驶后续的发展。我想，车企都应该考虑拥抱车路协同以获得赋能，让现有的产品更加安全，最大限度地确保不出事故，在保护用户利益的同时，为实现高等级自动驾驶打好基础。
最后，关于车路协同如何推进。克强院士认为，一要改变认知。如果大家都认识到这件事情的巨大价值，自然就会为之努力。对于这一点，我觉得从根本上讲，需要各方对车路协同的投入产出有正确的认识。实际上，信息高速公路与实体高速公路一样，都属于基础设施，因此应该站在更高层面和更远视角来思考，绝不能简单评估道路本身在短时间内的成本和收益。
说起来，有不少企业家、学者以及政府领导都和我讨论过一个问题：为了车路协同，国家需要在信息化道路上投入很多，而产出却不明显，这岂不是很不合算？其实我们不应该这样看。就像四十多年前中国修建高速公路的成本也很高，而那时候车流量非常有限，单就当时来看投入产出比是很差的。但长期来看高速公路创造出了巨大的商业价值，包括资源的流通、经济的拉动、汽车产业的发展以及人们生活水平的提升等，正所谓“要想富先修路”。而现在车流量已经越来越大了，高速公路收费的直接效益也就自然跟着提高了。即便如此，国家在长假期间还会实行高速免费，以促进消费、拉动经济。由此可见，在评估基础设施的投入产出时，我们不能只盯着眼前和直接的收益，更要考虑长远和间接的价值。试想将来越来越多“聪明的车”都与“聪明的路”协同起来，那不仅会让汽车产品及产业发展得更好，而且会改善交通系统的安全和效率、提升城市的综合治理能力、改变社会的生产和生活方式，此外还会拉动信息化、智能化等先进科技集群的进步，这样的产出难道还不够大吗？所以我非常认同克强院士所说的，关键在于我们要对车路协同有正确的认识，并积极地推动其落地。
二要共享数据。汽车企业拥抱车路协同，就要主动分享自己的数据。为此应该面向路端的基本需求，在车端部署数据采集、加工和传输等能力，以及数据接收和应用能力。因为如果没有这些数据的支撑，所谓“聪明的路”是无法真正聪明起来的；反过来，如果车辆不具备接收和应用数据的能力，那也不是真正“聪明的车”，即便跑在“聪明的路”上也无法获得赋能。
三要各司其职。这是克强院士最为强调的一点，即车端和路端的主导者一定要相向而行、彼此拥抱，而不是单独地依靠某一方。目前，政府已经在陆续发布相关政策，就是要推动各方加强合作，共同发展车路协同。说到底，车路协同绝不能是双方各做各的，那样不仅无法获得1+1>2的效果，甚至还可能会导致1+1<2。只有汽车努力适应道路，把道路具备的能力最大化地应用起来；同时道路努力服务汽车，把汽车拥有的潜力最大化地释放出来，车路协同才能大行其道。实际上近期很多企业都在探讨，通过AI技术把汽车、用户以及道路等各种设施耦合起来。显然，这是一种相互协同的强耦合，而不是过去那种简单联网的弱耦合。我认为，这将进一步扩展车路协同的能力上限和价值空间，当然也因此需要更多不同类型的主体加入进来，各司其职，携手努力。
总之，车路协同不能就车谈车，也不能就路谈路，而是要把车和路作为一个整体来看待，并且要关注这个整体对于汽车及相关产业、交通系统、城市运行以及全社会的长期深远影响。正因如此，我认为刚才克强院士分享的这些观点，非常值得大家深思。
智能网联汽车核心技术的
主要类别及领域
赵福全：克强院士，我们刚才从全局高度交流了车路协同的重要性、可行性和落地策略。下面我想和您谈一谈具体的问题，其中首要的一个关键问题就是技术。在智能网联汽车的发展过程中，各类企业相互合作的商业模式固然重要，不过技术才是最根本的。
应该说，智能网联汽车技术有着丰富的内涵，且仍在快速拓展和进步中，正在使汽车技术变得空前广泛，也给整车企业带来了巨大挑战。在传统汽车时代，车企掌握发动机和自动变速箱这两项核心技术基本上就可以了；然而到了智能网联汽车的时代，汽车产品涉及到的核心技术不仅包括一系列新硬件，更包括各种软件，后者的作用还在不断提升。
正是由于核心技术的变化，导致车企不得不思考未来汽车产品的“灵魂”到底是什么。对此业界也有各种各样的声音，这几年先是在讲“软件定义汽车”，现在又开始讲“AI定义汽车”，尤其是随着大模型的出现，“AI定义汽车”又被给予了更多的期望。毕竟大模型将带来智能技术的全面改变，比如原来智能驾驶是由感知、决策和执行等几个模型组成，未来可能只有一个端到端的模型，从而让车辆的智能化发生质变。前面您也曾提到，您觉得当前业界对大模型的认识并不充分，甚至不乏误区。所以，车企究竟怎样拥抱大模型等新技术，答案还不清晰。
同时，操作系统对于智能网联汽车也很重要，特别是广义的操作系统，直接关系到未来汽车生态的接入，如果不能有效落地，很多应用和服务就都成了无本之木。还有芯片，算不算汽车产品的“灵魂”呢？这也是很现实的问题。此外，汽车的电子电气架构到底会怎样演进？该由谁来主导？这实际上涉及到整车企业与供应商重塑业务边界与分工关系的系统性问题。比如您前面提到的，整车企业应该聚焦于应用层软件，因为与用户直接互动的始终是车企；至于应用层下面的基础共性软件，包括中间件等，则应交给专业的供应商来负责。这才是比较合理的分工。然而实际上，不少整车企业还延续着传统整供关系中处于绝对主导地位的惯性，所有核心业务都想自己做，即使有些尚不具备能力的业务交给了供应商，也只是暂时的。这肯定不是正确的做法，最终也不会有竞争力。举个例子，有的车企看到宁德时代的利润可观，就打算涉足动力电池，以便自己拿到这部分利润。可是宁德时代有上万名专注于电池研发的科学家和工程师，以及巨大的产量规模，这才确保了电池的持续领先和较强的成本控制能力，试问车企能做到这些吗？
展望未来，汽车制造业一定会拥抱大智能产业，这就要求汽车企业与ICT等相关企业相向而行，当然双方都不能越过一定的界限，进入对方的核心业务。因为任何一家企业都不可能独自拥有汽车产品所需的全部核心技术，所以分工协作才是唯一合理的选择。也就是说，整车企业不要总想着包打天下，华为、百度等ICT科技公司也不要自以为能独揽大智能产业。原因一是做不了，毕竟核心技术太多了，一家企业不可能面面俱到，在每个领域都持续投入；二是做不好，每一项技术都有其Know-how（技术诀窍），一家企业不可能样样精通，一些新领域即使第一轮把产品做出来了，后面经过几轮产品迭代之后也还是会有差距；三是做不大，比如一些共性技术如果车企自己做，是很难为其他车企采用的，难以形成规模，也就不会有持续的竞争力。
下面就请克强院士谈一谈，智能网联汽车主要有哪些核心技术？这些核心技术的难点在哪里？其背后的主体都是哪类企业？或者说应该由谁来主导？这个话题既涉及到技术路线选择，又涉及到产业分工协作。请分享一下您的看法。
李克强：这确实是一个非常重要的问题。我们常说，智能网联汽车是新一代高新技术集群的载体，相比于传统汽车，它更加强调产业的跨界协同和技术的交叉融合。那么，我们首先就需要搞清楚智能网联汽车这个载体，到底承载了哪些关键核心技术。
此前，国家智能网联汽车创新中心、清华大学等联合全行业的力量，编制了《智能网联汽车技术路线图2.0》。在这个技术路线图中，我们梳理提出了智能网联汽车“两纵三横”的整体技术架构。其中，“两纵”指的是支撑智能网联汽车发展的车载平台和基础设施平台。前者就是车辆自身的平台，而后者包括交通基础设施、通信网络、大数据平台、定位基站等。最终，这两个平台是需要充分融为一体的。“三横”指的是车辆关键技术、信息交互关键技术和基础支撑关键技术。车辆关键技术，包括环境感知技术、智能决策技术、控制执行技术以及系统设计技术（电子电气架构、人机交互、智能计算平台），这些技术直接关系到车辆行驶的安全、节能、环保等基本要求。信息交互关键技术，是一种赋能的技术，包括通信和信息系统，如专用通信与网络技术、大数据云控基础平台技术以及车路协同技术等。基础支撑技术，也是重要的赋能技术，包括人工智能技术、安全技术（信息安全、功能安全和预期功能安全）、高精地图和定位技术、测试评价技术以及标准法规等。
