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汽車縱橫全媒體

最近，全球范圍內(nèi)掀起了新一輪的汽車企業(yè)AI熱潮，而DeepSeek作為這場熱潮的引領(lǐng)者，正在重塑汽車行業(yè)的未來。這一趨勢打破了傳統(tǒng)大模型依賴大算力的模式，加速了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用，成為推動汽車智能化轉(zhuǎn)型的核心引擎和新的戰(zhàn)略支點(diǎn)。通過AI賦能汽車全價值鏈，各大車企正在利用這一技術(shù)先機(jī)，在智能化轉(zhuǎn)型中占據(jù)主動地位。展望AI引領(lǐng)汽車行業(yè)的未來，我們也必須正視這一技術(shù)應(yīng)用中面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)和潛在風(fēng)險。

《汽車縱橫》本期特別策劃了圍繞AI汽車賽道的深度報(bào)道，專為深度關(guān)注這一領(lǐng)域的讀者打造。

汽車從傳統(tǒng)的交通工具逐漸演變?yōu)橐苿又悄芙K端，AI技術(shù)正在成為推動這一變革的核心驅(qū)動力。而DeepSeek的崛起，恰是當(dāng)前AI技術(shù)成熟曲線進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)期的典型縮影。這一趨勢不僅推動了大模型技術(shù)的進(jìn)步，也為各行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)影響。

"AI熱潮超出預(yù)期，中國科技產(chǎn)業(yè)方興未艾，潛力巨大。"2025年2月24日，阿里巴巴集團(tuán)首席執(zhí)行官吳泳銘宣布，未來三年，阿里巴巴將投入超3800億元人民幣，用于建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施，這一規(guī)模超過過去十年的總和。吳泳銘表示，阿里巴巴將全力加速云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，推動整個行業(yè)生態(tài)的持續(xù)發(fā)展。

此前在2月20日，吳泳銘也曾透露，未來三年，阿里巴巴將加大對三大AI領(lǐng)域的投資：一是建設(shè)AI和云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施，二是開發(fā)AI基礎(chǔ)模型平臺以及AI原生應(yīng)用，三是推動現(xiàn)有業(yè)務(wù)的AI轉(zhuǎn)型升級。此外，阿里巴巴還在2月1日開源了新一代多模態(tài)模型Qwen 2.5-VL，并推出了基于MoE架構(gòu)的旗艦版模型Qwen 2.5-Max。截至2025年2月中旬，"魔搭"模型總量已超過4萬個，服務(wù)超過1000萬名開發(fā)者。

這是DeepSeek風(fēng)靡以來，中國企業(yè)在AI領(lǐng)域推出的重要舉措之一。此前，DeepSeek的崛起確實(shí)標(biāo)志著AI技術(shù)進(jìn)入了一個新的發(fā)展階段，對包括汽車產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的各個行業(yè)都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。中國汽車工業(yè)協(xié)會副總工程師王耀在接受《汽車縱橫》專訪時表示，DeepSeek的興起不僅體現(xiàn)了AI在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域的創(chuàng)新突破，還在多模態(tài)技術(shù)融合、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化等方面起到了關(guān)鍵推動作用，加速了AI技術(shù)在各行業(yè)的深度滲透。他強(qiáng)調(diào)，將DeepSeek的應(yīng)用視為營銷噱頭，是對這一趨勢的嚴(yán)重低估。

AI技術(shù)正在成為推動汽車智能化變革的核心引擎

在DeepSeek引發(fā)的AI熱潮面前，近期，汽車企業(yè)等多家機(jī)構(gòu)紛紛接入DeepSeek平臺。有人認(rèn)為，這是企業(yè)為了抓住這一流量而進(jìn)行的營銷操作。然而，王耀認(rèn)為，將DeepSeek的應(yīng)用視為營銷噱頭，是對這一趨勢真正價值的低估。

王耀指出，以DeepSeek為代表的大模型應(yīng)用所引發(fā)的熱潮，不僅反映了全社會對技術(shù)創(chuàng)新關(guān)注的提升，也體現(xiàn)了AI技術(shù)發(fā)展正朝著更人性化、更易用的方向邁進(jìn)。這是對市場需求的必然響應(yīng)，包括算力提升、數(shù)據(jù)規(guī)模增長、大模型架構(gòu)突破以及算法優(yōu)化等多個因素共同推動了這一技術(shù)的躍升。

汽車正逐步向智能化的移動終端轉(zhuǎn)型，AI技術(shù)正成為推動這一變革的核心驅(qū)動力。王耀認(rèn)為，車企接入DeepSeek技術(shù)是為了真正提升汽車產(chǎn)品的智能化水平。隨著車載智能化技術(shù)的快速發(fā)展，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，車企需要緊跟技術(shù)前沿，優(yōu)化產(chǎn)品力，以滿足消費(fèi)者需求。

在智能座艙和語音交互系統(tǒng)方面，王耀指出，大模型技術(shù)的應(yīng)用能夠顯著提升語音助手的識別精度、多輪對話能力和對模糊語義的理解力，使車主的指令更加自然、個性化、復(fù)雜化。他還表示，大模型技術(shù)還被用于優(yōu)化高階智駕研發(fā)，為技術(shù)的可靠性打下基礎(chǔ)，從而降低研發(fā)成本，加快技術(shù)迭代，提升模型在復(fù)雜場景中的適應(yīng)能力。王耀認(rèn)為，大模型技術(shù)的應(yīng)用正在幫助車企在智能化轉(zhuǎn)型中占據(jù)先機(jī)。

