随着智能化的深入，产业“卡脖子”问题值得高度关注。苗圩表示，一是芯片问题。除了信息通信设备和手机芯片，车用芯片必须关注，包括通用的芯片和车规级专用芯片，部署时要统筹兼顾；二是操作系统问题。汽车走到一定阶段，打造出一个自主可控、开源开放的汽车操作系统势在必行；三是安全问题。随着智能网联汽车发展，一系列新的安全性问题需早做谋划。

智能驾驶产业正以远超预期的速度发展。一边是初创的自动驾驶独角兽期望凭借Robotaxi、Robobus在运营端构建L4级自动驾驶生态圈；另一边是面对个人消费者的整车企业量产车从L2级开始逐步迭代爬升。

全国政协经济委员会副主任苗圩近日公开表示，从全球看，搭载L2级自动驾驶功能的车型已经开始大规模推向商用，部分车企正在加快推进特定场景下的L3级别以上测试验证和量产车上市。2020年，我国L2级智能网联乘用车市场渗透率已达到15%。

据悉，2020年四季度以来，广汽集团、长安汽车、长城汽车、蔚来汽车、小鹏汽车相继发布的下一代新车型，均搭载智能驾驶域控制器和激光雷达，这是L2级以上自动驾驶的必备配置。

威马汽车已经将L2+增强型辅助驾驶搭载在全系车型上，威马与百度合作的智能纯电动SUV“W6”已量产下线，在特定环境下具备无人自动驾驶功能。开放道路下的高级辅助驾驶等功能，有望在2021年通过OTA（空中下载）方式落地。

数据堂自有数据集的“智能驾驶数据解决方案”中掌握着驾乘人群的行为数据，不仅包含驾驶员行为标注数据50种动态手势识别数据，103282张驾驶员行为标注数据等，还包1300万组人机对话交互文本数据，245小时车载环境普通话手机采集语音数据。不管是街景场景数据，驾驶员行为数据，还是车载语音数据，数据堂基于Human-in-the-loop智能辅助标注技术”和丰富的AI数据项目实施经验及完善的项目管理流程，支持智能驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据采集任务，辅助智能驾驶技术在复杂多样的环境下更好的感知实际道路、车辆位置和障碍物信息等，实时感知驾驶风险，实现智能行车、自动泊车等预定目标。对于智能驾驶而言将是其他企业难以企及的优势。

有专家认为，“十四五”期间，我国将实现L3级智能网联汽车产业化，以及部分场景L4级产业化，有可能在“十四五”末期开始初步尝试L5级智能网联汽车产品商用化。

12月27日，首个国产自主可控AI基础设施“AI大底座”正式发布，中国工程院院士郑纬民表示，这在两个方面解决了中国企业AI发展面临的卡脖子问题。

《“十四五”数字经济发展规划》中，人工智能作为数字经济创新发展的前沿和焦点，在多个版块中被多次提及。随着智能调度、自动驾驶、工业化联网等智能化产业应用的不断普及，中国产业正面临从数字化向智能化转移的关键窗口期。大模型、AIGC为代表的AI应用出现、出圈，更是加速推动了AI原生云的发展，这对中国云计算的基础设施提出了新要求。12月27日，首个国产自主可控AI基础设施“AI大底座”正式发布，让企业可以快捷、低成本地实现AI能力的随用随取。“在两个方面解决了中国企业AI发展面临的卡脖子问题，对于AI技术走到行业深处，实现产业智能化升级，我是持乐观的态度。 ”中国工程院院士郑纬民表示。