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占有率一直增长，对产业高质量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，一同探讨智能网联汽车产业的创新发展。
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，今天我想跟大家伙儿一起来分享的是智能汽车核心技术，主题词是“核心技术”。
智能汽车现在慢慢的变成了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《智能汽车创新发展的策略》，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，能这么说，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、网络技术、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：
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、开发研究是三个不一样的层次的研究。
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，才可以在整个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来生产实践，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，目的是认识自然，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要，目的是改造自然，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，这是不严谨的。科学叫发现，技术叫发明，技术能创新，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称其为技术，这是科学和技术的区别。很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头羊，为什么？因为他三类研究搞得好，大多数表现在两个方面，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AI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AI领域的技术能力很大，原创成果很多。第二方面得益于它完备的产业体系，健全的市场机制，良好的生态，造就了众多有突出贡献的公司，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，从全球范围看，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，绝大多数都是美国的教材。美国的三类研究强大，是美国在AI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。
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探讨研究能力，涉及到基本国情、发展阶段等一系列的主要的因素，这是一个庞大复杂的系统工程。从根本上讲，基础研究能力是不是强大，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，处在世界中等水准，所以在基础研究领域我们一定要尊重规律，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，大力引进先进的技术，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，这条路径充分的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，我们应当沿着这条路继续前进。
