摘(zhai)要：萬字(zi)干貨看懂AI重塑汽(qi)車智能化～
智能車時代最強音！2025上海車(che)展同期汽(qi)車(che)智能化峰會(hui)圓(yuan)滿收(shou)官。
4月26日，由智一科技旗下智能汽(qi)車產業(ye)新媒(mei)體「車東西(xi)」、AI與(yu)硬科技知識分(fen)享社區「智(zhi)猩(xing)猩(xing)」，聯合「上(shang)海市(shi)國(guo)際(ji)展(zhan)覽(lan)（集團）有限(xian)公(gong)司(si)」、「上(shang)海車展(zhan)管理有限(xian)公(gong)司(si)」，在2025上海車(che)展同期主(zhu)辦的(de)GTIC 2025中(zhong)國汽(qi)車智能化創新峰(feng)會(hui)在國家會(hui)展中(zhong)心(xin)（上海）圓滿落幕。
中國(guo)汽車(che)智(zhi)(zhi)能化創新峰(feng)會是智(zhi)(zhi)一科(ke)技聚(ju)焦汽車(che)智(zhi)(zhi)能化打造(zao)的(de)產業峰(feng)會IP，已成功舉辦四屆，最近三屆均是(shi)在上(shang)海車(che)展同期進行。
本次GTIC 2025中國(guo)汽車智能化創新峰會由上(shang)午場高峰論壇(tan)，與下午場AI智(zhi)能座艙、端(duan)到端(duan)自動(dong)駕(jia)駛(shi)、艙駕(jia)融合三大專(zhuan)題論壇組(zu)成。
整場活動，近20位智能汽車產業技術產品大(da)咖與青年學(xue)者齊聚一(yi)堂，共(gong)同探討了AI定義汽車(che)、AI智能座艙、端到端自(zi)動駕駛(shi)、艙駕融合等行業內最火熱(re)和前瞻性話(hua)題。
▲峰會現場
現場嘉賓精(jing)彩觀(guan)點不斷。圍(wei)繞AI定義汽(qi)車這一產(chan)業趨勢，長城汽(qi)車智(zhi)能(neng)化產(chan)品副總(zong)經(jing)理(li)佘(she)士東、面壁智(zhi)能(neng)聯(lian)合創始(shi)人&COO雷升濤、德賽西威業務單元副總經理兼上海分公司總經理黃錦昌、零一汽車智能駕駛合伙人王泮渠、利氪科技聯合創始人蘇干廳帶來了AI/大模型對(dui)智能(neng)座艙、智能(neng)駕駛、智能(neng)底盤進(jin)行(xing)變革和升級的深入(ru)分享(xiang)。
智一科技聯合創始(shi)人、車東西總編張國仁和三位技術(shu)大咖和企業高管圍繞AI定義汽車進行的一場高端對話，從不同視角帶來了深入探討和碰撞。
面(mian)對業(ye)內端到端自動駕駛正(zheng)在加速落地(di)的(de)趨勢，Nullmax首席科學家成二(er)康，上(shang)海創智(zhi)學院、上(shang)海 AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自(zi)動(dong)駕駛方向研發(fa)負責人李天(tian)羽，Alluxio首席架構(gou)師傅(fu)正佳分別從感知規(gui)控(kong)、仿真、數據閉環的角度，對如何構(gou)建端到端自(zi)動駕駛系統進行解(jie)讀。
AI正在(zai)進(jin)一(yi)步賦(fu)能(neng)座(zuo)艙(cang)，已經成為用戶(hu)智能(neng)座(zuo)艙(cang)體驗持續提升的引擎。均(jun)瑤集團吉祥汽(qi)車智能(neng)網聯(lian)執行總監(jian)秦藝、大(da)眾汽(qi)車集團Cariad中國AI產品團隊負責(ze)人張天(tian)龍、弋途(tu)科技(ji)聯(lian)合創(chuang)始(shi)人李盼都針對當前智能(neng)座(zuo)艙(cang)面(mian)臨痛點，提出打造(zao)多(duo)形態桌面(mian)互動(dong)系(xi)統(tong)、多(duo)智能(neng)體協同(tong)方案(an)、全(quan)棧AI系(xi)統(tong)等解決方案(an)。
隨著汽車智能化的發展(zhan)和(he)普及，艙駕(jia)一(yi)體(ti)方案憑借成本(ben)優(you)勢受到主機廠越來越多的關注。四維圖(tu)新(xin)副(fu)總裁(cai)許鵬(peng)飛，北斗(dou)智聯(lian)科技有限(xian)公司智駕(jia)BU副總經理兼公司高級技術專家周鵬，足下科技研發總監于晨笛提出了打造單芯片艙泊一體方案、艙駕控融合應用框架、跨域通信框架的不同思路。
作為2025上海車展同期峰會，本次會議不僅(jin)系統(tong)呈現了過去一年汽車智能化的(de)發展態勢和量產進展，也為(wei)AI智(zhi)能(neng)座艙、端(duan)到(dao)端(duan)自動駕(jia)(jia)駛(shi)、艙駕(jia)(jia)融合開啟的(de)新一輪變(bian)革指(zhi)明了(le)前進方向，更是在全球高度關注中國汽(qi)車產業(ye)的(de)背(bei)景下，為全球智(zhi)能(neng)汽(qi)車產業(ye)人(ren)士的(de)溝通交流搭建(jian)了(le)橋梁(liang)。
01.汽車下半場征(zheng)程 AI定義汽車與整車智能引領創新
峰會(hui)現場，上海車展管(guan)理有限(xian)公司總經理張晨安進行了大會(hui)致辭(ci)。她(ta)表(biao)示，汽車智能化下半場的(de)征程已然開啟(qi)，成為(wei)引領(ling)變革與創新(xin)的(de)力量(liang)，更(geng)透露(lu)出其(qi)強大的(de)未來發展空間。
▲上(shang)海車展管理(li)有(you)限公(gong)司總經(jing)理(li)張晨安
數據顯示，2024年我國智能網聯汽車產業規模達到11082億元，增速達34%，預計到2030年市場規模有望突破5萬億元。
隨著汽車(che)智能化發展進入2.0階段，人工智能又成了全新階段的核心驅動元素，不僅推動了軟件定義汽車全面轉向AI定義汽車，更推動了智能汽車向出行智慧生命體進行躍遷。
在這些技術(shu)的(de)(de)融(rong)合、加(jia)持下(xia)，智能(neng)(neng)座艙、輔助駕駛、智能(neng)(neng)底盤都(dou)將迎來新一輪產品重塑和升級。同時在跨域融(rong)合技術(shu)方(fang)案持續演進，并取(qu)得了進展的(de)(de)基礎上，整車智能(neng)(neng)已經成為頭部車企(qi)探索(suo)的(de)(de)新方(fang)向。