以此为基础，我认为智能网联汽车技术可以进一步划分为三大类：
第一类是总体性技术。大家知道，现在很多产业的发展都指向于复杂的信息物理融合系统，即所谓CPS。而智能网联汽车就是一个非常典型的信息物理融合系统，即由汽车、交通设施、信息通信等构成的一个相互融合的大系统。而且这个系统还非常复杂，所以也可以称之为巨系统，或者系统之系统。为此，我们需要采用基于模型的系统工程，即MBSE的方法，来重新构建智能网联汽车这个系统的整体构型，这有点类似于传统汽车的总布置。传统汽车的总布置是针对汽车上的发动机、变速器等各种总成进行总体布置设计；而智能网联汽车的整体构型除了车辆内部各个总成的总体布置之外，还要考虑车辆、交通基础设施、信息基础设施及其相互连接，以及在这样一个整体构型下，由于交通、信息等各部分的变化及相互作用，对车辆本身造成的影响。可见，智能网联汽车的构型涉及到非常复杂的总体性技术。
第二类是与汽车行驶有关的关键技术，即满足车辆安全、环保、节能等基本要求的技术。这部分技术在目标上与过去是一样的，只不过我们现在还需要做好智能网联汽车的感知、决策和控制等，以此保障车辆的安全性。
第三类是支撑性技术。特别是当前备受关注的人工智能技术，过去是规则驱动，现在是数据驱动，未来将是知识驱动。随着算力、数据、算法的发展，产生了新一代的AI技术，即所谓大模型技术。与此同时，云计算也由过去单一的计算平台转变成了分布式计算。可以说，当前AI技术确实与过去大不一样了。实际上，我觉得除了保障低时延和可靠性的通信技术、信息安全技术以及车辆安全行驶等关键技术之外，现在最重要的汽车核心技术就是AI技术了。
说起来，AI作为赋能技术，本身应用领域广泛。而在智能网联汽车领域，主要包括两大领域：一是人机交互，像智能座舱、语音识别均在应用AI技术，当前这方面的技术发展很快；二是替代人进行操作的AI技术，也就是应用于自动驾驶，而且必须具备非常高的可靠性和实时性。目前来看，新一代AI技术可以显著提高自动驾驶系统的识别精度和效率，但是仍然面临着一个挑战，就是大模型的不可解释性。
我们现在讨论的新一代AI技术即大模型，其实最早就是指大语言模型，这和自动驾驶的端对端模型并不相同。大语言模型是语言领域的通用大模型，而在自动驾驶、自动工业控制等替代人操作的领域，我们实际上需要的是垂域应用的专业大模型。尽管这两类大模型都需要大算力，但是模型的应用对象、核心算法以及所需要的数据底座，也包括模型参数和形态等各个方面的要求，都是不一样的。未来，预计各个行业、各个领域都会有自己的专业大模型。
我想特别强调的是，大模型高度依赖于大数据。如果一家车企只使用自己的数据，是很难满足大模型对数据海量性、完备性和准确性这三个要求的，即使积累到足够用于训练AI大模型的规模，也会与多家企业共享数据后训练出来的大模型存在水平差距。另外，现在很多人都混淆了大数据的海量性与完备性。举个例子，假设一家企业有10万工人和1000工程师，如果你描述这家企业有9.5万工人、0名工程师，而我描述这家企业有8万工人、800工程师，虽然你的数据量比我更大，但我的数据比你更完备，也比你更准确。由此可见，车企不仅需要彼此共享数据，还需要获得交通环境等相关数据，才能提升数据的完备性，从而把自动驾驶大模型训练得更好。
综上所述，对于智能网联汽车这样一个复杂的信息物理系统，除了与传统汽车同样要做好安全、环保、节能等车辆关键技术之外，还要做好两个部分的核心技术。一是复杂系统构型的总体性技术，前提是我们必须将智能网联汽车以及交通、信息基础设施等作为一个大系统进行透彻的分析。二是新一代的移动通信技术和人工智能技术，特别是人工智能技术。在开展这部分工作的时候，我们一方面要对AI技术本身有正确的认识，另一方面要根据汽车产业的特点来开发专业大模型，如自动驾驶的AI大模型。而企业开发的专业大模型只有构建在行业共性大模型的基础上，才能更有竞争力，也才能真正将新一代AI技术应用于可靠性、实时性要求都极高的自动驾驶领域。从这个意义上讲，如何开发行业共性的基础大模型，我认为是当前非常重要也极具挑战性的一件大事。
总之，智能网联汽车涉及到诸多不同的核心技术，如果整车企业希望找到其“灵魂”所在，我的建议是，首先做好概念清晰的技术分类，然后明确各个领域的合理分工，最后自己和伙伴们一起扎扎实实地把相关技术持续做到位。
集合各方力量共同构建汽车行业
的基础大模型
赵福全：您刚才谈到了一个重要问题，那就是大模型。您认为大模型的作用是巨大的，同时其挑战也是巨大的，特别是我们需要针对汽车行业的特点建立共性的基础大模型。现在中国在大模型领域可谓是“百模大战”，据不完全统计，已经有250多家大模型公司，这种现象可能与中国互联网公司的数目比较多有关。我认为这其中肯定有商业炒作的成分，但也确实有很多公司在大模型领域摩拳擦掌、跃跃欲试。之前我也和一些ICT产业的专家交流过，有专家认为，美国现在真正有竞争力的大模型公司仅有5家。那么，您认为中国需要这么多大模型吗？要打造汽车行业的大模型，又该怎样切入呢？
李克强：这个问题非常好。在我看来，一方面，我们需要借鉴使用现有的大模型技术，也就是前期科技公司探索和发展的大语言模型技术。这里的“语言”是广义的概念，包括人类的文本、语音、图像、视频等，因此大语言模型目前广泛应用于文字生成、问题回答、多轮对话、图像和视频识别等领域。实际上，汽车也是大语言模型的重要应用领域之一，如车内人机交互，汽车开发过程中的文字处理、知识管理等。在这些领域，我认为车企可以直接采用国内外成熟的大语言模型。
另一方面，我们需要探索汽车产业具体应用领域的专业大模型，这是当前中国乃至全球竞争的主要方向之一。我们谈到汽车大模型时，通常指的是这一类模型。需要注意的是，尽管大家都在探索将大模型应用到各个领域，但目前在复杂控制系统中还没有效果很好的专业大模型。而自动驾驶系统就是一个高度复杂的控制系统，开发自动驾驶领域的专业大模型，探索其构型和算法，正是汽车行业所亟需的。
同时，为了让专业大模型更快形成更强的竞争力，我们还需要构建汽车行业共性的基础大模型。比如，自动驾驶等垂域应用的专业大模型非常依赖于数据的海量性和完备性，而现在车企的数据都是各自掌握的，其他相关数据也很少是共享的，这非常不利。我认为，构建整个行业共性的基础大模型，绝不是一家企业能够做成的事情，一定要集合全行业的力量，大家共同来建设。
赵福全：这个话题我们可以稍微展开一些。现在有的企业已经开始应用大模型的方法来做自动驾驶场景的数据标注了；还有的企业开始转向端到端模型，以此解决Corner Case即所谓长尾问题，并相应调整了内部研发的组织架构。应该说，就企业个体而言，这些探索和努力都无可厚非。不过就像您刚刚讲到的，我们迫切需要行业共性的基础大模型，这个模型既能把大模型的基本原理与汽车行业的专业特点相结合，又能充分利用来自不同主体的各类数据，从而可以为自动驾驶等垂域应用的专业大模型提供有力支撑。而这样的大模型，单靠一家企业去做是不现实的，必须集全行业的力量才行。我非常认同这个观点。此外，在行业共性大模型的基础上，各家企业构建自己的专业模型时，还要确保形成各自的特点或者说实现差异化。
那么我们具体应该怎样做，才能让行业共性大模型真正落地呢？特别是您作为智能网联汽车产业当之无愧的技术领军人，一定有自己的主见，而您的意见又在很大程度上代表着整个行业的共同声音。在您看来，就以自动驾驶为例，我们到底怎样组织行业资源构建出一个各家企业都能使用的共性大模型，而且能够基于此各自打造差异化的专业大模型呢？
