苗圩：换道之后，如何超车？

作者 | 苗 圩

编辑 | 李国政

出品 | 帮宁工作室（gbngzs）

| 编者按

2020年7月底，苗圩离开工信部部长岗位，开始重新思考自己的定位。因对汽车行业最有感情、最有兴趣，也最为熟悉，他决定继续聚焦汽车行业，探讨我国汽车产业在行业百年大变局下如何实现“换道超车”。

结果就是两本书。一本是《换道赛车：新能源汽车的中国道路》，2024年年初发布；另一本是《志在超车：智能网联汽车的中国方案》，2025年3月20日发布，均由人民邮电出版社出版。

这两本书历时4年，共50余万字，互为姊妹篇。从电动化到智能化、从上半场到下半场，他抽丝剥茧、由表及里地刻画了中国新汽车产业发展图景。前一本书偏重对汽车产业发展的经验总结，回答中国汽车产业如何换道赛车；后一本书着眼于前瞻性研判，回答如何用中国方案实现超车这一现实命题。

《换道赛车》入选“中国好书”月榜和“新华荐书”书目，同时实现了出版行业“走出去”——其阿拉伯文版入选“丝路书香工程”，韩文版正在翻译中。

从学汽车，到干汽车，再到管汽车，几十年来，苗圩的工作经历一直与汽车行业密切相关，但在这两本行思录中，有关他个人的心路历程却鲜有呈现。究其原因，他说，从落笔的第一天起，就做出明确限定：出书的目的不是为自己树碑立传，而是通过记录和总结，助力我国汽车产业发展更稳健、更健康、更有活力，尽管这可能会减少对部分读者的吸引力，但值得这样做。

对于当下炙手可热的高阶智驾话题，苗圩警告，这是在玩噱头，是一个花哨的概念，有可能误导消费者，“有钱有时间不要去搞这些概念，实实在在地去研究自动驾驶系统，确保安全”。他建议，还是要把工夫用在安全上；要着眼长远，企业领导的眼界有多宽、站位有多高，决定企业能走多远。

汽车历来被喻为现代工业之花。发展至今，它不再只是一个交通工具，它还是一个智能终端、一个具身人工智能。而且，随着互联网企业和科技企业先后加入造车行列，汽车的边界不断扩大。

“在一本值得留存的书中，除了总结经验和教训以外，如何对未来进行预测和判断，给人以智慧和启迪？”

在回答帮宁工作室这个提问时，苗圩说，《志在超车》中提出了很多问题，其中一些尚无答案，“我尝试提出来促进大家思考，争取形成共识，同时也希望对读者有所启示”。他表示，这本书最大的特点是开放，重在提出问题，尤其是容易被行业内有些企业忽视或者感觉畏难的一些重大问题。

“至于结论，很多都是我个人的意见，而且，我在后记中再次说明，书名中用的‘中国方案’不代表着未来发展方向，只是我对未来发展方向的个人思考。”苗圩强调，“有很多问题是抛砖引玉。”

“智能网联汽车不仅是技术的竞争，更是生态的较量。”新书发布当天，苗圩围绕智能网联汽车发展的潜力与优势、机遇与挑战分享他的观点，并用3组词概括他对汽车产业发展的观察和思考。

以下是分享节录，帮宁工作室略作编辑。

换道与超车

 

这两本书可以看成是同一本书的上下两册。我一直讲，当下汽车产业百年大变局可以分为上下半场。《换道赛车》是我个人对我们国家汽车动力变革上半场做的回顾和梳理。

 

汽车产业历来是现代工业体系的重要支柱。发达国家放弃了很多产业，但是没有放弃汽车产业，因为它的产业链长，它的辐射和带动能力强。特别是进入新时代以后，汽车已经不仅仅是一个交通工具，它是一个智能终端，是一个具身人工智能。Robotaxi，直译过来就是用机器人去开车。汽车产业还是衡量一个国家工业水平的关键标志。

 

2009年，我在长春参加当年度中国第1000万辆汽车下线活动时，有个记者问我，现在中国已经是汽车大国，但还不是汽车强国，你认为汽车强国的标志是什么？

 

