AI顛覆汽車工業

2025年才剛過去兩個多月，但汽車行業密集的發布會卻釋放著一個微妙的變化——當鎂光燈亮起時，車企高管們不再急于展示產品的續航里程和充電速度，而是頻頻提及“AI”。汽車產業從“傳統燃油車”到“電動化”的變革尚在進行，“AI定義汽車”便已呼嘯而來。

“新能源的下半場競爭是圍繞智能化，確切地說，應該是AI智能化。”吉利汽車集團CEO淦家閱在3月3日吉利AI智能科技發布會上表示。

從ChatGPT到DeepSeek，AI大模型已然成為全新的生產力。中國科學院院士、中國電動汽車百人會副理事長歐陽明高判斷：“汽車領域的‘人工智能+’會全面爆發，將會貫穿到汽車設計、制造、銷售、維保的汽車全產業鏈，全方位、全鏈條。”

“未來兩年內，大模型技術必定會應用于汽車領域，依賴于大量訓練數據的自動駕駛方案，將逐步取代過去依據預設規則編寫的自動駕駛模式，引領車輛智能由初級階段邁向真正的智能。”全國政協委員、360集團創始人周鴻祎說，大模型的應用將成為決定汽車市場競爭力的關鍵因素。“隨著越來越多數字技術‘上車’，今天的汽車已逐步成為四個輪子上的‘超算中心’。”

AI大模型正不斷加速智能座艙升級與高級別自動駕駛規模化落地，并在終端市場激起漣漪。

真正的“智能座艙”來了

“智能座艙”并不是新鮮的概念，但從執行“打開天窗”的簡單指令，到可以準確預判用戶需求，卻是一個不小的跨越。

“很多消費者反饋，現有的智能座艙表現得不夠‘智能’。你必須給它一條清晰的指令，且是沒有上下文語義理解的單條式指令，它才能完成簡單的動作。”一位從事智能電動汽車測評的業內人士告訴《中國新聞周刊》，“伴隨AI大模型重構智能汽車基因，很快智能座艙將可以理解駕乘者時間序列上一系列的動作，實現‘類人推理’，交互將更絲滑更順暢。”

今年以來，DeepSeek（深度求索）的爆火點燃了汽車企業的熱情，目前已有超過20家車企宣布與DeepSeek達成合作。

比如，比亞迪的整車智能“璇璣架構”接入了DeepSeek-R1大模型。比亞迪相關負責人告訴《中國新聞周刊》：“在座艙端，以自研的開放式AI架構，實現自研大模型與商業大模型深度融合，借助DeepSeek卓越的推理能力，更好地理解用戶的模糊意圖和隱性需求，為用戶提供更加精準和個性化的服務。”

理想汽車宣布旗下人工智能助手理想同學App全面接入DeepSeek-R1amp;V3 671B滿血版。東風日產N7的云享座艙同樣接入了DeepSeek，在語音控制、導航規劃及娛樂系統推薦等方面精準理解用戶需求。吉利汽車自研大模型與DeepSeek已完成深度融合。例如，當你說出“我有點冷”，智能汽車AI就會自動調節車內溫度、打開座椅加熱等功能。

“DeepSeek火遍海內外，20多家車企引入，肯定會加速智能化發展，智能汽車的發展會加劇市場競爭。”歐陽明高告訴《中國新聞周刊》。不過，中國汽車流通協會乘用車市場信息聯席分會秘書長崔東樹提醒，任何大模型都不是萬能的。車企接入DeepSeek對智能化水平的提升有促進作用，不過車企要有自己強大的數據和分析能力，因為再強大的大模型，如果原始數據是受污染的，得出的結論永遠不可能正確。

智能駕駛大爆發之年

2025年，特斯拉FSD終于落地中國，比亞迪則掀起“智駕平權”的競爭浪潮，吉利星睿智算中心2.0的算力資源超萬卡級別，原本在智駕領域處于落后地位的傳統汽車企業紛紛擁抱國內智駕供應商……智能駕駛領域，正迎來“寒武紀”大爆發之年。

