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很高兴来到2017智能网联与新能源汽车产业峰会暨第十五届中国（上海）汽车电子论坛。今天我的演讲题目是“中国智能网联汽车产业的战略价值与发展策略”，我将从以下四个方面向大家介绍：一、汽车产业的全面重构；二、智能网联汽车的战略价值；三、汽车智能化、网联化技术分析；四、智能网联汽车产业的发展策略。

首先先谈谈中国汽车市场的前景。中国汽车市场到底会增长到什么样的规模，我们在这里做了一个分析预测。

目前国家在“节能与新能源汽车技术路线图”中发布的数据是2030年年产销规模达到3800万辆。为什么提3800万辆，并不是说中国只有3800万辆的发展潜力，而是政府也很纠结，担心中国的社会资源不能承载更大规模的汽车产业。

而我们估计，中国汽车年产销峰值至少在4000万辆左右。这个数字是有根据的，我们预测汽车产业未来的发展空间主要从汽车千人保有量来分析。美国的汽车千人保有量是八百辆以上，日本有六百辆，欧洲平均大约五百五十辆左右，即便是欧洲环保做得非常好的一些小国也都在三百辆以上，而中国目前才仅仅一百四十辆。汽车千人保有量实际上代表了一个国家的资源调配（Mobility）能力。

我们知道中国要达到中等发达国家水平，届时如果汽车千人保有量不足，那么至少从社会资源调配能力来说是有问题的。我们做了测算，即使我们年销汽车4000万辆，千人保有量也不过三百五十辆左右，也就是说还有很大的缺口。这个缺口怎么解决？就要靠汽车共享，同样造一辆车，通过汽车共享，使这辆汽车的利用效率提升，一辆车发挥几辆车的资源调配能力，就可以满足社会需要。而汽车共享和车辆的智能化、网联化息息相关。从这个意义上讲，我们应该从更高的维度去理解智能网联汽车，它对于保证中国的资源调配（Mobility）能力具有战略意义。

由此可知，未来中国汽车市场还有很大的增长空间，尽管增速总体趋缓，但中国仍然是一个增长的市场，还将有15-20年的增长期。并且市场的增量主要来自于含金量更高的家用乘用车领域。而由于超级庞大的市场，全球最严的法规，再加上中国的消费者对智能网联的需求最强烈，我们认为未来中国汽车市场必将会引领世界潮流。这是中国汽车产业的重大发展机遇。

再来看看政府是如何思考智能网联汽车的。这其中有两个逻辑主线，一方面，政府的共识越来越强，建设汽车强国是战略诉求，并且一定要从做强本土企业做起。另一方面，中国不可能回到闭关锁国的时代了，汽车产业的大趋势必然是越来越开放。

从发展的角度出发，为了实现经济稳增长，国家必须培育有掌控力、有体量的新增长点。而汽车作为制造业中的集大成者，正是这样为数不多的增长点，因此汽车产业的地位正越来越高。

同时，在寻觅新增长点的过程当中，智能网联汽车越来越受到高层的重视，甚至得到了最高层的关注。因为智能网联汽车将形成全新的生态，和诸多不同领域相互关联，并与新能源汽车协调发展，因此，政府的作用从未如此重要。应该说，政府在智能网联上的发力点，要比在新能源上更多。发展智能网联汽车，必将成为新的政策热点，无论信息安全，还是自主品牌发展，包括构建全新生态，应用北斗导航，建立5G通讯标准等，中国一定会走自己的道路，并最终使智能网联汽车平台融入到智能交通、智慧城市和智慧能源的大格局中。

而从开放的角度来说，大致会有一个排序，比如考虑到国家安全，信息不能放开，能源不能放开，金融不能放开，这样可以放开的大产业可能就只剩下汽车了。但是现在来看，智能化网联化之后，汽车安全也同样是信息安全了，所以汽车产业也不会完全放开。在包括高精地图、卫星导航、信息平台等多个领域，本土企业都会迎来重大发展机遇。

