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汽车产业变革下半场，智能汽车如何开新局******

　　“智能汽车是汽车产业的变革性技术，已引起世界各国的激烈角逐，中国发展智能汽车也已形成共识。我们的顶层规划以及产业政策日趋完善，技术研发逐渐进入商业化创新阶段。”在近日举行的全球智能汽车产业峰会（GIV2022）上，中国工程院院士、清华大学教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强的演讲直奔主题。

　　如果说新能源汽车是汽车产业变革的上半场，那么下半场就是智能汽车。本次会议围绕“全球视角下的智能汽车发展之路”，相关院士专家、企业代表聚焦操作系统、顶层设计等话题展开了观点交锋。

　　迈过芯片这道坎是必答题

　　“汽车智能化是一项十分复杂的系统工程，需要智能汽车、智能交通、智慧城市的协同创新。”中国电动汽车百人会理事长陈清泰说，智能汽车的价值链、供应链正在加速重构，未来汽车对传统汽车的颠覆性，使传统零部件体系的50%以上都面临重构。

　　有机构预测，到2030年，芯片将占高端汽车物料成本的20%以上，软件成本占整车成本的比例，则将从目前的15%跃升至60%。

　　近年来，在“缺芯”倒逼下，我国汽车芯片设计有了快速进步。不过，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟坦言，如何迈过芯片这道坎，仍然是必须要解决的问题。

　　“我们必须看到我们所面临的一系列严峻挑战。”张永伟举例说，比如进口依赖、产业链技术短板、严格的检测认证以及人才短缺等问题。基于此，他提出应提升全产业链技术，建立汽车芯片标准、检测认证体系，加快国产芯片“上车”应用，加大政策支持等。

　　打造国产主流CPU架构

　　有报道称，美国太空探索技术公司创始人马斯克将推出汽车芯片，使汽车成为“四个轮子上的移动巨型计算机”。中央处理器（CPU）是汽车产业发展的关键技术之一，CPU架构也是芯片产业链的龙头，其不仅决定了CPU本身的性能，也在很大程度上引领整个芯片产业发展和生态建设。

　　“这几年国产CPU发展得很快，现在国内市场上已有六七种CPU架构并存，但这并非长久之计。”中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南直言，多种国产CPU架构并存，未来可能会造成资源分散、低水平重复等问题。

　　“这种状况如果不加以改进，若干年后，我国将缺乏能在全球市场上与X86、RAM两家竞争的自主CPU架构，从而在主流CPU方面仍将受制于人。”在倪光南看来，面向未来主流CPU市场，要聚焦开源绿色架构，发展中国芯片产业。尤其是在智能网联汽车等新兴领域，可通过充分发挥我国举国体制、超大规模市场优势和人才优势，共建绿色产业生态，增强绿色产业链、供应链自主控制能力。此外，还要通过加大对开源数据的贡献，增大国际话语权和主导权。

　　探寻智能网联汽车“中国方案”

　　在探讨中国智能汽车发展的具体问题时，针对如何加强顶层设计，陈清泰坦言，要动员多方力量，共同做好智能网联汽车的顶层布局，例如如何按照车路协同的思路对道路基础设施进行智能化改造，如何建立面向智能汽车的数据监管系统，怎样打破部门分割、形成高效协同的推进体制，都是当前非常迫切需要推进的任务。

　　“未来中国要发展智能汽车，就应该从一体化的架构体系构建和关键技术突破方面作出积极探索。”李克强剖析，考虑到智能网联汽车的技术特征及社会属性，我们难以采用国际上的单车智能发展路径，需要探索“中国方案”，要充分融合智能化和网联化的技术路线，探索适合我国智能汽车的发展方案。

　　智能网联汽车如何迈向高质量发展？李克强认为，要加强顶层设计谋划，抢抓智能网联汽车网联化、智能化的窗口期，加强产业顶层战略布局，并积极践行“中国方案”，成为全球技术趋势的引领者。

何宝宏：从学习到创造，生成式AI取得突破性进展******

　　“2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”在近日举行的“风向Talks 2023”思享会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生等热门领域进行了分享。

　　何宝宏表示，生成式AI在2022年取得了突破性的进展，人工智能开始从学习走向创造。

　　近年来，随着技术的发展，内容创作的方式不断发生变革，经历了从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。

　　AIGC背后是一个大的模型，何宝宏介绍，过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。

　　不仅如此，人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。

　　在谈到在2022年同样大火的“元宇宙”时，何宝宏表示，每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。

　　不过，在他看来，现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践。基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间。

　　“VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是‘数字植物人’，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。未来，仍需积极探索，将生产要素有机地组织起来。”何宝宏说。（宋雅娟）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）