在科技浪潮的推动下，汽车产业正经历着百年未有之大变局。传统汽车跑在马路上，而智能汽车则跑在云上。随着人工智能技术的不断突破，汽车行业正从单纯的交通工具向移动智能终端转变，这一变革不仅体现在产品层面，更深入到企业运营的每一个环节。
自动驾驶：从模仿学习到自主思考的跨越
2025年，想要在中国市场成功销售任何一台新能源车，"智能化"已成为绕不开的关键词。其中，智能驾驶技术的体验和演进方向，成为每一家主机厂和智能驾驶公司关注的焦点。
过去几年，特斯拉提出的"端到端"范式引领了智能驾驶研发从规则驱动向数据驱动的转变。这一技术变革不仅大幅提高了开发效率，还显著提升了系统应对不同场景的泛化能力。然而，关于端到端范式"天花板有限"的讨论也随之出现。
端到端系统就像一位经历过"题海"洗礼的学生，模仿学习能力极强，对于见过的题目可以不出错，但面对没有见过的"新题"（即行业常说的corner case）时，其自主解题能力就会受到严峻考验。要达到L4甚至L5级别的完全自动驾驶，系统必须应对数不清的未被标记学习过的障碍物，以及无数未被定义过的场景。
VLA技术：自动驾驶的新范式
VLA（Vision-Language-Action）作为近年来行业热议的新技术路线，有望成为自动驾驶的新共识。依托于GPT架构的VLA技术，参数量将大幅提升，也对研发底座提出了更高要求：
算力需求激增：不仅需要更大算力的车端算力，云端的训练和推理需求也呈指数级增长。理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋形象地将云端开发智能驾驶模式比作"在虚拟城市里开极品飞车"，"不仅车的推理需要算力，生成这座模拟城市也需要大量算力"。
物理世界理解能力：VLA中的"L"代表对物理世界的理解，可简单理解为"基本智商"，如看懂临时路牌、分辨潮汐车道、避让特种车辆等。这些与驾驶无关的常识能力，恰恰是当前语言大模型已经具备的。
高效研发路径：主机厂在研发VLA模型时，通常选择在行业领先的基座模型上进行蒸馏，无需从零开始重复造轮子，再构建一个大语言模型。
在2025云栖大会汽车峰会上，行业专家共同探讨AI时代的自动驾驶发展路线
智能座舱：从指令响应到主动服务的进化
随着汽车智能化进入深水区，智能座舱正经历从"指令响应"到"主动服务"的代际跨越。长城汽车技术中心副总经理姜海鹏指出："座舱正经历着从基于规则到基于AI的重要转型，之前我们定义座舱是基于功能驱动性的，但未来的座舱一定是基于能力涌现性的。"
大模型及其端云协同技术成为这一变革的核心牵引力。在协同过程中，分工是关键。阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业解决方案总经理霍健举例说明：当乘客说"我感觉有点冷"时，在端云协同架构下，智能座舱会"车端确认调整温度意图后，云端会首先进行记忆召回，找到'他'过去对温度的偏好，提供给车端结合车外温度，车内温度，温度偏好做执行。"
AI能力的多维协同
AI的核心能力可分为思考、感知、记忆和执行等几个维度，不同维度在端云间的分配各有侧重：
- 思考能力：云端在深度推理和思考方面具有优势，但随着端侧算力提升，本地完成思考任务的能力也在增强。
- 感知能力：主要由端侧承担，涉及声音、声纹、人脸识别及环境监测等敏感数据，需考虑安全与实时性。
- 记忆功能：需端云协同，短期记忆在端侧闭环处理，长期记忆经隐私处理后结构化上传至云端。
蔚来汽车副总裁吴杰表示："从技术角度来看，针对不同的品牌和场景，我们都在探索不同的端云协同的黄金分割点。"
全模态模型：智能座舱的新突破
阿里云在2025云栖大会上首次公布了座舱领域车端与云端配套的全模态模型"Qwen3-Omni-Mobile"和"Qwen3-Omni-Flash"，这三大特点标志着智能座舱的新突破：
- 端到端全模态交互：实现语音、视觉、文本等多种交互方式的无缝融合。
- 主流芯片厂商全适配：确保在不同硬件平台上的广泛兼容性。
- 0.5秒超低延时：提供接近实时的响应体验。
端云协同下的智能座舱新架构正在重塑人车交互体验
这些新模型使智能座舱真正拥有了全模态感知能力，不再只是听从明确指令的"实习生"，而是能理解用户需求的贴身AI助理。这标志着智能座舱即将迈入"自主行动"新阶段——座舱能基于环境与乘员状态自主决策，而非依赖明确指令。
车企运营：从数据能存到数据能懂的智能化转型
除了在汽车产品上的自动驾驶和智能座舱研发外，现代车企在运营和管理体系上，也希望通过AI进行数字化转型后的又一轮变革，实现"企业运营的自动驾驶"。
阿里云智能集团的公共云事业部AI汽车行业总经理李强曾表示："过去的数字化解决了信息'能存'的问题，让车企流程的标准化和效率的提升；但系统并没有解决信息'能懂'的问题。所以企业过去的数字化转型，往往只能止步于八成，最后20%很难突破。"
