关于智能网联挑战论文范文写作

在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，但人工智能课程因有不同于其他课程的鲜明特点，不能适应传统的教学模式。以下是我精心整理的关于人工智能大学的论文的相关资料，希望对你有帮助! 关于人工智能大学的论文篇一 信息时代的人工智能教学研究 摘 要：在倡导智能化的信息时代，人工智能在新世纪科学体系中占有重要的地位，但人工智能课程因有不同于其他课程的鲜明特点，不能适应传统的教学模式。为推动我国人工智能教育的发展、培养和造就更多的“智能”人才，研究、改进人工智能的课程教学方法尤为必要。通过探讨人工智能学科的独特性质，指出了人工智能教学中存在的若干关键问题。结合《人工智能》课程的授课实践，从选择教材、课堂教学与课程实践等方面提出提高人工智能教学质量的途径。? 关键词：信息时代;人工智能;课程教学? 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。换言之，人工智能研究如何用计算机模仿人脑的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，解决领域专家才能处理的复杂问题[1]。人工智能研究处于信息技术的前沿，它的研究、应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向[2]。人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。同时，信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了急切的需求。 为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程，并作为计算机专业的核心课程之一。美国的麻省理工学院(MIT)是众多美国大学中人工智能教育的代表，该学校开设的《Artificial Intelligence》面向计算机本科专业二、三年级的学生，重点在于讲授人工智能的概念和思考方法。国内中南大学开设的《人工智能》是国家级精品课程，是信息类专业高年级本科生以及低年级研究生的必选课程，目的是培养学生的“智能”观念，掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术。 人工智能研究领域涉及到计算机科学、自动控制、高等数学、心理学、哲学等众多学科，所以内容抽象、不易理解。在授课过程中学生有畏难情绪，同时教师在教材选择、教学方法和教学实验等方面存在困难，对教学效果产生很大的影响。为了更好地实现人工智能的教学目标、提高教学质量、更好的普及智能知识，本文结合中南大学《人工智能》课程的特色教学，思考和探讨教材选择、课堂讲授与实践环节，并提出了改进方法，以期提高《人工智能》课程的教学质量，培养与造就更多的理论与应用型的复合人才，推动当今社会信息化、智能化的发展。 一、教材选择—博采众长且因地制宜 由于对人类认知的不同理解，人工智能研究者采取的研究方法也不尽相同，偏重于数学逻辑方法的符号主义、着重结构模拟的联结主义与采用行为模拟方法的行为主义是人工智能研究的三大流派，不同流派的研究途径与指导思想存在很大的差异，这种差异也体现在不同高校编写或选用的教材上，如麻省理工学院和中南大学的教学侧重点就各不相同。除包含不同的学术流派外，人工智能研究领域中还存在众多相对独立的研究方向，不同研究方向的思考方法各有特色。此外，人工智能的研究要结合当地社会经济发展才会有更广阔的发展空间，而不同国家、地区经济发展对人工智能的要求不同，这对作为基础学科的人工智能课程的教材提出新的要求。 不同的流派、众多的研究方向、复杂的应用背景虽然拓宽了人工智能的研究范围，但也给如何选择人工智能教材提出新的挑战。因此如何选择人工智能教材,使之既能让学生了解研究领域的概貌又易于接受，是一件重要而困难的事情。基于以上的思考，作为基础智能学科的人工智能在教材选择上要遵循以下两个原则：第一，切实从授课对象的角度出发，充分考虑他们的知识储备与接受能力。在选择教材时兼顾广度和深度、基础知识和新兴技术，并有一个明确的教学中心。还要注意前期相关课程如离散数学、数据结构、概率论、程序设计语言、系统仿真、自动控制等的衔接问题，让学生能够将人工智能纳入已有的知识体系，激发学习兴趣，从而达到普及智能教育的目的。第二，切实从本地区的长期发展出发,结合本地的经济特点选择合适的教材。机械制造、软件开发、电子商务、智能决策等领域均可直接应用人工智能的相关知识。因此作为涉及众多学科、应用广泛的基础学科，在设置人工智能教学内容时要充分考虑本地区的经济发展方向，为当地的经济发展服务。中南大学人工智能国家级教学团队考虑到湖南长沙是机械重工企业重镇，选择教材与制定 教学计划 以智能控制为中心，不仅为人工智能找到切实的应用背景，而且增加了学生的就业就会，这是非常值得推广的宝贵?经验。 刘星宝: 教材选择是提高教育质量的重要环节，人工智能因其流派纷呈、内容众多且与实际应用联系密切应该引起重视，以便使学生既掌握领域全貌又能学有所长。 