张永伟：人工智能+汽车的实现路径

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。

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。

当前车云协同仍处于发展初期，车企、零部件供应商与云服务商仍需在协同模式与边界方面持续探索。要实现真正意义上的深度融合，需通过合作模式与机制创新，构建可持续、可信赖的协同关系。整车企业应更聚焦于整车集成与用户体验，云服务商则应做好“技术基座”，提供如“模型即服务”“智能体即服务”等标准化、模块化的技术支持，共同推动形成共创共赢的产业新生态。

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。传统依赖硬件性能与规则算法的智驾系统，正逐渐转向以数据驱动、AI为核心的新一代架构。一方面，AI大模型技术的突破增强了行业信心，智能驾驶系统的感知、决策与执行能力持续提升，高等级自动驾驶的实现路径更加明确。另一方面，AI的深度应用也为解决长期存在的安全痛点提供了新思路，例如在仿真测试、决策冗余等方面的应用，使创新与安全能够协同推进，助力辅助驾驶向自动驾驶跃迁。

实现这一跃迁，离不开数据、算力与算法的协同。训练一个先进的辅助驾驶模型，往往需要数万张GPU卡持续数周甚至数月的并行计算，这种投入已远超传统汽车行业范畴，突显云平台与AI基础设施的关键作用。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。

最后，车企应加快向AI化科技公司转型。AI与汽车的融合，不仅体现为技术层面的结合，更要求汽车企业从根本上重塑自身定位与发展模式。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。

这意味着汽车企业需全面引入AI技术，渗透至管理、研发、生产、运营等各个环节。企业应加快组织结构、人才体系与技术文化的转型，积极与科技企业、云服务商建立深度合作，共同推动AI在汽车领域的规模化应用，实现从“制造”到“智造”的转变，争取在未来的产业竞争中占据主动。

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。产业链各方应摒弃传统甲乙方思维，转向共创共赢的伙伴模式，通过合理分工、资源整合与开放协作，共同推动中国汽车产业在人工智能时代实现跃迁。