2月25日，特斯拉宣布對現有Autopilot自動輔助駕駛優化升級，在中國提供類似于美國市場上FSD（完全自動駕駛）的駕駛輔助功能。

作為最早在智能駕駛上應用端到端大模型的企業，特斯拉目前擁有全球超700萬輛車的“影子模式”，疊加它的超級算力、算法和數據，構筑了與中國車企具有數量級差距的基礎設施壁壘。僅從算力來講，2024年末，特斯拉Dojo的總算力已經達到100 EFLOPS，約等于320500塊英偉達 A100 GPU的算力水平，是所有國內車企所擁有算力的總和。

“全球最厲害的玩家來到中國，一起把技術往上‘卷’，這是一個好事情。”中國高階智駕供應商Momenta CEO曹旭東這樣評價特斯拉FSD的入華。行業分析普遍認為，特斯拉的進入將加速本土車企的技術迭代。

事實上，2024年上半年，百度Apollo就公布了全球首個面向全無人自動駕駛的端到端大模型Apollo ADFM，漸進式實現全面無人化自動駕駛。蘿卜快跑于去年推出的第六代無人車已接入百度Apollo ADFM大模型，這也是全球首個支持L4級自動駕駛的大模型。在中國的復雜路況下，蘿卜快跑的實際出險率僅為人類駕駛員的1/14。百度相關負責人向《中國新聞周刊》提供了一份數據：截至2025年1月，百度自動駕駛出行服務在全國累計提供超900萬次的乘車服務。

與特斯拉相比，本土車企如何追趕數據“差距”？“在海量數據中挖掘黃金數據。”比亞迪相關負責人稱，“一是基于VLM多模態大模型，在挖掘海量數據的同時，自動獲取感知案例，以及老司機的駕駛行為，從而迅速積累高價值訓練數據；二是基于海量智駕數據，通過無監督重建的方式，訓練出行業領先的智駕世界大模型。”

吉利控股集團首席智駕科學家陳奇則直言：“吉利擁有23.5 EFLOPS算力，750萬輛車、100億公里的行駛數據，還有深度融合的大模型，吉利的智駕體驗或者數據累計也是非常快的，我們也會繼續保持這種狀態和勢頭。 ”

“為了更安全、更普惠，智駕必須加入AI的能力。”淦家閱表示，大模型的出現，改變了算法的邏輯。“以前的智駕是‘兩段式智駕’，有識別、控制兩個流程。現在我們以AI技術賦能智駕，用先進的AI算法模型取代了傳統的算法和人工編寫的規則，升級成‘一段式智駕’，可以通過融合式大模型生成更多場景，不斷訓練更多場景，實現更加安全。”

在獨立智能駕駛解決方案市場，國內Momenta、華為、元戎啟行等企業已成為市場最主要參與者。數據顯示，2024年，Momenta的市占率達到了60.1％，華為則占據了29.8％。

為了應對智能化趨勢下的競爭壓力，不少外資、合資汽車品牌紛紛開始擁抱中國技術生態的成熟方案。例如，3月1日，東風日產正式發布全新天演架構，并亮相了基于該架構開發的首款純電動車型日產N7。在智能駕駛方面，東風日產與Momenta合作開發的智能駕駛系統采用端到端解決方案，這一方案支持高快領航（高速+城市快速路），能在復雜場景下實現智能駕駛，提升了駕駛的安全性和便捷性。

價格加速“打下來”

技術的發展速度快到讓人感覺“追不上”，而那些曾經高高在上的科技，卻以不斷降低的價格，進入千家萬戶。

2025年2月，比亞迪祭出智能駕駛“超級大招”——天神之眼高階智駕系統，叩開了全民智駕時代的大門。比亞迪董事長王傳福表示，天神之眼高階智駕可實現全程高速0接管。比亞迪全系共21款車型將搭載天神之眼高階智駕，20萬級、15萬級、10萬級車型全系標配，10萬元以下車型將多數搭載。

“未來的車型一定都是智駕車型，智駕平權是一個非常正常的事情。”今年全國兩會期間，全國人大代表，廣汽集團黨委書記、董事長、總經理馮興亞表示，“但在當前自動駕駛的早期階段，由于技術成本還比較高，在低價車型中應用的話，消費者可能無法接受這個成本，但我認為智駕技術成本的降低會非常快，超出想象的快，很快智駕平權就會變得很（普及）。”