李克强：我认为，我们首先要对大模型有准确的认识，特别是要把大模型的基础概念、基本原理以及应用场景搞清楚。简单地说，大模型分为基础大模型和专业大模型。我们要联合全行业建立的是基础大模型，这个基础大模型相当于包含了各种工况的“试车场”，各家企业都可以在上面开发自己的产品。当然，有些大企业也可以自建“试车场”，但是一家企业的“试车场”能够覆盖的场景及数据终归是有限的，或者说，相比于行业的“试车场”是没有竞争力的，毕竟未来智能网联汽车必须基于各种类型的海量数据来开发。所以，我们需要集聚汽车及相关行业的资源，共同构建一个或几个包含各种场景的“试车场”，将多家企业的数据都应用起来，这就是汽车行业的基础大模型。在基础大模型之上，各家企业可以开发自己的产品，通过具有自身特色的应用算法，产生各不相同的差异化竞争力。
现在很多企业做的大模型，都是烟囱型的，从顶层的应用到底层的基础功能都封闭在一个整体内。坦率地讲，我认为这并不是真正的大模型，至少不具备大模型的基础，或者说企业只是自己做了基础大模型的概念性验证罢了。在智能网联汽车的时代，产品正被重新定义，产业链正被全面重塑。为此，我曾经提出过基础平台的概念，即一种平台型的供应链系统。与以前所谓的一级、二级供应商相比，基础平台相当于1.5级的供应商。这个基础平台与各家车企之间都不存在竞争关系，而是要给各家车企赋能。在大模型领域，刚刚我们讲到的基础大模型，就符合基础平台系统的理念，应该由全行业一起构建，并为各家企业提供赋能。至于各家企业自己的专业模型，则可以构建在这个平台之上，相当于在一个底座上竖起各自的烟囱来，而底层却是打通的。
在此，我也介绍一下清华大学国家重点实验室的工作，应该说我们率先在自动驾驶领域应用了端到端的大模型，在今年年初这个模型已经上车路试了。目前业内该领域的大模型基本上都是先把汽车的使用环境模拟出来，然后再加上一套算法，而我们的大模型有所不同。早在2018年我们就已经把决策和控制集成在一个模型里面了；同时，感知相对特殊，之前对感知数据没有特别高效的处理办法，而大模型出现之后，在很大程度上解决了这个难题。这样我们就有了感知模型，再和决策控制集成的模型放在一起，就形成了一个两段式的大模型。我们认为，这种两段式的大模型可以实现逐级的全栈神经网络化，而不是一个完全黑箱的神经网络，因此比感知决策控制一体化的一段式大模型，更具可解释性。
在上述研究和实践的基础上，我们正致力于通过清华大学国家重点实验室和国家智能网联汽车创新中心这两个平台，推动全行业达成共识。最近我去了几家头部车企和移动运营商，大家普遍认为汽车行业应该建立自己的基础大模型。我想整个行业应该联合起来，共同构建基础大模型的平台。这个平台既能满足大模型技术对多元数据等的固有需求，又能匹配产业生态分工协同的发展规律，还能确保不同企业之间展开差异化竞争的可能性。
总之，我认为，对于汽车行业的AI大模型，我们一要理解其基本概念和技术原理，清楚基础大模型和专业大模型的区别与关系。二要集聚全行业的力量共同建立汽车行业的基础大模型，从而把各方的各种数据都统一应用起来。
构建汽车行业基础大模型分
三步走：融合、路径、数据
赵福全：我完全赞同您刚才谈到的，汽车行业需要构建基础大模型。当然，行业的基础大模型实际上分为两个部分：一是不针对于特定行业的基础大模型本身，即从ICT角度所理解的大模型的基础框架和基本能力；二是结合汽车自身特点的行业共性大模型。我认为，汽车行业构建带有自身专业特点的共性大模型是没问题的，但是基础大模型或者说大模型的基础框架应该怎样来做呢？目前业内对此是有争议的，核心问题在于行业基础大模型到底应该由谁来主导？是“ICT+汽车”，还是“汽车+ICT”？如果由车企主导，我们汽车行业有构建大模型所需的AI技术及能力吗？
李克强：我一直在讲，智能网联汽车是汽车产业与ICT产业的深度结合。就像前面您也提到的，二者要相互拥抱。相互拥抱是要产生化合反应的，或者说深度结合是要产生新能力的。这种能力一定是此前任何一方都不完全掌握的，因此必须由双方共同探索。汽车行业的基础大模型就是如此，并不是说单方面就能做得到，也不能简单地说由谁来主导，实际上是二者相互融合的概念。现在就看谁能够有这样的认识，并据此加快行动，率先把融合发展有效落地了。
赵福全：克强院士认为，汽车行业的基础大模型，不是汽车人自己就能做成的，而是要靠汽车与ICT两大产业进行融合创新，最后按照汽车行业的需要，来共同完成构建基础大模型的使命。我认为这个观点至关重要。
李克强：是的。我觉得建立行业基础大模型应该是分步骤来做的：第一步就是要相互融合。希望越来越多的参与者都能明白，“融合”是做成这件事的基本前提和大逻辑，而那些率先做到成功融合的企业，将会成为未来的主导者。第二步是探索具体的实现路径。在这方面，我想应该是AI专业公司先提出基础大模型的架构，然后汽车人作为应用方与他们共同讨论，进行完善和修正，使之成为适用于汽车行业的基础大模型。第三步是打通数据，这可能更重要。刚才说到，大模型的架构固然重要，但是要把大模型训练出来，靠的是数据，因此数据极为关键。而汽车行业涉及到的数据包括哪些种类？都从哪里来？能否充分共享？这也是我们必须解决的难点问题。
汽车操作系统应按照CC架构
定义并合理分工
赵福全：我认为上面这段讨论澄清了行业的一个大问题，让我们对大模型的概念、分类以及如何在汽车产业落地有了深刻的认知。接下来，我想和克强院士讨论另一项非常关键的核心技术，那就是操作系统。
应该说，现在业界对于汽车操作系统以及与之相关的硬件不断拓展和软件持续进化，已经有了一定的认识。但仍有很多重要问题，是存在争议的。比如当前操作系统就是基于车辆本身的，而未来车路协同乃至车路云一体化必然要求操作系统要有一部分覆盖路、拥抱云，届时汽车操作系统的管理范围、其背后连接和支撑的生态资源等都会大不相同。那么未来终极的汽车操作系统究竟会是什么样的呢？又如当前操作系统正从单核走向多核，特别是多核异构也在讨论中。那么未来汽车操作系统的发展路径将是怎样的？大致会有哪些演进的时间节点？
更进一步来说，汽车行业未来是会有统一的一个操作系统，还是会同时有五六个操作系统？我认为，只有一个操作系统恐怕是不现实的，但是如果同时并存五六个操作系统，这些操作系统将是什么关系？彼此有什么不同？其背后的主体又会是谁？现在操作系统这个领域有点乱，可以说是“李逵”和“李鬼”混在一起，而且可能是“李鬼”多、“李逵”少。事实上，我感觉操作系统这个概念被滥用了，不少企业没有区分广义和狭义的操作系统，而且只是把现有的操作系统稍微修改了一点儿，就称为自己的新操作系统，并以此作为产品宣传上的一个卖点了。这些混杂的信息不仅误导了广大消费者，也误导了很多业内同仁，包括工程师和科研人员等。对于这种现状，您怎么看？
李克强：这也是一个非常好的问题。我认为，我们首先要从技术的角度对操作系统进行准确的定义。操作系统最早是计算机领域的一个概念，我们知道，早在80年代就出现了DOS操作系统，那时的操作系统只是用来管理硬件的。后来随着计算机的发展，开始有了管理应用软件的操作系统，特别是Windows操作系统可以支持多种应用软件的管理，这也是PC（个人计算机）时代最普及的操作系统。到了移动终端的时代，又诞生了智能手机的操作系统，其中最典型的两个就是iOS和安卓系统。
那么进入智能汽车的时代，操作系统又会是什么情况呢？清华大学与国家智能网联汽车创新中心对此进行了定义。目前全球操作系统有两大主流架构：一是PC领域的Wintel架构，即Windows操作系统与英特尔（Intel）芯片的组合；二是智能移动终端领域的AA架构，即安卓（Android）操作系统与ARM芯片的组合。而对于自动驾驶的智能网联汽车而言，我们认为应该是CC架构，即计算（Computing）与通信（Communication）架构的组合，其背后实际上是一个动态的生态。也就是说，汽车行业的操作系统既要面向计算的硬软件，又要面向通信即车路协同的硬软件。从本质上讲，这是因为控制系统在发展进步，所以操作系统也要随之演进。
