李克強：自動駕駛技術可靠性還存在問題

“我們想追求更高級別的自動駕駛，可靠性現在還存在一些問題。”

在近日重慶召開的2025智能汽車基礎軟件生態大會上，中國工程院院士、清華大學教授李克強這樣說道。

李克強肯定了中國智能網聯汽車取得了顯著發展，但也列舉了一系列問題。首當其沖就是安全性、可靠性。

他說，自動駕駛在發展，但是安全可靠性，是最終的基本要求。輔助駕駛，都是人負責，沒問題。但要應用高級別自動駕駛，目前的可靠性還不夠。

除此之外，他還提及行業內卷問題，自動駕駛的測評問題，以及人工智能對汽車產業的挑戰。“前面談到的一系列的原因，最終的結論，我們是要有商業閉環，需要有盈利模式。”

來完整看看他對智能網聯汽車行業的觀察和思考。

01

與美歐日汽車產業直接競爭

在李克強看來，發展智能網聯汽車已成為全球汽車產業戰略轉型的共識，這一趨勢正從技術、產業、應用和競爭多個維度深刻重塑產業格局。

技術層面，智能網聯汽車是高新技術的集合體，是推動制造業轉型升級的戰略制高點，融合了新一代移動通信、大數據、人工智能等前沿技術。

產業層面，它推動汽車及相關產業加速跨界融合與深度協同，促進產業鏈重構和價值鏈延伸，有望構建十萬億級創新產業集群。

應用層面，汽車的功能和使用方式發生深刻變革，正逐漸轉變為智能移動空間。

競爭層面，中國率先提出智能化與網聯化融合發展的技術路線，形成了與美歐日汽車產業直接競爭的態勢。

中國智能網聯汽車產業化進展同樣顯著。關鍵技術方面，激光雷達實現國產替代并規模應用，4D毫米波雷達加快技術攻關，國產車端計算芯片設計能力達全球先進水平；車用操作系統生態加快完善。

商用化方面，乘用車L2輔助駕駛大規模應用，市場滲透率超過50%；城市NOA等功能開始規模化推送等。

與此同時，關鍵技術的基礎價值得到提升。智能網聯汽車是高新技術的載體，包括基礎軟件、操作系統、芯片，包括提到的人工智能來驅動，人工智能里面相關的大數據、大模型等等，這些核心的基礎共性技術，也在通過這個產業的發展快速提升。

02

問題與挑戰凸顯

在快速發展的同時，智能網聯汽車產業也面臨著諸多問題與挑戰。

產品性能和安全隱患未獲社會認知。李克強認為，這是產品定義還不明確導致的，例如L3的功能放到L2中，要知道L3對系統技術的可靠性要求很高，在核心技術沒有突破的情況下，一旦出現極限工況，就會發生問題。

行業內卷導致市場環境嚴峻。價格戰白熱化削弱了技術研發投入能力，產品迭代不合理加速，忽視技術成熟度與穩定性，盲目擴產造成資源嚴重浪費。李克強認為，核心技術的缺失是內卷的重要原因，突破核心技術是預防內卷的關鍵。

事故場景模擬測試通過率低。例如，城區小學生過馬路場景通過率僅58%；高速白天臨時施工場景通過率低至22%等等。此外，關鍵場景測試驗證覆蓋率不足；功能場景方案設計應對不足，算法研究投入資源有限，基礎算法質量不足；純單車模式下，存在單車感知能力局限等。

此外，端到端自動駕駛大模型競爭加劇，單一車企數據種類和體量有限。

在李克強看來，人工智能在查資料方面問題不大，但是自動駕駛方面實際還有很多問題。例如企業數據不夠。“真正要做人工智能對大模型進行訓練，要足夠的數據，用好各家車企的數據，國外某些車企有幾百萬輛車，我們中國的車企車也不多，更重要的是數據不僅僅要多，還要全，既不多也不全，那就很難做到。”