智一科技聯合創始人(ren)、CEO龔倫常在致辭環節中透露，自2018年首次舉辦以來，中國汽車智能化創新峰會已成功舉辦三屆，吸引了數千名參與者，成為該領域有重要影響力的行業峰會。
▲智(zhi)一科技聯合創始人、CEO龔倫(lun)常
同時，龔倫常還預告了將于(yu)今年舉辦的多個主題會(hui)議：6月底，中國AI算力大會將在北京舉辦，這也是“智領未來”北京人工智能系列品牌活動之一；9月，第七屆全球AI芯片峰會將在上海舉辦；11月，中國具身智能機器人大會將在深圳舉辦。歡迎感興趣的朋友們關注。
02.智能汽車持(chi)續進化(hua) 行業新風口接連涌現
在接下(xia)來的(de)高峰論壇的(de)演(yan)講環節(jie)，與會(hui)嘉賓從AI智能體、端側模型、L4重卡、智能底盤等多方面進行了關于中國汽車智能化發展趨勢的分享。
在本次峰會上，長城汽車智能化產品副總經理佘士(shi)東(dong)登(deng)臺演(yan)講，主(zhu)題(ti)為《AI定義汽車第三智能-ASL智能體》。
▲長城(cheng)汽(qi)車智能化產品副總經理佘(she)士東
佘(she)士東首(shou)先回顧了從2011年開始長城汽車在AI科技領域的發展歷程，緊接著介紹了長城在VLM端到端智駕上的最新進展，即車位到車位的體驗+L3級觀光體驗下的座艙交互。關于智能座艙的未來發展，佘士東分享了自己的觀點，他表示最終目標是空間智能，讓AI理解世界，也就是長城的空間語言智能體——ASL。
佘士東認為車的(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)化，不再只是智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)座艙(cang)，也不只是智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)座艙(cang)能(neng)(neng)(neng)完成生態和(he)交互的(de)(de)內容(rong)，而是車要作為智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)體，不論(lun)是車內的(de)(de)空間(jian)，還(huan)是車外的(de)(de)空間(jian)，都建(jian)立理解能(neng)(neng)(neng)力和(he)對應(ying)的(de)(de)服務(wu)能(neng)(neng)(neng)力。
所以智(zhi)能整車不是整車怎么加(jia)入AI，而是讓原有(you)的(de)零部件和系統(tong)能(neng)實現更智能(neng)化(hua)的(de)體(ti)驗(yan)。
佘士(shi)東認為端(duan)到(dao)端(duan)智能體上(shang)，一定會引入以視覺慢慢思考理解為主(zhu)的一套(tao)新體驗(yan)，視頻(pin)正好(hao)利用原(yuan)有的攝像頭(tou)，包括車外無論是7V還是11V的感知能(neng)力。車內方(fang)面(mian)，OMS攝(she)像頭可能(neng)會(hui)成(cheng)為(wei)端到端智能(neng)體未來的標配，通(tong)過車內的完全(quan)感知，實現視頻直出的能(neng)力。
最(zui)終，佘士(shi)東希望(wang)能通過AI的方(fang)式來賦能整(zheng)車(che)，讓整(zheng)車(che)變得(de)更智能，也希望AI能(neng)讓用(yong)戶更貼心，能(neng)給用(yong)戶帶來(lai)更直接(jie)的服(fu)務能(neng)力。
面壁智能聯合(he)創始(shi)人&COO雷升濤帶來了關于超性能端側大模型市場價值、未來趨勢的分享。雷升濤堅信，端側智能一定會爆發，他介紹了端側模型的價值。
▲面(mian)壁智能聯合(he)創始人&COO雷升濤
第一，端側(ce)模型在弱網(wang)和無網(wang)環境(jing)(jing)下(xia)，可以突(tu)破環境(jing)(jing)的限制。
第二(er)，在車這(zhe)樣一個(ge)非常私密、非常隱秘(mi)的空間，端側模型可以更好保(bao)障信息安(an)全。
第三，出于功耗和性能(neng)的(de)(de)要求，面壁(bi)智能(neng)的(de)(de)端側模(mo)型提供貨架式的(de)(de)原子產品，以(yi)供企業選(xuan)擇。
作為一家專(zhuan)注(zhu)于端側(ce)模型(xing)的(de)(de)廠商，雷(lei)升濤(tao)指出了接下來要關(guan)注(zhu)的(de)(de)3個方面：推出更高效的模型架構、實現模型學習高效化、提高推理效率。
對(dui)于端側(ce)模型未來的發(fa)展(zhan)趨(qu)勢(shi)，雷升濤也給出了看法。
第一(yi)，端云協(xie)同(tong)的(de)黃金分割(ge)點(dian)已經到來(lai)，下一步的(de)發展趨勢就是全模態模型廣泛上車。
第二，隱私安全(quan)的(de)范(fan)式(shi)革命正(zheng)在發(fa)生變化，端(duan)側大(da)模(mo)型正(zheng)在向(xiang)大(da)模(mo)型深度發(fa)展，隱私安全(quan)的(de)豪華(hua)才能鑄就汽車座艙的(de)最大(da)的(de)豪華(hua)。
第三，端側大模型(xing)不(bu)再是智(zhi)能(neng)座艙的(de)(de)一個(ge)模塊(kuai)，它將會成為汽(qi)車的(de)(de)數字(zi)腦干，當端側模型(xing)與智(zhi)能(neng)座艙系統與智(zhi)能(neng)駕(jia)駛(shi)系統完成神經(jing)突出的(de)(de)連接，將會見證(zheng)汽(qi)車人的(de)(de)真(zhen)正(zheng)的(de)(de)覺醒時刻。
正(zheng)如信息革命是以個人化的智(zhi)能硬件為重要(yao)的標志，以大模型(xing)為代表的智(zhi)能革命時(shi)代到(dao)來(lai)的關鍵瞬間，一(yi)定是端側大模型(xing)運行(xing)，奔騰(teng)在每一(yi)個終端。
德賽西威業務單元副總經理兼德賽西威上海分公司總經理黃錦昌(chang)發表了主(zhu)題為“極致協奏，價值躍(yue)升，擁抱輔助駕(jia)駛發(fa)展新階段”的演講。
他首先介紹了德賽西威在智能化和相(xiang)關(guan)產品(pin)方面的(de)(de)進(jin)展。德賽西威致力于智能座(zuo)艙、輔助駕駛和網(wang)聯服務三個(ge)領(ling)域的(de)(de)布局(ju)，正(zheng)逐步(bu)實現本(ben)土國際化的(de)(de)目標。
