阿里云：
《2025“人工智能+”汽车行业应用白皮书》

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一、总体概况：智能化引领行业变革

在人工智能与云计算技术的深度驱动下，汽车行业正经历从传统制造向智能化转型的关键变革。智能化已成为行业核心发展趋势，不仅重塑了汽车的设计、制造方式与驾驶体验，更推动行业向高效、安全、环保方向迈进。

从市场数据来看，全球智能驾驶车销量 2021-2026 年年均复合增长率达 14.8%，预计 2026 年将达 8930 万辆；中国智能座舱市场规模预计 2026 年将达 2127 亿元，渗透率从 59% 提升至 82%。各国政策支持与企业跨界合作进一步加速了市场扩张，传统车企与科技公司协同创新，初创企业持续涌现，形成开放合作的产业生态。

AI 对汽车产业的升级作用体现在三大维度：产品服务升级推动汽车成为具备具身智能的超级智能体，可通过深度学习优化驾驶策略并实现个性化调整；用户中心转型使汽车成为 “第三生活空间”，融合娱乐、服务与智能互联功能；生产经营创新则通过全产业链的数字化改造，实现研发、生产、供应链等环节的效率提升与成本优化。

阿里云全栈 AI 云为智能汽车提供核心支撑，构建了 “基础设施 - 数据处理 - 大模型技术” 的完整体系：灵骏智算集群与 PAI 平台实现高性能算力供给与高效资源协同；全链路数据闭环处理能力支撑虚实融合的智能治理；通义大模型家族通过开源与商业化路径，助力车企低成本实现场景化落地。

二、场景应用：AI 赋能全价值链提升

（一）提升产品力：以智能驾驶为核心突破

智能驾驶是 AI 在汽车领域的前沿应用，通过传感器（摄像头、激光雷达等）收集环境信息，借助 AI 算法实现 “感知 - 决策 - 执行 - 反馈” 全闭环运作。根据驾驶自动化分级标准，目前商用系统多处于 L2-L3 级别，具备自适应巡航、车道保持等功能，L4-L5 级完全自动驾驶仍处于测试阶段。

AI 技术贯穿智能驾驶全流程：环境感知环节依靠计算机视觉与深度学习实现对象识别与场景理解；决策规划环节通过大规模模型训练生成安全行动方案；车辆控制环节借助精确算法保障操作精度；持续监控环节利用无监督学习预警故障并优化模型。端到端技术正逐步应用，特斯拉 FSD、小鹏汽车等通过单一神经网络实现从感知到控制的全链路优化。

（二）提升用户体验：重构驾乘与服务场景

智能座舱通过多技术融合打造智能化移动空间，提供多元交互与个性化服务：语音识别、手势控制等实现自然人机互动；信息娱乐系统集成高清显示与互联功能；AI 基于用户习惯自动调整座椅、空调等设置；生物识别传感器监测驾驶员状态保障安全，同时支持与智能家居等外部设备无缝连接。大模型的应用进一步实现情感识别、个性化推荐与拟人化虚拟助手服务，零跑汽车等已通过通义千问大模型升级座舱响应速度与服务能力。

智能客服覆盖汽车全生命周期服务：售前提供车型咨询与个性化推荐；售中协助订单跟踪与手续办理；售后通过物联网实现故障预测与保养提醒；紧急救援环节自动启动响应程序。AI 技术提升了客服的响应效率与服务质量，自然语言处理实现精准问答，情感分析优化沟通策略，知识图谱支撑高效信息检索。

（三）提升生产力：全产业链的效率革新

研发设计环节，AI 实现从创意到测试的全流程优化：多模态大模型快速生成设计草图，深度学习算法优化空气动力学与人体工程学方案，虚拟仿真技术替代部分实体测试，大语言模型辅助代码编写与软件测试。中国一汽通过 GPT-Code 模型提升 10%-15% 的开发效率，实现功能测试、代码评审等自动化。

生产制造领域，AI 推动柔性生产与质量升级：智能排程算法优化生产计划，AI 视觉与力控技术实现精密加工装配，计算机视觉系统实时检测产品缺陷，物联网结合 AI 实现设备预测性维护，能耗分析助力绿色生产。

供应链管理中，AI 提升预测与调度精度：机器学习算法优化需求预测与库存管理，NLP 技术辅助供应商评估，智能调度系统降低物流成本，风险预警模块识别供应链潜在隐患。

营销销售环节，AI 实现精准化运营：通过 NLP 分析用户数据洞察需求，大模型生成营销内容并优化投放策略，销售预测模型指导库存管理，GPT 销售助手提升顾问专业能力。一汽 GPT 销售助手整合金牌顾问经验，实现接待模式向人机交互转型。

经营管理方面，AI 赋能企业内部高效运作：智能文档处理与流程自动化优化日常办公；知识图谱技术构建结构化知识库；销售预测与模拟决策支撑经营管理；AI 辅助简历筛选、绩效评估与财务自动化处理，一汽 GPT-BI 系统将报表生成时间从 7 天缩短至 5 秒，准确率达 92.5%。

三、未来趋势：技术融合与生态构建

（一）核心技术发展方向

大模型引领全栈智能驾驶进入新时代，基于 Transformer 架构的模型可处理多模态数据，深度整合感知、决策与控制流程，同时智能座舱大模型通过情感分析与多模态交互提升用户体验。数据驱动成为创新核心，用户行为、车辆性能等多维度数据的分析应用，推动产品优化与商业模式创新，如动态保险定价、服务订阅等。

澎湃算力为智能化提供基础支撑，云端算力保障模型训练效率，车载芯片性能持续升级（如 NVIDIA DRIVE Orin 芯片每秒 254 万亿次运算），满足实时数据处理需求。大小模型结合与端云协同架构实现效能优化，云端大模型负责泛化知识学习与更新，车端小模型处理实时任务，降低功耗并提升响应速度。

AI 智能体加速车端应用落地，具备自主学习与自适应能力，在智能座舱中实现多模态交互、个性化推荐与生态互联，推动应用开发效率提升。

（二）安全与生态保障

安全与隐私保护成为智能出行生态的核心基石。网络安全方面，车企需通过加密技术、防火墙等防范黑客攻击与恶意入侵，保障车辆系统稳定；隐私保护方面，需建立严格数据管理机制，明确使用权限并公开处理政策，保护用户驾驶习惯、位置等敏感信息。唯有构建可信可靠的安全体系，才能推动智能汽车的广泛普及与可持续发展。

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