所以，我们认为智能网联将会成为汽车产业新的战略制高点。当然，这是一个全新的生态，绝不是某一类企业就可以做好的，一定需要跨界交融、分工协作。

对于当前的汽车产业，可以用一句来概括，三大革命驱动汽车文明重新定义。一是能源革命，就是指新能源汽车，这将催生一条全新的“三电”产业链，并且现在已经逐渐成熟。二是互联革命，三是智能革命，这两者相互联系在一起，共同催生一个新型的出行服务生态圈。在此前景下，我们将面临新的挑战、新的格局，需要新的核心竞争力，也将由此迎来前所未有的新机遇。

当此之际，我们更加需要正确认识汽车产业。汽车产业本来就是一个集成的产业，这是其基本特点。而在能源和智能网联革命到来之后，作为制造业的集大成者，汽车产业的载体、龙头和抓手作用将更加突出。

汽车产业的边界在急剧变大，影响在不断增大。汽车已成为学科的载体、技术的载体、应用的载体、集成的载体、创新的载体、价值的载体，因此是一个最古老的战略新兴产业。国家提出的七大战略新兴产业，新能源汽车本身位列其中，而其他如节能环保、新兴信息产业、高端装备制造、新能源、新材料等也都和汽车密切相关，唯有生物目前看起来与汽车没有直接关联。毫无疑问，汽车产业的重构正在到来，这样一个波澜壮阔的时代，将为我们提供前所未有的机遇。

汽车智能化、网联化不是孤立的，两者的关系需要正确的认识。

一方面，汽车智能制造和智能汽车双向并行、互为促进。只有智能制造才能真正满足未来打造智能汽车的需求；反过来讲，智能汽车也会成为智能制造大体系中的一个节点，为大规模定制化生产提供输入。两者融合在一起就形成了新的产业生态，进而成为智能交通的主要组成部分，智慧城市的基本移动工具，智慧能源的可移动储能单元，物联网的典型连接节点，以及包括AI在内众多新兴技术的重要应用载体。

这一轮的创新不会只限于产品和技术上，而是包括商业模式、用户体验和应用场景在内的全生态创新。所有这些要素加在一起，将使汽车产业对于国家产生更大的战略影响：支撑建设和谐汽车社会，更有效地解决能源、环境、拥堵和安全问题；建成新型制造强国，因为全世界所有汽车强国，无一例外都是制造强国；确保国家综合安全，包括制造业安全，也包括交通安全、能源安全和信息安全；实现可持续的发展，汽车产业将成为不断增长的全新增长点。

如果说，过去一百年汽车改变了人类，那么未来一百年人类则将改变汽车，进而改变自己。

另一方面，从汽车产业价值链来说，仍然符合微笑曲线的规律，但是价值体量将会提升，更重要的是价值内涵将向后端扩展。也就是说，围绕着汽车使用，原来汽车企业不是特别关注或者说不是特别能够掌控的环节，也将会产生无穷多种全新的可能。总的来说，网联会成为未来产业和社会生态的基础要素。在这个过程当中，大数据与人工智能将会成为未来的核心竞争力。

我们来看看有哪些参与者进入到汽车产业。有传统的OEM、传统的供应商，更有IT/互联网企业、高科技公司、运营公司、新商业模式公司以及基础建设公司等。其实所有的企业都在寻找未来产业的核心究竟在哪里？并围绕着自己认为的核心在布局各自的业务圈。如果这个业务圈画小了，万一未来的核心在圈外面，企业就会丧失主导权；而如果把圈扩得很大，又做不到，因为企业不是投资公司，业务一定要聚焦。那么，到底主营业务应该布局在哪里？非主营业务又要怎样和外部合作，这就成为企业关注的焦点。

我们认为，汽车产业从未像今天这样生机勃勃而又倍加复杂，诸多能力都成为未来出行服务生态圈不可或缺的重要组成部分，而没有任何企业能够拥有全部能力，产业渐趋无边界与企业经营必须有边界正成为汽车产业的主要矛盾。这就越发需要相关各方，理清趋势、明确战略、清晰分工、有效协作。

回到智能网联汽车，有一种误区是把智能网联汽车与自动驾驶等同，其实智能网联汽车的内涵要丰富得多。智能网联汽车是一种平台，包括自动驾驶，网联，智能和内容本身，一个都不能少。