数据智能化的突破
传统数字化管理下，设备日志、客服录音、合同图片等数据，从企业技术层面来看分属文字、语音、图片等不同模态，而在管理层面又存在"部门墙"这样的沟通障碍，导致信息未能得到极致高效利用。
中国一汽的思路是从大模型中得到启发，将所有数据转换为"Token"，这样就可以把不同模态的内容映射到同一套Token空间里。企业运行中的"上下文"因此变得丰富，管理企业的模型有了"长文本"的支持，自然变得更加智能。
中国一汽体系数字化部副总经理陈韵分享一汽的数智化改革案例
OpenMind智能体平台：车企智能化实践
要实现这种以"理解"为基础的智能化管理，AI大模型成为必需的基础设施。和自动驾驶一样，车企自研一套领先的基座模型不仅耗时耗力，也非其业务重心。因此，寻求强有力的技术合作伙伴成为行业共识。
在中国一汽和阿里云的合作中，阿里云提供通义基座大模型及"定向能力支持"，一汽集团则将其数字化转型中积累的高质量行业数据作为模型训练语料。这种合作的结晶是中国一汽发布的OpenMind智能体平台。
在2025云栖大会现场，中国一汽体系数字化部副总经理陈韵从三个场景分享了OpenMind平台的应用效果：
- 差旅智能交互助手：简化员工差旅流程，提供个性化建议。
- 辅材数据协同范式：打破部门壁垒，实现供应链高效协同。
- 薪酬发放数字员工：自动化处理薪酬计算与发放流程。
这些应用场景的共同点是，基于AI的平台可以通过"纵向"（从管理层直达每个车间）、"横向"（打破不同部门墙）、"时空"（融合企业过去案例）三个维度获得更全局的视角。员工的工作重心也逐渐从执行好某一项具体业务，变为了做好"数据模型"，这不仅提升了中国一汽的运营效率，更完成了企业运营范式的彻底重塑，从依赖固定流程的刚性体系，迈向由数据驱动、智能体协同的柔性生态。
云基建：智能汽车时代的新基础设施
数据显示，阿里云为国内智能驾驶行业提供了60%的AI算力；95%选择出海的车企都和阿里云有过合作关系；阿里云汽车行业公共云基础设施增速达132%。这些数字印证了AI和它背后的"云"基建，正在像石油、电力那样，成为智能汽车时代必不可少的新基础设施。
云厂商角色的转变
云厂商的角色正在发生根本性转变，从单纯的算力供给者，与主机厂并肩成为"共创伙伴"。二者共同搭建的不仅是技术底座，更是重塑汽车智能生态的核心骨架。
这种合作关系体现在三个层面：
- 技术层面：提供强大的算力支持和先进的AI模型，助力车企突破技术瓶颈。
- 数据层面：通过云平台实现数据的高效存储、处理和分析，释放数据价值。
- 生态层面：构建开放的创新平台，促进产业链上下游的协同创新。
全栈AI云的支撑能力
中国一汽与阿里云的实践证明了，全栈AI云的支撑能力不仅限于汽车的产品力层面，更是驱动企业内部管理和运营模式从数字化迈向智能化，让车企获得更全面的"AI化"竞争力。
这种全栈AI云的支撑能力正在重塑整个汽车产业的竞争格局：
- 研发创新：加速自动驾驶算法迭代，缩短研发周期。
- 生产制造：实现智能制造，提高生产效率和产品质量。
- 供应链管理：优化供应链协同，降低运营成本。
- 市场营销：精准用户画像，提升营销效果。
- 售后服务：预测性维护，提升客户体验。
未来展望：智能汽车产业的演进方向
从自动驾驶向"自主思考"跨越，到智能座舱从"指令响应"转向"主动服务"，再到车企运营实现从"数据能存"到"数据能懂"的突破，智能汽车的每一次进化，都深深扎根于AI与云基建的协同土壤。
技术融合趋势
未来，汽车产业将呈现以下技术融合趋势：
- 多模态AI的深度应用：视觉、语言、语音等多模态技术的融合将使汽车更自然地理解人类意图。
- 边缘计算与云计算的协同：车端边缘计算与云端高效协同，实现低延迟与高智能的平衡。
- 数字孪生技术的普及：通过数字孪生技术实现物理世界与虚拟世界的实时映射，加速研发迭代。
产业生态重构
随着AI技术的深入应用，汽车产业生态也将发生重构：
- 传统供应链向价值链转变：从简单的零部件供应向提供整体解决方案转变。
- 软件定义汽车成为主流：汽车价值将越来越多地由软件而非硬件决定。
- 跨界融合加速：科技公司与传统车企的界限日益模糊，形成新的竞争格局。
社会影响与挑战
智能汽车的普及也将带来深远的社会影响：
- 出行方式变革：自动驾驶将重塑城市交通规划和出行习惯。
- 就业结构转型：部分传统汽车岗位将被AI取代，同时创造新的就业机会。
- 数据安全与隐私保护：随着汽车收集更多数据，数据安全和隐私保护将成为重要议题。
这场产业与技术的深度融合，正一步步将更安全、更智能的出行未来，从蓝图变为现实。汽车产业正站在新的历史起点，AI与云基建的结合将为人类带来前所未有的出行体验，同时也将深刻改变整个社会的运行方式。
