一场AI引发的汽车革命

在全球汽车产业加速向电动化、智能化转型的背景下，人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑汽车产品的本质。汽车不再仅仅是“载具”，而是逐渐进化为“可进化的移动智能空间”。这一转变不仅影响产品形态与用户体验，更推动着整个产业链的价值重构与生态重组。

从“载具”到“空间”：汽车属性的双重演进

传统汽车的核心价值在于其载具属性——安全、高效地将用户从A点运送到B点。然而，随着电动化与智能化的深度融合，汽车的“空间属性”正日益凸显，推动汽车从封闭的移动工具转变为具有情感连接能力的“智能出行伙伴”。

在载具属性上，AI通过智能驾驶系统将人从驾驶负担中解放出来，使出行成为更加安全、高效、舒适的体验。在日前举办的第十九届中国汽车产业论坛上，博世智能驾控中国区总裁吴永桥指出，自动驾驶技术正从“规则驱动”向“端到端数据驱动”演进，尤其是“一段式端到端”模型的出现，将感知、预测、规控等环节融合为统一大模型，大幅提升了系统的泛化能力和场景适应性。这种技术路径不仅降低了对高精度地图的依赖，也使自动驾驶系统能够更好地应对长尾场景，如突然出现的动物、道路施工等复杂路况。

蔚来汽车执行副总裁周欣进一步指出，自动驾驶的核心正从“感知-决策-执行”的线性流程，转向以“认知模型”为核心的平行推演能力。通过世界模型与强化学习的结合，系统能在极短时间内生成多个平行轨迹并选择最优解，实现类人的驾驶决策。这不仅提升了行车安全性，也为未来实现完全自动驾驶奠定了技术基础。

在空间属性上，AI赋予汽车座舱以“主动服务”能力。传统座舱是人发出指令、车被动响应的机械交互模式；而智能座舱则能通过视觉、语音、生物传感器等多模态感知，主动识别用户状态与需求，提供个性化服务。例如，系统可通过面部识别感知用户情绪，自动播放相应风格的音乐；或通过日程与导航数据的融合，主动提醒用户接下来的行程安排。这种从“被动响应”到“主动关怀”的转变，使汽车从一个封闭的移动容器，转变为具有情感连接能力的“智能出行伙伴”。

图源：盖世汽车摄

腾讯副总裁钟翔平表示，真正的AI座舱应实现“从被动交流到主动交流”的跨越，这需要大模型在端侧的高效部署与多模态感知能力的深度融合。腾讯通过将微信小程序生态与大模型结合，使座舱不仅能“听懂人话”，还能“办成实事”，实现服务在车内的无缝流转。例如，用户可通过语音直接调用小程序完成餐厅预订、支付停车费等操作，极大提升了车内服务的便捷性与连贯性。

AI在重新定义产品技术架构的同时，也在重构用户与汽车的价值关系。传统汽车时代，用户与品牌的关系主要以“买车-用车-保养-换车”为链条，价值交换集中在交易瞬间。而智能汽车时代，汽车成为持续进化的数字终端，用户体验迭代贯穿全生命周期。

这意味着，汽车企业的竞争焦点将从“硬件配置”转向“服务体验”，从“一次性销售”转向“持续运营”。用户可能不再为某个硬件功能买单，而是为“更安全的驾驶体验”“更贴心的座舱服务”“更高效的出行规划”等订阅服务付费。这也要求车企建立全新的用户运营体系、数据反馈闭环与OTA迭代能力。

腾讯与蔚来合作推出的“停车场导航服务”即是一例。该服务融合高精地图、视觉识别与场景推理，在用户进入停车场后自动开启“上帝视角”，引导车辆至最近电梯或目标店铺附近车位。这类功能看似微小，却直击用户痛点，通过持续的场景迭代，不断增强用户粘性与品牌好感。这也预示着未来汽车商业模式的重要方向：以服务为核心的用户价值持续挖掘。

AI驱动的技术路径演进与产业分工重构

AI对汽车产品的重新定义，背后是技术路径的快速演进与产业角色的深度重构。在智能驾驶与智能座舱两大领域，行业呈现出“多技术路线并存，逐步向端到端收敛”的趋势，并推动车企、科技公司与供应商之间的分工体系发生深刻变化。

数据闭环与工程化能力成为智能驾驶落地的关键瓶颈。钟翔平强调：“算力、算法、数据是支撑智能驾驶发展的三驾马车，其中数据又是最重要、最有价值的关键要素。”只有建立起高效的数据采集、标注、训练、仿真闭环，才能将海量数据转化为系统智能。腾讯通过打造智能驾驶云专区、开放工具链、提供云图一体化方案，正助力车企加速数据闭环建设，缩短开发周期。

与此同时，行业正逐步形成“车端实时响应+云端深度推理”的算力协同模式。轻量化模型在车端实现低延迟决策，大模型在云端进行复杂场景的仿真与优化，二者通过高效通信实现能力互补。这种架构不仅提升了系统的整体性能，也为后续功能升级和服务扩展提供了灵活的技术基础。

当前座舱功能普遍集中在语音助手、导航、娱乐等基础服务，交互体验仍存在延迟、卡顿、理解偏差等问题。吴永桥指出，突破同质化竞争的关键在于实现“从被动交流到主动交流”的跨越，这需要大模型在端侧的高效部署与多模态感知能力的深度融合。

