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彩神漏洞2023-01-31 16:05

汽车产业变革下半场,智能汽车如何开新局******

  “智能汽车是汽车产业的变革性技术,已引起世界各国的激烈角逐,中国发展智能汽车也已形成共识。我们的顶层规划以及产业政策日趋完善,技术研发逐渐进入商业化创新阶段。”在近日举行的全球智能汽车产业峰会(GIV2022)上,中国工程院院士、清华大学教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强的演讲直奔主题。

  如果说新能源汽车是汽车产业变革的上半场,那么下半场就是智能汽车。本次会议围绕“全球视角下的智能汽车发展之路”,相关院士专家、企业代表聚焦操作系统、顶层设计等话题展开了观点交锋。

  迈过芯片这道坎是必答题

  “汽车智能化是一项十分复杂的系统工程,需要智能汽车、智能交通、智慧城市的协同创新。”中国电动汽车百人会理事长陈清泰说,智能汽车的价值链、供应链正在加速重构,未来汽车对传统汽车的颠覆性,使传统零部件体系的50%以上都面临重构。

  有机构预测,到2030年,芯片将占高端汽车物料成本的20%以上,软件成本占整车成本的比例,则将从目前的15%跃升至60%。

  近年来,在“缺芯”倒逼下,我国汽车芯片设计有了快速进步。不过,中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟坦言,如何迈过芯片这道坎,仍然是必须要解决的问题。

  “我们必须看到我们所面临的一系列严峻挑战。”张永伟举例说,比如进口依赖、产业链技术短板、严格的检测认证以及人才短缺等问题。基于此,他提出应提升全产业链技术,建立汽车芯片标准、检测认证体系,加快国产芯片“上车”应用,加大政策支持等。

  打造国产主流CPU架构

  有报道称,美国太空探索技术公司创始人马斯克将推出汽车芯片,使汽车成为“四个轮子上的移动巨型计算机”。中央处理器(CPU)是汽车产业发展的关键技术之一,CPU架构也是芯片产业链的龙头,其不仅决定了CPU本身的性能,也在很大程度上引领整个芯片产业发展和生态建设。

  “这几年国产CPU发展得很快,现在国内市场上已有六七种CPU架构并存,但这并非长久之计。”中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员倪光南直言,多种国产CPU架构并存,未来可能会造成资源分散、低水平重复等问题。

  “这种状况如果不加以改进,若干年后,我国将缺乏能在全球市场上与X86、RAM两家竞争的自主CPU架构,从而在主流CPU方面仍将受制于人。”在倪光南看来,面向未来主流CPU市场,要聚焦开源绿色架构,发展中国芯片产业。尤其是在智能网联汽车等新兴领域,可通过充分发挥我国举国体制、超大规模市场优势和人才优势,共建绿色产业生态,增强绿色产业链、供应链自主控制能力。此外,还要通过加大对开源数据的贡献,增大国际话语权和主导权。

  探寻智能网联汽车“中国方案”

  在探讨中国智能汽车发展的具体问题时,针对如何加强顶层设计,陈清泰坦言,要动员多方力量,共同做好智能网联汽车的顶层布局,例如如何按照车路协同的思路对道路基础设施进行智能化改造,如何建立面向智能汽车的数据监管系统,怎样打破部门分割、形成高效协同的推进体制,都是当前非常迫切需要推进的任务。

  “未来中国要发展智能汽车,就应该从一体化的架构体系构建和关键技术突破方面作出积极探索。”李克强剖析,考虑到智能网联汽车的技术特征及社会属性,我们难以采用国际上的单车智能发展路径,需要探索“中国方案”,要充分融合智能化和网联化的技术路线,探索适合我国智能汽车的发展方案。

  智能网联汽车如何迈向高质量发展?李克强认为,要加强顶层设计谋划,抢抓智能网联汽车网联化、智能化的窗口期,加强产业顶层战略布局,并积极践行“中国方案”,成为全球技术趋势的引领者。

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重庆将支持纳税人在境外直接使用人民币跨境缴税******

  中新网重庆2月3日电 (牟馨馨 陈颖)记者3日在重庆市税务局召开的全市税务工作会议上获悉,2023年将支持纳税人在境外通过网上申报等方式,依托财税库银横向联网系统与人民币跨境支付机制,直接使用人民币跨境缴纳税款。

  2023年,重庆市将成渝地区双城经济圈建设作为“一号工程”和全市工作的总抓手。重庆税务部门今年将促进两地税费业务事项、数据应用、岗责体系深度融合,统一税费政策执行口径,联合建立税收政策执行审核机制,健全能源开发企业税收征管服务协调机制,组建跨省市税收分析团队,服务成渝地区双城经济圈建设。

  此外,重庆税务部门还将通过落实支持创新税费优惠政策,推动《支持企业上市涉税事项办理工作指引》落地,做精“国际税收指引”“项目税务管家”两个品牌,推动离境退税“即买即退”落地等举措,助力重庆开放平台和开放通道建设。

  重庆税务部门今年还将加快推动税收执法、服务、监管的数字化升级和智能化改造,优化数据归集与存储方式,整合历史数据,丰富使用场景,提升数据使用效率,强化数据算法和模型开发,逐步实现税收业务从流程驱动向数据驱动转变。(完)

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