从广度和深度来看，在本轮产业变革中，智能网联的机遇是大于新能源的。要做好智能网联汽车需要各类不同企业通力合作：例如，整车和零部件企业可以为IT/互联网企业提供整车和零部件总成级别的载体；反过来，IT/互联网企业也可以提供车联网、大数据平台和智能技术给整车企业和零部件企业。在智能网联汽车平台上，以车联网技术为信息传输手段，以自动驾驶技术为核心功能，以人工智能提升能力等级，以车载信息娱乐系统为汽车信息节点，这四类核心技术缺一不可。

总的来说，车辆本身是载体，实现智能是目的，网联是核心手段，最终的目标是为用户提供更聪明的汽车。从车辆本身来说，要有感知、决策、执行和人机交互，未来甚至要有情感。但是仅仅靠车本身的智能还不够，还要通过云、管、端和外部连接，进一步变得更加智能。从这个角度分析，我们无需纠结于是自主式还是互联式的自动驾驶技术路线，未来两者将有效融合，从而确保有足够安全冗余的自动驾驶，并使汽车真正获得可能的最高智能。

而汽车电子对于汽车智能化、网联化来说，既是基础，更是驱动力。目前汽车产业约70%的技术创新都是来自于汽车电子或与之相结合的领域。未来汽车电子的价值含量将会更高，有一组数据显示，2025年汽车电子市场规模有望达到1.5万亿。

同时，在汽车电子的发展过程中，汽车本身的属性也会发生变化。原来汽车是带有电子功能的机械产品，而未来汽车将变成带有机械功能的电子产品。如果说现在汽车品牌的定义还是以硬件为主，未来很可能会变为以软件为主。这将带来多元的复杂变化。

当然，我们说硬件和软件是辩证的关系：软件是智能汽车的灵魂和充分条件，硬件是智能汽车的基础和必要条件。没有好的硬件，软件是无本之木；没有好的软件，硬件如行尸走肉。两者缺一不可。但是彼此需要不同的逻辑思维、开发流程与迭代方法，对此车企必须有充分的认识。

未来，人工智能及其有效载体的作用将至关重要，实际上“人工智能+”已成为政府新的关注点。2017年7月国务院发布《新一代人工智能战略规划》中提到2020年人工智能技术要与世界先进水平同步，到2030年成为世界主要人工智能创新中心。

我们认为，汽车极有可能成为AI的最大 “金矿”，也是AI的最高成就之一。实现从L3（人主导）到L4（车主导）的跨越，AI的进步是关键。

我们知道AlphaGo战胜了柯洁，现在出了新的AlphaGO Zero，自学三天就把原来的AlphaGo打败了。但围棋毕竟还是规则单一且固定的，而且只需要和一个对手静态互动。

而汽车驾驶的规则恐怕多到数不清，而且规则又是变化的，就好像在北京五道口开车，你永远要注意不看交通灯的各类非机动车辆，这实在太难用一致的规则来描述了。此外，还涉及道德取舍的问题。当小孩出现在路上，车是去撞路边的大树还是去撞小孩？撞大树乘车者自己危险，撞小孩是不是不道德？如果人自己决策，无论那一瞬间怎么做都是人的选择，但是如果说让电脑来决策，这在道德取舍上要怎么判断？最后，汽车行驶过程中要面对诸多要素，不仅有人，有车，还有路，以及周边的事物，而且要动态执行。

相比之下，AI征服围棋要简单得多。而如果AI可以征服汽车，可能才是其真正的最高成就。

而作为AI的载体，芯片就处于非常重要的位置。AI和芯片，可以说是“皮之不存，毛将焉附”。未来智能汽车需要更大的数据量、更大的运算量、更高的精确度、更低的能耗和更好的稳定性，整个汽车就是一个超级计算平台，或者说超级综合处理器。而它的核心就是芯片。现在汽车上大概有600个芯片，预计到2020年的时候，会有1000个芯片，再往后或许还会有更多。