我觉得，当前很多人并不清楚操作系统的内涵，只是在照搬传统计算机或手机领域的概念，又或者是在人云亦云。我想强调的是：第一，汽车行业的操作系统非常重要，其本质就是向下管理各种硬件、向上支撑应用软件、处于中间位置的系统软件。未来汽车操作系统必须按照CC架构来定义，既强调计算，又强调通信。换言之，汽车操作系统要做的绝不是简单的文档管理，而是强调对计算能力和通信能力的调配。第二，汽车行业的操作系统最终要能支持车路云一体化的复杂大系统，即把车端、路端和云端融为一体，作为一个整体性的大系统来提供支撑。毫无疑问，这将是一个超大的操作系统。当然，在这个大操作系统下面还会有各种子操作系统，比如车端、路侧、云端都会有各自的操作系统。
可见，对于汽车行业的操作系统来说，无论是系统本身的定义，还是相关技术的演变，都需要我们建立全新的认识。在这方面，我们切不可回到传统计算机和手机操作系统的概念上，或者说被IT人员误导了，而是要站在未来汽车的新能力、新需求、新生态的高度，来重新理解并构建操作系统。
赵福全：实际上，IT行业在参与汽车操作系统打造时，如果对汽车硬件、软件及能力等没有正确的认知，是会有很大问题的。
李克强：是这样的。总体而言，目前汽车产品端的操作系统主要有三类：一是常规的车控OS，这部分管理的硬件相对较少，但对可靠性的要求极高；二是智能座舱的OS，比如华为的鸿蒙系统；三是自动驾驶的OS。
其中对于自动驾驶OS，我想在此澄清一个概念，即自动驾驶操作系统未来一定是多核的。实际上，中国对自动驾驶操作系统已经有了比较清晰的界定，包括清华大学和国家智能网联汽车创新中心在内的研究团队对其给出了明确的定义，并且已经写入了工信部的白皮书里。简单地说，我们借鉴了安卓操作系统的特色。安卓操作系统不仅有内核和中间件，更重要的是它还有支持应用的APP Framework，即具有支撑应用软件的框架。我们之所以能够基于安卓系统构建生态，就是因为它有APP Framework，而且这个框架是由真正懂APP软件的人定义出来的。以此类推，我们认为，自动驾驶操作系统除了传统的系统软件之外，也一定会有功能软件。系统软件包括操作系统内核，也包括虚拟化层，还包括在AUTOSAR（汽车开放系统架构）中定义的中间件等；而功能软件则是把顶层的应用软件和底层的系统软件连接起来，类似于安卓的APP Framework。
总之，这样的汽车操作系统符合未来的技术走向。其关键在于，不仅要管理自动驾驶等相关硬件，更要支撑各种应用软件，以方便用户使用。具体来说，不同的层级应该有不同的分工。其一，操作系统内核及虚拟化层和中间件层等，国际上已经有成熟的产品了，中国当然要实现自主化，但一定要开放地去做。也就是说，底层和中间层的软件应该由专业的软件公司来做。其二，功能软件是连接底层系统和上层应用的，属于跨界的部分。前面我们讲到汽车和ICT两大产业要相互拥抱，通过化合反应产生新要素、新能力。而功能软件就是这样的产物，它将把两个产业真正连接起来，并为生态构建奠定基础。甚至可以说，未来谁掌握了功能软件，谁就能把操作系统打通，从而获得更有效的支撑。这也意味着功能软件应该由汽车和ICT等企业共同打造。以上就是我们对于汽车操作系统及其分工的定义。简单说就是一句话，大家必须理清概念、各司其责。
赵福全：克强院士的融合理念可谓无处不在，无论是对于智能网联汽车产品及产业，还是对于自动驾驶、操作系统以及其他相关核心技术。我想在产业重构逐步深化的过程中，大家的认识和理解都在不断深化。包括今天对话中谈到的很多具体观点，也许三年之后，我们也会有新的思考或者进一步的完善。但这并不会否定我们今天对于汽车产业变革本质及其发展路径的基本认识，即汽车与ICT等产业一定要相向而行、融合创新，共同发展智能网联汽车及其核心技术。时间关系，操作系统我们就先谈到这儿。
整车企业不宜自己做芯片，但
应深度参与芯片开发
赵福全：还有一个大家非常关心的问题，那就是芯片。现在关于整车企业到底要不要自己做芯片，也有不同的意见。如果从成本和规模的角度看，车企是不应该做芯片的；可如果不做芯片，车企又感到有很多关键能力不受控。所以，有些整车企业还是决定自己做芯片，还有些企业觉得自己做不了，但又放不下，处在矛盾纠结之中。实际上，很多企业的高层与我交流时都谈到过芯片这个难题。在此，我想问问克强院士：第一，未来芯片的发展路径会是怎样的？第二，整车企业和专业的芯片供应商之间究竟应该怎样协同，才能让智能网联汽车发展得更好？请您分享一下自己的观点。
李克强：我的观点很明确，结论就是：整车企业不能自己做芯片，但是应该深度参与芯片的开发和应用。汽车产品用到的芯片有很多类型，其中最主要的有两类：一是通用的MCU芯片，这个产业已经非常成熟了，随着国家层面全力打造通用芯片的产业基础，这类芯片的问题应该会逐步得到解决。二是计算芯片，这是目前大家讨论的焦点。
就计算芯片而言，一是涉及到汽车核心的应用算法，特别是感知决策执行一体化的端对端模型出现后，对计算芯片的算力和可靠性等要求更高了。二是信息安全风险逐步增大，汽车产业对计算芯片的安全性要求也更高了。三是由于智能网联汽车技术仍在不断发展中，后续计算芯片的架构可能还会发生改变。在此情况下，整车企业自己做计算芯片实在太难了，投入产出比也太差了。反过来，只靠芯片公司自己做计算芯片也不行，毕竟它们不可能充分了解汽车的应用需求；同时如果某款芯片的需求量较少，芯片公司也没有动力为汽车企业开发，这样就无法形成闭环的商业模式。
所以，车企从零开始自己做芯片，或者全面外委给芯片公司来做，自己什么都不参与，这两种策略都不是好办法。我认为正确的策略应该是，整车企业通过投资、合资、合作等方式与芯片公司建立战略伙伴关系，同时深度参与芯片的定义和开发工作，帮助芯片公司把汽车计算芯片做好，以充分满足自身对于芯片的需求。
赵福全：您认为，当前整车企业应该参与芯片的设计开发和应用，而芯片本身还是应该交给专业的芯片公司来做。那10年之后呢？情况会不会发生变化？比如那时候拥有千万量级产销规模的头部车企，对于芯片这种与汽车产品核心功能和性能都息息相关的重要部件，也不应该自己做吗？
李克强：我想，企业主要从自身发展战略、技术受控度以及产品竞争力等角度思考，又或者主要从投入产出比以及核心技术专业性等角度思考，最后做出的决断恐怕是不同的。就我个人来说，倾向于车企应该遵从专业分工的原则来打造芯片。说得更直接些，我认为中国车企至少目前是没有必要自己做芯片的。原因一是车企现在有很多应该做但还没做好的事情，有些是因为尚未想明白，有些是因为投入还不够，因此不宜分散资源。二是芯片有其自身的特点和规律，比如技术难度高、所需投入大，且成本极度依赖规模。在此情况下，一家车企的芯片用量根本不足以支撑芯片的自研和自制。所以，车企应该深度参与芯片的开发，明确自己的使用需求，甚至可以在一定程度上控制某家芯片公司，但是这与自己做芯片完全不是一回事。
赵福全：我相信，今天克强院士的观点会给大家带来很大的启发。事实上每次对话播出后，我都会收到很多积极的反馈，包括很多企业的董事长、总经理以及副总们都非常关注，因为大家觉得这种深度对话传递了重要的思想。
地图是智能网联汽车不可或缺的
支撑技术
赵福全：下一个问题。关于自动驾驶如何发展，目前还有一个存在争议的话题，那就是地图。短期来看，地图的作用似乎在弱化，但高等级自动驾驶好像又离不开地图。长期来看，地图究竟会在智能网联汽车产业扮演怎样的角色，似乎也不太清晰。当前很多车企所谓“无图”的智能驾驶产品正在不断攻城略地，持续拓展到更多的城市，这种大环境也让专业的地图公司感到迷茫。
