AI之“火”正在燎原。从车企到智能系统供应商、科技公司都在比拼AI。
10月10日，小鹏汽车在深圳发布了全球首款AI汽车——小鹏P7+。官方称该车型因AI而生，率先将AI技术同时应用于智能座舱与智能驾驶的操作系统。
10月11日，特斯拉在全球舞台上发布了其期待已久的自动驾驶出租车（Robotaxi），特斯拉CEO埃隆·马斯克强调，这款自动驾驶出租车不仅是公司的重要里程碑，更是其未来发展战略的核心部分。Robotaxi将基于强大的AI技术，实现完全无人驾驶，极大地提高了出行的安全性和便捷性。与此同时，AMD和英特尔也相继发布了新的AI芯片。
10月21日，法国《费加罗报》网站报道在今年的巴黎车展，到处都是人工智能的身影。人工智能现已成为制造商努力的重点领域之一，他们正积极将这类工具纳入自己品牌车型。
对于当前的产业现状，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟指出，全球汽车竞争格局不断演进，AI成为新的决定性要素。
车百智库近期发布的
《AI汽车发展报告（2024)--AI定义座舱》
（以下简称《报告》）则明确指出，汽车产业将进入注重“好玩”“好用”体验的全面AI化竞争，并预测，AI汽车的发展可分为三个阶段：1.0阶段主要是人机交互，提升用户交互体验，在这个阶段汽车仍然体现的是交通工具的属性。2.0阶段是智能座舱的进化，能够将座舱堆叠式的功能配置整合为原子化功能池，通过个性化编排的方式，提供一站式无感服务。到了3.0阶段，整车进化为超级智能体，能够实现整车层面的功能调用，成为人类的智能伙伴。
本文将围绕智能汽车进入AI化发展新阶段这一现象，探讨AI技术如何重塑汽车行业及AI汽车如何实现更好发展。
《报告》显示，近年来，随着电池、电机、电控等“三电”技术的不断进步，新能源汽车的动力性能得到显著提升，如零百加速时间从过去的8秒缩短到现在的5秒，风阻系数也从0.3-0.5Cd降至0.2Cd以下。这些技术的进步使得新能源汽车在动力表现上越来越接近甚至超越了传统燃油车。
然而，随着这些技术的日趋成熟，新能源汽车之间的性能差距逐渐缩小，零百加速从5秒提升至4秒等细微的改进对用户的影响并不显著，动力系统进化带来的体验趋于同质化。这表明，未来市场竞争将更多地依赖于智能化水平而非动力性能的微小差异。
图自车百智库研究院
电动化是基础，智能化才是颠覆。
《报告》指出，推动汽车智能化出现新的分化，具体将围绕两条赛道展开。
第一条赛道是智能驾驶
。主战场致力于解决汽车如何“更好开”的问题，目标是实现未来汽车无人驾驶。2024年上半年，新车中50%以上的乘用车都具备了辅助驾驶功能，且渗透率提升速度远远快于过去电动化渗透率的提升速度，处于短时间加速提升的发展阶段。智能驾驶技术的发展，使得汽车在“好开”方面取得了重大进展，但同时也意味着，智能驾驶带来的产品差异化正在减弱。预计未来智能驾驶解决方案可能会集中在少数几个供应商手中，实现一定的产业集中。
第二条赛道是智能座舱。
解决的是汽车内部如何“更好玩、好用”的问题，与智能驾驶的“好开”形成互补。随着AI大模型的引入，汽车将不再仅仅是交通工具，而是向着超级智能体的方向演进。
随着智能驾驶和智能座舱技术的不断进步，消费者对个性化体验和便捷性的需求将推动行业进一步创新。未来的汽车不仅是出行工具，更是智能生活的一部分。
随着汽车芯片、人机交互及相关系统技术的快速进步，传统的机械表盘和简单的信息娱乐系统正在被高度自动化和信息化的智能座舱所取代。
《报告》指出，AI汽车将率先从智能座舱突破。
智能座舱已经成为车企在激烈的市场竞争环境下打造产品差异化体验的重要发力点。各大车企纷纷加速推动AI大模型在智能座舱领域的应用，从公开资料来看，已经有十多家车型开始落地各类生成式AI创新应用。另外，华为的盘古大模型也开始在几家合作伙伴车型上搭载亮相。
在这一竞争中，汽车制造商不仅要关注硬件的升级，更需注重软件生态的构建。通过与科技公司合作，打造强大的AI平台，制造商可以实现更智能的功能，如实时导航、情感识别、个性化推荐等。这些功能的实现离不开强大的数据支持和分析能力，制造商需积极构建数据生态系统，确保数据的有效采集与利用。
