一、汽车产业已成为最重要的国民经济支柱型产业，让我们最大化地发挥我们的技术应用价值。根据国家统计局统计，早在2021年，中国汽车工业总营收8.7万亿，占GDP比值7.5%,已经超过了房地产所占的比例6.8%。作为一个计算机人，可以把所学最大程度地支撑我国经济的高质量发展。

二、计算机已从个人计算、移动计算转向认知计算，智能汽车是“感知-认知-决策-执行”的绝佳载体，让我们跟上时代潮流。

三、智能汽车的芯片需要我们去解决卡脖子问题，这是我们的主战场，应义不容辞。

四、智能汽车的操作系统需要我们去定义，需要我们计算机人去提出汽车操作系统的科学问题是什么。

五、智能汽车的感知是深度学习技术非常契合的用武之地，不要满足于去打有限数据集的比赛，去挑战无限的实际场景，去面对不同的气候/天气条件、道路结构、交通参与者、交通信号灯、低矮障碍物，不同的手势/姿势、树枝、塑料袋、坑洼路面，不同的传感器、成像分辨率、数据获取速率、融合算法，多模态…等等。

六、智能汽车下一代的车内无线网络需要我们去定义。CAN太慢，线束太多，如何研制出下一代实时、可靠、高传输速率的车内无线网络？

七、智能汽车的安全需要我们去守护，大街上一辆辆移动的汽车，一旦被非法控制，后果不堪设想，如何既能保发展、又能保安全，是摆在计算机人面前的现实课题。

八、智能汽车未来的整车EE架构需要我们去设计，是分布式，还是集中式，抑或共存？

九、智能汽车涉及到的专业技术、学科门类、系统较多，各部分软硬件系统或模块开发方法不同，工程师角色背景多样，系统的代码量也非常庞大，传统的软件工程必将迎来新的机会。

十、智能汽车涉及到大量的数学、物理等知识，适合用作教育的完整载体，是科学史、技术史、创新史研究的绝佳对象，且适合大中小学、甚至幼儿园等不同的年龄段。

十一、面向用户实际需求，需要多学科交叉研究。以防晕车为例，既需要研究运动规划与控制致晕影响因素与缓解方法，也需要研究舱内多媒体与空间设计，还需要研究晕动症神经机理、生理特征、行为动作指标体系等方向，这将促进多学科的融合发展。