此前我曾在这个栏目与四维图新的CEO程鹏进行过交流，作为专业图商的代表，他认为地图还是不可或缺的。我想，未来高等级的自动驾驶真正实现之际，也就是用户在车内完全不用考虑驾驶的时候，还是需要地图的。而且地图在自动驾驶中发挥的作用和在车路协同中发挥的作用，应该是不同的。那么克强院士，从产业近期以及长期发展的角度出发，您是怎么看待地图的？
李克强：我想给中国车企的企业家们提一个建议：对于各种关键问题，一要有正确认知，二要有战略定力。
具体到地图这个话题，一方面，地图对于自动驾驶肯定是有用的，这一点毋庸置疑。当然，不同种类的地图在汽车产品发展的不同阶段会有不同的作用。例如导航地图是给人看的，自动驾驶使用的高精地图是给车看的，这两种地图是不一样的。相比之下，给车看的地图更加重要。不过我们现在面临两个问题：一是在这方面有国家相关法律法规的限制；二是动态的高精地图能否在成本受控的前提下满足高等级自动驾驶的要求。由此就出现了所谓“无图化”的说法，实际上所谓“无图”并非真的没有地图，只是减少了对高精地图的依赖。所以大家对地图先要有一个清晰的判断，即给人和给车看的地图永远都有存在的必要。
另一方面，地图其实相当于一个动态的传感器。为此，我们应该不断推动地图实现技术水平、性价比以及运营管理上的突破，以强化其感知作用。如果整车企业盲目坚持不用地图，那么其自动驾驶汽车发生事故的概率一定会高于使用地图的车企；否则，其自动驾驶系统的完成质量就必须远高于使用地图的车企，而这种质量的提升也是有成本代价的。无论是现阶段，还是未来，我想结论都是如此。说起来，对于地图我总是这样举例：你在茫茫黑夜中前行，明明可以拿着一个手电筒，可你却不要，只是自己睁大眼睛去摸索，这怎么可以呢？同样的，如果没有地图这项技术也就罢了，可现在明明有地图，车企为什么不使用呢？毕竟使用地图可以让汽车掌握周边的情况，从而行驶得更通畅。至于说到成本，这恰恰是我们在发展地图技术时需要重点解决的问题之一。总之，无论是在当前，还是在未来，我们的出发点应该都是尽可能把地图用起来。
赵福全：的确如此，整车企业可以减少对地图的依赖，但这并不意味着不去充分利用地图的能力。
李克强：是的，车企就应该把地图用起来。而且未来地图的作用还会更加重要。因为最终智能网联汽车将运行在车路云一体化的大系统中，届时包括位置信息、相关数据以及为用户提供的增值服务等，都是需要地图的。因此每当有企业家问我地图问题时，我都建议他们不要轻易放弃地图这条技术路线。或者当前可以把“无图化”作为权宜之计，但必须清楚，未来自动驾驶还是要用地图的。
赵福全：应该说，智能网联汽车的核心技术非常复杂、且相互交织，特别是一些关键领域的核心技术究竟应该如何发展，目前业界仍然是仁者见仁、智者见智。所以，我选择了一些重要的技术问题，请克强院士分享自己的观点，包括对现阶段发展情况的判断，也包括对未来发展趋势的展望。在此我简单做个小结。
第一，关于汽车与ICT两大产业的关系。一方面，数字化和智能化技术越来越成为支撑智能网联汽车发展的共性基础技术，而这些技术此前汽车企业不曾拥有，今后汽车企业同样不应该、也没有能力全部拥有。因此，汽车产业必须积极拥抱ICT产业，吸纳其相关核心技术。另一方面，尽管这些技术原本来自于ICT产业，但是照搬到汽车产业是不行的。毕竟汽车是非常独特的应用对象，只有结合汽车产业的特点，在原有技术的基础上进行拓展甚至重新开发，才有可能满足要求。更何况数字化、智能化技术包罗万象，而且还在不断发展中，也没有哪家ICT企业能够独自掌握大智能产业的全部核心技术。因此，ICT产业不要以为能够降维打击，必须积极拥抱汽车产业，努力为其赋能。
例如，汽车对安全性的要求非常高。我们经常讲，计算机或手机死机了只影响暂时的使用，但汽车如果死机了可能就会引发事故，甚至车毁人亡。所以，保证安全性始终是汽车产品开发的第一要务，这远比实现节能、环保等更重要。又如，汽车产品的复杂性也非常高。汽车上的零部件成千上万，计算机和手机根本无法相比。从汽车人的视角来看，计算机或手机其实只相当于汽车上的一个零部件或者总成而已，在BOM（物料列表）中仅占一行。所以，数字化、智能化等支撑性技术应用到汽车领域绝非易事。
正因如此，我们发展智能网联汽车，既要从ICT产业“拿来”所需的支撑性技术，又要在汽车产业内进行再创新，最终要把这两大领域的核心技术真正融合起来。也就是说，汽车企业对ICT产业应该持开放合作的态度；而ICT企业也要对汽车产业心存敬畏，面向汽车产品、结合汽车技术，进行自身核心技术的再创造，以成功实现在汽车领域的再出发。否则直接“拿来”的ICT技术肯定会“水土不服”，导致汽车产业无法获得有效的赋能。所以，克强院士在交流过程中反复强调，汽车和ICT产业必须发生化合反应，必须进行融合创新。这个观点对于智能网联汽车的诸多核心技术，包括大模型、操作系统、芯片、地图等，都是适用的。
第二，具体来说，关于大模型。尽管中国呈现“百模大战”的局面，但目前还没有充分结合汽车产业特点的行业大模型。有些企业也在推进汽车大模型方面的工作，不过主要是将大语言模型应用于人机交互。实际上，大模型作为新一代的AI技术就是从大语言模型开始的，而语言的背后是知识。也就是说，只有对某个领域的专业知识进行深度的学习和应用，大模型才能有效应用于这个专业领域。比如汽车行业有车身、底盘、动力，行驶、制动、转向等各个领域的专业知识，车企需要在这些知识的基础上构建专业大模型，以更好地解决特定领域的专业问题。另一方面，汇聚各方力量共建行业基础大模型至关重要。因为大模型非常依赖于大数据，如果多家企业能够共享各类数据，就可以形成解决共性问题的行业基础大模型。而不同企业的专业大模型也就可以构建在行业的基础大模型之上，从而具有更强大的能力，同时实现各自不同的差异化。我希望，今天收看我们栏目的所有行业同仁们都能认识到共建行业基础大模型的重要性。
第三，关于芯片。虽然芯片事关智能网联汽车的核心竞争力，但是车企的战略决策还要考虑技术水平和投入产出比的高低。事实上，车企如果只是为了掌控核心竞争力，就投入很多资源来自己做，那很可能做出来的芯片性能并不好，且由于规模有限，导致成本偏高，这样消费者是不会买单的。毕竟芯片是特别强调规模和积累的关键技术，并不是说车企组建了一只3000人的团队，就一定能做出具有性价比优势的芯片来。何况企业需要的是持续的竞争力，不是开发出一款优秀芯片就可以了，而是要持续做出高性能、低成本的芯片。所以，克强院士认为，除非车企自身的规模极大，否则是不宜自己做芯片的。当然，车企应该深度参与芯片的设计和应用，把自身对汽车产品的理解尽可能地融入其中。
第四，关于地图。克强院士认为，地图是发展智能网联汽车必不可少的核心技术之一。虽然现在有些企业推出了所谓“无图”的智驾产品，但其实并没有完全抛开高精地图，只是减少了对地图的依赖。更重要的是，长期来看，车企没有必要、也不应该抛开地图，因为地图相当于为汽车增加了额外的动态传感器。克强院士以手电筒为例进行了说明：当我们在黑夜中赶路，如果有手电筒，为什么不用呢？地图就是智能网联汽车的“手电筒”，可以帮助汽车行驶得更好。而在车路协同的前景下，未来地图还会发挥更大的作用。
实际上，进入万物互联、生态发展的新时代，各方都需要借助其他参与者的资源和力量，来提升自身的能力和优势，这就是我之前提出的“基于专业化分工的多主体协同创新”。而这种发展理念和模式，在智能网联汽车的诸多关键技术领域中，均至关重要。对此，希望汽车及相关产业的同仁们都能有正确的认知。
外资车企需要基于中国当地要素
开发智能网联汽车
