传统汽车跑在马路上，智能汽车跑在云上。当AI大模型技术席卷各行各业，汽车产业正迎来一场深刻的智能化变革。从自动驾驶技术路线的演进，到智能座舱交互体验的升级，再到车企运营管理的数字化转型，AI正在全方位重塑汽车产业的未来图景。
智能驾驶：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。而在智能化竞争中，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。这一技术革命不仅大幅提高了开发效率，更显著增强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"题海战术"的学生，虽然模仿学习能力很强，见过的题型可以不出错，但一旦面对未曾遇到的"新题"（即行业常说的corner case），其自主解题能力便会受到严峻考验。而要达到L4甚至L5级别的完全自动驾驶，系统必须面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：智能驾驶的新范式
在端到端之后，智能驾驶必须全面AI化。系统需要提升的是底层"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，增强推理能力。
VLA（Vision-Language-Action）是近年来开始被行业热议，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，也对研发底座提出了新的要求：
算力需求激增：不仅需要更大算力的车端算力，云端的训练、推理需求也远高于上一代技术范式。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。"
物理世界理解能力：VLA中的"L"（Language）实际上指的是对物理世界的理解——可以理解为"基本智商"，例如看懂临时路牌、分辨潮汐车道、避让特种车辆（如救护车）等。这些与驾驶无关的常识能力，恰恰是现在的语言大模型已经具备的优势。
基座模型蒸馏：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，而不需要从零开始重复造轮子，再单独开发一个大语言模型。
智能驾驶技术从规则驱动到数据驱动，再到AI驱动的演进路径
在2025云栖大会汽车峰会上，行业专家们普遍认为，在如今的智能驾驶研发过程中，云厂商不仅是AI算力的提供者，更是与车企、科技公司共同解决问题的合作伙伴。这种深度协作模式，正在推动智能驾驶技术向更安全、更可靠的方向发展。
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"的重要转型。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。"
端云协同：智能座舱的新架构
大模型以及大模型的端云协同技术成为这一变革的核心牵引力。在这种协同架构中，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"，在端云协同的新架构下，智能座舱的工作流程是："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的核心能力可分为思考、感知、记忆和执行几个维度，不同维度在端云之间的分配也有所不同：
- 思考：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，因为涉及声音、声纹、人脸识别及环境监测等敏感数据，需要考虑安全与实时性
- 记忆：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：智能座舱的感知革命
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技术的新突破：
- 端到端全模态的交互：能够同时处理和理解文本、语音、图像等多种输入形式
- 主流芯片厂商全适配：确保在不同硬件平台上都能高效运行
- 0.5秒超低延时：接近实时的响应速度，提升用户体验
端云协同下的智能座舱新架构，实现感知-决策-执行的闭环
这些新模型使智能座舱真正拥有了全模态的感知能力，让智能座舱不再只是一个听从明确指令的"实习生"，而是真正了解用户需求的贴身AI助理。这标志着智能座舱即将迈入"自主行动"新阶段——即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"。
数字化转型的瓶颈与突破
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。"
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"这样的沟通问题，导致信息并没有做到极致的高效利用。
大模型赋能车企智能化
从"能存"到"能懂"，中国一汽的思路是：从大模型中得到启发，把所有数据转换为"Token"，这样就可以把不同模态的内容映射到同一套Token空间里。这样，企业运行中的"上下文"就能变得丰富很多，管理企业的模型有了"长文本"的支持，自然也就更聪明了。
中国一汽通过大模型实现企业运营智能化的实践路径
要实现这种以"理解"为基础的智能化管理，AI大模型是必需的基础设施。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，也不是其业务重心。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，并提供一些"定向能力支持"；而一汽集团则将过去在数字化转型中积累的高质量行业数据，为模型提供了最好的训练语料。
OpenMind智能体平台：车企智能化的实践成果
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云栖大会的现场，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平台的具体应用效果：
- 差旅智能交互助手：自动理解员工差旅需求，提供最优方案
- 辅材数据协同范式：打破部门壁垒，实现供应链数据高效流通
- 薪酬发放数字员工：自动化处理薪酬计算与发放流程
在这些应用场景里，共性在于这套基于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，更是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。
云厂商：从算力提供者到共创伙伴
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。
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132%。这些数字背后，是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。这种深度协作模式，正在推动整个汽车产业向更安全、更智能的未来迈进。
结语：AI驱动的汽车产业新生态
AI大模型与云基建的深度融合，正在全方位重塑汽车产业的未来图景。从产品智能化到运营智能化，从技术突破到生态构建，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。
在这场变革中，主机厂与科技公司的边界日益模糊，传统的供应链关系正在向创新生态伙伴关系转变。那些能够率先拥抱AI大模型技术，构建端云协同架构，实现从"数据能存"到"数据能懂"跨越的车企，将在未来的竞争中占据先机。
智能汽车的进化之路刚刚开始，而AI与云的结合，将为这条道路提供源源不断的动力。在这场产业变革中，每一个参与者既是见证者，也是塑造者，共同书写着汽车产业的新篇章。