二、分专题、分组讨论式教学 课堂讲授是学校教育的基本特征之一，这种一对多的方式最大可能的让更多的人获取知识。而课堂讲授以教师讲授为主，学生处于被动地位，从某种意义上来说课堂讲授忽略了学习的主体——学生。在该教学情形下学生没有参与到学习过程中，被动的接受授课内容，甚至可能出现不能跟上学习进度从而放弃听讲，出现教师和学生各自为战、互不关心的情况。在这种情况下不仅极难保证教学质量，还让学生丧失了对该门课程的兴趣，进而导致厌恶该领域。 虽然各门课程都会出现这种情况，但在人工智能课程的讲授过程中表现尤为突出，这是由人工智能的课程特点决定的。作为智能教育基础的人工智能课程涉及内容非常广泛，各章联系较少，内容相对相对独立。当学生接触到这些知识而又不能与原有的知识体系融合，必然产生畏难心理。为了改善这种状况，我们认为改变教学方式、发挥学生的主观能动性尤为必要。具体操作如下：第一，在授课之前要求学生预习教学内容，使之对将要讲述的课程有粗略印象与和一定的心理准备。通过这种方式培养学生“人工智能”的思考方法，并逐渐形成习惯性思考模式。第二，引导学生学会人工智能的思考方法后，按照兴趣爱好将学生分成若干兴趣小组。第三，授课教师根据每个小组的特点指定不同的专题，要求每个小组通过学习教材、搜索互联网等手段获得专题知识，按照给定的格式整理成流畅、可读的文档资料。第四，按照事先给定的顺序要求每个小组向全体师生讲解专题，同时将该组的专题文档资料预先发给所有学生，以便了解、领会该专题知识。第五，在聆听讲解与熟悉资料后、并在授课教师主持下，就该组讲述的专题进行深入的讨论或者辩论。第六，根据讨论的结果给该组打分，并计入课程总成绩。 由于人工智能课程各章节相对独立，非常适合分专题讨论式教学。在此过程中，授课老师扮演主持人的角色，起到发起和引导的作用，把时间交给学生掌握，让他们在讨论、辩论中充分发挥主体积极性，从而让学生主动获取知识、加深对知识的理解。在中南大学分别面向一年级研究生与博士生开设的人工智能教学中，教学团队采用了分专题分组教学，学生普遍反映很喜欢这种新颖的教学方式，并在学习过程中提出许多宝贵的意 见，促进了该模式的进一步成熟。 三、教学实验与社会实践 教学实验能够加深学生对知识的理解,给学生最直观的感受。虽然很多学科都要一定量的教学实验，但对人工智能课程而言，优质的教学实验具有非同寻常的意义，这也是由其学科特点决定的。在授课过程中我们发现，学生接触人工智能时通常存在以下疑问：第一，近乎日常用语的描述语言是否能够通过计算机实现;第二，人工智能是研究机器人的学科;第三，应用人工智能造出的机器人最终能否与影视作品中的机器人相媲美;第四，人工智能是否有助于就业。 即使授课教师在介绍人工智能课程时就给出了答案，以上几个问题在学生中间仍然普遍存在。若不能给学生确定的答案、彻底消除疑问，显然会影响学生的学习积极性。解答以上问题最好的方法是教学实验与社会实践，对此中南大学人工智能教学团队给出了富有启发性的设计方案。 在教学安排上,教学团队非常注意教材内容与联系实际。首先，增加实验课时数，以保证质量;其次，及时布置人工智能实验，加强讲授内容与实验的衔接。如在讲授产生式系统后，教学实验中及时安排产生式系统实验。相应的主观 Bayes网络实验、A系列搜索实验,以及应用Maltab工具箱操作的模糊控制位置跟踪系统仿真实验、神经网络模式识别仿真实验、进化算法优化计算等实验亦是如此。最后是提供优质的实验环境，教学团队设计了一套实验模拟软件，该软件直观、易于使用，为提高实验质量提供了良好的软件环境。通过具体的实验，教材内容不再枯燥，学生能够更深入触摸到的人工智能的本质。 另一方面，与科研结合、与企业联姻加强社会实践。中南大学人工智能教学团队成员大多浸淫人工智能的某一研究方向多年，获得了相当数量的研究成果。在社会实践中带领学生参观能够自动寻找路径的机器人、科研模拟环境等，引导学生进入奇妙的人工智能世界。教改结果表明，教学与科研的有效结合激发了学生对人工智能的强烈兴趣，已经有几名学生要求进入课题组。当前，基于人工智能理论的工业产品已经得到迅速的发展，中南大学人工智能教学团队与长沙重要的机械制造企业三一重工建立了良好的关系。在本课程的讲授过程中，请企业的相关研究人员为学生做人工智能应用方面的公开报告，拓宽学生的视野。在教学实践中带领学生到该企业参观，了解智能产品的工业生产流程。 教学实验与实践过程让学生更深刻的意识到人工智能已经和我们的生活密切联系在一起，而非空中楼阁。同时增强了学生的学习兴趣,加深学生对人工智能相关概念和难点的掌握,为从事人工智能研究与基于智能系统的应用开发夯实基础，达到培养新一代智能人才的目的。 四、结束语 本文对人工智能课程在教材选择、教学方法、教学实践与实验等方面进行了探讨,总结与探讨了该课程在教学与实践中出现的问题及提高途径，期望提高人工智能课程的教学质量，推进人工智能研究更快更好的发展。 本论文的教改思想来源于中南大学蔡自兴教授讲授的国家级精品课程《人工智能》，在此向蔡自兴教授及其领导的教学团队表示深深的感谢。