这是现场提问，我即兴答道：有三个标志。第一是拥有国际竞争力的企业和知名的品牌，世界前十大汽车企业，中国至少要有一两家。第二是掌握核心关键技术，并且能够对全球汽车产业发展赋能。第三是充分开拓国内、国外两个市场，真正做成汽车强国，我们在海外市场上要占有一席之地。

 

直到今天，我仍然坚持这个观点。

 

2024年，我国汽车产销量继续保持3000万辆以上规模，同比分别增长3.7%和4.5%，产销量再创新高。我们已经连续16年位于全球汽车产销量第一大国，新能源汽车产销量连续10年处在世界第一。

 

有人问我：中国汽车凭什么能弯道超车？我的回答是：我们不是“弯道超车”，而是“换道赛车”。弯道一般不宜超车，交通法规不允许这样做。弯道超车视线不好，超车要在直道上，这是一个常识。

 

中国新能源汽车发展，确实走了一条与传统燃油车“追随-缩小差距-赶超”不同的路径。我们抓住机会，在新能源汽车发展上，改变动力系统，改变汽车结构，实现换道超车。

第一本书为什么没用“超车”？要为第二本书留下名字。但这不仅仅是一个书名的考虑，我一直认为，上半场我们虽然取得全球领先优势，但看体育比赛的人都知道，有上半场赢，下半场输，最后满盘皆输这种可能性。

 

当然，这只是可能性。上半场赢了，为下半场打赢全场奠定很好的基础。这时候千万不要大意，还要继续往前走，不到刀枪入库、马放南山，我们不可以悠哉悠哉。

 

新能源汽车上半场实现突破以后，智能化、网联化主导的下半场比拼已经全面展开。

 

有些媒体把2025年称作智驾元年，比较贴切，也通俗易懂。今天的汽车不是传统意义上的简单交通工具，而是人工智能、大数据、云计算的集成体，是跨界融合的成果。我们能否在车路云一体化、自动驾驶芯片、车载操作系统等关键技术上继续取得突破，决定着我国汽车产业能否真正实现从大到强的转变。

 

如何推动汽车与人工智能、通信、大数据等的深度融合？如何将已有优势转化为制胜未来的力量？还有很多问题需要我们深入思考，凝聚行业广泛共识。

 

《志在超车》就是对下半场的前瞻研判。我写这本书，希望跟大家交流我对引领汽车智能化革命、形成汽车领域新质生产力、推动中国智能网联汽车产业高质量发展等主题的认识，把行业的劲凝聚起来，让更多人意识到，动力变革的上半场固然精彩，但下半场才真正决定成败。

 

中国汽车产业的变革，从来都不是轻轻松松“踩油门”就能赢，而是咬牙坚持“换赛道”、久久为功打硬仗拼出来的。中国新能源汽车的领先，靠的是“换道赛车”，但换道之后如何持续领跑，才是真正的大考。我们必须快、必须准，靠中国特色方案实现超车，让世界看到智能汽车领域的中国力量。

 

方向是明确的，前途是光明的，道路是曲折的。

 

前几年，全球汽车行业在实现智能化过程中走了两个弯路，中国企业也走过两个弯路，好在我们很快就认识到，又顺应了技术发展变化的趋势。

 

第一个弯路，就是高精地图。有30多家图商瞄准这个市场，取得自然资源部、测绘局的特殊许可，拿到资质。很多企业用很多汽车在全国采集路况。事实证明，这条路走不通，特别是在我国国土这么辽阔，区域发展不平衡的状况下。

再加上道路基础设施建设日新月异，即使把地图精度提高，但数据鲜度保持不住，你能一天更新一次吗？不可能。所以，现在大家基本抛弃了高精地图，用普通地图高精定位，再加上实时感知和生成式人工智能，取得重大突破。

这是第一个弯路。好在很快就纠正过来，这也反映前途光明，但道路曲折，如果在弯路上执迷不悟，很可能就丧失先机。

 