▲德賽西威業務單元副總經理兼上海分公司總經理黃錦昌
黃錦昌提到，德(de)賽西威自2014年開始孵化駕駛輔助產品，2016年正式向市場推出相關產品和服務。公司在2017年推出了國內首個高清環視系統，并在2019年推出了首個超聲波雷達與視覺融合的泊車系統。
2020年，德(de)賽(sai)西威聯(lian)合新勢力成功推出了首(shou)個基于高算力平(ping)臺(tai)的域(yu)控(kong)產品，通過一系列首(shou)發性(xing)產品和技術(shu)持(chi)續(xu)推動智能駕(jia)駛輔(fu)助(zhu)技術(shu)的發展。
在演講中，黃(huang)錦昌(chang)強調(diao)了德賽西威的(de)全(quan)棧能力，即在關注(zhu)產品安全(quan)的(de)前提(ti)下，不斷提(ti)升自身在軟(ruan)件和系(xi)(xi)統(tong)等多個(ge)維(wei)度的(de)深厚積(ji)累(lei)，為(wei)行(xing)業提(ti)供系(xi)(xi)統(tong)化(hua)的(de)解決方案。
在(zai)去年，公司基(ji)于高通8775的方案，推出了行業最早的艙駕一體方案，針對在有限資源下閘機通過、無保護左轉和效率變道等場景痛點，實現了高速領航輔助駕駛、城市記憶領航輔助駕駛、記憶泊車等功能。
黃錦昌強調，行(xing)業需要依靠上下游生(sheng)態(tai)合作與共(gong)享，落地(di)兼(jian)具高性能(neng)與高安全性的輔助(zhu)駕駛解決方案(an)，共(gong)推中國汽車產業智(zhi)能(neng)化(hua)普惠進程，讓更多用戶(hu)享受安全、愉悅和綠色的出行(xing)體驗。
零一汽車智能(neng)駕駛合伙人王泮渠以(yi)《端到(dao)端與大模型驅動(dong)：L4級重卡量產之路》為主題進行了演講。
▲零一汽(qi)車智能駕駛合伙人王泮渠
王泮渠表(biao)示，輔助(zhu)駕(jia)駛已經進入量產狀態(tai)，2023年，具備輔助駕駛功能的智能網聯乘用車銷量為995.3萬輛，市場滲透率達47.3%，2024年已經超過50%，同時L4級無人駕駛目前處于小規模商業化狀態。
但是王(wang)泮渠提出目前L4級無人駕駛沒有走在軟件行業的商業模型上，因為軟件行業的重要特點是低邊際成本。
王泮渠以Waymo為例，表示其復制成本高、不同場景之間壁壘高，不具備通用性和跨越性。
而(er)當前(qian)L4算法架構的問題，有模塊過多且分散、泛化性較差、研發成本巨大和大規模產品化落地困難等。
那(nei)么如何(he)解(jie)決？王泮渠表(biao)示零(ling)一汽(qi)車選擇(ze)了多模(mo)態大語(yu)言模(mo)型(xing)端到(dao)端。這(zhe)是(shi)因為端到(dao)端框架簡(jian)易、泛化性強、成本有優(you)勢同時量產友好。
關于(yu)如何(he)保證大(da)語(yu)言模型的安全(quan)性(xing)，王泮渠認為原理大(da)語(yu)言模型的邏輯輸出(chu)可(ke)(ke)以被追溯，在(zai)算法(fa)上可(ke)(ke)以通過多模態(tai)對齊、生(sheng)成對抗式學(xue)習和強(qiang)化學(xue)習三種方法(fa)。
在流(liu)程上可以通過線下大規模開環與(yu)閉環仿真驗證，讓模塊(kuai)快速進(jin)化(hua)。在系統上通過硬件(jian)與(yu)車輛(liang)冗(rong)余設計，讓系統更(geng)可靠。
王泮渠最后總(zong)結道，要做量產(chan)無(wu)人駕(jia)駛(shi)大模型是最優路徑，商用(yong)車(che)是量產(chan)車(che)高階智駕(jia)的(de)第一站，而強泛化的(de)算法，可量產(chan)的(de)車(che)輛(liang)，以(yi)及(ji)快(kuai)閉環的(de)場景是實(shi)現無(wu)人駕(jia)駛(shi)量產(chan)落地的(de)必由之(zhi)路。
利氪科技聯合(he)創始(shi)人蘇干(gan)廳(ting)圍繞(rao)智能(neng)底盤技術(shu)，進行了關于其市場格局與發展趨(qu)勢的分享。
▲利(li)氪科技(ji)聯合(he)創始人蘇干廳
他表(biao)示，智(zhi)能(neng)底盤是智(zhi)能(neng)汽車的(de)手和腳，過去的(de)一年很多整車廠陸(lu)續推出了(le)搭載(zai)一種或者(zhe)多種線控技術的(de)智(zhi)能(neng)底盤。
智能底盤為什么(me)會成(cheng)為這個行業(ye)的發展趨(qu)勢？
一方(fang)面，從市場的(de)角度看，車(che)輛(liang)的(de)操(cao)控性(xing)、舒適、安全(quan)、經濟是(shi)智能汽車(che)產品應(ying)具備基本功能。
另一方面，從技術(shu)角度看，隨著中國汽(qi)車(che)產業的(de)發展壯大，在汽(qi)車(che)底盤特(te)別是線控底盤的(de)領域出(chu)現非常多的(de)新技術(shu)和新的(de)產品，促(cu)使汽(qi)車(che)底盤向智能化(hua)轉型(xing)。
他(ta)也介(jie)紹了(le)當(dang)前行業內智能底(di)盤的發展(zhan)現(xian)狀，線控制動已(yi)經實現(xian)了(le)大規模量產(chan)，線控懸架(jia)正(zheng)在(zai)加速量產(chan)，線控轉向還在(zai)商業化的一個前期。
全球(qiu)范(fan)圍(wei)來看，國外比(bi)較實現線控(kong)轉向量產的是特(te)斯拉Cybertruck，在2023年實現了線控轉向技術的量產，去年12月份蔚來在ET9上實現了線控轉向的量產，蔚來也成為國內實現最早量產線控轉向的車企。
雖然目前尚處于商業化(hua)攻堅階(jie)段，但(dan)蘇干廳也非(fei)常有信心地表示，國產的線控轉向領(ling)域即將迎來從0到1的量產突破。
03.AI推動汽車產業重構合(he)作與競爭并(bing)存
在峰會上(shang)午(wu)場的最(zui)后一(yi)個環節，智一(yi)科技(ji)聯合創始人、車(che)東西總編張國仁主持了一(yi)場主題為“AI定義汽車，中國如何(he)引領新時代”的高(gao)端對話(hua)，長城汽車智能(neng)化產(chan)品副(fu)總經(jing)理佘士東、魔視智能(neng)CTO王凡和(he)利氪科技(ji)聯(lian)合創始(shi)人蘇干廳(ting)三位(wei)企業高(gao)管和(he)創業者(zhe)共同參(can)與(yu)對話(hua)。