全世界大概每一分钟因交通事故死亡一人；交通拥堵还浪费了时间、增加了排放。安全始于行，智能网联要做的，就是改变这一切。

有人说，对于智能交通，下一个万亿市场，必有智能网联一席，这几年，关乎于智能网联的声音成为智能交通产业最强音。智能网联，一时间成为风口，风口之下，皆为商机，挑战也无处不在。

智能网联的机遇，争春待有时

随着华为任正非信誓旦旦绝不造车，只做智能网联，让这个市场热度更甚。

那什么是智能网联？是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代 汽车 。

其实我们可以解读，智能网联就是下一代的车联网，要让人、车、路、环境和谐共生且步调一致。

政策持续利好

2019年2月，工信部召开《新能源 汽车 产业发展规划（2021-2035年）》编制工作启动会，工信部苗圩部长担任规划起草组组长苗圩部长指出：发展下一代车联网，可以促进 汽车 制造业转型升级，可以促进智慧交通管理能力提升，实现百姓安全便捷高效出行，提升百姓获得感，可以促进国民经济高质量发展，推进 社会 节能减排。

如果2019年为智能网联在政策上定好步调，那2020年就是智能网联 汽车 迎来标准化关键之年，4月16日，工信部对外发布了《2020年智能网联 汽车 标准化工作要点》，重点提出，将以推动标准体系与产业需求对接协同、与技术发展相互支撑，建立国标、行标、团标协同配套新型标准体系为重点，促进智能网联 汽车 技术快速发展和应用，充分发挥标准的引领和规范作用，支撑我国 汽车 产业转型升级和高质量发展。

时隔近两个月，在11个国家部委联合颁布《智能 汽车 创新发展战略》之后，智能网联 汽车 产业再获政策支持。《智能 汽车 创新发展战略》已经明确了，到2025年，中国标准智能 汽车 的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。

在智能网联 汽车 行业加速发展的大趋势下，《工作要点》再次为智能网联 汽车 发展注入强心剂。此次，工信部将2020年视为智能网联 汽车 标准化体系建设第一阶段的收官，同时也是下一阶段的布局开展之年。

《工作要点》指出，2020年希望完成标准体系阶段性建设目标。首先，加快完善智能网联 汽车 标准体系建设。实现《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联 汽车 ）》第一阶段建设目标，形成能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联 汽车 标准体系，为实现支撑高级别自动驾驶的标准体系第二阶段建设目标提供基础保障。

其次，建立智能网联 汽车 标准制定及实施评估机制。根据产业发展情况，针对先进驾驶辅助系统、自动驾驶、信息安全、功能安全、 汽车 网联功能与应用等技术领域特点，有计划、有重点地部署标准研究与制定工作。同时，要实现智能网联 汽车 标准体系闭环管理与持续完善。