赵福全：克强院士，下面我们谈谈汽车产业竞争的变化。之前我曾多次阐述过这样的观点：智能网联汽车是数据驱动、场景主导、生态支撑的全新产品，而数据、场景和生态无不带有显著的区域特性，所以，未来汽车产业的竞争将与此前完全不同。
在传统汽车的时代，外资车企可以把在德国狼堡或美国底特律开发的新车型直接引入中国，只要面向本地的路况和油品等情况进行一定的适应性开发和测试即可。但是进入智能网联汽车的时代，在中国市场上具有竞争力的智能网联汽车产品，一定是基于中国消费者的用车习惯、中国的汽车使用场景、中国的交通环境以及中国的生态资源来开发的，带有鲜明的中国特色。如此一来，外资车企再把自己的产品直接引进来就会“水土不服”，毫无竞争力可言，这对外资车企是一个巨大的挑战。当然，中国车企“走出国门、走向世界”的时候也将面临同样的问题，即如何打造出具有当地特性的优秀汽车产品。
实际上，我觉得上述变化是由智能网联汽车的本质所决定的，其中既有技术问题，也有理念问题，还有商业模式问题。那么与此相关的第一个问题，您觉得外资车企应该怎样面对这种挑战，在中国汽车市场上可持续地参与竞争呢？
李克强：非常好的问题。您谈到了智能网联汽车与传统汽车的不同。我们也曾经总结过二者的差别，其中最大的不同体现在两个方面：第一，智能网联汽车是一个产业交叉、技术交叉、跨界融合、多方协同的产业。第二，智能网联汽车更强调本地属性。本地属性包括我们前面谈到的地图，也包括交通基础设施和交通规则，还包括当地在社会安全等方面的法律法规等，所有这些在不同国家或地区都是不同的，全世界都是如此。所以，外资车企的产品进入中国市场，就要适应中国的地图、交通基础设施和交通规则以及相关的法律法规。
赵福全：的确如此，全球各地都有其本地属性，中国与国外的情况不同，日本、欧洲、美国之间也不一样。比如中国从公共安全的角度出发，在地图测绘上有严格的国家管制要求。其实这并非中国独有，其他国家也有诸如数据安全管理等各种各样的规则。
李克强：是的，很多国家甚至同一国家的不同地区都有各自不同的数据安全管理规定，而智能网联汽车的开发和运行涉及到各种类型的海量数据，因此与当地的公共安全关联度越来越高。这意味着任何一款智能网联汽车产品，在不同的国家或地区，都要遵守当地不同的法规要求。实际上，强调本地属性，强调符合公共安全要求，正是智能网联汽车的特点之一。为此，我们需要以特定的技术方案来予以解决。之前我们提出的智能网联汽车路线，也明确了要成为这样的技术方案。
在这种情况下，我总是和外资车企的同仁们讲，他们不能再像过去那样直接把产品引入到中国，所谓的本地化只是稍微做些适应性开发而已，今后这在中国已经行不通了。因为今天的汽车是要联网的，是要接入地图的，是要接收交通信息的，所以，外资车企必须根据中国的交通基础设施和信息化标准等情况，来进行真正的本地化产品开发，特别是要符合中国的数据标准，同时对于一些敏感数据还要建立规范的管理机制。当然，这实际上是全球车企都要面对的问题。
从我们交流的情况看，我感觉，外资企业对中国汽车产业尤其是智能网联汽车的发展是高度关注的，同时对融入其中也是非常积极的。其实我们提出的车路云一体化的概念，国际上早就有了，只不过中国率先将其具象化了。外资企业都希望能够在中国大市场上有所作为，也都愿意实现更全面的本地化，只不过其认识和实践的转变需要时间。在此，我想给外资企业提两点建议：
第一，深入了解中国汽车产业的发展情况，并积极参与其中。包括产业发展战略、法规标准体系、技术路线选择、核心技术进展、公共基础设施以及应用示范项目等，都需要关注及参与。现在中国已经有了智能网联汽车的一系列实际应用，其重点场景已经明确，数据标准和管理规范也在逐步理清。比如，北京及全国很多城市都建立了智能网联汽车示范区。又如，近期中国政府正在推动20多个城市开展“车路云一体化”的应用试点。需要注意的是，这批应用试点城市不是简单进行科技成果测试，而是要做产业化应用的小批量试点。实际上，不少外资车企已经在关注这些情况并参与其中了，例如，现在就有外资车企参加未来中国智能网联汽车使用标准和规范等的讨论。另外，尽管目前在各个应用示范和试点项目中大多是中国车企的产品，不过我们是开放的，如果外资车企有意愿，都可以加入进来。
第二，在中国市场上围绕智能网联汽车的竞争日益激烈，如果外资车企想参与竞争，特别是参与网联式自动驾驶的竞争，就需要根据中国的用户、车辆等数据以及交通基础设施等情况来进行本地化的新产品开发。现在有些外资车企已经提出了In China，For China或者In China，For Global的在华战略，我觉得这是正确的。在我看来，外资车企有很好的基础，如果下决心根据中国市场的需求及相关情况来开发产品，是可以做好的。
中国车企“新出海”必须努力在
当地构建生态
赵福全：接下来第二个问题，我们来谈谈中国车企。当前，中国汽车出海已经成为大势所趋。或者说，出海已经不是中国车企的选答题，而是必答题了。不过由于种种因素的影响，以前那种“国内生产、海外销售”的贸易型出海日益受限，今后中国汽车必须转向“海外生产、海外销售”的新模式，我将其称为“新出海”。而“新出海”的关键问题之一，就是如何把中国汽车产品在本土市场上的优势迁移到海外。
应该说，当前中国汽车产品的优势既体现于电动化，更体现于智能化。正是智能技术的赋能，让电动产品的魅力指数显著提升。而一些外资车企至今还没有完全认识到这一点，总觉得自己的电动汽车做得也不错，结果在中国市场却卖不动。实际上，如果只比拼电动化，外资车企追赶起来是相对容易的，比如把电动汽车0-100km/h的加速时间做到5秒，这并不困难。不过中国车企在智能化方面更有优势，包括贴心的智能座舱、适应中国道路环境的智能驾驶等，这大幅提升了产品的竞争力。我觉得，这才是中外车企市场份额此长彼消的主要原因。
而上述优势在很大程度上得益于，中国车企对本土数据的积累，对本土场景的理解，以及在本土初步形成的新型供应链生态。正如我们前面讨论的，这些都是发展智能网联汽车所必需的支撑要素。但是当中国车企到海外市场征战时，就失去了数据、场景和生态等的支撑。那么进入“新出海”时代，中国车企应该怎样充分利用在国内市场上建立的优势，并将这种优势成功移植到海外市场呢？克强院士，请谈谈您的看法。
李克强：在此情况下，中国车企一定要带着自己的优势走向海外。就像刚才您说的，我们的竞争力不是只体现在单一的产品上，而是来自于产品背后的一个体系，包括完备的新型供应链，也包括对国内交通场景、信息通信环境等的理解和掌握，还包括对国内各种数据的充分利用和安全保障等。当中国汽车企业出海之际，也要从这些要素出发，进行反向思考。这其中，我觉得有两点特别重要。
其一，中国企业应该在海外当地构建生态。特别是要积极地与海外的交通和通信部门及公司合作，毕竟每个国家或地区都有自己的一套体系。为此，我们一方面要让他们了解中国在这方面的成功经验，了解我们已经建立的标准、建设的基础设施以及取得的成效；另一方面，要积极地促成各方在当地开展合作，把海外的相关参与者都带动起来，共同构建本地化的智能网联汽车生态。
其二，形成智能网联汽车的国际技术标准非常重要。在这方面，国家智能网联汽车创新中心发起成立了国际智能网联汽车路线图交流合作委员会，广邀海内外企业和机构加入，就是希望借助这个国际化的平台，把中国智能网联汽车的发展路线和技术标准推向全球。因为中国经过多年的探索和努力，目前已经建立起一套相对成熟的技术标准。现在我们要和其他国家的同仁们一起，基于中国标准制定国际标准。这样全球就有了公认的共同标准，各国也就能更好地推动智能网联汽车产业的发展。
我想，无论是外资车企进入中国市场，还是中国企业走向海外市场，都需要积极融入及参与构建当地的智能网联汽车生态，也都需要努力形成发展智能网联汽车的全球共识和国际标准。对于正在加快进军海外的中国车企来说，上述两点至关重要，都是必须要做好的工作。