馮興亞表示，智駕平權是廣汽一直追求的目標，下一步會在更多的車型上應用智駕功能。目前L2級技術（如自動剎車、跟隨、車道保持等）已經在廣汽的車型中很普及了，未來還會有更多的車型應用L2++（如高速公路智能駕駛）。

曹旭東表示，中國的整個市場相比于全球在高階自動駕駛上發展速度要快。“我們的感受應該相比于國際市場至少領先3年的時間，有可能更快。”曹旭東介紹，一方面得益于中國優秀車企之間的競爭驅動了整個市場技術的快速發展；另一方面，中國消費者購車的人群的年齡要比歐美更年輕。“中國的消費者對新技術是極其喜歡和接受的，這也使得中國的企業包括我們這樣的科技公司受益。”

大陸集團2024年未來出行趨勢調研報告給出了一致的判斷：高達80％ 的中國受訪者希望自己的汽車配備最新的技術，這一比例顯著高于參與調研的其他任何國家（德國和法國各約 43％，日本和美國各 51％）。

目前，城市NOA（導航輔助駕駛）從相對小眾、高端的產品，逐漸開始普及。越來越多的消費者把它變成購車的必選項，車企開始順應市場需求，大幅提升高階智駕的配置。曹旭東判斷，2025年底到2026年，城市NOA甚至可能成為15萬元以上車型的標配。

“高階智駕標配的驅動因素是智駕的摩爾定律。其主要包括軟件的摩爾定律和硬件的摩爾定律。”曹旭東告訴《中國新聞周刊》，“硬件的摩爾定律是高階智駕的硬件的BOM（物料清單）每兩年會減半。”曹旭東介紹，如果我們回顧一兩年之前能夠實現城市NOA的話，雙Orin-X激光雷達整個BOM的成本可能要到2萬多，而現在單Orin-X單激光雷達整個BOM1萬左右就可以了。到2025年底、2026年的話要實現城市NOA的BOM可以做到5000元以內。

“軟件的摩爾定律是說產品的體驗兩年提升十倍，這是行業的水平。”曹旭東表示，行業內領軍企業進步速度可能比這個還要快，甚至做到一年提升十倍。“產品的體驗指數級提升，硬件BOM成本會在兩年減半，因此我們預判滲透率在較短的五年時間內就會提升到70％—80％。”

越來越接近高級別智駕

智能駕駛似乎離普通消費者更近了一步，但距離真正的“自動駕駛”，仍有很長的路要走。

特斯拉FSD的到來，掀起國內智能駕駛對比測試的熱潮。“做測試一天扣滿12分。”有測評博主感慨，無論是特斯拉FSD，還是國內智能駕駛比較領先的幾款車型，目前智能駕駛的表現都還有較大提升空間。歐陽明高強調，目前市場上的高階智能駕駛功能仍屬于L2+級別的輔助駕駛，盡管引入了人工智能技術，但距離完全自動駕駛仍有差距。

對于自動駕駛而言，如何在復雜動態的交通環境中實現高效、安全的車輛控制成為一大核心難題。現有的自動駕駛系統普遍缺乏多智能體協作能力、高效決策與解釋能力，在面對復雜交通環境時，難以有效理解周圍交通參與者的行為和意圖。蔚來CEO李斌在2025 CES Asia上直言：“在自動駕駛領域，99％的可靠性和99.9％之間隔著一條人命。”

由于目前特斯拉只能靠捕捉公開數據訓練模擬場景，再用以訓練模型，這意味著其在中國本土數據仍遠遠不足，這也讓特斯拉FSD在國內的表現有些“水土不服”。

“大模型的技術路徑泛化能力非常強。”曹旭東表示，“之前在中國訓練了一個非常好的智駕大模型，當我們要拓展海外市場的時候，比如日本市場，即使有左右舵的差別也取得了不錯的效果。這是大模型底層的通用規律，在中國能做到100分，在世界差不多可以做到80分。”

“L4級智能駕駛肯定是未來的趨勢，還是會回歸到人工智能。”淦家閱表示，“如果還是那種識別+決策的邏輯，我們始終會認為哪怕堆再多的配置、算法再牛，它的場景就是正態分布。正態分布兩邊的場景永遠是無法窮盡的，這種無法窮盡的場景對智駕是很大的挑戰。所以，AI技術的加入，是智駕發展的必經之路。”