再次，新基建肯定是智能网联的福音。对于新基建，我们将迎来最明显改变是网络、计算、存储、智能等基础能力在易用性、成本合理性、能力边界上的进一步突破。那么随之而来智慧交通体系可以在垂直场景中合理利用技术的发展，达成向深度突破的能力，从而完成持续的创新突破。

对于交通体系而言，每一个场景能带来的价值优化，组合放大起来的价值最终都会成为时代所需。

智能网联是智慧交通落地的主要抓手， 2015—2025是基于车联网平台和C-V2X车路网云协同的智能网联服务阶段，对于未来，才是车联网的最高阶段，即智慧出行服务。那时，搭载5G的自动驾驶将真正随处可见，飞入寻常百姓家，成为出行中的标配。

除了政策利好外，智能网联还有惊喜。

商业部署不断加快

智能网联将成为5G的主要应用场景，5G网络的优势将为智能网联规模商用提供重要支撑；福特 汽车 、英特尔、爱立信、高通、北美松下等16家巨头联合要求美国政府采用C-V2X技术。高通已与大唐电信共同开发基于蜂窝车联网的芯片组，已在2019年支持商业部署。

技术产品更加成熟

随着人工智能发展，各企业人车语音交互技术等领域的投入将继续加大融合智能网联技术的车载终端平台，为车主提供语音、手势控制服务，创造更为便捷、安全的驾驶体验车联网将与保险业实现互联，凭借“车联网保险”有效降低车主出险事故率，节省理赔成本。

智能网联的挑战

机遇与挑战并存，智能网联虽在春风里，但还是要跨过诸多“坎坷”，方能驶向康庄大道。

其一，智能网联 汽车 的相关标准与法规需要健全。我国自动驾驶相关标准的制定权分属政府的不同部门，《公路法》、《保险法》等并未包含自动驾驶的相关内容，《网络安全法》、《测绘法》等也存在与自动驾驶发展所不适用的规定，这些方面都亟待完善和改革。

其二，技术亟待突破。智能网联 汽车 是高新技术的载体，对我国智能网联 汽车 产业发展来说，技术亟待突破。在技术领域，自动驾驶相关产业链还不完善，自动驾驶相关的传感器、底盘，包括 汽车 的人工智能等方面的核心技术还需积累。

另外，在系统集成方面的自主能力还有待加强。比如：开放道路全路况下，自动驾驶上路依旧面临较大挑战：在恶劣天气，目前交通相机能识别但执行完成时间不够；视线遮挡，无法及时获得前车状态，来不及识别并作出决策；公交站鬼探头，无法在遮挡情况下做出识别；跟车闯红灯，无法准确获取红绿灯状态。

其三，商业模式不清晰，产业生态不健全。未来自动驾驶运营包括产业链等方面还有一系列问题需要解决，比如怎么获取自动驾驶用的高精度动态地图，如何在自动驾驶的测试场地运用，以及自动驾驶技术方面涉及到商业模式的问题。

其商业模式包括：为传统车企、自动驾驶初创公司和无法突破技术难点的其他图商提供高精地图定制化生产服务；提供定位服务；多传感器的标定，以实现坐标转换；提供低成本的数据收集方案。

挑战其实也为智能网联市场带来活力，将会有不同玩家来此造风云。

智能网联的新赛道

很清晰看到市场与存在问题，那下一步就是怎么布局，如何快速抢占这一赛道?

C-V2X让智能网联最易落地

智能网联 汽车 技术的进步，带动的可能是个万亿级的市场，而要实现这个万亿级智能网联 汽车 产业，V2X作为智能网联的灵魂，是一项不可或缺的技术。

V2X是智能网联 汽车 与外界进行信息交互的关键核心，可以获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，具有提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载 娱乐 信息等功能。

可以帮助更多车辆直接与其它车辆和周围环境(如交通信号灯、道路施工地、人行道和建筑物等)实现通信，比如了解前方交通灯何时变成绿灯，并据此调整车速以进入绿波带，从而帮助改善地区尤其是城市地区的交通流量。

在V2X通信技术标准上，我国着力布局C-V2X，即指车与外界的信息交互，且在技术路线上具备一定优势。

C-V2X场景的典型应用包括信息服务类的紧急呼叫业务、交通安全类的交叉路口碰撞预警、交通频率类的车速引导和自动驾驶类的远程遥控驾驶、车辆编队行驶等。

5G：天上、地下的一张智能网联“网”