張國仁說道，自2018年車東西與上海車展聯合舉辦智能汽車相關行業峰會以來，過去7年，汽車智能化經歷了波瀾壯闊的發展，尤其是國內車企和供應鏈企業開始扮演了越來越重要的角色。
▲高端對話環節(jie)
圓桌論壇話題(ti)圍繞“AI定(ding)義汽(qi)車(che)(che)”及(ji)中國(guo)汽(qi)車(che)(che)產業鏈的(de)現狀和發展(zhan)深(shen)入展(zhan)開，佘士東表示，長城汽(qi)車(che)(che)在智(zhi)能化產品(pin)規劃方面處于行業前(qian)列，已經(jing)開始開發多款搭載AI技術的(de)車(che)(che)型，預計(ji)在今年下(xia)半年將推(tui)出一系(xi)列新車(che)(che)。
王(wang)凡則(ze)介紹了(le)魔(mo)視智能(neng)在輔助駕駛領域的(de)進(jin)展，強(qiang)調了(le)其在商用車和(he)乘用車市場的(de)多(duo)樣(yang)化應用。蘇干(gan)廳補充(chong)道(dao)，智能(neng)底盤的(de)開發和(he)應用也在不斷推(tui)進(jin)，預計將在未來實現量產。
張國仁接著詢問(wen)AI定義汽車的三個關鍵方面——座艙、輔助駕駛和底盤智能化的現狀及其相互關系。
佘士東認為，智能化(hua)的(de)進(jin)程是從簡單(dan)到復雜的(de)，座艙(cang)智能化(hua)發展較早，已(yi)接近天花板，而輔助駕(jia)駛和底盤智能化(hua)則(ze)仍在(zai)探索階段。
王凡認為當前座艙、智駕(jia)和底(di)盤智能化還(huan)在各自獨立發(fa)展，初(chu)現的融合(he)方(fang)案還(huan)停(ting)留(liu)在淺層。從長期來(lai)看，三者(zhe)應該(gai)以提升用(yong)戶體(ti)驗為目(mu)標進行深度融合(he)。
在談到(dao)中國(guo)企業如何(he)在AI時代引領汽車產業時，佘士東提到，隨著軟件定義汽車的興起，汽車行業的生態正在發生變化。王凡表示，過去的競爭主要是降本，而現在則是提升用戶體驗。蘇干廳補充道，智能底盤的主動控制能力正在成為競爭的關鍵。
對于行業的(de)未來，嘉賓(bin)們一致認為，AI技術將推動汽車產業的重構，合作與競爭并存。
佘士東強調(diao)，滿足用戶(hu)體(ti)驗(yan)是企業成功的關鍵(jian)。王凡則(ze)提到(dao)，知識產權的保護在(zai)新(xin)的產業分(fen)工中變得尤為重要。蘇干廳認為，生態鏈的建設和開放(fang)合作將是未來競(jing)爭的主要方(fang)向。
張(zhang)國仁總結到(dao)，中國汽車產業(ye)在AI時代面臨著巨大的機遇，擁有完整的產業鏈和廣闊的市場。各方應加強技術創新、知識產權保護和生態系統建設，以在競爭中脫穎而出，成為全球引領者。
整體(ti)來(lai)看，論壇(tan)為(wei)與會者提(ti)供了關于AI在汽車行業應用的重要見解，展現了中國汽車產業在全球競爭中的潛力與挑戰。
04.AI智(zhi)能座艙上車車載交互(hu)智(zhi)能化(hua)需求(qiu)激增
隨著(zhu)智能(neng)化的(de)深入發(fa)展，汽車從交通(tong)工具逐步升(sheng)級為可(ke)迭代的(de)智能(neng)終端，用戶對于汽車座艙(cang)的(de)需求的(de)重心亦在悄然遷(qian)移，從早期的(de)“功能滿足”階段，邁向對“智能陪伴(ban)”的追求成為主流。
在(zai)下午場的(de)AI智能座艙專題論壇(tan)上，3位技術大(da)咖分別(bie)圍繞3D互動體驗(yan)座艙、多AI Agent系統(tong)、全(quan)棧AI系統進行了深入探討。
均瑤集團吉祥汽(qi)車智能網聯執行總監秦藝登臺(tai)演講，主題(ti)為《全(quan)新3D互動體驗座艙及AI出行智能體的創新產品實踐》。
▲均(jun)瑤集團吉祥汽(qi)車智能網聯執行總(zong)監秦藝
秦藝(yi)分享(xiang)了關于打造差(cha)異(yi)化(hua)智能座(zuo)艙(cang)的思考。秦藝(yi)認為，目前智能座(zuo)艙(cang)設(she)計同(tong)(tong)質化(hua)、功(gong)能同(tong)(tong)質化(hua)，導致座(zuo)艙(cang)的差(cha)異(yi)化(hua)不足和品牌識(shi)別(bie)度降低。同(tong)(tong)時，技(ji)術方案趨同(tong)(tong)、 人機交互(hu)趨同和AI體驗瓶頸，是考驗新車型新產品智能化體驗創新和差異化的挑戰。
對此，吉祥(xiang)汽車打造(zao)了(le)吉祥(xiang)AIR智能座艙的三個行業創新：全3D多形態桌面互動系統、沉浸養成式虛擬世界和出行垂域AI-Go座艙智能體。
關于全3D沉浸互動座艙的研發實踐，吉祥AIR基于Unity引擎打造了全3D多形態桌面互動系統，包含數字孿生車輛、寵物桌面、虛擬開放世界三套系統，并實現座艙環境與物理世界的同步聯動。
吉(ji)祥AIR還引入開放世界的游戲理念，首創推出沉浸互動式虛擬世界——吉祥世界，實現基于車輛數據和用戶行為的養成經營式互動和沉浸化的個性化3D座艙。
關(guan)于沉(chen)浸互動座艙及虛擬吉祥世(shi)界(jie)的意義和(he)價值(zhi)，秦藝認為從(cong)用戶視角(jiao)來看，可以(yi)提供情(qing)緒價值(zhi)、互動價值(zhi)和(he)陪(pei)伴價值(zhi)，從(cong)車廠視角(jiao)可用帶來設計差異化、座艙辨識度和(he)用戶粘性的優勢。
關于(yu)AI-Go出行智能體的產品實踐，吉祥汽車構建了AI-Go出行智能體的端云架構，基于字節豆包大模型和豐富的生態插件平臺，為用戶提供跨端的吉祥大出行智能化解決方案。
大眾(zhong)汽車集團Cariad中國AI產品團隊負責人張天龍帶來了基于多AI Agent系統的用戶體驗升級的思考。
▲大眾汽(qi)車集(ji)團Cariad中(zhong)國AI產品團(tuan)隊(dui)負(fu)責(ze)人張天(tian)龍(long)
他表示，經過Cariad中國AI產品團隊在2024年的智能座艙的用戶調研，他們發現63%的車主反映智能座艙功能用不上或者不好用。
在單AI Agent時代，語音助手、導航、娛樂系統各自為戰，畫地為牢，功能不互通，場景體驗僵化，需提前預設固定場景，難以覆蓋用戶即時性需求。
為此(ci)，他帶(dai)領團隊打造了多AI Agent協同方案，該方案可以主動預測需求，實現萬級動態場景生成、五大域深度耦合，并且可以充當用戶的情感化伙伴。
