在科技飞速发展的今天，传统汽车产业正经历着前所未有的智能化变革。从自动驾驶技术的突破到智能座舱的革新，再到车企运营模式的转型，AI技术正以不可逆转之势重塑整个汽车行业。这场变革的核心驱动力，正是自动驾驶大模型与云端强大算力的深度融合。本文将深入探讨这一革命性转变如何推动汽车产业迈向新的高度。
智能驾驶：从模仿学习到自主思考的跨越
2025年的中国市场，想要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。在这一浪潮中，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重中之重。
过去几年，特斯拉提出的'端到端'范式引领智能驾驶研发从规则驱动切换到数据驱动时代。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。根本原因在于，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，对已见过的场景能应对自如，但一旦面对未曾遇到的'新题'（即行业常说的corner case），其自主解题能力便受到严峻考验。
要达到L4甚至L5级别的完全自动驾驶，系统必须面对无数未被标记学习过的障碍物以及无数未被定义过的场景。因此，在端到端之后，智能驾驶必须实现AI化。系统需要提升的是底层的'能力'，而非人工开发一个个具体的'功能'。这类似于人工智能行业的发展路径：在预训练后，加入后训练和强化学习，以增强推理能力。
VLA（Vision-Language-Action）是近年来行业热议并有望成为新共识的技术路线。依托于GPT架构的VLA，参数量将大幅提升，这对研发底座提出了新的要求：
首先，算力需求远高于上一代技术范式。这不仅指需要更大算力的车端算力，也包括云端的训练和推理需求。理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋形象地比喻：'在云端开发智能驾驶模式，就像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。'
其次，VLA中的'L'代表对物理世界的理解——可理解为'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，正是当前语言大模型已经具备的。因此，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。
智能座舱：从指令响应到主动服务的代际跨越
在汽车智能化进入深水区的当下，智能座舱正经历着从'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，分工是关键所在。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"，端云协同下新架构的智能座舱会先由车端确认调整温度的意图，然后云端进行记忆召回，找到"他"过去对温度的偏好，提供给车端结合车外温度、车内温度和温度偏好做执行。'
AI的核心能力可分为思考、感知、记忆和执行等维度。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。正如蔚来汽车副总裁吴杰所言：'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。'
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'，这三大特点尤为突出：'端到端全模态的交互'、'主流芯片厂商全适配'以及'0.5秒超低延时'。这些新模型赋予智能座舱真正的全模态感知能力，使其不再只是听从明确指令的'实习生'，而是能够理解需求的贴身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突破
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与中国一汽沟通时指出：'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。'
以传统数字化管理为例，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。
从'能存'到'能懂'，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'，这样就能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'因此变得丰富许多，管理企业的模型有了'长文本'的支持，自然也就更加聪明。
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，阿里云负责提供通义基座大模型及'定向能力支持'；一汽集团则将过去数字化转型中积累的高质量行业数据，为模型提供了最佳训练语料。这种合作的成果体现为中国一汽发布的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差旅智能交互助手、辅材数据协同范式、薪酬发放数字员工三个场景，分享了OpenMind平台的具体应用效果。这些应用场景的共性在于，这套基于AI的平台可通过'纵向'（从管理层直达每个车间）、'横向'（打破不同部门墙）、'时空'（融合企业过去的案例）三个维度获得更全局的视角。
在应用过程中，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'。这不仅让中国一汽实现了提效，更完成了企业运营范式上的一次彻底重塑，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。
云上基建：智能汽车时代的核心引擎
传统汽车跑在马路上，智能汽车跑在云上。这一转变背后，是云端强大'基建能力'的支撑。事实上，不仅是智能驾驶的研发，在车企的企业管理提效、全球化拓展等各个业务维度里，'云'的能力无处不在。
数据显示：目前，阿里云为国内智能驾驶行业提供了60%的AI算力；95%选择出海的车企都与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%。AI和它背后的'云'基建，正像石油、电力那样，成为智能汽车时代必不可少的新基础设施。
在2025云栖大会汽车峰会上，尽管三位嘉宾来自不同主机厂或科技公司，对技术演进的具体细节存在一些分歧，但他们都认可一个观点：自动驾驶应该从现在的'模仿学习'，迈向'自主思考'的下一阶段，以达到更安全、更可用的自动驾驶能力。自主学习，意味着真正拥抱AI，同时带来更大的模型参数、更强的推理能力，以及更真实的仿真环境。
中国一汽与阿里云的实践证明，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。
未来展望：智能汽车生态的全面重构
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。
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。云厂商不再是单纯的算力供给者，而是与主机厂并肩的'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。
随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，我们可以预见，未来的汽车将不再仅仅是一种交通工具，而将成为集自动驾驶、智能交互、个性化服务于一体的移动智能终端。在这一进程中，AI大模型与云端算力的协同作用将愈发凸显，为汽车产业带来无限可能。
