刘小稚：麦格纳在所有产品设计过程当中不断听客户的声音，尤其考虑到很多年轻的开车人，他们对这个车的想法，他们希望这个车和开车周围的环境以及互联网连接。在刚才过程当中我们听到非常重要信息，很多年前，马路上的车没有很多安全设施，今天车里装了很多主动和被动安全的东西。可是在马路上每天还有很多车祸造成的伤亡，听了这个之后，感觉到整个汽车和电子软件的开发，一个汽车里面控制器比阿波罗奔月都要多十几倍。下面我们有请一汽的李部长讲他的想法。

　　李银国：大家知道智能汽车应该是在汽车上高度地运用现代信息技术，来提升汽车的各种性能、应急效应等等，提高安全性和节能性等等。但是智能汽车的技术覆盖面应该是非常大的，涉及到广泛的，理论方面的研究和多项技术研究。尽管智能汽车起步比较早，但是从网上可以看到智能汽车难度很大，竞争现在加速。目前已经成为各界政府和学术界、科技界关注的焦点和热点。智能汽车从学科覆盖面看几乎包含了计算机、人工智能，涉及到各种微电子和传感器技术，涉及到移动通信和网络技术，更涉及到无人识别和智能控制等方面，包含了大学里面所有电子信息学科。

　　从技术要素来看，有环境感知技术，对环境认识。关键技术涉及到视觉这一块，汽车能不能也像人一样，能够看得见事物，能够理解事物，并且对当前的状况作出评判，这是很难的。涉及到环境认知方面，这涉及到认知科学。如果简单的用传感器把信息采集过来，不叫认知，要认识它，理解它，而且要作出相应的反应，这才叫认知，目前汽车具备这个功能码？传感器信息融合技术，我们知道汽车里面大量的传感器，怎么样把信息进行综合分析作出评判，这也是一个学科，叫多信息融合。

　　关键技术方面，大家谈到一般的通信可以，比方说车跟车通信，离产业化有距离，我们国家相关的院所，进行宽带无线通讯。这个涉及到人的决策、人的谋划，应该是作为人类最高的智能行为，一个车，多个车，整个车能不能实现整体优化，涉及到路径规划和智能导航方面的技术，这也是非常困难的事情。

　　因为这个难题所以各个政府纷纷制订相关汽车的计划，我举一个例子说。我们国家自然基金委下达了一个关于我国智能汽车的专项，就叫听觉信息认知计算，说明此技术的难度。

　　第三个智能汽车技术与产业应用的融合，技术与产业之间是融合的过程，第一次融合应该是在汽车车辆工程这个平台上面的融合。也就是说利用计算机通信等技术，与现代汽车本身紧密结合，车身、其他动力系统、节能、舒适性以及服务性能，当前最为活跃，最为现实的一个增长点，这是第一次融合。我们左边是技术构架，感知层，认知层、决策层、控制层，右边是汽车智能水平，这个分类也是国际上相对比较统一的，这个层次应该是第一个层面和第二个层面，单个技术应用和少数技术的综合应用。刚才一汽专家提出这些事情，更多是汽车技术上的研究。

　　第二次应用我认为单台汽车工程这样一个平台，扩展到运用平台上的融合，以移动互联网为代表的现代信息技术，我们可以列举很多，与现代汽车深度融合，可以大大拓展汽车感知、交互和控制、规划范围，实现人车类及后台服务平台多维协同，处于汽车、整车、零部件企业、智能交通与现代服务业广泛的融合，形成了目前大家认为是最具有发展潜力的叫互联网+，我们这里应该是加上汽车。如果认为前面一个层次的智能汽车是狭义意义上的，那么基于车联网智能汽车已经超出了汽车本身，应该是广义意义上的智能汽车，产业不仅仅是汽车产业本身。

　　第三个层面应该是车联网应用层面上的智慧城市。刚才一位专家谈到智慧城市在运用平台上的融合，认知科学和智能控制技术，时时控制等，包括宽带移动网络，云计算，大数据等等，在未来取得重大突破。我们寄希望于这些新技术在未来有重大突破的前提下，实现汽车真正意义上的智能感知，智能认知这样一个智能控制，实现无人驾驶，或者叫自动驾驶汽车。广义自动交通，实现智能汽车产业与社会经济深度融合，相互促进，我认为这是第三个最高的层面。智能水平就是真正意义上达到人的智慧，这是最高层面。

　　通过上面的分析，我认为智能汽车技术与产业是一个互动的过程，如果从远处来说，真正意义的智能汽车和智能汽车产业目前还很远，需要广大的科学家、学者和企业界的共同努力，需要技术突破。但现在基于车联网的技术，当代汽车技术的智能化是眼前能够做到的事情，即离我们很远，也离我们很近。第一是产业界、政府应该加强产学研联合。第二应该实现重点领域的突破，我们国家在全面领域中实现突破难，但在某一方面突破是可以的。第三形成新兴的智能产业，尤其是刚才谈到重点车联网运用平台，目前能办得到的技术，一些以适用技术为基础智能感知这个层面关键零部件等方面的培育，这些方面大有可为的。谢谢大家！

　　刘小稚：汽车上重大的改变，没有产学研以及政府的联动，包括聚焦是做不到，所以他所说的智能交通、智能基础设施，今天在座的每一个专家及他们的团队以及其他的团队都在做很多的工作。我们刚才讲的所有这些东西，其实都缺乏不了控制，所以我们现在来听Pasi Nieminen介绍他的系统。