在多AI Agent協作的場景下，座艙在場景識別、協同服務、智能調整的能力都得到增強。多AI Agent協同能夠實現1+1＞2的涌現效應，預計用戶主動交互頻次提升200%，同時功能的使用率將從35%提升至78%，并且也可以通過AI Agent算法來持續優化，實現車輛生命周期內功能迭代率達每年30%。
當多AI Agent成為用戶需求的智能觸手，當A2A和MCP構建起跨域協同的通信橋梁，不只有智能座艙迎來進化，更實現汽車向"場景自適應終端"的智能化躍遷。
汽車從四個輪子的交(jiao)通工具，進化為會思考(kao)、能共情、可成(cheng)長的超(chao)級終端。這是屬于汽車工業的超(chao)腦時(shi)代，更是人類(lei)移動生活(huo)的全新開始。
弋途科技聯(lian)合創始人(ren)李盼發(fa)表了題為“以(yi)AI全(quan)棧能(neng)(neng)(neng)力(li)，賦能(neng)(neng)(neng)智能(neng)(neng)(neng)空(kong)間新重(zhong)構”的演講，分享了公司在智能(neng)(neng)(neng)汽車領(ling)域的探索與進展。
李盼回顧了汽車行(xing)業(ye)的歷史變革，強調了能源(yuan)化和信息化對汽車本體(ti)的影響，并指出AI技術的迅速發展將使得將汽車轉變為“智慧的鋼鐵俠”不再是幻想。
他提到，隨著基礎模(mo)型的不斷進步，智能體生態的多樣化(hua)，以(yi)及開放協議的普及，汽(qi)車作為一(yi)個物理終端(duan)的研發(fa)和產業(ye)協同將迎來新的范式。
▲弋途科技聯合(he)創始人李盼(pan)
在談到智能座(zuo)艙時(shi)，李盼說，過去的(de)用戶體驗存在諸多痛(tong)點，如交互方式的(de)局限性(xing)和服務閉環的(de)缺失。他認(ren)為，AI技術的應用能夠賦予汽車更強的環境感知和情境推理能力，從而改善用戶的出行體驗。
弋途科技(ji)在行(xing)業內率先推(tui)出了移動智能空間AI全棧系統，融合了心界AI-Mind、HMI、L3級智能體及AIOA框架，旨在提升智能汽車的智能化水平。
李盼介紹了弋(yi)途科技最新發布的全棧AI系統“心界AI”，該系統旨在解決四個核心問題：增強思考能力、改善交互體驗、實現服務閉環，以及升級現有的技術架構。通過構建一個適應復雜場景的推理模型，弋途科技希望在用戶出行過程中提供更為精準貼心和個性化的閉環服務。
智能(neng)體(ti)在車載環(huan)境中的(de)應用必(bi)須(xu)具備(bei)對環(huan)境的(de)全面感知、確保出行效率和(he)安全，同時支持多(duo)智能(neng)體(ti)的(de)協作。
李(li)盼還說，弋途科技(ji)在智能體(ti)開發過(guo)程中，已建(jian)立了一套(tao)完整的生(sheng)態(tai)框架，支持與多方(fang)生(sheng)態(tai)伙伴的合作，推(tui)動內容(rong)和服務的整合。在交(jiao)互(hu)方(fang)面，李(li)盼認(ren)為，AI將改變傳統的輸入輸出方式，創造出更加自然和情感化的用戶體驗。他提到，弋途科技正在探索新的表達形式，包括與類人形機器人合作，以提升車載交互的智能化水平。
最后，李盼總(zong)結道(dao)，弋途科(ke)技會(hui)在AI技術的應用上不斷探索，目前他們已經在實際項目中取得了一定的進展，并期待與行業內的合作伙伴進行更深入的交流與合作。
弋途科技(ji)將繼續致力于推動智能(neng)汽車的創新與發(fa)展，為用戶提(ti)供(gong)更加智能(neng)化的出行(xing)體驗。
05.架構算法數據多維度(du)加快端到端技術(shu)落地
雖然(ran)當前(qian)端(duan)(duan)到(dao)端(duan)(duan)自(zi)動駕駛(shi)雖因簡(jian)化技術(shu)棧、減少信息(xi)損耗成為輔助駕駛(shi)行業(ye)的焦點，但端(duan)(duan)到(dao)端(duan)(duan)自(zi)動駕駛(shi)正(zheng)處于(yu)?技術理想主(zhu)義與(yu)工程現實主(zhu)義激烈碰(peng)撞期(qi)?，其大規模落地(di)還面臨重(zhong)重(zhong)考(kao)驗。
在“端(duan)到(dao)端(duan)自動駕駛(shi)專題論壇”，3位嘉賓的演講圍繞以下3個方面展(zhan)開(kai)：如(ru)何(he)打通感知和規控，進行更好地端(duan)到(dao)端(duan)開(kai)發(fa)？如(ru)何(he)正(zheng)確評測端(duan)到(dao)端(duan)自動駕駛(shi)算法？如(ru)何(he)在自動駕駛(shi)數(shu)據(ju)閉環中完(wan)成(cheng)的數(shu)據(ju)處理(li)？
Nullmax首(shou)席(xi)科學家成二康博(bo)士分享了該企業在端到端技(ji)術方面的(de)探索歷程。
▲Nullmax首席科(ke)學家成二康
面對端(duan)到端(duan)這個輔助駕駛(shi)市場即將爆發的新賽(sai)道(dao)，如何(he)實(shi)現搶跑，把感知(zhi)端(duan)到端(duan)擴展到感知(zhi)規劃端(duan)到端(duan)？如何(he)做端(duan)到端(duan)- One Model Decoder架構設計？
Nullmax平臺化BEV-AI架構設計，針對自(zi)動駕(jia)駛感知中的(de)(de)動態障礙(ai)物檢(jian)測方案BEV-AI-OD，靜態地(di)圖理解BEV-AI-Map，車道線檢(jian)測BEV-AI-Lane，時(shi)序(xu)信息處理BEV-AI-Temporal，拓撲結構預測BEV-AI-Topo, 均對Transformer中的(de)(de)Decoder進(jin)行了高效針對性的(de)(de)設計，并實現規模化落地(di)。
基于BEV-AI-Perception的Transformer Decoder的設計經驗，如果能夠設計面向輔助駕駛任務的Decoder，就可以完成感知規劃端到端，而且也不需要大語言模型這么大的參數量介入。
因此，Nullmax推出了HiP-AD方案，在一些測試中其方案表現已經超過了部分VLM+E2E和VLA的端到端方案。
目(mu)前(qian)，Nullmax One Model Decoder架構參數量在幾千萬左右，同參數量在1B到7B左右的其他企業的模型方案實現了同樣的效果。
為了更好開發端到(dao)端設計，Nullmax還推出了MaxDrive自主成長數據平臺，利用BEV-AI-AutoGT、虛擬數據生成加強基礎設施建設。
