汽车AI革命：从产品变革到底层能力构建

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书名：汽车AI革命 : 从产品变革到底层能力构建

ISBN：978-7-115-69339-6

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版  权

主  编 张永伟

责任编辑 陈灿然

人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号

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内 容 提 要

本书立足汽车与人工智能深度融合的时代浪潮，以“总括—产品—企业—要素—展望”五篇为框架，系统解读AI技术对汽车产业的影响。

总括篇开篇阐释汽车与AI的双向奔赴关系，分析大模型推动汽车成为超级智能体的核心逻辑，解读支撑两者融合发展的相关政策。产品篇梳理AI赋能汽车智能化的三阶段演进节奏，深入探讨自动驾驶从规则驱动向数据驱动的转型、智能座舱的场景化进化，以及智能化供应链中各类核心增量零部件的支撑作用。企业篇聚焦企业AI化升级，明确不同发展阶段企业的AI能力需求与演进路径，挖掘研发设计、生产制造等高价值应用场景。要素篇直击AI落地核心，详细阐述汽车行业AI大模型、数据、算力三大关键要素的发展现状、价值释放路径与挑战，同时构建AI时代汽车安全底座。展望篇预判整车AI化落地、企业级AI Agent演进等未来趋势。

本书适合从事智能化汽车及其上下游产业的战略研究、市场营销和企业技术管理的专业人士以及科技和产业决策人员阅读。此外，该书也可给相关专业的学生及所有对汽车智能化感兴趣的读者提供参考。

本书编委会

主 编 张永伟

副主编 师建华　张　健　贾　浩　张　强

参 编 刘　延　李　青　朱春鸽　朱洪亮　古永承　韩振威　

    于　旭　杜道锋　费　凡　秦　超　袁　浩　石少杨

    陶　庆　王梓安　梁嘉琪　李　稚　包宇婷　顾荷冉

    任　浩　　　

Part1 总括篇

第一章 汽车与人工智能加速融合

1．汽车与AI双向奔赴

（1）AI（Artificial Intelligence，人工智能）已进入技术创新与应用拓展“双轮驱动”阶段。当前，AI技术创新进入平台期，大模型通过缩放法则（Scaling Law）可获得的性能增速正出现边际效应递减。AI技术创新正从追求大参数量、大算力、大数据，转向空间智能和基础理论创新。与此同时，AI技术应用开始遍地开花，模型的应用推广成为业界高度关注的又一方向。OpenAI、谷歌、微软等美国企业持续加大AI大模型的应用投入；我国字节跳动、阿里巴巴、百度等企业也持续推进AI大模型与各行业的融合。可以说，AI已进入“技术创新与应用推广”双轮驱动的新阶段， 2025年可视为AI大模型应用元年。大模型作为AI技术的突出代表，与小模型的组合是当前AI应用的主要方式。其落地主要集中于两大方向：一是变革手机、电脑、汽车等智能终端体验；二是重塑企业的组织架构、管理模式及业务流程，核心目标在于切实帮助企业提升效率并增强竞争力。

（2）汽车成为前沿创新技术的最佳载体。电动化和智能化的跨越式发展，使得汽车的属性正在发生转变。过去，汽车被归入传统装备制造业，其本质属性是工程机械。如今，在机械属性的基础上，汽车又增添了科技属性和消费属性。汽车智能技术含量持续提升，智能化程度日益提高，越来越像电子类快消品，产品迭代速度不断加快。企业推出新车型的周期已从过去的3—5年缩短至1年甚至更短。这些变化使汽车成为前沿创新技术的最佳集成载体。

（3）汽车是AI大模型应用探索的理想载体。未来评价汽车将主要关注其技术创新和产品创新所创造的“价值”，以及其能否充分承载前沿技术的特性和优势。同时，汽车的全生命周期涵盖研发、生产、销售、使用等多个环节，过程中产生海量数据、面临复杂决策，应用场景极为丰富。这为AI大模型的落地提供了广阔而切实的空间，也使其成为兼具示范性与引领性的重要技术推广平台。

2．大模型将推动汽车成为超级智能体

大模型是以算力为基础、数据为资源、算法为放大器的技术范式，在汽车智能化领域展现出显著的马太效应。其智能涌现特性能够大幅提升自动驾驶、智能座舱等多方面的智能化水平，并通过快速迭代持续创造新的价值空间。以特斯拉FSD V12为例，该版本率先采用端到端技术并构建起数据闭环，使得系统代码从30万行大幅缩减至3000行，显著降低了开发复杂度。此后迭代进一步加速，从V13到V14的大版本升级仅耗时不到半年，体现了大模型驱动下汽车智能系统快速演进的能力。

大模型甚至有可能推动智能驾驶汽车变革为“人工智能汽车”，使其逐渐成长为具备自主学习与交互能力的超级智能体。这类汽车能够持续从行驶环境中采集数据，通过不断的自主学习和优化，主动适应复杂多变的道路与交通状况，从而提升驾驶的安全性与乘坐的舒适度。与此同时，大模型还能赋予汽车理解人类语言与手势的能力，使其可以通过语音、灯光变换或屏幕显示等多种方式，与驾乘者实现高效、自然的沟通互动。

3．AI大模型改写汽车全生命周期价值创造

大模型将颠覆汽车行业原有的生产方式，重塑整车设计研发、生产制造、市场营销、售后服务、供应链等各个环节，推动整个制造链条的产业化与数字化升级。

一方面，用户与车企的距离被进一步拉近。大模型将成为车企直面用户的流量入口，帮助车企在需求定义、用户运营、产品升级等环节抓取每位用户的个性化需求，以提供千人千面的产品迭代和服务拓展。例如，极越汽车借助大模型打通了用户用车过程中的问题搜集、数据反馈与工程师处理的自动化闭环，极大提升了组织效率。

另一方面，汽车的设计与生产方式也得到了革新。目前，小鹏等车企已有超过30%的软件代码依靠大模型自动生成。同时，大模型为科技公司赋能汽车产业提供了一条清晰可行的路径，进一步促进了人工智能、信息通信等领域与汽车产业的融合，加速了产业格局的重塑。

4．支持汽车与人工智能融合发展的政策分析

中国在大模型领域的发展中，通过“强监管+促创新”双轮驱动，构建了覆盖技术研发、数据使用、内容生成和行业应用的全链条安全治理体系，同时保持了技术迭代与商业化落地的效率（见表1-1）。在发展方面，我国提出分阶段发展目标，致力于将自身打造为全球AI创新中心。《新一代人工智能发展规划》（2017年）提出了“三步走”目标，计划到2030年使中国成为世界主要人工智能创新中心，重点突破基础理论、关键技术和应用场景。在安全方面，政策划定了安全边界，明确了发展路径。《生成式人工智能服务管理暂行办法》对大模型的训练数据安全、内容过滤机制、服务备案制等方面提出了明确要求。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。同时，加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术的融合和产品创新，探索智能产品新形态。

表1-1 我国促进人工智能创新发展政策汇总（不完全统计）

注：信息来源于公开资料，由车百智库研究院整理。