智能座舱为汽车产品带来差异化竞争力的同时，由于多种因素影响，目前市面上的智能座舱已经出现同质化趋势。据报道，2024 年上半年，搭载智能座舱的车型上险数量有 806.8 万辆，装配率达到 83.6%。但当前市场上的智能座舱产品无论是内饰设计、座舱配置甚至是语音交互能力，都显得日益趋同，也难以给用户带来独特体验价值。
那么，智能座舱同质化“僵局”如何破解？
《报告》指出，目前智能座舱正处于从1.0向2.0发展的过渡阶段，汽车+大模型将成为新的流量入口，有望重塑原有的座舱服务生态。
例如，基于大模型的语音助手正在逐渐展现出更人性化和流畅的交互体验，通过自然语言处理，大模型能够将传统基于规则的交互方式转变为更为灵活的自然语言交互模式。
还能结合降噪消音技术，以避免驾驶员听到后排乘客的谈话内容，提高车内隐私保护水平、减少分心，提升行车安全。例如，问界M9配备的隐私声盾可以自适应调整声音屏蔽，避免驾驶员干扰。
此外，多模态大模型应用，则能根据多模态信息准确理解人类意图，进而充分模拟人与人之间的交互方式，使车载语音助手兼容座舱控制和聊天服务功能。这种能力使得车载语音交互不仅更加自然，也更具情感化，能够实现多轮对话和多意图理解，真正达到类似于“伙伴”的水平。
座舱传感器类型
图自车百智库研究院
后续有望统一由AI智能助手控制协调，通过“功能原子化+个性化编排”的方式，将车内离散功能整合为系统性、连续性的功能服务，并主动为用户提供场景式、个性化服务。
综上所述，AI技术正在重新定义汽车座舱，使其从简单的交通工具转变为集娱乐、社交和办公为一体的多功能空间。这一变革不仅提升了用户体验，也为汽车产业带来了前所未有的发展机遇。
“汽车产业变化周期越来越短，过去的变革还没有完成，新的变革又要开始，甚至出现了变化叠加的特征：这种叠加的发展成为汽车产业发展的新常态，百年汽车产业在继续演进，最新的驱动因素是人工智能。”张永伟如是说。
人工智能，特别是以大算力、大数据、大模型为主要代表的人工智能和汽车融合，使新兴的汽车智能化又叠加了以人工智能为驱动的新的智能化内容。那么，要如何推动AI汽车发展？《报告》给出以下几点建议：
一、从战略层面高度重视AI汽车发展：
从战略高度明确AI汽车作为系统工程和长期战略的复杂性和重要性，促进智能汽车、人工智能产业深度融合发展。形成常态化部级合作机制，指导行业合理调配资源，加强算力、数据等基础设施建设和共性技术研发。
二、设立更加开放的监管环境：
加大监管对创新技术应用的容忍度，结合欧日、美国的汽车产品准入管理经验，在我国强制产品认证基础上，推动建立汽车非强制安全功能的检测认证，促进大模型在座舱的应用。
三、加强高质量数据供给：
加快制定数据定价、权责划分、流通交易等基础制度，消除法规壁垒，增加模型训练的数据供给。加快建立统一的汽车数据标准和格式，保障数据一致性。加大对数据合成、仿真数据方面的支持力度。
四、促进算力共享共建
：推动“成熟”算力集中共享。通过更高算力的智算中心加快基础大模型迭代速度，从而提升算法训练效率与模型能力。与芯片供应商共建“不成熟”算力，在实际应用过程中发现芯片与开发工具之间的适配问题并修正改进，让“不成熟”算力变成熟。
五、加强软硬件协同突破：
鼓励车企联合定义，将部分关键参数作为基准，增强芯片架构通用性设计，开放软件接口，共同适配操作系统、中间件、工具链。定制化中间件解决方案兼容异构计算资源，优化AI服务体系，降低应用开发难度。
六、加快建立大模型能力评价标准：
根据落地场景特性，分步骤建立AI模型上车评价标准和宣传体系。建立动态更新机制，根据实际发展节奏，持续优化标准体系。同时也要加快制定汽车大模型透明度和可解释性标准，建立AI汽车大模型安全评估体系。
七、合力构建开源共享的创新平台
：
在汽车产品强制认证基础上，结合人工智能、消费电子等领域产品认证要求，完善AI汽车监测认证流程及机制。建立独立的标准检测认证产业平台，牵头推动整合一批兼顾汽车与人工智能领域双边检测认证要求，打通行业间信息屏障。
通过以上措施，AI汽车的发展将得到有效推动，不仅提升汽车行业的整体竞争力，也为未来的智能交通生态奠定坚实基础。
执笔：周颖
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