8月17日，第四屆沈陽智能網聯汽車大會在沈陽舉辦，中國工程院院士李克強出席大會并發言。他表示，中國發展車路云一體化具有先發優勢，但仍需要解決技術閉環和商業閉環的問題。現有的單車智能只能逼近優秀駕駛員水平，限制了水平上限，引入路側感知與計算，增強了車路云協同模式，具備超越人類駕駛水平潛力。他認為，特斯拉FSD是影子模型加端到端大模型，是車云協同的應用模式，并非傳統的單車智能。

　　李克強院士稱，智能駕駛，包括車路云一體化的復雜系統，正即將進入規模化應用階段。今年前五個月新車的智能駕駛輔助系統裝車超過50%，L3級的進入準商業化階段，包括L4級示范范圍正在擴大。同時，全球已經在加快探索實踐，發揮車路云一體化融合優勢，包括歐洲、日本正在組織國家的項目，組織重大的工程方式來加快技術的建設，推進基礎設施的建設。

　　在這種情況下，中國率先推出了智能化和網聯化融合發展的路線，并且在堅定地踐行車路云一體化發展戰略。在云控技術平臺、移動通信、5G、CV2X方面已經具備先發優勢。今年年初，五部委聯合推出的車路云一體化應用試點，政策推動為從封閉到公開，到先導應用，到現在大量產業化的示范做了一個體系性的支撐。

　　不過李克強院士也強調，在和全國20多個城市代表交流示范區建設時也談到一些亟待解決的問題。最直接的問題是許多城市投入多獲得感少，怎樣投入和商業化的閉環怎么形成。李克強院士認為，智能網聯汽車是一個高新技術的產品，而一個高新技術產業化應該具備兩個條件，技術閉環和商業閉環。如果有技術閉環未必有商業閉環，但是如果沒有技術閉環一定沒有商業閉環。他特別希望通過應用試點，盡快形成技術閉環。

　　李克強院士說，應用示范建設1.0版在技術閉環上面存在著兩大問題。1.0版實際是初級階段，在車輛運用、系統運行方面仍然是以單車智能為主。在這種情況下，獲取的數據非常被動，很少有車企主動或者非常自愿把數據接入數據平臺，車企沒有從現在花了這么大代價建的數據平臺上獲取實時數據。沒有實時數據的提供，技術上沒形成閉環。盡管現在已經車云協同車云一體化了，但是一體化往往很多方面是建煙囪形架構，只有智駕的數據，不能獲取數據。這兩個技術問題沒有形成閉環，很難再談到客戶的感受、數據可靠，形成增值服務。因此特別希望通過示范應用把這兩個問題解決。

　　對于車路云一體化和單車智能的關系，李克強院士認為二者并不矛盾。他稱車路云一體化的目的是為了形成一個復雜體系化的協同的感知、決策的控制和增值服務，是單車智能的升級版。單車智能做好了，自然衍生到車云協同，車云加上基礎設施路做一體化，從技術發展的路徑上是這樣演進，沒有誰否定誰的問題，是技術演進的問題。

　　李克強院士還以特斯拉最新的FSD舉例，他說特斯拉新一代FSD在傳統的單車智能加上端到端的大模型，基于影子計算的端到端大模型，對全行業實行汽車智能化是一個鼓舞和激勵。但李克強院士強調，FSD并不是全無人駕駛，它屬于高級別的輔助駕駛，在很多城市工況下還需要接管，接管的里程相對還不是太高。此外，特斯拉FSD是影子模型加端到端大模型，是車云協同的應用模式，并非傳統的單車智能。

　　李克強院士稱，車路云一體化是單車智能+影子模式的全方位升級版，現有的單車智能只能逼近優秀駕駛員水平，限制了水平上限，引入路側感知與計算，增強了車路云協同模式，具備超越人類駕駛水平潛力，上限提升。

　　在車路云一體化具體的應用場景上，李克強院士提出了8個可商業化的應用場景。包括智慧公交、智慧環衛、智慧物流/公路物流、智能乘用車（含Robotaix）、數據增值服務、城市物流、智能充放電、智慧礦山。

　　最后，李克強院士表示，車路云一體化發展符合技術和產業發展趨勢，要保持戰略定力持續推動技術落地。同時，要客觀看待問題，充分認識當前亟待解決的問題。堅持既有的路徑，架構正確、標準統一是解決相關問題的有效途徑，應該形成凝聚發展路徑的共識，抓緊發展窗口期，進一步加大投入，早日實現大規模的產業化目標。