无人驾驶，曾几何时如空中楼阁，然，有业界预测，2021年将可以实现中国式无人驾驶的商业落地。

5G+AI新一代无人驾驶通过更安全的交通出行，降低交通事故的发生,让民众更有安全感；更加惠民、便民的无人驾驶共享出行方式将可增加人民的幸福感；由无人驾驶赋能的更加智慧、智能的生活方式也将提升大众的获得感。

2019年5G在无人驾驶应用还是一种初级 探索 阶段，将无人驾驶车辆与更多的网络连接结合，对其安全性无疑存在一定风险。

一方面，车辆部件和系统在借助5G网络与外部进行连接时，也增加了可能受到攻击的范围。

另一方面，基于无人驾驶车辆对无线网络的依赖，5G基站的建设和维护显得至关重要，保持基站长时间正常工作并且增加基站的分布覆盖是保障可靠数据传输的关键。

针对以上问题， 汽车 制造业需要全面制定5G基站的建设计划，同时借助现有安全技术研发完善无人驾驶车辆的网络安全机制。

车联网信息在传递过程中，必须保证私密性、安全性和高数据传输率，这就要求通信具有严格的时延限制。然而，之前的无线通信技术无法做到毫秒级时延，不能支持安全互联需求。

而5G网络的超高密度度组网、低设备能量消耗大幅减小信令开销，从而有效解决带宽和时延等相关问题，达到低延时和高可靠性需求。通过网络切片等技术，能够实现低至1ms端到端时延和高至10Gbps峰值速率。

5G应用中80%将用于物与物之间的通讯，移动状态的物联网最大的一个市场可能就是车联网，以无人驾驶 汽车 为代表的5G技术的应用，可能是最早的一个应用。

感知的突破

要形成车的智能网联，感知是第一步。智能网联 汽车 中，车辆感知技术实现了车辆行驶中的路况、位置、车与物感知等相关的内容，保证了车辆运行的安全性。

具体来说，车与物的感知能力，可以在通行中根据车辆通行情况，感知车与车、车与行人之间的位置关系，避免距离过近发生摩擦等现象，主要是通过激光、电磁、视频等感应技术来实现的。

道路环境感知主要是在车辆通行过程中实现路况、行人、交通信号等感知，可以提高 汽车 在通行中的安全性。

位置感知主要是通过卫星定位技术实现的，能够在一定程度上实现行车监控、驾驶辅助等，位置感知一般是通过GPS技术实现的。

智能驾驶辅助系统是各种感知技术结合的产物，具有综合性与系统性，智能辅助系统是无人驾驶中的核心技术。

随着技术的发展，智能网联技术将逐步成为 汽车 行业发展的主要技术，借助于计算机、通信、网络等技术，实施各个关键技术的结合，提升各个系统之间的交互，提升智能网联技术下系统功能的完善，促进自动驾驶 汽车 的发展，从而带动 汽车 行业的跨越式发展。

生态的共建

未来，行业将被生态取代。行业是垂直的，而生态建设呈网状，融合性和粘性更强。

智能网联应该是个强生态，不仅仅是简单的网络联接，更是数据的联接、智能的联接，以及未来服务的联接，上下游产业需要携手打造的全联接。

结束语

车市遇冷，智能网联却不断遇热，这或许就是从2021开始，智能网联迎来了更好的时代。

文 | 清华大学车辆与运载学院、国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家 李克强教授

来源 | 汽车 专家咨询委

当前，新一代信息通信及人工智能技术高速发展， 汽车 作为这些新技术应用的重要载体，正在加速向智能化和网联化转型，而智能网联 汽车 将成为新一轮产业转型升级的重要标志和依托。

世界各国加速推进智能网联 汽车 的创新发展，但 汽车 主要制造国家尚未对产业和技术发展道路形成统一认识，中国也没有成功经验和既定道路可以借鉴。因此，有必要立足高新技术与产业发展要求，并结合我国国情， 探索 并实践智能网联 汽车 创新发展方案。

一、国外智能网联 汽车 发展战略现状

目前，美国、欧洲和日本等 汽车 产业发达国家或地区已经在推动智能网联 汽车 产业发展方面开展了大量 探索 性工作， 形成一定的先发优势。

在美国，凭借政府产业规划和项目引导，智能网联 汽车 产业起步早，伴随着智能交通系统（ITS）的整体部署而快速发展。自2016 年以来，美国交通部制定并不断更新发布自动驾驶战略规划，2020 年1 月份公布了《确保美国自动驾驶 汽车 技术的领导地位：自动驾驶 汽车 》，提出整合交通部、司法部等政府部门在智能网联 汽车 产业发展方面的相关职能， 以更高效地推动智能网联车辆实践应用。