总的来说，智能网联汽车的发展需要有效的产业分工与合作，需要OEM、零部件供应商、IT公司、科技公司等各种不同类型的企业一起来参与，政府也要在其中发挥重要作用。比如自动驾驶，我们现在都是围绕车在努力，其实更应该考虑交通设施。从这个角度出发，也许我们今天设计智能网联汽车的路径都是错误的，我们总想用车的人工智能取代人的智能，让它可以判断红绿灯，其实机器之间通话需要用眼睛看吗？如果交通设施实现了数字化，隔着几个大楼就把信息发过来了，告诉车辆前面的路况如何，应该如何操作？如果这样，车辆还需要设计得那么复杂吗？还需要安装这么多摄像头吗？这是需要我们深思的。

未来智能网联汽车的发展策略，一定是清晰定位，合作共赢。整车厂关注集成的能力和技术，并强调智能汽车和外界协同的关系；供应商从软硬件配套逐步升级到系统性的综合解决方案，建立典型的应用案例，比如提供自动驾驶平台；运营服务平台由IT、OEM和相关内容提供商共同开发；外围产业生态、信息平台等由国家、地方以及产业联盟来承担。未来智能网联汽车产业一定是资源共享与有效组合，战略联盟、资本形式的合资合作将会成为常态，凝聚各方合力，方能实现发展与共赢。

最后简单做一个总结，智能网联将给未来汽车插上腾飞的翅膀。中国汽车产业未来仍有增长空间，其载体作用将更趋凸显。汽车产业的重构期，政府作用前所未有，政府认识也在不断加强。智能化、网联化，不只是改变产品和技术，更将改变产业链条和社会生态。汽车电子将成为智能网联汽车的基础和驱动力，其中AI及其载体芯片的作用将越来越重要。尽管智能网联汽车商机无限，但要把这个事情做成，必须是国家、行业以及各类企业进行有效分工与密切合作。而在此过程中，中国完全有可能诞生新的世界级的汽车企业，或者说世界级的移动出行服务商，以及大型的产业平台公司，从而实现汽车强国。

演讲全文完

现场提问：刘教授，您刚刚讲到智能汽车，能不能再稍微展开一点，这个技术和现有的物联网技术有什么样的关联？

刘宗巍：我们需要AI的升级，使汽车本身变得更加聪明，这是智能汽车的本质诉求。其实我们也不要把智能技术过分神话了，机械加上电控就是一种智能，只不过可能还是比较初级的智能。而如果我们要解决的问题是自动驾驶时，初级智能就不符合我们的需要了。前面讲到，L3从本质上还是人主导，到L4基本上就是车主导了，这会是一个巨大的变化。为此，AI本身必须有很大的跃升，包括算法本身的效率，硬件支持的速度，也包括网联的速度以及云端的智能水平，这些都将是非常关键的。这也是为什么一定要推5G，推5G也需要有足够的驱动力，而智能网联汽车的需要就是很好的着力点。这样一来，汽车就会由现在的信息孤岛，融合而成信息的海洋，成为万物互联的重要智能终端与节点。从这个意义上讲，汽车的智能化与网联化相互促进、互为支撑，并将极大地促进更大范围内物联网技术的提升和发展。

现场提问：我们都知道AlphaGO Zero的事，人工智能会不会从这个角度出发自我思考、自我学习，实现自动驾驶。而不是说输入一系列的信息，未来他会不会自学自动驾驶？

刘宗巍：很好的问题，这其中有两个层面。一是AI未来会不会产生自主意识和价值判断。它会不会怕冷，会不会怕热，会不会喜欢做一件事情，讨厌做另一件事情。对此，包括很多AI专家和未来学家在内都没有达成一致，涉及到意识究竟如何产生的复杂问题，我们只能拭目以待。二是AI的自学习能力究竟能有多强。在这方面，我认为AlphaGO Zero尽管标志着显著的进步，但距离通过自学习来掌握自动驾驶其实还有很远的距离。就像刚刚说的，下围棋毕竟还是有固定规则的，而自动驾驶就复杂得太多了。同时AI的能力提升之后，执行层面能不能足够快速、准确地响应也是一个问题，毕竟理论上AI可以比人的反应和操作快很多，但是如果车辆跟不上显然也没有意义。所以我才说，或许征服自动驾驶，才是AI应用的最高境界。