传统汽车跑在马路上，智能汽车跑在云上。当人工智能大模型技术席卷各行各业，汽车产业正经历着前所未有的变革。从自动驾驶技术的演进路线，到智能座舱的交互方式，再到车企内部的运营管理模式，AI正在全方位重塑这个百年产业。
智能驾驶：从模仿学习到自主思考
"如果自动驾驶不能Think Like Human（像人类一样思考），那它真的安全吗？"这一问题，正成为整个行业思考的核心。2025年云栖大会上的汽车行业峰会上，来自不同主机厂和科技公司的专家们达成共识：自动驾驶技术正站在从"模仿学习"迈向"自主思考"的关键转折点。
端到端范式的局限与突破
过去几年，特斯拉提出的"端到端"范式引领了智能驾驶研发的革命，将行业从规则驱动转向数据驱动。这一变革大幅提高了开发效率，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"的讨论也随之而来。
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，虽然见过的题目可以不出错，但一旦面对全新的挑战（行业术语中的corner case），其自主解题能力就会大打折扣。要实现L4甚至L5级别的完全自动驾驶，系统必须应对无数未被标记的障碍物和未被定义的场景。
VLA技术路线：新一代智能驾驶的基石
在这一背景下，VLA（Vision-Language-Action）技术路线开始成为行业共识。依托于GPT架构的VLA模型，通过大幅提升参数量，增强了系统的推理能力和对复杂场景的理解能力。这一技术路线对研发底座提出了新的要求：
算力需求的指数级增长：不仅需要更大算力的车端芯片，更需要云端强大的训练和推理能力支持。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。"
物理世界理解的深化：VLA中的"L"（Language）代表了对物理世界的理解能力，可以视为系统的"基本智商"。例如看懂临时路牌、分辨潮汐车道、避让特种车辆等与驾驶无直接关联的常识能力。
基座模型上的高效蒸馏：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，而非从零开始重复造轮子，这大大降低了研发成本和时间。
在2025云栖大会汽车峰会上，三位嘉宾共同讨论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
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。"
端云协同：智能座舱新架构
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'，端云协同下的智能座舱会先在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，再提供给车端结合车外温度、车内温度和温度偏好做最终执行。"
AI的核心能力可分为思考、感知、记忆和执行四个维度：
- 思考：云端在深度推理和思考方面具有优势，但端侧算力提升也在增强本地思考能力
- 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：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
- 执行：根据不同场景在端侧或云端完成
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进入新阶段：
- 端到端全模态交互：实现语音、视觉、触觉等多种感知方式的深度融合
- 主流芯片厂商全适配：确保在不同硬件平台上的兼容性和性能
- 0.5秒超低延时：提供接近实时的响应体验
在2025云栖大会汽车峰会上，三位嘉宾共同讨论端云协同下的智能座舱新架构
这些新模型使智能座舱真正拥有了全模态的感知能力，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"。智能座舱正迈入"自主行动"新阶段——能够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
除了在汽车产品上的创新，现代车企在运营和管理体系上也希望借助AI实现从数字化转型到智能化运营的跨越，即"企业运营的自动驾驶"。
数字化转型的瓶颈与突破
阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业总经理李强指出："过去的数字化解决了信息'能存'的问题，让车企流程标准化和效率提升；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。"
传统数字化管理下，设备日志、客服录音、合同图片等数据，从技术层面看分属不同模态，在管理层面又存在"部门墙"等沟通障碍，信息未能得到极致高效利用。
大模型驱动的企业智能化
从"能存"到"能懂"，中国一汽的解决方案受到大模型的启发：将所有数据转换为"Token"，把不同模态的内容映射到同一套Token空间中。这样，企业运行中的"上下文"变得丰富，管理企业的模型有了"长文本"支持，变得更聪明。
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
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。与自动驾驶一样，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和"定向能力支持"，一汽集团则提供数字化转型中积累的高质量行业数据作为训练语料。合作成果体现为中国一汽发布的OpenMind智能体平台。
OpenMind平台：企业智能化的实践
在2025云栖大会上，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：自动处理差旅申请、审批和报销，大幅提升效率
- 辅材数据协同范式：打通不同部门间的数据壁垒，实现辅材采购和管理的智能化
- 薪酬发放数字员工：自动化处理薪酬计算、发放和异常处理
这些应用的共性在于，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。
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。
云基建：智能汽车时代的新基础设施
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，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%。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。这种深度融合体现在：
- 技术共创：云厂商与车企共同研发适合汽车行业的大模型和AI应用
- 数据协同：通过安全合规的数据共享，提升模型训练效果和应用场景
- 生态共建：围绕智能汽车构建开放的AI应用生态，促进产业链协同创新
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。随着AI大模型技术的不断成熟和云基建的持续完善，汽车产业将迎来更加智能、高效、可持续的发展新阶段。