赵福全：克强院士的分享非常重要。我想，广大汽车行业的同仁们，不管是老汽车人，还是新加入者，都必须认识到——智能网联汽车的最大特点就是具有区域属性。因为有竞争力的智能网联汽车产品一定是基于当地的数据、场景和生态打造的，这就不再只是汽车本身的事情，而是涉及到汽车及相关产业的方方面面。也就是说，智能网联汽车将与周边的各种要素相互连接、传递数据、获得赋能，从而呈现出显著的区域特性。与传统汽车产业相比，这是一个截然不同的新特点，并且不会由于任何企业和个人的喜恶而改变。
正因如此，无论是外资企业，还是中国企业，要想在智能网联汽车这个领域抢占先机乃至永立潮头，都必须做到以下两点。
第一，必须积极参与当地的生态建设。首先，企业要清楚，这个生态既包括智能网联汽车所需的各种资源，也包括当地的法律法规和标准规范，还包括不同参与者的分工协作。其次，企业要在生态中找准自身定位，明确自身角色，进而理清与上下序及周边合作伙伴之间的关系。最后，企业要做好自己的工作，同时积极参与和推动当地智能网联汽车生态的建设。
第二，必须对产品进行深度的本地化适应性开发。鉴于智能网联汽车的区域特性，直接把中国市场上的车型拿到海外并不必然具有竞争优势。为此，要面向当地消费者的偏好和习惯，结合当地交通环境和基础设施的情况，并与当地的供应商、内容商、服务商以及基础设施运营商等建立不同形式的合作关系，来进行产品本地化的适应性开发。唯有如此，中国的智能网联汽车才能匹配当地市场的需求，形成特色的竞争力，在海外市场逐步站稳脚跟。
需要强调的是，在万物互联的前景下，智能网联汽车的区域属性并非中国独有，而是全球的共性规律，只不过中国在这方面先行了一步而已。由于世界各地各有不同的区域特色，所以，中国车企在“新出海”的过程中，一方面要努力带动全产业链一同出海，另一方面要积极拥抱当地的研、产、供、销、服等各种资源，以加快形成全方位的本地化经营能力。而最终目标是，基于当地的数据、场景和生态，特别是不同用户的数据、特殊的用车场景以及当地的产业生态，来更好地打造具有当地区域特色的智能网联汽车产品。事实上，当前导致外资车企在中国市场遭遇困境的诸多挑战和问题，也是中国车企在海外市场同样要面对并解决的。展望未来，所有车企都必须以全新的产品开发理念和方法，打造区域化的汽车“新物种”，以使其发挥更大的作用、创造更大的价值。
解决智能网联汽车产业人才问题
的企业与高校对策
赵福全：最后我们讨论一下人才的问题。无论是技术创新，还是商业模式创新，终究都要靠人才来实现。近年来，我们在产业层面一直面临人才供给不足的问题。其根本原因就在于，汽车产业快速转型产生了全新的人才需求，而人才培育体系的改革相对滞后，未能及时响应产业的变化。为此，我的团队受中国汽车工程学会委托，专门构建了中国智能新能源汽车产业人才需求预测模型，目前已经连续几年进行了相关预测。
当然对于企业来说，当务之急是要加快现有人才的转型，以缓解人才供需不匹配的现实问题，助力企业更快更好的发展。那么克强院士认为，企业应该如何实现内部人才的快速转型呢？
李克强：智能网联汽车作为高科技产品，在产品竞争的背后是技术竞争，在技术竞争的背后则是人才竞争。因此，人才的重要性无论怎样强调都不为过。而汽车产业的人才可以分为两类：一类是各类院校培养输出的人才，另一类是企业当前正在使用的人才。显然，企业可以直接影响和改变的是后者。
当前汽车企业越来越认识到，如果现有人才还是基于过去的知识、技能和经验来工作，将难以适应新时代的新需求。所以，企业都很有危机感，也都在尝试进行调整和改进。对此，我认为企业用好现有人才应着重注意以下三点：
第一，企业要系统梳理并明确提出对现有人才的新要求，包括人才应该具有的知识结构和基础能力，为其指明努力掌握新概念、新知识、新技能的转型发展方向。同时，企业也要以上述新要求为目标，转变内部员工培训、培养的内容和模式，以帮助和促进现有人才更好地满足企业的紧迫需要。
第二，企业要大力引进相关领域的专业人才，以快速弥补汽车产业的缺口。在此过程中，企业也要关注这些“业外”人才对汽车的理解程度，并在引入后强化其对汽车的了解，这样他们才能有效发挥作用。
第三，企业要做好原有人才与引进人才之间的有机融合。这两类人才都是发展智能网联汽车所必需的，不能把他们分开，更不能让他们产生隔阂。我感觉目前很多企业在这方面都存在问题，甚至还相当严重。一说到缺少人才就引进，然而引进的人才与原有的人才格格不入。尽管这两类人才的专业背景和行事风格各有不同，但这恰恰是必须把他们融合到一起的原因所在。因为我们需要的就是汽车人才多学习新知识、新技能，而“业外”人才多理解汽车产业、产品，然后双方紧密协作，朝着共同的目标一起努力。由此出发，企业还要对这两类人才建立既有共性、也有差异的人才培养、使用和晋升体系，在制度和文化上保障不同的人才都能在企业发展得很好。这是非常重要的。
赵福全：的确如此，如果企业中两类人才不能有效融合、形成合力，是很难做好智能网联汽车的。我们交流了使用人才的企业，下面再来谈谈培养人才的高校。作为从教多年的大教授，您认为当前高校汽车学科应该怎样改革才能满足汽车产业对新型人才的需求？或者说，我们应该培养汽车学子具备哪些知识和能力来适应产业变革呢？
李克强：现在高校特别是工科院校正在进行学科改革，前些年我们曾经提出了“新工科”的概念。在我看来，新工科就是面对新一代高科技赋能相关产业产生的新对象和新知识，以互联网和人工智能等为核心，结合传统工科专业进行交叉复合型的工程教育。而智能电动汽车就是一个典型的新工科，具有颠覆性、创新性、交叉性和系统性的特点。因此在教育体系改革中，汽车学科首当其冲。具体来说，我认为高校应该重点做好四个方面的工作：
第一，高校要面向“新工科”做好人才培育体系的重新布局，特别要针对产业变革带来的新需求确定学科人才的定位，并增加产业亟需人才的培养数量。
第二，高校要重新梳理汽车学科涉及到的专业知识。在此我想强调的是，这种梳理并不是要把原有的汽车专业知识全部丢弃，而只关注新能源、电子、信息及智能等“新”的专业知识。这样的做法是不正确的，也无法真正满足汽车产业的新需求。实际上，新工科的本质就是不同学科的交叉融合，所以必须包含“新”“旧”两方面的知识以及由两方融合而产生的新知识。
第三，高校要强化培养汽车人才的系统性思维及能力。智能网联汽车产业的人才不能只有单一、片面的知识，也不能只从局部来思考问题。我们需要培养的是，能够把汽车技术、产品、企业乃至产业作为一个整体来进行结构性、系统性思维及布局的优秀人才。
第四，高校要强化培养汽车人才的创新思维及能力。随着人类逐渐进入大智能时代，我们获得了一个重新定义和打造全新汽车产品的机会，这意味着新时期迫切需要汽车人才具有创新思维和能力。当然，创新还是要以坚实的专业知识为基础。所以，高校既要重视知识体系的更新，也要鼓励学生进行创新尝试。
我认为，通过这些工作的开展，高等院校培养出来的人才一定会比之前更符合未来汽车产业的特点和需求。以上就是我个人的思考。
赵福全：时间过得很快，不知不觉中已经与克强院士交流了两个多小时。相信大家都能深深地感受到克强院士的渊博知识以及他对于发展智能网联汽车的执着情怀。克强院士在该领域深耕和探索多年，参与了中国智能网联汽车产业的顶层设计和创新发展，从中积累了宝贵的经验，也形成独到的见解。下面简要总结一下我们今天交流的内容。
第一，我们站在继往开来的高度对智能网联汽车产业的发展进行了盘点。正如克强院士指出的，智能网联汽车的战略意义超乎想象，我们不能只从企业阶段性的投入和收益来评估其价值，也不能只从技术创新、产品创新和商业模式创新上来认识其影响，而是要考虑企业短期前瞻投入甚至导致暂时亏损，所能带来的巨大的产业价值，以及由此形成的长期、潜在、无形的社会价值。因为智能网联汽车作为未来打通人流、物流、能源流、信息流和价值流的核心枢纽，将会推动整个人类社会的进步。正因如此，这个行业很“热”。
