近年来，中国的汽车产业逐渐向电动、智能、网联的新方向发展。智能电动汽车的市场份额不断增长，对产业发展的推动作用越来越明显。为此，2023年5月28日，智能网联汽车产业创新发展论坛在安徽省黄山市休宁县昌辉工业园举行。本次论坛以“汽车产业基础再造”为主题，由中国制造强国论坛组委会、中国国际经济技术合作促进会主办，全国工商联高端装备制造与仪器仪表委员会协办，中制智库与昌辉汽车电器(黄山)股份公司共同承办。论坛邀请了来自汽车制造、智能科技、金融投资等领域的专家学者、企业家和政府官员，共同探讨智能网联汽车产业的创新发展。

会议中，国家发改委产业司原司长 年勇 发表主题演讲，以下是现场发言内容：

【资料图】

智能汽车是个很大的话题，从政策到技术到管理，方方面面，内容很多，很庞杂，有很多话题我们还可以在别的场合再讲再谈，今天我想跟大家分享的是智能汽车核心技术，主题词是“核心技术”。

智能汽车现在已经成为全球汽车产业发展的战略方向，2020年年初，国家发改委、科技部、工信部等11个部门，联合编制发布了《智能汽车创新发展战略》，提出发展智能汽车六大任务，涉及到环境感知、行为抉择、运动控制等众多的技术领域，可以这么说，智能汽车是当今世界技术密集程度最高的一个产品。搞智能汽车的都知道，智能汽车作为各类新技术最佳应用平台，综合运用了传感技术、计算机技术、互联网技术、移动通讯技术、人工智能技术等一系列核心技术，所以我今天想就核心技术谈一点认识。

智能汽车产业能不能建成，涉及到这些核心技术能不能掌握，这里有两个问题必须要回答：

1.核心技术从哪来？

2.获取路径怎么选？

一、核心技术从哪来

简单说，要从基础研究、应用研究、开发研究三类研究当中来，现在核心技术是立体架构，这三类研究是这个架构的三大支柱。基础研究、应用研究、开发研究是三个不同层次的研究。

第一个层次，基础研究。基础研究目的是科学发现，它是对新知识、新理论、新原理的探索，从而获得突破性科学发现，即原始创新，通俗的说法叫从0到1的研究。基础研究通常都由大学承担，特别是研究型大学。为什么基础研究由大学，特别是研究型大学来承担？突破性科学发展，也就是原始创新，这些思想都出自一流的学者，顶尖的、一流的学者往往聚集在大学，特别是研究型大学。我们都清楚，原始创新的这些思想、成果，来源于科学家的自由探索，其动力就是来源于科学家的好奇心，而大学正是鼓励科学家自由探索和满足科学家好奇心的最佳场所。从历史上三次工业革命实际发展进程来看，引发这三次工业革命的原创性思想、突破性科学成果，都来源于研究型大学。

怎样才能成为一流的大学？有两个必要条件，一是制度保障，二是财力保障。制度保障是治校制度，治校制度是必要条件，能够营造出鼓励科学家自由探索和满足科学家好奇心的学术氛围。财力保障就是要有钱，基础研究的研究力度和能力水平有紧密的内在逻辑关联。从一定意义上讲，基础研究是富国行为，是富裕国家玩的，有研究表明，只有进入发达国家行列，你才有能力和条件打牢基础研究。发达国家指人均GDP在3万美金以上，才称其为发达国家，去年美国是76000美元，只有当国家、社会、企业富裕了，有钱了，才能够给大学提供大量的钱，校友大量捐钱给学校，国家才有很多钱拨给学校搞基础研究。大学有了钱，有足够的资金，才可以在全世界范围内聘请到最精英的教授，才可以在全球招到最精英的学生。比如哈佛大学，他很有钱，目前光捐赠资金这一项，他兜里就揣了500亿美金，没处花，去年全年收入58亿美金，兜里还有500亿美金的现金，教授年薪高，学生各种资助多。雄厚的实力，使他打下了基础研究的坚实基础。他的成果是原创。截止到2020年末，光哈佛大学一个学校，获得诺贝尔奖人数161个。这种成果不仅令绝大多数大学望尘莫及，而且令大多数的国家望尘莫及。

第二个层次，应用研究。应用研究目的是把基础研究的成果转化为产业特定的技术，它是为获得这个产业的技术基础做的研究。基础研究是0到1，从无到有，应用研究是从1到10，是放大的，这种研究通常由产业、行业研究机构来承担。

第三个层次，开发研究。将基础研究、应用研究成果直接用于生产实践，是为生产产品而进行的研究，通过开发研究形成技术发明，获得核心技术，创造出新方法、新工艺、新材料和新产品，直接推动产业技术进步，通俗说法叫从十到百的研究。开发研究主要由企业承担。

