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　　　　在林澍文看来，智驾系统成本的降低，更重要的来自于智驾系统的规模化应用。比如，2024年激光雷达的搭载量同比增长了191.5％，前视摄像头的标配搭载量同比增长了20.4％，环视摄像头的搭载量同比增长了35.8％。2025年，高阶智驾走向大规模普及，将进一步摊薄成本，也将驱动技术创新的提速，形成产业发展的良性循环。

人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点，但由于知识表示与获取的困难，该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界，因此具有很大的应用潜力，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信（不可解释）、不可控和不易推广等缺陷，因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作，比如手的操作与脚的步行等研究，但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之，这两代人工智能都有很大的局限性，而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。

　　　　其一，要加大自主创新力度。氢能的研发生产全球目前尚处初期阶段，中国完全可以通过强化自主创新实现“弯道超车”，而且我国在氢能“制储输用”各环节的技术水平和综合生产能力正在不断提升，进一步踩大自主创新的“油门”，完全可以实现氢能开发与利用技术的国产化替代。因此，除了加大资金投入外，还要组建央企、国企创新联合体，围绕产业链进行科技攻关，在此基础上依托大型能源企业成立国家级联合研发和推广应用平台，有效整合社会资源，推动全社会相关领域科研力量的广泛参与和协同攻关，聚焦核心技术，加快突破薄弱环节，同时也为新技术新产品的推广应用提供成熟的产业依托和试用平台，合力推动我国氢能产业迈上全球价值链的中高端。