第二个弯路，前几年生成式人工智能没有突破的时候，我们基本依据道路交通法规，找软件工程师写代码。自动驾驶代码比计算机、手机代码复杂得多，大概要几千万行。大家想一想，微软Windows做了这么多年，还在打补丁，我们这几千万行代码从来没用过，难道没有bug？那是不可能的。

 

这样做的结果是，训练机器按照道路交通法规，从“不会开车”变成“会开车”，一旦遇到特殊场景和路况，机器就不知道怎么办了。就像新司机遇到一些特殊路况，就会手忙脚乱一样。

 

人工智能的技术突破，给我们带来一个新机遇。同样从“不会开车”，教会他“会开车”，代码行数呈指数级下降，原来是几千万行，现在几十万行都够了。它不是靠交通规则去设计，而是靠实时路况感知场景生成的数据，通过大模型来训练机器，从“不会开车”变成一个“老司机”。

 

这两个弯路我们都走了，但都很快纠正过来。

协同与突围

 

现在人工智能领域正处于爆发期，从弱人工智能走向强人工智能，或者叫通用人工智能。以生成式人工智能为标志，大大向前迈进了一步（最典型的就是ChatGPT），大模型层出不穷。

 

去年4月，我在赛迪论坛上就讲到这个问题：我国发展人工智能不应该走硬碰硬的堆算力的路子，不能跟随美国“打篮球”，否则会被美国人带得满场乱跑，而是应该学会“下围棋”，走出一条差异化发展人工智能新路。

 

去年年底，猛然间，一个小公司、一批年轻人打造的DeepSeek引起全世界关注，美国很多高科技公司也在关注DeepSeek所做的贡献。DeepSeek的出现，大大增强了我们的信心。

 

我去年还讲过，美国人更多关注生成式人工智能ToC的应用，根据我们的情况，我们可能要更多关注ToB的应用。

 

ToB跟ToC有很大的不同，比如说生成式人工智能虽然是多模态，但更多还是文字，最多是语音。但在汽车上，我们基本不用文字操控，也很少用语音操控，更多是用图像，这就是模态的不同。

 

另外，要满足各行各业的要求。ToC应用需要几千亿甚至上万亿参数，ToB用不到这么大的参数，这就是扬长避短。再加上美国在芯片出口方面一而再、再而三地对中国设限，跟着美国人走不是我们的长项。

我们取得的成就证明，要看着美国人怎么做，但千万别跟着做，也许他做成了，我们做不成。我们能不能走出一条有中国特色的、符合国情的、自主的发展道路？偶然的巧合，DeepSeek印证了我的这种看法。

 

DeepSeek的性能比美国这些大模型好还是坏？看不同的报告有不同的结果。简单来说，互有所长。DeepSeek既不是全面超越，也不是全面落后，有它的特色。我最赞赏的一点，DeepSeek是开源大模型。汽车行业用了很多大模型，很多操作系统，但现在还没有一个成熟的开源的大模型，这是我们的又一个机遇。

 

我特别想强调，汽车产业已经成为人工智能技术最为广阔且关键的应用场景，而智能网联汽车更是人工智能创新产品与服务的典型代表。

 

为什么这样说？因为智能网联汽车集成了自动驾驶、感知决策、路径规划、边缘计算、车载芯片等核心AI能力。我们可以把它理解为，将人工智能系统“装进”一个可以高速移动的空间，在多变的路况等环境下进行实时反应的载体。

 

这种时代背景下，智能网联汽车早已不是简单地“多装几个传感器”，而是向整车智能、路网协同、云端互动全方位发展迈进，这对软硬件的协同能力提出前所未有的极致要求。

 

举个例子，智能手机发展就是软硬件协同演进的经典案例，从芯片、操作系统，到应用生态构建，推动整个产业的繁荣。同样，智能汽车发展也必须经历类似系统性演进过程，车载操作系统至关重要，这恰恰是我国汽车产业目前面临“缺芯少魂”难题的核心关键所在。

 

