很高兴，时隔一年再次来到CICV会上。刚才李院士高屋建瓴地把车路云总体方案，包括刚才许主任也把亦庄这边在实际运行中交通效率方方面面提升，12.3%的交通效率提升进行了分享。我下面主要从“聪明的车”的视角跟大家进行分享。

去年已经讲了，今年我是一个延续，首先把进展情况跟大家进行一个回顾。

去年的时候我们基于“聪明的车”，上午李院士提到新汽车的概念，车具备了更强大的感知能源系统、执行系统的能力，它已经具备了类似于人的能力，我们认为汽车由机器向机器人演变。机器竟然向人来演变，我们觉得人当然有很多属性，但是从本质上讲应该是有三个，心力-能源性、智力-数据驱动的智力性、社交能力-网联功能。

去年8月份，在科技生态大会上把“新的汽车”进行了进一步的分解。历史上我们在流程里一般把车分为上下车体，下车体作为车的核心，核心竞争力是发动机、变速箱、底盘。在新的条件下，可以把车解构为机械系统、能源系统和信息系统，再加上路网云公路学会的冉教授提到的。从机械到能源到电子电气构架，实施车操控性能的领先。从电子电气构架到云端协同的算力，实现的是一种体验革命化提升。

具体来讲，从电子电气构架视角导入了中央+环网的电子电气构架，从算力集成度，包括以太网的能力等等进行了革命性的提升。比如说我们的VIU集成了超过16个控制器，在行业里是最领先的当前状态。

操作系统层，我们基于实时和中间件能力，实现的是更多重的安全，更随心的升级和更流畅的体验。当然这里面最关键的肯定就是所有物理系统接口标准化和软件接口标准化。

基于服务于软件的基本逻辑，我们把服务进行原子化，并且可让用户或者开发者可编程，从用户包括体验的视角进行更加多样化的体现。

未来的车肯定是舱驾泊融合的，在这个条件下我们实现了舱驾泊控一体化融合体验平台。有一个说法，以前做设计叫人机交互，我们已经把它升级到人和人的交互，当然后面一个人是机器人，就是刚才提到车像机器人的根本性变化。

从智驾体验视角，我们的目标是更安全、高效和舒适，当然还能自信化。最核心的是两个抽象：一是感知和传感器的抽象，二是控制补偿和控制的抽象。

从交互的视角，自然是从用户更懂我、自然和有趣。我们通过硬件的抽象插拔和软件的平台呼应，实现服务的标准可定义，进而打造全新的诸葛智能空间。

端云一体晚一点我还会深入的讲，这个里面是非常重大的变革。

从科技生态的角度，因为去年也是借助这个平台，我也向整个生态圈发出了邀请。经过一年多的构建，我们科技生态得到进一步的完善。同时，我们自身科技创新主体已经达到了16个。

第二部分，随着新发展我们的一些理解。

大家都很清楚，左边是国内和国外的预训练大模型参数情况，以及它带来潜在的商业价值。我们理解国内当然也有一些类似于百度或者科大讯飞进行正式的发布，我们理解它实际上会对开发模式，包括合作模式发生颠覆性的变化。

我先举个例子，比如我们以座舱体验为例，以前我们开发肯定是操作系统实现什么体验，比如实现原子化服务再来编程。但是有了比较聪明、智慧、懂你的计算能力，实际上它一方面可以解决类似于情感计算，让你有情感共鸣的能力。同时也能根据人的个性化进行调整，它解决了人物理上的不舒适能力，当然它的底层我后面会讲，它是一个数据带来的智能能力根本性变化。

基于这个，最左边这个图是整个科技行业应该特别关注的，它其实本质上就是在知识体系里有个DAKW模型，从数据到信息再到知识，以及可以进行决策的智慧。这里面我们理解未来从手机包括以前的计算机到手机，是信息无处不在。到现在这个阶段，有大模型导入以后，我相信它是模型的知识无处不在的阶段。当然带来的影响就是刚才我提到的，情感的计算得以实现。

从更加未来发展的角度，数控决策甚至数控主动的行动成为自然，自然的就是聪明的车，当然聪明的车再跟外部环境的交互迭代，这样的话我相信会给咱们整个生产力，包括生产关系带来根本性的变化。

这个里面我们也基于行业里目前软件公司人力资源成本情况，包括整个效率情况进行了一些比对。我们理解未来基于知识模型在整车开发上，尤其是软件开发上的应用，这个应该是各个行业，包括各个创新主体应该特别考量的范围。

咱们中国还面临一个特别的挑战就是算力，这个里面我们也提到，刚才提到从老汽车到新汽车，从码力到算力，这种芯片的需求带来了根本性的变化。比如说它是基于你目的的定制化，也是集中化和高性能化的发展。刚才提到从通讯到社交这种能力的变化，智能算力的产能应该说是目前科技行业最大的瓶颈。

基于以上的理解和认知，我刚才说我们在去年生态大会上把车分为六层，实际上我们已经在考虑把AI开发能力导入进来，当然这个我们还没有完全的确定。我们初步的方案，左边AI技术逻辑，右边是刚才我提到的六层构架耦合进AI服务能力以后的初步设想。根本的目的就是把AI作为生成式AI，增加情感体验，让车成为更加懂你的智慧化身目的来实现。

在这个背景下，也有几个机遇。刚才提到中国目前有一个“算力镣铐”，在我们公司内部，我是统筹整个芯片的应用，我们在国产芯片使用率方面，用到整个行业的四分之一。在这种背景下，面临更加高阶算力需求，这个谁来帮着汽车产业进行解决？我觉得应该是一个当务之急。当然这个里面我从各个芯片的品类分布，大家也可以看到，第三品类AI芯片有一个非常高速的年化增长率。

另外，我们国企目前正在学所谓的“四链”融合新型举国体制，基于这种新的条件，我们认为从芯片到操作系统再到AI模型，整个四链融合新的合作模式，应该可以进行新一轮磨合探讨的阶段。

具体来讲，我们把整个需求进行了解构，我们也希望大家共同努力，本质上就是把数据全生命周期进行管理，管理以后的目的是什么？让数据形成三个阶段的职能：一是数据先资源化，二是资产化，最终资本化这么一个过程。

以上是我们对汽车，尤其是新汽车的基本理解，欢迎大家批评指正，也再次希望借这个平台，希望各位科技工作者加入到长安公司，或者是加入到科技生态里，我相信刚才李老师说的“聪明的车，智慧的路”，包括“无处不在的云”，一定是咱们努力的方向，谢谢！