最近DeepSeek狂潮席卷全球，掀起了新一輪汽車行業(yè)企業(yè)AI熱潮。它打破了傳統(tǒng)大模型依賴大算力的路徑，加速AI技術(shù)普及和普惠。AI賦能汽車全價值鏈，已成為驅(qū)動汽車智能化變革的核心引擎和新的戰(zhàn)略支點，助力車企在智能化轉(zhuǎn)型中搶占先機。迎接AI定義汽車時代來臨，但也應(yīng)正視AI應(yīng)用所面臨的諸多現(xiàn)實和潛在挑戰(zhàn)。

圍繞AI汽車賽道，《汽車縱橫》特作本期“封面故事”專題報道。

汽車從傳統(tǒng)交通工具向移動智能終端進化，AI成為驅(qū)動這場變革的核心引擎。而DeepSeek的崛起是當前AI技術(shù)成熟曲線進入產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)期的縮影。這類大模型應(yīng)用有助于車企在智能化轉(zhuǎn)型中搶占先機。

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“AI爆發(fā)遠超預(yù)期，國內(nèi)科技產(chǎn)業(yè)方興未艾，潛力巨大?！?025年2月24日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘宣布，未來三年阿里將投入超3800億元，用于建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，預(yù)計總額超過去十年的總和。這是中國民營企業(yè)在云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域有史以來最大規(guī)模投資紀錄。吳泳銘表示，阿里巴巴將不遺余力加速云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，助推全行業(yè)生態(tài)發(fā)展。

此前的2月20日，吳泳銘曾表示，未來三年阿里將加大投入三大AI領(lǐng)域：一是投入AI和云計算的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，二是投入AI基礎(chǔ)模型平臺以及AI原生應(yīng)用，三是投入現(xiàn)有業(yè)務(wù)的AI轉(zhuǎn)型升級。其實，1月，阿里也開源了新一代多模態(tài)模型Qwen 2.5-VL，推出了基于MoE架構(gòu)的旗艦版模型Qwen 2.5-Max。截至2025年2月中旬，由阿里牽頭發(fā)起的AI模型社區(qū)“魔搭”模型總量超過4萬個，服務(wù)超1000萬名開發(fā)者。

這是自DeepSeek火爆以來，知名企業(yè)在AI領(lǐng)域的又一重磅舉措。此前，DeepSeek掀起了AI新一波熱潮。這波熱潮波及到各行各業(yè)，其中包括汽車產(chǎn)業(yè)企業(yè)。中國汽車工業(yè)協(xié)會副總工程師王耀接受《汽車縱橫》專訪時說：“DeepSeek的崛起是當前AI技術(shù)成熟曲線進入產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)期的縮影。它不僅代表了AI在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域的創(chuàng)新，也在多模態(tài)技術(shù)融合、深度學習算法突破等方面起到了巨大的推動作用，一定程度加速了AI在各領(lǐng)域的深度滲透?！?/p>

AI成為驅(qū)動汽車智能化變革的核心引擎

面對DeepSeek引發(fā)的AI熱潮，近來汽車行業(yè)企業(yè)等紛紛接入DeepSeek。有人認為，這是企業(yè)為接住這波流量的營銷噱頭。但王耀認為，將DeepSeek的應(yīng)用視為營銷噱頭是對其真正價值的低估。

王耀表示，以DeepSeek為代表的大模型應(yīng)用掀起的熱潮，不僅代表了全社會對技術(shù)創(chuàng)新關(guān)注的提升，也代表了AI發(fā)展至今變得更加人性化、易用化的趨勢?！斑@是響應(yīng)市場需求的必然結(jié)果，使得更多領(lǐng)域的工作和決策更加智能化。這其中多個因素助推了其技術(shù)躍升，包括算力的提升、數(shù)據(jù)量的增長、大模型架構(gòu)的突破以及算法的優(yōu)化等?！?/p>

“對汽車行業(yè)而言，汽車正從傳統(tǒng)交通工具向移動智能終端進化，AI已成為驅(qū)動這場變革的核心引擎?！蓖跻J為，車企接入DeepSeek更多的是為了真正提升汽車產(chǎn)品的智能化水平而做出的努力和嘗試。隨著車載智能化技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是語音交互、自動駕駛、個性化服務(wù)等領(lǐng)域的需求日益增長，車企需要緊跟最前沿的技術(shù)趨勢，優(yōu)化其產(chǎn)品力，以滿足消費者需求。

以智能座艙和語音交互系統(tǒng)為例，王耀認為，車企通過接入大模型技術(shù)可以優(yōu)化語音助手的精準度、多輪對話能力和模糊語義理解力，讓車主的指令不再僅限于簡單的命令輸入，而是能夠進行更自然、更個性、更復雜的交互。他說：“大模型還被用于優(yōu)化高階智駕的研發(fā)，提供更為可靠的技術(shù)基礎(chǔ)，幫助車企降低研發(fā)成本，加速技術(shù)迭代，提升模型適應(yīng)復雜場景的能力?？梢哉f，像這一類的大模型應(yīng)用正幫助車企在智能化轉(zhuǎn)型中搶占先機?！?/p>