尽管中国在智能网联汽车技术领域已经成功跻身全球第一梯队，造车新势力发展势头很好，但仍亟待提升造“芯”（芯片）和造“魂”（操作系统）的硬实力，让工业大模型真正扎根于生产线，而不是简简单单地悬浮在会议室之中，加强产业链协同创新已经迫在眉睫。

 

我认为，智能网联汽车竞争的核心焦点是车路云一体化。与单车智能相比，智能网联汽车更加关注车与车、车与路、车与云之间的紧密协同。

 

仅依靠单车智能，无法突破成本与安全的天花板。我国早在2015年，就前瞻性地提出智能网联汽车这一概念，主张通过车-路-云-人协同融合，实现智能化与网联化的双轮驱动。

相较于单车智能的孤立作战模式，我国车路云一体化方案展现出高度的系统性和协同性，是实现智能汽车产业化、低成本、广覆盖发展的最优选择。

 

国外众多企业也逐渐意识到单车智能的局限性，但由于受到基础设施建设能力的瓶颈、社会资源调动能力等诸多限制因素，这一构想一直难以顺利落地实施。

 

我国正持续将智能网联汽车纳入国家整体发展战略之中，从制定中长期规划，到构建完善的标准体系与法律法规，再到推动产业协同、供应链补链，以及全场景应用的落地生根，正全力推动道路基础设施数字化改造。

 

我在这里还继续呼吁，要实现跨部门协作，共同解决数据安全与隐私保护等关键问题，系统地构建全方位支撑体系，力求打造一个集成化、可持续发展的产业生态。

 

在这个关键发展阶段，我国智能网联汽车已经从最初的小范围测试验证，迈向技术快速演进、规模化应用发展的全新时期，迫切需要以更有力的措施，凝聚起跨行业的强大合力，牢牢抓住产业发展的重要窗口期。

 

我们应当凝心聚力，共同打造一个开放包容的产业发展生态。实现软硬协同，有效破解算力困境。充分发挥自身优势，不断探索完善车路云一体化方案，以坚定的步伐迎接自动驾驶汽车时代的到来。

 

这些理念在新书里都有非常详尽的说明。

 

创新与生态

 

为什么中国智能网联汽车能行？我在书中提到，在全球汽车产业加速变革的浪潮中，中国智能网联汽车产业能够脱颖而出，开辟出独特发展道路，凭借的是五大独特优势。

 

一是，人工智能技术应用走在全球前列，特别是在大模型领域，具备应用规模与数据积累优势，可以推动车载AI落地。

 

二是，5G技术和网络基础全球领先，为高效的车路云通信提供强力支撑。

 

三是，互联网应用深入。年轻一代对新技术接受度高，具备推动产业变革的良好用户基础。

 

四是，中国是全球最大单一汽车市场，而且正在建设一个统一的大市场，新能源汽车发展势头强劲，具备实现规模化应用的市场基础。

 

五是，集中力量办大事的体制优势，使得跨行业、跨领域的协同创新成为可能，为复杂系统工程提供坚强保障。

中国汽车巨大的产销量优势，使我们具备构建完整产业链供应链的内在逻辑。相比全球第二大市场美国，我国年销量高出约1000万辆，这种体量的优势，不仅是经济数据的体现，更意味着我们在智能网联汽车国际竞争中，拥有巨大的话语权和引领力。

 

新能源汽车的领先优势，为智能网联汽车发展奠定坚实技术与产业基础。新能源汽车与智能网联车在底层架构上存在天然契合，新能源汽车为智能化升级提供基础平台，推动智能网联汽车发展水到渠成。

 

我希望这两本书能覆盖更多年轻读者。他们对新生事物接受能力更强，愿意尝试新方向。自古英雄出少年，未来除凝聚共识、推动产业发展外，让更多年轻人了解、理解新的发展方向，鼓励他们投身中国式现代化建设，也是我写这本书的一个目的。

 

我坚信，不久的将来，我国一定会成为名副其实的全球汽车产业火车头，真正跻身世界汽车强国行列，实现中国汽车现代化。