在欧洲，政府及产业界正加强跨国家和地区的自动驾驶联合示范， 探索 道路智能化发展。2018 年5 月，欧盟委员会发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，明确到2020 年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；在网联应用上，到2022 年，欧盟所有新车都将具备通信功能。此外，为深入分析技术实现路径，促进各国联合推进，欧洲道路交通研究咨询委员会在2019 年3 月发布新版技术路线图，对网联式自动驾驶技术发展路线进行规划， 以此作为其后续产业发展和部署的重要依据。

在日本，2014 年内阁府就制定《战略性创新创造项目— 自动驾驶系统研究开发计划》（SIP_adus），旨在推进政府和民间协作，重点是基础技术与协同式系统相关领域的商业化开发。2019 年，SIP_adus 进入 阶段，将自动驾驶与未来智能 社会 （Society ）的协同纳入重点方向。同时，日本也在对《道路交通法》、《道路运输车辆法》等相关法律法规进行修订，避免对新兴技术造成阻碍，营造有利于智能网联 汽车 发展的法律环境。

二、我国智能网联 汽车 发展 探索 与实践

为加快建设智能 汽车 强国，实现 汽车 产业的转型升级， 我国也通过不断完善顶层设计规划、加速标准体系建设、鼓励示范应用等方式加快推进智能网联 汽车 产业发展。

2019 年9 月，国务院发布《交通强国建设纲要》，提出加强智能网联 汽车 （智能 汽车 、自动驾驶、车路协同）研发， 形成自主可控完整的产业链。2019 年12 月，工信部对《新能源 汽车 产业发展规划（2021-2035 年）》公开征求意见，明确了未来我国智能网联 汽车 的量产规模、能力水平和商业化应用范围等发展目标。2020 年2 月，发改委等11 部委联合印发《智能 汽车 创新发展战略》，明确提出建设中国标准智能 汽车 的发展方向和实现智能 汽车 强国的战略目标，清晰规划了技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全等六大体系重点任务，对智能 汽车 未来发展方向具有重要的指导意义。

我国智能网联 汽车 创新发展路径具备以下特征：结合中国优势与产业发展趋势，通过优势产业的协同带动效应，实现跨越式发展；在凝聚共识的基础上， 探索 适应产业变革需求的发展路线；以 汽车 为核心，实现 汽车 、交通与智慧城市共同发展的智能网联 汽车 新型体系架构。智能网联 汽车 系统架构的变化，将打破传统 汽车 产业垂直的产业链结构，呈现出网络化、扁平化特征和平台化的发展趋势。构建行业基础平台并集中突破，将有效推动智能网联 汽车 产业的协同发展， 形成发展合力。

因此，在符合中国的基础设施标准、联网运营标准和新体系架构 汽车 产品标准的前提下，建立我国智能网联 汽车 信息物理架构，充分融合智能化与网联化发展特征，以车载计算基础平台、智能终端基础平台、云控基础平台、高精动态地图基础平台和信息安全基础平台等五大平台为载体，实现“人-车-路-云”一体化协同的创新发展道路。

智能网联 汽车 产业链的核心关键节点集中体现在五大基础平台及其共性技术领域。这五大基础平台的建设将是未来智能网联 汽车 产业中的高端核心组成部分，为不同企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，将形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新。这些关键节点的突破，将形成我国智能网联 汽车 产业战略安全的“护城河”，并通过辐射带动作用，推动智能网联 汽车 乃至智能 汽车 产业的协同创新发展。

三、未来智能网联 汽车 发展建议

基于上述智能网联 汽车 发展的 探索 与实践工作，结合我国智能 汽车 创新发展战略，对未来智能网联 汽车 的发展，提出以下建议。

1.突出产业优势，发展中国标准智能 汽车 。 区别于传统 汽车 产业，智能 汽车 发展具备明显的本地属性，其发展路径依赖于本国的产业基础，并受到政策法规、标准体系、基础设施和交通场景等的影响。因此，需要依托我国在道路交通设施、无线移动通信、北斗导航定位和路网地理信息等方面建设优势，开展复杂系统体系架构基础前瞻技术研发，构建先进完备的智能 汽车 基础设施体系，从智能化路网设施、车用无线通信网络、高精度时空服务、车用基础地图和大数据云控平台等角度完善基础设施建设，进一步突出我国智能 汽车 在网联化方面的技术优势与演进特色。面对 汽车 智能化与网联化的发展趋势，我国也将建立中国标准智能 汽车 信息物理系统架构，协调以智能 汽车 为核心的各类复杂系统问题，真正实现“人-车-路-云”一体化发展。