另一方面，在过去几年里，中国智能网联汽车产业取得了全球瞩目的进展和成绩，特别是各方参与者纷纷加入进来、各显神通。不过智能网联汽车作为新物种，目前其探索仍处于初级阶段，我们还面对着诸多挑战，一些问题甚至让人有无从下手的感觉。正因如此，这个行业又很“乱”、也很“难”。
第二，针对上述产业现状，克强院士从国家、产业和企业三个层面，给出了系统的解决方案。
首先，国家层面必须发挥不可或缺的重要引领作用。政府既要制定清晰的发展战略，又要出台具体的产业政策和措施，还要牵头解决跨界资源再组合中的生产关系问题，以推动智能网联汽车产业快速发展。
其次，产业层面必须形成跨界融合的充分共识。各方都要认识到：发展智能网联汽车产业绝不只是汽车产业自身的事情，也不只是把ICT产业的技术直接拿来就能解决所有问题，唯有两大产业紧密协作，才能有效促进智能网联汽车早日落地。因此，汽车产业要积极拥抱ICT产业，而ICT产业也要对汽车产业保持敬畏，双方一定要相向而行、融合发展。在此过程中，我们既要摒弃硬件主导汽车的固有思维，也要避免因软件定义汽车而过度神化ICT技术。实际上我认为，如果两大产业不能真正融合，不仅汽车产业难以有效发展智能网联汽车，而且ICT产业也将失去转型扩展全新增长空间的战略机遇。
在今天的交流中，我感到克强院士有一个贯穿始终的重要观念，那就是融合发展，包括产业、企业、技术和人才等都要相互融合，通过化合反应来形成新的产业、企业、技术和人才。说起来，两大产业能否融合发展最终还是取决于人的认识。如果企业家缺乏融合发展的思维，那这家企业就会错失良机；如果工程师们缺乏融合发展的思维，那就无法打造出汽车新物种。无论如何，产业发展的规律不会因为任何个人的认识滞后而改变。所以，我希望今天收看我们对话栏目的所有行业同仁们，都能建立汽车产业需要融合发展的正确认识。
最后，企业层面必须形成清晰的定位和合理的分工，各类企业都需要重新梳理并明确自身在智能网联汽车产业中的角色和任务。应该说，当前整车企业和供应商之间的分工还不够明确。尤其是部分整车企业由于传统汽车产业以我为主的惯性，仍然谋求自行开发众多不同领域的复杂技术。然而这些技术往往对车企的品牌形象和产品竞争力并没有直接影响，且由一家车企打造根本无法形成水平和成本上的优势，这样只能是凭白投入了很多人力物力，结果却“耕了别人的田，荒了自己的地”。
在这方面，克强院士认为，整车企业一要基于自身品牌定位和目标用户群体做好产品定义；二要在直接影响用户体验的应用软件方面下足功夫；三要做好整个智能网联汽车系统的集成。除此之外，其他各种业务都应交由专业的供应商来完成，特别是基础和共性技术。反过来讲，各类供应商也要充分考虑和尊重整车企业的需求，切不可越俎代庖，而是要共同做好融合创新，进而成为整车企业不可或缺的合作伙伴。
第三，我们对智能网联汽车的相关核心技术进行了深入交流，包括AI大模型、操作系统、芯片和地图等等。这些核心技术的发展策略，直接影响到智能网联汽车的有效落地。对此克强院士强调：一方面，汽车企业必须积极引入ICT等不同产业早有积累的核心技术，而不是谋求样样自研；另一方面，ICT企业将其核心技术应用于汽车产品时，也不能简单奉行“拿来主义”，而是要基于汽车产业高度复杂的特点，面向汽车产品安全等各项要求，来进行创新开发。例如无论是芯片，还是操作系统，如果只是想当然地类比于计算机或手机行业，而没有充分估计到汽车这个应用载体的复杂程度，更没有真正理解智能网联汽车这个新物种的巨大变化，那么即便是实力雄厚的大企业，也不可能做得好。
同时克强院士还强调，企业对各项核心技术应持开放的心态，客观看待、积极拥抱。要尽可能把技术都用足，而不是以某些方面的暂时短板为理由，主观地一味排斥。例如高精地图可以发挥远距离动态传感器的作用，企业应该考虑加以利用，至于地图实时更新难、性价比低等问题，恰是我们要在技术发展的过程中逐步解决的。如果自动驾驶的智能汽车明明有地图却不使用，那就像一个人在夜行中明明有手电筒却不打开，非要摸黑前行一样，是不明智的。实际上，地图是智能网联汽车不可或缺的核心技术之一。
第四，我们从智能网联汽车的本质特征出发，讨论了中外车企如何做好新时期的全球化。未来有竞争力的智能网联汽车一定是基于当地的数据、场景和生态开发的，所以必然具有区域化的特征。对于外资车企来说，如果还像之前那样在总部开发产品，然后简单针对国内油品和路况做些匹配，就直接引入中国，是根本行不通的。今后必须基于中国本地的情况对产品进行深度的重新开发，包括结合本地的用户和车辆等各种数据；考虑本地的用车场景乃至整个用车环境，如中国的交通和城市基础设施，娱乐、工作和支付等各种应用及服务；以及与本地的电动化、智能化供应商紧密合作等。也就是说，外资车企只有充分认识到智能网联汽车的区域特性，积极融入到中国本地的产业生态中，才有可能在中国市场上占据一席之地。
同样的道理，中国车企“走出国门、走向世界”的时候，也必须进行全方位的本地化，才有可能把我们在电动化、智能化方面的先发优势成功移植到海外市场。为此，中国车企要深入了解海外当地的各种情况，与当地的各类伙伴进行合作，积极推动和参与构建当地的技术生态、应用生态和服务资源生态，并基于此将国内的优势技术和产品进行深度的本地化适应性开发，以便在海外市场形成可持续的竞争力。从这个意义上讲，中外车企要解决的核心问题其实是一样的，那就是我此前曾经讲过的，探索新时期汽车产业的新型全球化经营模式。
第五，我们还交流了智能网联汽车产业的人才问题，毕竟任何创新都要靠人来实现。当前跨界融合的新汽车时代正在到来，因此人才的供需两端都需要做出改变。对于使用人才的企业来说，一要对原有的汽车人才提出知识结构和基础能力的新要求，使其“触电、增智”；二要吸纳ICT等相关领域的专业人才加入进来，同时也要让这些人才深入理解汽车产品和产业；三要做好两类人才的有机融合，不是简单的叠加，而是深度的交融，以期凝聚最大合力、实现融合创新，进而催生出新汽车人才、新汽车企业乃至新汽车产业。
对于培养人才的高等院校来说，也要以融合为主基调开展学科改革，这就是克强院士谈到的“新工科”探索。在我看来，汽车学科的改革绝不是要将汽车专业变成ICT等相关专业，否则直接用其他学科的学生服务于汽车产业即可。实际上，汽车专业的知识依然是重要的基础，只不过现在需要融入电动及ICT等领域的知识才行。就是说，汽车学科改革的目标是要形成“汽车+智电”的新知识体系。另一方面，ICT学科未来也要拥抱制造业，特别是可以把汽车产业作为最大、最难而价值又最高的典型应用载体，来尝试将汽车专业的一些基本知识融入到其知识体系中，这样ICT学科的毕业生走向社会时将更有用武之地。
总之，智能网联汽车是一个涉及广泛的全新产业，需要汽车和ICT产业相向而行、融合发展。实际上，早在几年前我就提出了“新汽车”的概念，旨在强调我们必须用全新的理念、全新的思维方式以及全新的实践策略，来发展全新的汽车产品和产业，而其关键就是多主体协同的融合创新。比如说，发展智能网联汽车，没有硬件不行，只有硬件不够；反过来，只有优秀的软件，没有硬件的支撑也不行，所以一定要软硬融合。更进一步来说，融合创新并不是只针对汽车技术和产品的，在汽车企业和产业层面也同样适用。展望未来，无论是中国企业走向世界，还是跨国企业拥抱中国，都必须秉持融合创新的基本理念、培育融合创新的核心能力、创造融合创新的最大价值。我相信，最终能够把融合创新做到极致的企业，必将成为“新汽车”时代产业的王者。
再次感谢克强院士的精彩分享！
李克强：谢谢！