未來，汽車智能化將圍繞數(shù)據(jù)、算法和算力三大要素展開全面競爭

隨著電動化和智能化的全面推進(jìn)，汽車行業(yè)正經(jīng)歷一場全面變革。特別是在汽車智能化快速發(fā)展的背景下，行業(yè)競爭日益激烈。有人認(rèn)為，大模型技術(shù)如DeepSeek將在AI時代重塑車企的競爭格局。那么，AI技術(shù)究竟對汽車智能化發(fā)展產(chǎn)生了哪些積極影響或帶來了哪些深遠(yuǎn)影響？

王耀表示，從智能化競爭格局來看，以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)玩家的加入無疑將重塑車企在AI時代的市場競爭格局。他指出，大模型技術(shù)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)勢地位，并將成為智能汽車時代的技術(shù)"加速器"，加快車企之間技術(shù)更新?lián)Q代的步伐。

王耀指出，未來的競爭不僅限于"硬件+軟件"的較量，而是圍繞數(shù)據(jù)、算法和算力三大要素的全面競爭。他認(rèn)為，只有能夠快速有效地整合這三大要素的企業(yè)，才能在競爭中占據(jù)先機(jī)。

王耀認(rèn)為，AI技術(shù)不僅深刻地改變著汽車用戶體驗(yàn)，還對汽車的生產(chǎn)、研發(fā)、運(yùn)營、維護(hù)等各個環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要作用。從智能座艙到自動駕駛，AI技術(shù)幾乎滲透到汽車產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)。在提升用戶體驗(yàn)方面，AI技術(shù)帶來了革命性的變化；在汽車研發(fā)設(shè)計(jì)、制造與維護(hù)、運(yùn)營管理、銷售管理以及后市場服務(wù)等領(lǐng)域，AI技術(shù)發(fā)揮著重要作用。此外，AI技術(shù)還可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、庫存管理、供應(yīng)鏈預(yù)測等業(yè)務(wù)流程，從而提高整個供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率。

顯然，AI技術(shù)不僅有助于提升企業(yè)的產(chǎn)品力和研發(fā)能力，還能提高企業(yè)的整體運(yùn)營效率。王耀指出，作為企業(yè)戰(zhàn)略的一部分，AI技術(shù)的運(yùn)用能夠幫助車企提升產(chǎn)品力和研發(fā)能力。他認(rèn)為，車企應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，AI不僅僅是一個技術(shù)工具，更是一種戰(zhàn)略。提升產(chǎn)品力需要在研發(fā)過程中重視AI技術(shù)的投入，其中數(shù)據(jù)、算力和算法的投入同樣重要。此外，車企還需要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用的合作，共同研發(fā)更符合未來需求的智能化技術(shù)。

在應(yīng)用層面，王耀認(rèn)為，車企可以通過AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化。通過對大量駕駛數(shù)據(jù)和車主行為數(shù)據(jù)的分析，AI技術(shù)能夠幫助車企精準(zhǔn)預(yù)測用戶需求，進(jìn)而提供更加個性化的服務(wù)。王耀指出，總體來說，AI技術(shù)的有效運(yùn)用不僅能夠提升產(chǎn)品的智能化水平，還能夠大大增強(qiáng)車企的創(chuàng)新能力和市場競爭力。

突破當(dāng)前在AI應(yīng)用方面的瓶頸，可以從三個方面入手

盡管AI技術(shù)發(fā)展迅速，但全面成熟的廣泛應(yīng)用還需時間。當(dāng)前，汽車行業(yè)內(nèi)AI技術(shù)的應(yīng)用面臨哪些主要挑戰(zhàn)或瓶頸？

"在汽車行業(yè)的AI技術(shù)應(yīng)用發(fā)展迅速且深入，特別是在自動駕駛領(lǐng)域，這一技術(shù)的成熟離不開數(shù)據(jù)、算法和算力的深度融合。"王耀表示，"然而，國內(nèi)企業(yè)在數(shù)據(jù)積累規(guī)模和質(zhì)量上仍存在差距，數(shù)據(jù)孤島問題尚未得到有效解決，同時算力瓶頸問題亟待應(yīng)對。"

數(shù)據(jù)的積累并非一蹴而就。目前，數(shù)據(jù)采集的成本非常高，這對車企的研發(fā)投入帶來了不小的壓力。此外，AI模型的準(zhǔn)確性和可靠性高度依賴于高質(zhì)量、多樣化的場景數(shù)據(jù)。王耀指出，車企需要確保數(shù)據(jù)的廣泛性和標(biāo)注準(zhǔn)確性，以保證在復(fù)雜應(yīng)用場景下的安全性和可靠性。

王耀認(rèn)為，算力問題同樣不容忽視，特別是在車載系統(tǒng)中，有限的算力資源和高計(jì)算需求構(gòu)成了技術(shù)應(yīng)用的瓶頸。車企需要解決如何在功耗較低的平臺上高效運(yùn)行這些AI模型，以確保實(shí)時反應(yīng)和流暢體驗(yàn)。

要突破這些挑戰(zhàn)或瓶頸，王耀認(rèn)為可以從以下幾個方面入手：

一是推動跨企業(yè)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享與合作，打破數(shù)據(jù)孤島，補(bǔ)充路測數(shù)據(jù)的不足，同時推動行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定，降低數(shù)據(jù)交互成本。

二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，通過建立質(zhì)量管理體系，確保數(shù)據(jù)的時效性、準(zhǔn)確性和完整性，以支持AI模型的高效訓(xùn)練和可靠應(yīng)用。

三是推動技術(shù)創(chuàng)新，包括模型輕量化設(shè)計(jì)和算力使用效率提升，同時利用云端與車端協(xié)同計(jì)算等技術(shù)手段解決算力瓶頸。

王耀指出："通過加強(qiáng)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(dāng)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。"

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