Nullmax基(ji)于(yu)Decoder-only的(de)One Model端(duan)到端(duan)技術架(jia)構(gou)，在(zai)架(jia)構(gou)設(she)計和工程化(hua)落(luo)地(di)方(fang)面均取得(de)不錯進展。Nullmax在(zai)中(zhong)高算芯片平臺上已落(luo)地(di)城市(shi)NOA端(duan)到端(duan)方(fang)案(an)，基(ji)于(yu)語言模型(xing)大參數量(liang)的(de)VLA端(duan)到端(duan)方(fang)案(an)，在(zai)高算平臺上即將實(shi)現(xian)量(liang)產。
緊接著(zhu)，上海創智學院、上海 AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自動駕駛方向研發負責人李天羽以《構建真實的端到端自動駕駛模擬器》進行了演講。
▲上海(hai)創智(zhi)學(xue)院、上海(hai)AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自動駕駛方向研發(fa)負責人李天羽
李天羽首先(xian)提出在真實世界中(zhong)，長尾問(wen)題是無(wu)窮無(wu)盡(jin)的(de)，為了解決百萬分之一的(de)問(wen)題，成本是非(fei)常(chang)高(gao)的(de)，這就是為什么需(xu)要自動(dong)駕駛模擬器，在模擬器中(zhong)生(sheng)成、評(ping)測長尾場景。
自(zi)動(dong)駕駛模擬器(qi)分(fen)為兩階段仿真，一(yi)層是行(xing)為層仿真，采用(yong)行(xing)為層世界(jie)模型(xing)生(sheng)成(cheng)駕駛演變(bian)，獲得了場景布局之(zhi)后，通過傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)仿真翻譯成(cheng)傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)數據。傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)仿真又(you)分(fen)為條件生(sheng)成(cheng)模型(xing)、三維(wei)重(zhong)建仿真兩種方法。
條件生成模(mo)型視覺(jue)效果非常逼(bi)真，但是很難(nan)去建模(mo)和物體交互，訓練、推理成本高。
三維重(zhong)(zhong)建(jian)(jian)(jian)仿真的(de)優勢(shi)，是(shi)從(cong)數據(ju)驅動的(de)方式(shi)來(lai)去思考問題，收集數據(ju)在數據(ju)上(shang)做(zuo)三維重(zhong)(zhong)建(jian)(jian)(jian)，在重(zhong)(zhong)建(jian)(jian)(jian)好的(de)世界里進行(xing)仿真，一個固(gu)有的(de)問題是(shi)非(fei)常局限于用來(lai)重(zhong)(zhong)建(jian)(jian)(jian)訓(xun)練(lian)的(de)視角。
OpenDriveLab對此(ci)的成果是多軌跡重(zhong)建MTGS（Multi-Traversal Gaussian Splatting），其原理(li)是把場景內所有見過的位置，每一個車輛經過的位置全部用(yong)來重(zhong)建，就(jiu)能(neng)完(wan)成在(zai)任意一個地點的視角(jiao)內推。
MTGS面臨的(de)(de)挑戰是光照、物體(ti)(ti)和map change等問題。OpenDriveLab通(tong)過設計場景圖(tu)節(jie)點(dian)，去顯式建模光照和移動的(de)(de)物體(ti)(ti)，完(wan)成(cheng)MTGS的(de)(de)重(zhong)建。
關于行為層世(shi)界模型(xing)，李天羽表示其(qi)有(you)兩個非常重(zhong)要的功能，一個是reactivity，世界模型響應自車的planning行為；第二個是goal orientation，就是一定要可控，可以通過給定終點等condition去遙控行為。
OpenDriveLab提出(chu)了Nexus，解耦了可控性(xing)和(he)響應性(xing)這(zhe)兩個(ge)維度。完(wan)成了一個(ge)全場景降噪(zao)的同時，保(bao)持了可控和(he)響應。
隨后，Alluxio的首席架構師傅正佳博士就“構建面向自動駕駛數據閉環的高性能數據訪問平臺”進行了深入探討。
傅(fu)博士提到，自動駕駛的(de)(de)發展不(bu)僅依賴(lai)于算法(fa)的(de)(de)優(you)化，更需(xu)要高效的(de)(de)數據(ju)訪(fang)問能力(li)，以支持算法(fa)的(de)(de)迭(die)代和智能駕駛的(de)(de)整體開(kai)發效率。
▲Alluxio首席架構師傅正佳
他闡述了(le)自動駕駛(shi)數(shu)據(ju)(ju)閉環(huan)的各個環(huan)節，包括數(shu)據(ju)(ju)采集、數(shu)據(ju)(ju)湖(hu)的管理、數(shu)據(ju)(ju)清洗與預處理、訓練數(shu)據(ju)(ju)集的準(zhun)備，以(yi)及(ji)模型的歸檔(dang)和評估等。
傅(fu)博士說，盡管(guan)這些環節表面上看與(yu)算法相關，但它(ta)們的底層(ceng)依賴于強大的數據基礎設(she)(she)施(shi)，包括算力基礎設(she)(she)施(shi)和數據基礎設(she)(she)施(shi)。數據基礎設(she)(she)施(shi)的構建對于頻繁(fan)組織、存儲、管(guan)理(li)和訪(fang)問數據至關重要。
在實際操(cao)作中，數(shu)據(ju)處理通(tong)常由不同的(de)團隊負責(ze)，這(zhe)可能導致(zhi)效率低下(xia)，尤其是在數(shu)據(ju)量巨大的(de)情況下(xia)。傅博士提(ti)到，如(ru)何應對(dui)這(zhe)些(xie)挑戰是構(gou)建高性能數(shu)據(ju)訪問平臺的(de)關鍵。他(ta)提(ti)出了“數(shu)據(ju)編排”的概念(nian)，旨在(zai)將數(shu)據(ju)訪問(wen)、存儲方式(shi)與計(ji)算平臺的消費過程緊密結合，以提升整體效(xiao)率。