以上是对三个研究的简要描述，这里有个概念问题，把科学和技术混为一谈。科学的任务是通过回答是什么和为什么的问题，揭示自然的本质和内在规律，目的在于认识自然，科学上的突破叫做发现；而技术的任务是回答做什么和怎么做的问题，满足我们生产生活的实际需要，目的在于改造自然，技术上的突破叫做发明，这是两个概念。不说科学技术创新，说技术创新，这是不不严谨的。科学叫发现，技术叫发明，技术可以创新，科学不好创新。评价标准也不一样，对科学的评价是创造性、真理性，能不能能产生原始创新；对技术的评价是实用性、可行性，能不能创造价值。前面讲的三类研究，基础研究、应用研究和开发研究，基础研究这部分称其为科学，后头的应用研究和开发研究应该成其为技术，这是科学和技术的区别。比较典型的例子是美国人工智能领域的发展，美国人工智能的发展在商业领域发挥着重要作用。

1956年，美国提出人工智能概念，人工智能学科正式成立，至今60多年，这60年里美国人工智能一直居于全球领先地位，为什么？因为他三类研究搞得好，主要体现在两个方面，一方面得益于他发达的教育体系，200多年时间，美国孕育出麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等等一批在人工智能领域里头世界一流的大学和学科，培养了大批精英人才，所以在人工智能领域的技术能力很大，原创成果很多。第二方面得益于他完备的产业体系，健全的市场机制，良好的生态，造就了众多龙头企业，如谷歌、IBM、亚马逊等，他们在开发研究上始终走在世界前列。人工智能三大基础技术，叫数据、算力、算法，美国在这三个领域的研究非常强大。

人工智能最近十多年之所以得到飞速的发展，除了数据积累多、量大，核心是算力和算法这些年来取得了重大突破，从世界范围看，提供算力的智能芯片几乎全部都是由英伟达、英特尔、IBM、谷歌、苹果这样的美国企业研发；提供算法的技术框架，基本上是美国的教材。美国的三类研究强大，是美国在人工智能领域强大的根本原因。

通过上述分析，我们就了解到了，核心技术产值是有规律的，不要动辄说我掌握了核心技术，很难的。任何创新，任何新方法、新工艺、新材料、新产品，都是在基础研究经过几十年，甚至更长时间的铺垫才会产生。这个逻辑关系是，基础研究获得原始创新成果，开发研究、应用研究把它变成技术发明，获得核心技术，最后把核心技术应用在生产里头，才创造出刚才推动产业的产业化。

刚才我说有两个问题要回答，第一个问题是核心技术从哪儿来，就是从这儿。

二、获取路径怎么选

先搞基础研究，有应用研究，再开发研究，获得技术发明，获得核心技术，这是逻辑规律。从这里我们获得两点启示，第一点启示是突破性科学发现，原始创新的成果，它的产生是基于强大的技术研究能力，涉及到基本国情、发展阶段等一系列的重要因素，这是一个庞大复杂的系统工程。从根本上讲，基础研究能力是否强大，取决于教育的改革发展是不是取得成功，换句话说，就是取决于我们能不能建立起与创造性思维相适应的教育体系，能不能创建出一批世界一流大学，能不能培养出大批的精英人才。原始创新的问题，基础研究的问题，归根结底是人的问题。

俗话说“十年树木，百年树人”，这条路还很漫长，基础研究的重要性不言而喻，我们确实应当逐步地开展起来，并随着经济实力的增强，逐步加大支持力度，这是没有问题的。目前我国还是发展中国家，去年人均GDP不到13000美元，处在世界平均水平，所以在基础研究领域我们必须尊重规律，量力而行，无论是国家层面，地方层面，还是企业层面，如果脱离基本国情和发展阶段，忽视基础研究所需要的前提，不顾自身能力，过度投入，结果肯定是事与愿违，欲速则不达。

第二个启示，通过加强应用研究和开发研究来获得核心技术，推动技术进步，我们已经探索出了一条有效路径。由于中国的工业化起步晚、底子薄，制造业基础比较薄弱，所以我们的产业技术水平跟发达国家差距比较大。改革开放以来，虽然我们没有能力进行大规模的基础研究，但是我们通过学习、借鉴发达国家的三类研究经验，大力引进先进技术，并推动这些技术的消化吸收，通过加强应用研究和开发研究，来形成我们的技术发明，来获取核心技术，这是我们走过的路，这是我们改革开放以来探索出的一条获得核心技术、推动技术进步的有效路径，这条路径充分发挥着我国比较优势，符合我们的国情和发展阶段，实践证明它是正确的、有效的。所以毫无疑问，当前和今后一个时期，我们应当沿着这个路继续前进。

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