从设计研发到产品创新，从生产制造到营销售后，人工智能技术正快速而全面地渗入汽车产业的每一环节之中，给汽车产业带来颠覆性变革。

“得AI者得天下。”近日召开的2025北京国际青年创新发展论坛新能源智能网联汽车平行论坛暨北汽集团国际青年科技人才论坛新汽车分论坛上，北京汽车研究总院有限公司党委书记、院长王磊如是说。在科技革命和产业变革中，AI已成为最具活力的驱动力，正在从“生产力工具”升级为“产业发展新引擎”，让未来出行变得更高效、便捷、有温度。

汽车智能化转型进入深水区

“‘新汽车’，实则引领的是交通领域的新变革，新变革则意指在AI赋能下，汽车将成为智能载体、基础设施。”北京理工大学机械与车辆学院特聘教授、国家万人计划科技创新领军人才、“新能源汽车”国家重点研发计划首席科学家邹渊认为，AI技术的引入对汽车电子电气架构提出新要求，需要打造硬件算力通讯与软件生态协同的智能架构。

在邹渊看来，随着AI的深度赋能，汽车电子电气架构将从单一功能控制器架构向功能域架构，再向“中央计算+区域架构”演进的三阶段发展。当前，产业已进入功能域架构阶段，未来还将进一步集中化，形成一个“中央大脑+若干个区域单元”，对AI形成更大的支撑。“所谓‘AI重塑汽车价值’，不仅仅是强调AI时代用户需求的转变，AI也在重塑汽车软硬件基础，倒逼、牵引汽车电子电气架构的发展。”邹渊称。

围绕智能驾驶的发展，中国科学院软件研究所研究员、人机交互首席科学家王宏安认为，现在我国智能驾驶已经进入从低阶迈向高阶的关键节点。“不管任何技术，最终都要为人服务。”王宏安直言，当前智能驾驶仍存在一些负面影响。一方面，影响驾驶人的驾驶能力，如情境认知的丧失、感知的丧失等；另一方面，影响人机协同能力，当驾驶人过于相信智能驾驶，将采取相对冒险的驾驶行为，容易导致事故发生。对此，王宏安认为，人机共驾并非权宜之计，而是智能驾驶发展的长期趋势，只有在保证人机适度信任的基础上，设计符合驾驶人心智的监管策略，才能实现优势互补，有效提高智能驾驶技术水平。

“今年开始，整个中国车市进入到全民智驾、智驾平权的时代。”地平线战略高级总监张立军表示，当前城区NOA已经进入快速渗透、持续下探的阶段，在十几万元的车型上屡见不鲜。不过，智能驾驶的发展依然处于从“可用”向“好用”的发展阶段。整体上看，目前车道保持、自适应巡航、高速NOA等辅助驾驶功能已基本达到“好用”水平，而城区NOA依然面临较大挑战。“现在量产的城区NOA太怂、太莽、太贵，运行场景也受限。”张立军表示，中国基建尤其特殊性和复杂性，中国的交通参与者也具有多样性、独特性，给城区NOA系统提出较高要求。

在北汽研究总院智驾算法工程专业总师李良看来，智能座舱的发展主要经历了三个阶段。2011~2019年，座舱主要是以人类控制为主、AI为辅助工具，可实现语音助手等功能；2020~2025年，智能座舱开始向感知型座舱发展，但依然以人类控制为主，AI服务需依靠人类唤醒；2025年开始，智能座舱向认知型座舱发展，人类控制大大下降，全程由AI主动提供服务，提升用户体验。

借AI之力 推动产业多维变革

10月28日，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》正式发布，为我国“十五五”时期经济社会发展指明前进方向。文中明确指出，全面实施“人工智能+”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。如今，投身AI行业的“玩家”越来越多，AI技术日新月异，相关应用也层出不穷，如何将潜力巨大的AI更好地融入汽车产业发展之中，正成为每一家汽车企业的必答题。

中国科学院自动化研究所研究员张兆翔认为，自动驾驶完全具备具身智能的一系列特性，本身就是具身智能的重要应用载体与场景。“作为目前落地程度最好、数据最丰富、管线最完整的具身智能载体，自动驾驶很大程度上是具身智能能否落地、能否在其他领域做得更好的试金石。”张兆翔称。

北京极佳视界科技有限公司创始人、CEO黄冠表示，世界模型是解决自动驾驶长尾场景与安全可信问题的关键。在他看来，世界模型能够实现对物理世界的预测与生成，不仅可以用于云端仿真与数据增强，也可以进入端侧，提升系统的场景理解与泛化能力。

围绕智能座舱，斑马网络技术有限公司研发副总裁徐强表示，只有借助AI能力，实现“听得懂、看得清、讲得好、记得住”四大突破，汽车才能从“交通工具”转变为“有情感、有智慧的出行伙伴”。

“这两年，中国车企对于算力的消耗是惊人的，部分头部车企的GPU算力消耗已经超过CPU算力消耗。”阿里云AI汽车行业线解决方案部副总经理白强表示，作为云厂商，要为企业提供充沛的算力及服务能力，以及高弹性、高可用的云管控和调动能力，并利用“全球一张网”的基础设施能力满足企业出海诉求。

白强认为，在AI驱动下，未来5年，具备长期记忆能力的、主动服务的智能座舱将大规模量产，具备千人千面能力的个性化智驾模型也会成为行业发展方向。黄冠表示，随着端到端、世界模型两大技术点的发展，未来智能汽车相关技术将进一步得到突破，硬件产业链更加成熟。“5年后，如果北京城区所有的车辆50%的时间都能够使用城区NOA，能够明显缓解北京拥堵情况，智能汽车的发展就已经很厉害了。”黄冠称。

技术变革之下，需要坚实而雄厚的人才基础作为支撑。对此，邹渊表示，下一步，高校教学改革要增加AI基础理论、AI基础方案、AI科学工程应用等方面的内容。与此同时，要强调跨学科、跨领域的复合型人才培养。此外，在科技成果转化上，高校也要与企业、行业加强协同、密切沟通。