傅博(bo)士還具體介紹了在數據(ju)處(chu)理(li)過(guo)程中(zhong)，如何(he)利(li)用(yong)大數據(ju)平臺(tai)（如Spark）和機器學習平臺（如TensorFlow）來處理海量數據。
他指出，數據(ju)存儲(chu)(chu)的(de)多樣性（如對象存儲(chu)(chu)、分(fen)布式文(wen)件系統(tong)等）也增加了(le)整(zheng)合的(de)復雜性，因(yin)此需要一個(ge)統(tong)一的(de)視圖來方便算法(fa)工(gong)程師訪問和(he)管理數據(ju)。
在設計數(shu)據訪問平臺時，傅博士強調(diao)了“零改造(zao)”和(he)“無侵入(ru)性”的(de)原則。零改造(zao)意(yi)味著現(xian)有的(de)工作流(liu)程(cheng)無需調(diao)整，方便算法工程(cheng)師快速提升效率；無侵入(ru)性則確保底層(ceng)數(shu)據的(de)安全(quan)性和(he)隱私性，不會對敏感(gan)數(shu)據進(jin)行直(zhi)接(jie)操(cao)作。
他還討論了數據規模和可擴(kuo)展性的問(wen)題，指出現今企業的數據量已經達到PB級別，單一存儲解決方案難以滿足需求。通過Alluxio平臺，可以利用分布式高性能緩存來加速熱數據的訪問，同時支持低成本的冷存儲擴展。
傅博士(shi)進一(yi)步詳(xiang)細(xi)介紹了Alluxio平臺的技術能力，包括豐富的協議支持和統一的數據視圖，能夠有效整合不同存儲系統的數據。
在訓練模型的過程中，Alluxio能夠顯著提高GPU的利用率，從而提升模型迭代和訓練的效率，同時降低成本。
06.架構集中、軟(ruan)件協同(tong)艙駕融合推(tui)動降本
隨著汽(qi)車智(zhi)能化的(de)(de)(de)(de)發展和(he)普(pu)及(ji)，智(zhi)能化軟硬件的(de)(de)(de)(de)架構逐步從分布式控制器向(xiang)中(zhong)央控制器的(de)(de)(de)(de)方向(xiang)發展。艙駕(jia)一(yi)體方案(an)因其在成本等方面的(de)(de)(de)(de)優(you)勢，受到(dao)的(de)(de)(de)(de)越(yue)來越(yue)多的(de)(de)(de)(de)關注(zhu)。
本次峰會的(de)最后一個板塊就(jiu)是“艙駕融合(he)專題論壇”，3名嘉賓(bin)圍繞艙駕一(yi)(yi)體(ti)(ti)的(de)未來發展趨(qu)勢(shi)、產(chan)品創新、關鍵(jian)技(ji)術與(yu)實(shi)現(xian)路徑等內容進行(xing)深入分(fen)析(xi)。四維圖新副總裁(cai)許鵬飛就《艙駕一(yi)(yi)體(ti)(ti)趨(qu)勢(shi)分(fen)析(xi)和量(liang)產(chan)實(shi)踐分(fen)享(xiang)》這一(yi)(yi)主題登臺(tai)分(fen)享(xiang)。
▲四維(wei)圖新(xin)副總裁許鵬(peng)飛
他先(xian)是(shi)介紹了汽(qi)車新(xin)能源化(hua)及(ji)全球化(hua)趨勢。從(cong)整車維度(du)看，2024年新能源乘用車市場滲透率達49%，2025年新能源乘用車市場滲透率預計達55%。新能源汽車中，自主品牌份額接近80%。
從技術維度看，智能座(zuo)艙配置率持續上升，中(zhong)控屏、車(che)載(zai)導航搭載(zai)率超80%，近乎標配。中高階智駕加速上車，2024年滲透率達13%，預計2027年增長至50%，智駕下探至10-20萬車型智能化普及迅猛。
對于艙駕(jia)融(rong)(rong)合這個論題(ti)，許(xu)鵬(peng)飛表示，艙駕(jia)融(rong)(rong)合的優勢包(bao)括有效降本(ben)，減少通訊延(yan)遲，增強顯(xian)示逼真性(xing)、準確性(xing)，豐富用戶(hu)體驗等。
同時，艙駕融合也面臨挑戰，如計算資(zi)源爭搶(qiang)、系統集成復雜(za)度高、功能安全需(xu)求(qiu)不同、研發流程差異(yi)大(da)。為此，面向8-15萬車型和8萬以下車型，四維圖新分別推出了越級體驗艙泊一體方案（SA8155P）和極致性價比艙行泊一體解決方案(AC8025AE)，能夠在單芯片上實現智能座艙、智能泊車能力以及在單芯片上實現智能座艙、智能行車和智能泊車能力，跟其本質邏上是成本、算力和系統穩定性之間的平衡。
對于未來艙駕(jia)融合(he)的發展趨勢(shi)，許鵬飛給出(chu)了判斷：短期內(nei)中低端車型以One-Board方案為主，中長期One-Chip方案或成主流。
輔助駕(jia)駛(shi)、智(zhi)能座艙、智(zhi)能底盤都有更多進步空間。今(jin)年(nian)內或(huo)有車(che)企推出L3級輔助駕駛，L3級輔助駕駛所需的功能安全對架構設計的冗余性提出了更高的要求。
北斗(dou)智(zhi)聯科(ke)技有(you)限(xian)公司智(zhi)駕BU副總經理兼公司高級技術專家周鵬以《數據驅動下的跨域融合產品創新之路》進行了演講。
▲北斗智(zhi)聯科技有限(xian)公司智(zhi)駕BU副(fu)總經理兼公(gong)司高級技術專家周鵬
周鵬首先(xian)介紹了整(zheng)車(che)智能化發(fa)展趨勢，目前汽(qi)車(che)電子從(cong)相對較低的“五域(yu)(yu)(yu)”（自動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛域(yu)(yu)(yu)、座艙域(yu)(yu)(yu)、車(che)身域(yu)(yu)(yu)、底盤(pan)域(yu)(yu)(yu)、動(dong)(dong)(dong)力(li)域(yu)(yu)(yu)）逐步(bu)過渡到“三域(yu)(yu)(yu)”（自動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛域(yu)(yu)(yu)、智(zhi)能座艙域(yu)(yu)(yu)、車(che)控域(yu)(yu)(yu)，加(jia)上若干(gan)網關），將動(dong)(dong)(dong)力(li)域(yu)(yu)(yu)、車(che)身域(yu)(yu)(yu)、底盤(pan)域(yu)(yu)(yu)合并成一(yi)個域(yu)(yu)(yu)控制器；BICV重點布(bu)局領域(yu)(yu)(yu)：智(zhi)能座艙、自動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛、智(zhi)能網聯領域(yu)(yu)(yu)。
