“汽车行业已经继电动化之后进入了全面智能化的时代。智能化的发展速度可能会远远高于电动化的发展速度，未来的一到两年很可能不存在不智能的汽车。”

　　12月20日，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在首届大军山·智能汽车科技大会上表示，经过2～3年的发展，汽车的智能化已经进入到了比较理性的阶段，消费者对智能化的关注，已经从“有没有”进入到“好不好”的阶段。

　　汽车行业的动能转换拐点无限靠近，在“电动化是上半场、智能化是下半场”的共识下，智能化竞争成为车企新的发展高地和战略支点，各方在智能化争夺战的比拼明显提速。

　　然而，经过这一两年车企混乱且激进的城市NOA开城计划，最终真正落地的遥遥无几，单一的语音注入后都在为新汽车打上交互性的标签，靠着“智能期货”大肆宣传，更多“伪智能”“假智能”的概念出现。

　　市场对智能化的要求也比初期更加严苛，继续沿用一些行业早期靠造概念、炒噱头来发展智能化的路走不通，AI赋能、算力比拼、芯片争夺、车路云一体化、智能生态……汽车智能化已经进入到了要靠核心竞争才能打赢这场发展之仗的新阶段。

　　从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”

　　智能化带来“软件定义汽车”的概念，汽车从传统的交通出行工具向智能移动终端转变，彼时行业更加关注的是软件为汽车带来的新形态、新功能、新概念。

　　随着人工智能的加速发展，汽车成为其中一大终端与载体，AI如何赋能汽车成为市场热议的话题，也是行业新的技术出发点。

　　理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋指出，接下来就不是“软件定义汽车”了，而是“AI定义汽车”。

　　AI变革时代来临，汽车作为重要的载体被推到台前。长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉提出，汽车是标准化的能够承载AI大模型物理世界的载体，AI给汽车带来了新生命，车企将扮演非常重要的角色，一方面，车企有“AI定义汽车”的数据；另一方面，主机厂也天然有从整车角度定义“AI定义汽车”的优势。

　　而AI赋能了汽车的同时，汽车也将赋能AI，未来可能有更多机器人的形态、具身智能的形态，但今天，必须要先在已经大规模存在的标准化载体上走通一套技术路线，这一载体直指汽车。

　　“汽车是目前人工智能最佳的落地载体，能够在物理世界中执行像人一样复杂的驾驶任务。”元戎启行副总裁、合伙人刘轩告诉21世纪经济报道记者，汽车是现在人工智能最好、最容易被用户体验的能力。

　　在他看来，现在智能驾驶已经不再是由传统模块化的规则驱动，而是由AI、由人工智能带来的算法驱动，AI如何跟汽车跨界合作成为了现在汽车智能化非常重要的话题。

　　汽车作为人工智能的最佳终端之一，“AI定义汽车”逐步成为业内共识，从概念引导到战略实施，在全新AI的赋能下，汽车智能化正迎来一场AI冲刷下的全面革新。

　　在张永伟看来，AI技术的发展与应用为汽车智能化之路带来了全面变革，由于AI技术和汽车的融合，为汽车智能化带来了极大的助力。过去，驱动智能化的关键是互联网技术或半导体技术，但现在，行业已经认识到，发展智能化的关键是靠AI技术。

　　“思考智能汽车底层的技术，视角要立足于人工智能。”张永伟认为，过往成功的技术路线由于AI新技术的变革，现在面临着被颠覆，如基于端到端、大模型的新的智能驾驶技术路线，短短几年人工智能已改变了智能驾驶的技术发展方向。

　　随着汽车工业和AI的深度融合，东风汽车集团有限公司党委常委、副总经理尤峥表示，智能网联汽车的核心竞争力和研发范式将迎来重大变革，产业竞争格局也会因此加快重构。

　　从功能的赋予到能力的考核

　　AI技术本身无限的想象空间，搭载在汽车产品上，同步带来各项功能的延展。

　　AI也带来了大量的新应用和体验，让汽车变得更加好玩、好用，张永伟强调，这种渗透面包括人机交互、安全等，是全面的、广泛的，AI已经应用到汽车由里到外的各个环节。

　　AI时代下，很多初期讨论的智能化概念，包括智能驾驶、交互式智能座舱成为基础，“有没有”成为筛选的门槛，“好不好”才是竞逐智能化的关键。

　　“在AI赋能下，整个产品是从功能到能力演进。”郎咸朋强调，新的争夺点中，离不开大量的数据和算力的增长，这也是在AI时代最重要的核心基础建设和资源，要实现AI产品的技术研发和创新，必须以数据和算力为基础。

