AI 赋能汽车产业跃迁，2025 百度云智大会 AI+汽车专题论坛成功举办

8 月 29 日，由百度智能云和车百会研究院共同举办的「2025 百度云智大会 AI+汽车专场论坛」在北京成功举办。

论坛聚焦「车云协同 驱动智能辅助驾驶技术跃迁」主题，邀请来自产学研界的专家，共同探讨大模型、云计算在汽车产业中的支撑作用、技术应用和市场前景，为汽车智能化发展注入新思考。

与会嘉宾一致认为，从智能座舱体验的重塑，到研发、生产、营销全链条的效率提升，AI 正在推动产业价值链的深度重构。

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从战略到实践，AI 重构汽车产业融合与竞争逻辑

会上，车百会研究院执行理事长张永伟指出，人工智能与汽车产业的深度融合正成为推动行业变革的关键动力。国务院近期发布的《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》中明确提出，应推动汽车等重点行业与人工智能深度融合，加快智能网联汽车的发展。作为人工智能最大的应用场景之一，汽车产业与 AI 的结合不仅将促进人工智能技术的实际落地，更将重塑我国汽车产业的全球竞争力。对此，他提出三点融合思路：

首先，车云协同是 AI 与汽车融合的核心路径。随着汽车智能化水平不断提高，云服务已逐渐成为汽车产业链中不可或缺的一环。借助车云协同，产业可拓展出包括数据、算力、模型与仿真等在内的新服务环节，这些将成为支撑中国汽车参与全球竞争的重要基础。

其次，汽车行业应加强对 AI 技术的理解与应用，以智能驾驶为例，大模型技术的突破正在重构其技术路线与发展节奏。车企应重新评估技术战略与发展节奏，积极拥抱以 AI 为核心的科技产业链。

三是推动车企加快向 AI 化科技公司转型，未来的车企不应仅是汽车制造企业，而应成为具备 AI 基因、能研发和生产多种智能终端产品的科技公司。

百度副总裁石清华以「既激动又惶恐」形容当下汽车 AI 赛道的激烈竞争——一年间，VLA 技术从论文走向量产、智能体与端到端语音落地座舱、车企加速资源整合与出海。

他指出竞争背后有两大关键趋势：一是竞争从单点技术比拼，转向「体系效能 + 生态协同」竞争，单打独斗难赢未来，需打通内外部资源，将技术快速转化为用户可感知的交互体验；二是数据已从「重要资源」升级为「核心竞争力」，算力则成为释放数据价值的不可或缺引擎，未来两年对数据的依赖与算力需求将持续高增长，车企出海还需兼顾数据安全与合规，而这一切离不开强大可靠的智慧技术底座。

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从 VLA 到全场景，AI 赋能研发与产业应用

在具体技术与应用层面，论坛嘉宾分享了 AI 如何从点到面推动产业落地。百度智能云副总裁、百度智能云汽车业务部总经理高果荣系统阐述了「算力、数据、工具、模型」四大引擎对 VLA 智能驾驶的支撑作用。他指出，VLA 范式的多模态训练对算力提出了极高要求，百度通过百度百舸 5.0 平台与昆仑芯超节点实现训练效率大幅提升；在数据层面，依托 45 万公里高精地图和数据合成技术，大幅降低标注成本、提升效率；在模型与工具层面，百度通过文心大模型和完整数据闭环工具链，实现了从生成到仿真的一体化支持。

他强调，百度将以更高效的算力、更丰富的数据、更先进的模型与工具，与行业伙伴共同加速智能辅助驾驶技术的跃升。

吉利控股集团首席数字官（CDO）姚滨晖表示，吉利除了整车业务之外，还有核心零部件、生态出行等多元化业务，这为吉利的 AI 应用带来了更大的挑战与空间。他将 AI 价值拆解为产品智能、企业智能、行业智能三大维度：

产品智能围绕与车直接相关的场景，比如大众熟悉的辅助驾驶、智能座舱等，直接提升车辆本身的智能化水平；

企业智能则覆盖除车之外所有与企业经营发展相关的活动，既包含研产供销服等前端业务环节，也涉及战略管理、人力、财务、法务、行政等中后台支撑领域，贯穿企业全经营链路；

行业智能依托吉利旗下工业互联网业务「广域铭岛」，将企业内部验证成熟的 AI 实践案例，通过商业化方式对外输出，为整个行业提供智能化赋能。

吉利希望以算力、工具、模型、场景和文化驱动，全面释放 AI 在产品、企业和行业三重价值。

长城汽车技术中心副总经理荣雪东先生表示，长城汽车在研发领域，从造型、碰撞、安全监控到工程设计已初步落地，但当前 AI 应用也存在「工具孤岛」「数据断点」「流程不连贯」等问题，导致赋能效果有限。

因此，下一阶段将思考从「技术驱动」向「业务价值驱动」转型，探索 AI 与 CAE 仿真融合，实现秒级高保真结果，推动设计迭代；同时推进 AI 与三维数模融合，让 AI 能「读懂」工程语义、生成拓扑设计，成为工程师的智能助手。他强调，AI 需通过流程再造与价值重构，从「可有可无」的锦上添花之物，变成「不可或缺」的雪中送炭之选。

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从安全到体验，AI 重塑汽车价值链交互

AI 的赋能不仅体现在研发环节，还深刻改变着汽车的安全体系与用户体验。北汽福田汽车股份有限公司全球网络安全负责人&DPO 张志强表示，随着汽车逐渐成为「行走的计算机」，安全风险成倍增加。代码量可达上亿行，漏洞与攻击手段层出不穷；车企既要应对国际法规合规压力，也要防范远程攻击、信息泄露、外设风险等现实挑战。

福田已在企业安全和车端安全双线布局，建设车辆安全运营中心（VSOC），并通过 AI 赋能的日志分析与智能响应，将告警处理效率从小时级缩短至秒级。他指出，安全部门不应只是「成本中心」，而应借助 AI 和大数据成为「赋能中心」，既保障车辆与企业安全，又提升运营效率，为智能网联汽车的健康发展保驾护航。

百度智能云汽车业务部副总经理肖猛分享了端到端语音技术在智能座舱的应用。他指出，车载语音正在进入端到端时代：直接从语音输入到语音输出，省去 ASR 和 TTS 等中间环节，能更完整利用语音信息，使交互更自然、流畅和高效。未来车内语音将走「双轨」：常规对话由端到端语音处理，涉及工具调用和复杂任务则依赖智能体，两者逐步融合。

论坛嘉宾的分享从产业战略到研发实践，从安全防护到用户体验，系统展示了 AI 赋能汽车的多维价值。正如张永伟所说，AI 与汽车产业的融合是行业发展的必经之路，其实现依赖于车云协同机制的构建、汽车对 AI 技术的深度应用，以及车企自身的科技化转型。这三者相辅相成，共同构成了「AI+汽车」从概念走向落地的实施框架。（转自：车百会研究院）

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