未來將圍繞數(shù)據(jù)-算法-算力要素全面競爭

電動化、智能化引發(fā)汽車行業(yè)全面變革，尤其近年來汽車智能化也開始迅猛發(fā)展，由此也引發(fā)了汽車行業(yè)更加激烈的競爭。有人認為，DeepSeek或重塑車企在AI時代的競爭格局。那么，AI技術(shù)對汽車智能化發(fā)展到底有哪些促進作用或影響？

“在智能化競爭格局中，以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)玩家的加入，無疑會重塑車企在AI時代的市場競爭格局。”王耀表示，它將加速那些在AI領(lǐng)域布局較早的車企在未來的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢，也將成為智能汽車時代的“加速器”，加快車企之間的技術(shù)更新?lián)Q代速度。

王耀說：“未來的競爭不僅僅是‘硬件+軟件’的競爭，而是圍繞著數(shù)據(jù)-算法-算力三大要素的全面競爭。車企能否在這場競爭中占得先機，關(guān)鍵在于其是否能夠快速有效地整合這三大要素?！?/p>

“從智能座艙到自動駕駛，AI的應(yīng)用幾乎滲透到汽車產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)。除了在用戶體驗方面帶來革命性變化，AI還在車輛研發(fā)設(shè)計、制造與維護、運營管理、銷售管理以及后市場服務(wù)等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用?！蓖跻J為，在車企內(nèi)部運營中還可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)計劃、庫存管理、供應(yīng)鏈預(yù)測等業(yè)務(wù)流程，提高了整個供應(yīng)鏈的運作效率。

顯然，AI技術(shù)不僅有利于提升企業(yè)產(chǎn)品力、研發(fā)能力和生產(chǎn)水平，還有利于提高企業(yè)綜合運營效率。因此，王耀說：“車企應(yīng)當認識到，AI不僅僅是一個技術(shù)工具，還應(yīng)該是公司戰(zhàn)略的一部分。要提升產(chǎn)品力，車企首先需要在研發(fā)過程中重視AI技術(shù)的投入，其中數(shù)據(jù)、算力和算法的投入都不能忽視。此外，車企還要加強產(chǎn)學研用的合作，共同研發(fā)更符合未來需求的智能化技術(shù)?！?/p>

在應(yīng)用層面，王耀認為，車企可以利用AI進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化。通過分析大量的駕駛數(shù)據(jù)、車主行為數(shù)據(jù)，AI能夠幫助車企精準預(yù)測用戶需求，進而提供更加個性化的服務(wù)等?！翱偟膩碚f，AI技術(shù)的有效運用，不僅能夠提升產(chǎn)品的智能化水平，還能夠大大增強車企的創(chuàng)新能力和市場競爭力?！?/p>

突破AI應(yīng)用瓶頸可從三方面著手

盡管AI技術(shù)發(fā)展非常迅速，但要進入全面且成熟的應(yīng)用階段還需時日。那么，目前AI技術(shù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用面臨哪些主要挑戰(zhàn)或瓶頸？

“AI技術(shù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用發(fā)展迅猛且深入，尤其在自動駕駛領(lǐng)域，其核心依賴于數(shù)據(jù)、算法和算力的深度融合?！蓖跻f，“然而，國內(nèi)企業(yè)在數(shù)據(jù)積累體量和質(zhì)量仍存在差距，數(shù)據(jù)孤島仍未得到有效解決，且算力瓶頸問題也亟待解決?！?/p>

“數(shù)據(jù)的積累并不是一蹴而就。目前數(shù)據(jù)采集成本非常高，加大了車企研發(fā)投入的壓力。同時，AI模型的準確性和可靠性依賴于高質(zhì)量、多樣化的情境數(shù)據(jù)。”王耀表示，車企需要確保數(shù)據(jù)的廣泛性與標注精確度，以保障在復雜應(yīng)用場景中的安全性和可靠性。

王耀認為，算力問題也不可忽視，尤其在車載系統(tǒng)中，有限的算力資源和高計算需求構(gòu)成了技術(shù)應(yīng)用的瓶頸。車企要解決如何在相對低功耗平臺上高效運行這些AI模型，以確保實時反應(yīng)和流暢體驗。

要突破這些挑戰(zhàn)或瓶頸，王耀認為，車企可以從以下幾個方面著手：

一是車企應(yīng)當積極推動跨企業(yè)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與合作，通過打破數(shù)據(jù)孤島，補充實際路測數(shù)據(jù)的不足，并以此推動行業(yè)標準的建立，降低數(shù)據(jù)交互成本。

二是針對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，車企需要通過質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)的時效性、有效性和準確性，以支撐AI模型的高效訓練和可靠應(yīng)用。

三是通過加強技術(shù)合作和研發(fā)，推動模型輕量化設(shè)計，提升算力的使用效率，并通過云端與車端協(xié)同計算等技術(shù)方式解決算力瓶頸。

王耀說：“通過加強合作共享、持續(xù)創(chuàng)新與技術(shù)迭代，車企可以有效突破當前瓶頸，推動AI技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用?！?/p>