2.突破共性技术，推动基础平台建设。 伴随着技术的跨界融合，智能 汽车 产业面临大量基础前瞻技术与共性交叉技术挑战，如何攻克相关挑战也已经成为各国智能 汽车 产业的竞争焦点。当前，我国正在通过智能计算平台、新型智能终端、云控平台、高精度动态地图及定位和信息安全等基础平台建设，加速共性技术突破。上述基础平台是中国标准智能 汽车 的重要特征，也是智能 汽车 的支柱“新型零部件”。因此，需要攻克智能 汽车 底层关键共性技术，构建五大基础平台，为不同类型企业产品研发提供跨领域的共性交叉基础模块、中间组件和通用平台，形成产业发展的基础支撑，加速产业协同创新发展。

3.挖掘创新资源，培育创新发展平台。 智能 汽车 跨产业深度交叉融合的特征决定了其技术无法由单一行业或企业完成，需要形成跨行业发展合力。发展好智能 汽车 需要充分挖掘创新资源，加强开放合作、协同研发。在创新主体 探索 方面，我国支持建设了国家级智能网联 汽车 创新中心，组建产业联合体和联盟，培育智能 汽车 创新发展平台等新型市场主体，以创新驱动为核心，密切 汽车 制造、信息通信与互联网等领域骨干企业相互合作，形成跨产业协同机制，有力提升我国智能 汽车 创新能力。未来，需要进一步集中力量突破智能 汽车 关键核心技术瓶颈，提升智能 汽车 基础试验条件和综合服务能力，支撑我国智能 汽车 行业发展。

4.重视示范应用，打造多层次示范体系。 测试验证与应用示范已成为智能 汽车 功能开发、技术验证及认知提高不可获取的环节，可以有效加速技术研发进程与产业化步伐。因此，鼓励支持智能 汽车 测试评价技术、特定场景应用、封闭区域出行服务、示范区建设与评价和车联网先导区建设，形成覆盖仿真测试、道路测试及特定场景示范到大规模城市级综合应用的多层次立体式示范体系，支撑我国智能 汽车 创新发展。未来，以北京冬奥会和通州副中心智能交通、雄安新区智慧城市等重大工程建设为契机，开展智能 汽车 示范运行，呈现智能 科技 成果，打造“人-车-路-云”一体化系统，加速产业应用步伐。

5.破除应用挑战，加速智能 汽车 市场化步伐。 智能 汽车 给产业带来颠覆性变革，面对车辆控制权的切换和自动驾驶的出现，一方面，我国在法律法规、标准体系及产品监管等方面还存在众多挑战与空白；另一方面，伦理道德和数据安全等问题也都将长期伴随智能网联 汽车 的发展，甚至对商业化推广产生决定性影响。因此，面对上述智能 汽车 应用的挑战，需要继续健全法律法规、完善标准体系、推动认可认证、加强产品管理，以及构建网络安全体系，努力破除发展障碍，培育良好的市场发展环境，同时从组织实施、扶持政策、人才保障、国际合作和发展环境上加强保障。这些措施，既能体现我国大力发展智能 汽车 的决心，也将有效打消消费者对智能 汽车 的诸多疑虑，提升 社会 接受度，最终形成利于智能 汽车 产业发展的良好 社会 环境。

李克强教授

清华大学车辆与运载学院教授， 汽车 安全与节能国家重点实验室主任，国家智能网联 汽车 创新中心首席科学家，清华大学智能网联 汽车 与交通研究中心主任，中国智能网联 汽车 产业创新联盟专家委员会主任。

李克强教授长期致力于 汽车 智能驾驶系统动态设计与控制的理论研究及工程应用，获国家技术发明二等奖2项、国家 科技 进步二等奖1项，行业 科技 进步特等奖1项，授权国内外发明专利80余项，发表SCI/EI论文200余篇，获教育部长江学者特聘教授和首届全国创新争先奖。

《新能源 汽车 月度数据监测报告》

中文版、英文版、日文版全球同步发售

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