腾讯等科技公司通过开放AI能力与生态资源，推动座舱向“场景驱动”方向发展。例如，将车载系统与用户手机、智能家居、出行平台等进行打通，实现跨设备服务流转。用户上车前即可将导航路线同步至车机，下车后车载系统可自动将剩余行程推送至手机，甚至提前调整家中空调温度。这种无缝衔接的体验，正是生态融合带来的核心价值。

AI的深入应用正在重塑汽车产业的价值链与分工体系。一个核心问题是：在智能化时代，车企应该自研什么？合作什么？

周欣认为，车企应聚焦于用户价值与场景闭环，而非盲目追求技术全栈自研。例如，在大语言模型基座开发上，科技公司因其在数据、算力、算法上的优势，更适合承担通用模型的研发；而车企则应深耕与车辆深度融合的场景模型，如基于物理规律的世界模型、人机共驾模型等。

图源：盖世汽车摄

吴永桥也指出，随着智能驾驶技术逐步成熟并走向“标配化”，全栈自研的经济性将逐渐降低。未来，车企可能将资源更多投向L3以上高阶功能或品牌差异化体验的开发，而将标准化功能交给供应商。博世作为传统Tier 1的代表，正在通过全球化合规能力与长期技术投入构筑新壁垒。吴永桥坦言，在AI算法迭代速度上，中国本土企业更具优势；但博世在功能安全、全球法规适配、长期投入韧性等方面仍具有不可替代性。

科技公司如腾讯，则定位于“数字化助手”，通过开放AI能力、云基础设施、生态资源，降低车企智能化转型的门槛。钟翔平表示，腾讯的定位是“以好用的AI助力行业创造长期价值”，通过提供从模型框架、开发工具到场景解决方案的全链路支持，帮助车企“造好车、用好车、卖好车”。

全球竞争格局重构与中国企业的机遇挑战

中国在汽车智能化转型中已取得显著领先，尤其在AI算法迭代、用户数据积累、场景创新速度等方面。然而，在中国企业出海与全球企业本土化的双重浪潮下，合规与安全正成为新的竞争维度，全球产业格局也在动态调整中。

吴永桥指出，欧盟在数据安全、供应链溯源、功能安全等方面的法规严苛且复杂，一旦违规可能面临全球营业额4%的高额罚款。许多中国车企在出海初期，往往更关注产品功能与市场拓展，对合规投入重视不足。而博世这类全球化供应商的价值，不仅在于提供技术方案，更在于帮助车企应对多国法规与标准差异。

此外，随着智能技术逐步成熟并扩散，传统车企在机械素质、底盘调校、安全品质等方面的长期积累，可能重新获得市场青睐。吴永桥判断，当电动化与智能化成为“标配”后，汽车消费将回归对驾乘质感、安全性能、品牌情感等本质属性的关注。德日等传统车企若能加速智能化转型，仍有望凭借其体系能力重回舞台中央。

AI系统的能源消耗、数据隐私、算法公平等问题日益凸显。汽车产品需在追求智能化的同时，纳入绿色计算、隐私保护、伦理对齐等设计原则。例如，通过优化模型结构与推理过程，降低车载AI系统的能耗；通过数据脱敏与本地化处理，保护用户隐私；通过算法审计与透明度提升，避免歧视性决策。

这些议题不仅关乎企业社会责任，也将成为未来产品差异化竞争的重要方面。尤其是在欧洲等成熟市场，消费者与监管机构对可持续性与伦理问题的关注度持续提升，车企需在技术演进中提前布局相关能力。

展望未来，AI驱动的汽车产品将朝着“可进化的移动生命体”方向持续演进。车辆将具备更强的环境理解、行为预测、自我优化能力，并与城市基础设施、其他车辆、用户设备实现无缝互联。

在这一过程中，有几个关键趋势值得关注：

车云一体与算力共享：随着模型参数量增长与场景复杂化，车端算力与云端算力将形成动态协同，实现能力互补；

生态开放与标准统一：智能汽车的价值实现离不开开放生态，行业需建立统一的标准与接口，降低协同成本；

人机共驾与责任界定：在完全自动驾驶实现之前，人机共驾将是长期状态，合理的交互机制与责任划分至关重要；

可持续发展与伦理设计：AI系统需在性能与伦理、效率与环保之间取得平衡。

结语：AI对汽车产品的重新定义，是一场从“硬件定义”到“软件定义”、从“产品交付”到“服务运营”、从“单车智能”到“生态协同”的深刻变革。这场变革不仅需要技术创新，更需要产业协作、法规适配与用户体验的全面升级。

正如与会嘉宾所共识的：汽车的本质始终是服务于人。AI的意义不在于让车变得更“炫技”，而在于让车变得更“懂人”、更“可靠”、更“贴心”。在这场百年未有的产业重构中，只有始终以用户价值为中心，以开放协同为路径，以长期主义为心态的企业，才能穿越周期，赢得未来。

汽车，这个曾经代表工业文明巅峰的产品，正在AI的驱动下，悄然蜕变为一个集机械、电子、信息、服务于一体的新型智能实体。而我们，正有幸见证并参与这场前所未有的产品革命。