李克強認為，目前車企收集數據的方式，數據肯定不行，至少是不具備完備性，要做到自動駕駛高可靠、實時性，數據還存在問題，需要正視這樣的問題。

此外，產業鏈商業閉環和盈利模式尚不理想。如果都是單車、垂直性、煙囪型的架構，從數據的完備性、開發的高質量和效率來說，都會出現問題。另一需要重視的是，產業鏈生態沒有形成。

基于以上情況，李克強認總結認為，車企的靈魂主要包括三方面，一是產品定義架構；二是核心應用算法；三是系統集成與驗證。

03

計算基礎平臺破局

李克強認為，在有了基礎軟件和芯片之后，目前到形成核心應用算法還仍然有距離，這就需要將技術鏈和產業鏈補齊。

面對這些問題，構建智能網聯汽車計算基礎平臺成為破局關鍵。在李克強看來，企業能掙錢、自動駕駛能解決安全、可靠性、裝車和節能等問題，需要依靠的是應用軟件，但是沒有基礎軟件，就做不好應用軟件，有了基礎軟件不開發應用軟件也不行，導致企業都要做，這就是行業不掙錢的根本原因。

李克強認為，如果按照傳統方式來做，操作系統、內核和中間件，用在汽車上還是缺東西。這就需要各方聚集起來，思考中間件、基礎軟件，怎么開源開放，怎么支撐能夠讓車企做好應用軟件。

李克強表示，行業形成新的車載操作系統或者自動駕駛操作系統，建立這樣一種產業生態才能真正讓大家能夠獲得核心競爭力，才能夠解決當前的問題。

在李克強看來，可以在開放開源的內核中間件基礎上，將應用程序拆解一部分出來變成功能軟件，芯片有額開放，將操作系統和芯片綁定，這樣既開源開放，也雙重解耦，可適配不同應用系統。

李克強認為，產品定義會帶來產業結構的重構，原來二級供應商、一級供應商到主機廠的架構，在智能網聯時代不適用了，由于新技術出現：AI技術，以及各種加速技術。此外，數據要協同共享的技術，要有通信的技術等等。

這些單靠一家企業無法實現，需要協同發展。在這樣的形式下，誕生了新的供應商，稱之為“1.5級供應商”，它跟現有的供應商不矛盾，它重構了產業生態。

新的供應鏈系統的優點是，提高開發效率，產業鏈協同創新，解決車企的痛點。當然最終行業還是要形成一個有競爭力的產品，來解決當前自動駕駛、商業模式存在的問題。

除了供應鏈變革，智能網聯汽車的研發模式也要變革。自動駕駛汽車時代，域控制器更復雜，而且人工智能出現，基于單核、基于規則的開發模式已經不適應產業，所以大家又回去重新去編代碼底層，基于這種變革行業需要一個計算基礎平臺再加開發工具，來降低企業的發展負擔。

李克強認為，未來會有一個系統的軟件和功能軟件組成智能的操作系統，將芯片和芯片域控制器合起來，作為一個底座，是一個軟硬結合、能夠搭建生態的底座，再配以開發工具，來支撐各家車其開發競爭性的產品，差異化的軟件。

簡單來說，這個計算基礎平臺系統，試圖一次性解決三件事：

把車企從“重復造輪子”里解放出來；

讓芯片廠、軟件商在同一套接口上各展所長；

用開源社區把碎片化的數據、算法、工具鏈真正打通。

車企的靈魂是產品定義和核心應用算法，但前提是你得先有一個不重復造輪子的數字底座。否則基礎軟件再先進，也長不出掙錢的應用軟件。

為推動智能網聯汽車產業發展，相關政策與企業行動形成了良好的聯動效應。在政策層面，國家積極推動“兩個重大示范工程”，即L3的準入和車路云一體的示范，這些政策舉措為產業發展指明了方向，也為企業的技術研發和產品落地提供了有力的支持。

企業方面，眾多車企和相關企業積極響應。在計算基礎平臺的研發與應用中，比亞迪、長安、紅旗等車企與產業鏈上下游企業緊密合作，推動技術落地和產品量產。同時，像普華基礎軟件等企業，通過開源操作系統等舉措，為產業生態的構建貢獻力量，有效促進了技術的共享與協同創新。