　　在这其中，很多新技术范式会发生新的变化，陶吉举例称，当车主发出某一指令，需要汽车通过“中央大脑”端到端控制，并权衡决策模块，判断所有这些动作是否安全，结束后车辆获得用户反馈恢复正常行驶。在这一过程中，如何完成、如何协同、效果如何，算力与数据是重要支撑。

　　更多跨界势力入局造车，汽车产业进入用户为中心，带有更强互联网基因的发展模式，以大算力、大数据、大模型为代表的AI技术成为驱动汽车变革的决定性因素。

　　尤峥指出，汽车产业正在形成以AI解决方案为核心，以高级别的自动驾驶和多模态人机交互为主要牵引力，以智能操作系统、智能底盘提供关键支撑的创新生态体系，这对车企加快重构核心竞争力提出了更高的要求。

　　大模型的陆续搭建，让汽车的能力不断向高阶延伸，其中，坚实的算力底座是关键且基础的一环。

　　按照此趋势发展，张永伟预计汽车将来会是最大的移动算力体，所以“有没有算力的支持，对汽车来说会成为到哪里去的重要考量”。

　　这也意味着，从智能化的泛概念，细化至AI如何赋能汽车，到具体的方法论，算力芯片或将是未来行业聚焦的核心点。

　　“过去可能是给电池‘打工’，将来很可能是给芯片‘打工’。”以上下半场为区分，张永伟指出，在电动化时代，汽车往往要依靠电池，所以很多产值、利润是在电池环节，到了智能化时代，芯片将会像电池一样成为汽车的重要组成部分，利润、成本等多方面核心也将聚焦到这一关键当中。

　　但现阶段，这一关键技术的主动权仍未回到本土企业手中，数据显示，当前海外芯片在我国汽车上的占比接近90%，本土芯片份额非常有限。

　　为保证接下来供应链的稳定性与成本的可控性，张永伟提出两条路径，一是要提升支持跨国芯片企业在中国的本土化率，特别是在本土用成熟制程实现本土制造，实现稳定的供应链；二是支持本土企业实现替代能力，增强国产芯片在汽车芯片当中的占比。

　　从单车智能走向车路云一体化

　　在自动驾驶领域，长期以来存在两种技术路线，即单车智能与车路协同。

　　智能化上半场关于二者孰轻孰重争论不休，当前以特斯拉为代表的企业在单车智能方面处于较为领先地位，车路云一体化则被视为“自动驾驶的中国方案”。

　　随着车路云一体化快速步入示范应用的新阶段，更多“聪明的车”将驶上“智慧的路”，合力共建车路云一体化发展，在单车智能的基础上，增加路侧感知，车端、路端数据相互协同，弥补单靠车端传感器的感知盲区，车、路、人、环境之间能够做到实时动态的交互联动，这一路径逐渐超越单车智能，成为全行业上下努力的方向。

　　在张永伟看来，目前大多数车企有刚需的大数据平台，企业往往不缺少开发模型的能力，最缺的是训练模型的数据，这个数据在目前看来靠单一企业很难汇聚。新型的智能路侧基础设施，支持车路云的城市的广覆盖、低成本的这套路侧设施的建设，走在前方。

　　在这一生态构建过程中，需要各行业合力攻克，法雷奥中国总裁周松建议，汽车智能化的发展需要政府、社会和企业的共同推进，政策法规的支持是加速产业革新的必要条件，企业间的协同创新才能更好、更快地实现智能化转型。

　　从企业端来看，星纪魅族集团副总裁彭翻表示：“汽车的智能化不仅仅是单车的智能，更是互联生态下的智能，汽车的智能化体验也不应该仅限于座舱，而是应该通过和智能手机、宽带设备的无缝连接拓展得更广阔，这是一个有更大想象空间的产品。”企业要参与到构建智能出行消费生态中，为更多消费者提供多终端、全场景、沉浸式的融合。

　　从专注机械设计到汽车制造，到优化的电子工程软件硬件的深度耦合电子时代，再到现在的万物互联场景体验时代的发展，新汽车的场景不断拓宽。

　　此前，工信部、公安部、自然资源部等五部门，确定了北京、上海、深圳等20个城市（联合体）为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。随着车路云一体化逐渐从小范围测试验证阶段全面进入到大规模示范应用的新阶段，智能网联汽车发展同步驶入快车道，中国汽车产业加快向高端化、智能化、绿色化转型。

　　今年上半年，中国汽车L2级以上的新车渗透率已经达到了55.7%，尤峥预计全年智能网联汽车的销售将超过1700万辆，渗透率也会超过60%。

　　各家车企在智能化技术方面都加大投入，加快推进高阶智能、智驾和大模型技术的普及和应用，L3及以上的自动驾驶加速上路，车路云协同发展成为趋势。

　　尤峥预计，到2030年，车路云一体化的智能网联汽车产值增量为2.58万亿元，其中智能网联汽车的新增产值会达到2.03万亿元。