赵福全：听了您的介绍，我们了解到智能网联汽车在本质上就是要让车辆具有人的能力，甚至超越人的能力，从而实现车辆的自我操控，这其中最核心的就是感知技术、决策技术和执行技术。而感知和决策技术，在很大程度上需要汽车以外其他领域的基础研究和前沿技术提供支撑，但是具体到汽车这个特殊的应用对象，必须进行有针对性的二次开发或者更深层次的技术积累。因为汽车自身及其使用环境的高度复杂性，远非一般的产品可比。比如深度学习，学习操控手机的能力和学习操控汽车的能力完全不可相提并论。要学会驾驶汽车，必须针对各种复杂的出行场景，如冰雪路面、阴雨天气、拥堵路况等进行充分的学习，还需要模仿人类的驾驶习惯和应急反应。尽管深度学习的基本原理和理论基础都是一样的，但是具体到不同的应用对象时，内容和难度就大不相同了。

因此，要开发好智能网联汽车，对汽车本身的深刻理解及对汽车技术的充分掌握是不可或缺的，否则外部新技术不可能有效嫁接于汽车产品，也就无法实现相关核心技术的重大突破。反过来说，智能网联汽车能够发展到怎样的程度，也取决于汽车行业的企业家、工程师和研究人员对外部技术的吸纳程度，只有本着开放合作的心态，积极吸收并融合其他相关领域的最新技术，努力实现“为我所用”，最终才能把智能汽车这个应用案例做到极致。

前面我们充分交流了智能网联汽车的技术问题。实际上，除了技术以外，智能网联汽车还有其他很多重要问题，有些对于智能网联汽车的发展甚至既是必要条件又是充分条件。比如法律法规的问题、伦理判断的问题。未来智能网联汽车是自动驾驶的，乘客虽然在车上但并不参与驾驶，一旦发生事故，应该怎样判定责任？交通警察又应该给谁开罚单？包括车辆保险的主体也很可能会不同。这其中有哪些是科学问题，哪些是工程问题，又有哪些是法律问题，哪些是伦理问题？我们应该怎样解决这些问题呢？

李克强：首先，智能网联汽车将是一个颠覆性的平台系统，借用信息产业的说法可以称之为信息物理系统。未来的交通体系将是高度智能、移动互联的“人车路”一体化系统，这样一个复杂系统的模型应该如何建立？其耦合机制是怎样的？如何准确描述人的行为？如何确保汽车安全、节能、高效地行驶？类似于这样的问题，就是我们发展智能网联汽车必须研究和突破的科学问题。

其次，智能网联汽车的执行系统与传统汽车是不一样的，比如刹车装置应该怎样设计和制造？如何通过系统集成实现所需要的新功能等，这些就是工程问题。必须基于复杂系统的理论基础，进行相关零部件和系统的重新设计和工程化实现，最终才能使智能网联汽车真正具备预期的能力。