理想汽車自動駕駛研發副總裁郎咸朋認為，按照現在的端到端+VLM（視覺語言模型）體系，技術能力繼續迭代的話，理想汽車有望在2025年實現L3級自動駕駛。L3級別智能駕駛是有監督智能駕駛的初級階段，更是L4和L5級別自動駕駛的先導。在有監督智能駕駛階段，理想汽車交付給用戶的產品將是全場景、一體化端到端產品。

“小米在智駕方面的目標是做到行業第一，計劃在智駕領域三年內投入超過60億元。”小米集團董事長雷軍說，通過AI大模型和智能算法優化，可以進一步提升小米汽車的自動駕駛能力，完善其全場景智能生態，找到新的價值增長點。按照規劃，小米汽車將在2025年重點推出全場景智能駕駛功能，涵蓋高速、城市道路和泊車場景，爭取進入L3階段。

“未來實現L3、L4級的自動駕駛，需要自動駕駛技術路線轉型，轉到基于大模型的端到端模式。”歐陽明高表示，自動駕駛用到的是多模態的DeepSeek-V3。“現在的大語言模型主要是處理文本，所謂多模態就是它能理解生成多種類型的數據，包括了文本，也包括了圖像、音頻、視頻。傳感器大多數是視頻、圖像，這種多模態的DeepSeek可以作為端到端算法的基座大模型，來賦能自動駕駛技術。”

數據洪流漫過

銹蝕的油管

方向盤在云端解構

充電樁吐出

液態代碼的月光

自動駕駛的孢子

隨風散落

（此詩由DeepSeek結合本文內容創作）

淘汰賽進入新階段

“智能汽車的發展會加劇市場競爭。”在歐陽明高看來，“現在產業發展的階段特點是新造車勢力大量涌入的階段即將過去。智能化變革階段競爭會更加白熱化，要做好準備進入兼并重組的轉折階段和產業模式變革的預備階段。”

汽車行業的競爭模式早已不同以往。目前，新勢力車企如特斯拉、小鵬、蔚來等以智能駕駛為核心賣點，在技術創新和功能體驗上競爭激烈。例如特斯拉的FSD引領數據驅動型端到端智能駕駛，小鵬汽車率先實現端到端大模型量產上車。與此同時，比亞迪采取了全部自研的縱向一體化模式，形成生態閉環；傳統車企如大眾、奔馳等加快智能化轉型，投入大量資源研發智能駕駛技術；科技公司與車企在競爭與合作中發展。百度、華為等科技公司憑借AI技術和算法優勢，為車企提供智能駕駛解決方案。

不過，由于AI大模型驅動的智能駕駛研發需要大量資金投入，用于算力設備購置、數據采集標注、人才招聘培養等。資金實力不足的企業難免在激烈的競爭中被迫出局。如曾估值90億元的智能駕駛“獨角獸”縱目科技，在2024年底至2025年初的短短數月內，經歷了斷電封樓、全員欠薪、社保斷繳、高管集體離職的崩盤式潰敗，最終因資金鏈問題而倒下。

而伴隨技術迭代快，不能快速將大模型技術應用于智能駕駛、實現功能升級和性能提升的企業會落后。如一些僅專注于低階智能駕駛功能，無法突破高階技術的企業，生存空間被壓縮。

在小鵬汽車CEO何小鵬看來，隨著AI大模型時代到來，AI汽車將是未來競爭決賽入場券。“我入行的時候有300家新造車企業，有100家原來的造車企業（包括商用車），現在中國有規模銷量的企業40家，而這只用了7年時間。”何小鵬預估，如果再用10年時間，中國汽車主流的品牌，包括國有、外資、合資、民營數量會小于7家。“一年起碼要賣100萬臺強AI的汽車才是決賽的入場券。只賣車還好說，怎么能將車與AI耦合起來，這才是未來10年最重要的。”

站在 2025 年的時間節點，汽車產業的變革已進入深水區。當特斯拉FSD用戶累計行駛里程突破10億英里，當華為乾崑智駕ADS 3.0系統實現從車位到車位的全場景貫通……很多業內人士相信，汽車的未來，絕不僅僅只是代步的冰冷機器，而將蛻變為會思考、懂情感的移動終端。這場由AI驅動的產業革命，有可能成為第三次出行革命的起點。