车百专著 | 汽车AI大模型发展趋势

前言

由车百会研究院理事长张永伟主编的《汽车AI革命：从产品变革到底层能力构建》，立足于汽车与人工智能深度融合的时代背景，通过“总括-产品-企业-要素-展望”五篇的系统性框架，深入剖析AI技术对汽车产业的全面影响。本书适合从事智能化汽车及其上下游产业的专业人士，以及科技和产业决策人员阅读，并为相关专业的学生及相关读者提供参考。

第一篇总括篇

第一章：汽车与人工智能加速融合

第二篇产品篇

第二章：AI赋能汽车智能化发展

第三章：AI促进汽车智能化供应链发展

第三企业篇

第四章：AI驱动企业智能化升级

第五章：探索高价值企业级AI应用

第四篇要素篇

第六章：汽车行业AI大模型发展

第七章：汽车数据价值释放

第八章：高质量建设汽车行业算力基础设施

第九章：打造AI时代的安全底座

第五篇展望篇

第十章：汽车与AI深度融合的趋势与展望

第六章汽车行业AI大模型发展

第三节：汽车AI大模型发展趋势

1.通用大模型技术进步赋能汽车领域模型

一是缩放法则在汽车领域应用中还将持续生效。受限于当前汽车计算芯片的算力与带宽瓶颈，模型在车端部署仍以轻量化的小尺寸模型为主。随着算力提升与带宽增长，模型参数量正快速增长。智能驾驶领域从早期分段式端到端方案的亿级参数，发展到目前的VLA模型采用20亿至70亿级别参数，再到英伟达近期开源的100亿参数模型；座舱领域，独立AI Box将支持300亿级别参数运行。模型参数增长将持续推高车端智能的上限。

二是模型向原生多模态与世界模型演进。当前主流多模态方案多依赖ViT（视觉Transformer）对传感器数据进行预编码，这一中间环节不可避免地引入了计算时延与信息损耗。未来的原生多模态架构将实现从原始传感器数据到驾驶决策的端到端直接映射。这不仅能够显著降低系统延迟，更能基于“世界模型”的机理，深度理解物理规律，从而提升复杂场景下的推演能力。

三是为解决算力约束，模型架构与部署精度正经历极致的效率变革。在架构层面，稠密模型正向MoE架构演进。理想汽车的VLM/VLA已完成从稠密架构向“8×0.4B”稀疏MoE架构的迭代；华为ADS与小鹏（采用4B模型/8专家）也采取了类似的稀疏激活策略，在不增加推理负担的前提下扩充了模型容量。在部署层面，边缘侧量化精度正从FP8/INT8向超低比特演进。理想汽车等先行者已在VLM中应用W4A16（权重4-bit），甚至在VLA中下探至W4A8精度。低精度量化手段在大幅节约推理带宽的同时，提升了端侧模型的生成速度与响应实时性。

2.模型推理能力升级成为性能进化的新方向

模型推理能力已成为驱动汽车行业AI性能进步的关键方向。自2024年下半年起，全球主流AI厂商密集发布推理优化模型，并广泛部署以思维链（Chain of Thought, CoT）为代表的推理框架，旨在突破大模型在复杂任务处理与自主决策方面的能力瓶颈。在汽车领域，推理能力的增强有助于应对智能座舱复杂语义解析与自动驾驶时空轨迹预测的难点，并为高阶智能体的应用提供基础。

当前，汽车领域AI大模型的主流推理架构仍以思维链（CoT）及其衍生变体——如思维树（ToT）、思维图（GoT）及思维森林（FoT）为核心。在实际部署中，技术团队往往依据具体场景需求，将上述框架与生成式模型（如扩散模型）、知识图谱、因果推理及累积推理技术进行混合编排，以构建更具鲁棒性的决策系统。例如，吉利汽车提出的模块化思维语言模型通过合成人类思维模式来监督大语言模型的隐藏层状态，并利用适应性对话与个性化提示微调，成功生成了具备类人逻辑的思维行为，显著增强了模型的可解释性与推理深度。

展望下一阶段，推理技术的演进重心将加速向多模态领域转移。未来的技术高地将集中于指令微调（Instruction Tuning）、多模态上下文学习（Multimodal In-Context Learning）以及多模态思维链（Multimodal CoT）的深度融合。这种融合路径旨在通过多模态对齐技术，将视觉、听觉等感知数据与大语言模型的逻辑推理能力无缝衔接，从而实现对物理世界的全维感知与高精决策。

此外，车端将承担更多的AI模型推理任务。随着开源模型性能的进步，同等尺寸的模型能够理解更丰富的世界信息，这将推动车端模型性能的进一步提升。例如，阿里的Qwen3-8B模型在MMLU综合评分中达到了76.89分，达到了上一代14B模型的水平，其综合能力接近早期版本1750亿参数的ChatGPT-3.5，已可在端侧部署使用。未来，端侧将主要承担交互与分发功能：通过车端芯片处理交互信息，结合具体需求，在车端解决隐私敏感内容，而将复杂计算任务交由云端处理。

3.智能体从离散功能向自协调演进

汽车行业智能体正从离散功能向高度自组织协同演进。借鉴人类社会分工协作的演进路径，其发展可能会经历“手艺人”“小作坊”“流水线”“小型组织”和“现代化企业”等不同阶段。2023—2025年处于“手艺人”阶段，即一些大模型智能体凭借单点能力进入座舱，例如聊天对话、作诗、生成图片。现阶段，行业初步进入“小作坊”模式，在系统架构中确立了统一的中央调度与语义理解模块，实现了对异构智能体的任务分发。部分企业已初步建立起“流水线”模式，不同职能的智能体将基于工作流建立串联机制，实现如“行程规划—导航执行—自动泊车—充电管理”的全链路闭环。根据海外分析师Green对特斯拉硬件（HW3/HW4）固件的逆向分析，特斯拉FSD系统已呈现出类智能体的模块化特征，其架构不再依赖单一的通用大模型，而是转向了场景化的专用子网络集群。分析显示，FSD系统内部被拆解为工厂、高速公路、城市低速等多个特定场景的独立神经网络，例如用于工厂内部自动驾驶的子网络文件为“FSD_E2E_FACTORY”。这种将复杂任务解构并分配给专用子网络（类似不同分工的Agent）的处理模式，提升了系统在特定场景下的推理效率与执行精度，也为智能座舱的Agent生态演进提供了重要的架构参考。

未来将进入“小型组织”阶段。面对用户模糊意图与日益复杂的生态边界，AI操作系统（AIOS）将发挥核心枢纽作用，通过即时规划与自动编排技术实现多Agent的动态组网。随着AI模型技术进步，将进入“现代化企业”阶段，系统将形成高维的数据共享与决策驱动机制，自动抽象出元智能体（Meta-Agent）并实现自我迭代。