關于跨域融合(he)的(de)快速發展，周鵬認(ren)為有三個原因。
首先是電子電氣架構(gou)演進向集中(zhong)(zhong)式、中(zhong)(zhong)央計(ji)算(suan)架構(gou)發展，為跨域(yu)融合提(ti)供硬件(jian)基礎，同(tong)時(shi)集中(zhong)(zhong)式架構(gou)支持信息高效交互和(he)協同(tong)處理(li)。
其次是芯(xin)片(pian)算力提升，高性能芯(xin)片(pian)支(zhi)持(chi)多域功能，為(wei)跨域融合(he)提供算力支(zhi)持(chi)，芯(xin)片(pian)集成度提高，單一芯(xin)片(pian)可用集成多個功能模塊。
最后是通信技術升級(ji)，以太網、5G 等高速、低延遲車載通信技術保障數據傳輸，提高跨域融合的實時性和可靠性。
跨(kua)域融合可(ke)用(yong)(yong)帶(dai)來兩(liang)大(da)優勢，可(ke)用(yong)(yong)提升產品(pin)競爭力(li)，還可(ke)用(yong)(yong)顯著降本增效。
那(nei)么狹(xia)義(yi)跨(kua)域(yu)(yu)融(rong)合(he)如何(he)應用？在智駕域(yu)(yu)與座(zuo)艙域(yu)(yu)融(rong)合(he)應用方(fang)面，其可用做到人機共駕交互、增強現實導航(hang)、場(chang)景化智能(neng)聯動和跨(kua)域(yu)(yu)安(an)全(quan)冗余等(deng)功能(neng)。
在智艙域與車控域融合(he)應用方面(mian)，其可用做到舒(shu)適性功能協同、便(bian)捷操作一(yi)體化、安全功能整合(he)和個性化定制與記憶功能。
在智駕域與車控(kong)域融(rong)合應用方面，其可(ke)用做到(dao)動態參(can)數調整(zheng)、故障冗余與協(xie)作、功(gong)率與扭矩協(xie)調和能量回(hui)收與管(guan)理。
同時，周鵬(peng)表示北斗智聯也(ye)在探索廣義跨域(yu)融合應(ying)用(yong)，例如車與公共(gong)設施(shi)融合，可(ke)用(yong)將停車場智能化，優(you)化效率。
車與智能家居融合方面，可用支持家庭-出行場景聯動和能源與設備管理協同，還可用支持車與智能穿戴融合應用。
關于跨(kua)域融合的(de)挑戰與應對(dui)，周鵬表示主(zhu)要有多域需求的(de)算(suan)力資源分配、存儲資源的(de)分配問題(ti)、動態算(suan)力需求的(de)分配和長(chang)期數(shu)據的(de)管(guan)理(li)這四大問題(ti)。對(dui)此，北斗智聯推(tui)出了面向(xiang)AI數據驅動的艙駕控融合應用框架來應對。
合(he)(he)作(zuo)與溝(gou)(gou)通機制(zhi)的(de)(de)(de)挑戰方面，周鵬表(biao)示主要有產業鏈上下游的(de)(de)(de)合(he)(he)作(zuo)挑戰、溝(gou)(gou)通協(xie)調的(de)(de)(de)效率問題(ti)、不同功能域團隊(dui)合(he)(he)作(zuo)障礙和利益(yi)分配協(xie)調四個問題(ti)。對(dui)此北(bei)斗智聯的(de)(de)(de)應(ying)對(dui)方法是(shi)開放(fang)合(he)(he)作(zuo)模式與共創(chuang)生態體(ti)系開放(fang)的(de)(de)(de)產品體(ti)驗的(de)(de)(de)定義。
對于(yu)艙(cang)駕(jia)融合創新中的(de)安(an)全(quan)挑戰(zhan)，北斗智聯的(de)應(ying)對方(fang)法是系統級功(gong)能(neng)安(an)全(quan)設(she)計(ji)能(neng)力、功(gong)能(neng)安(an)全(quan)設(she)計(ji)能(neng)力-外部MCU系統設計和信息安全設計框架三大方面。
在智能化(hua)、集中(zhong)化(hua)趨勢推動下，傳統座艙與智能駕駛系(xi)統“各自為(wei)政”的(de)局限性(xing)日(ri)益凸顯。如何打破系(xi)統割裂、實現(xian)體驗統一(yi)，已成(cheng)為(wei)汽車行業亟需攻克的(de)關鍵課題。
在本(ben)次峰(feng)會上，足(zu)下(xia)科技(ji)研發總監于(yu)晨笛圍繞艙駕融合系統協同的(de)關鍵技(ji)術與實現(xian)路(lu)徑(jing)，分享了深度洞察(cha)。
▲足下科(ke)技研(yan)發總監于晨笛(di)
作為專注智能(neng)汽車AI基礎設施的軟件公司，足下科技始終致力于推動行業底層架構的革新。
于(yu)晨(chen)笛指出，艙駕(jia)融合(he)的根本驅動力，源于(yu)用(yong)戶對“統一智能體體驗”的(de)期待——汽車(che)正在從單純(chun)的(de)出行工具，演變為能夠自然交互、感(gan)知用戶的(de)智能空間(jian)。
然而，現(xian)有座(zuo)艙(cang)與(yu)智(zhi)能(neng)駕(jia)駛系統在(zai)架構和開發模(mo)式上的(de)割(ge)裂，直接導致體(ti)驗上的(de)割(ge)裂：用戶面前不(bu)是(shi)一個連貫統一的(de)智(zhi)能(neng)體(ti)，而是(shi)多個孤立功能(neng)的(de)簡單拼接。
為了實現(xian)真(zhen)正(zheng)的(de)(de)一(yi)(yi)(yi)體化體驗，必須(xu)以系(xi)統性的(de)(de)方法進行(xing)軟硬(ying)件架構(gou)的(de)(de)重塑。于(yu)晨笛提出，艙駕融合的(de)(de)架構(gou)終局(ju)，是統一(yi)(yi)(yi)的(de)(de)硬(ying)件資源池(chi)，疊加統一(yi)(yi)(yi)的(de)(de)軟件棧，實現(xian)跨域應(ying)用(yong)的(de)(de)無縫協同(tong)。這要求底層(ceng)通過統一(yi)(yi)(yi)硬(ying)件平(ping)臺(tai)實現(xian)全局(ju)算力共享，上(shang)層(ceng)通過統一(yi)(yi)(yi)OS與中間件支撐資源調度與應用協同。這一過程需要循序演進。
于晨笛指出(chu)，硬件已從控制器(qi)融(rong)合（One Box）邁向芯片融合（One Chip），而軟件架構融合成為下階段關鍵：只有打破原有割裂的軟件孤島，完成基礎設施層面橫向打通，才能真正支撐跨域應用的協同與智能體驗的統一。
在(zai)這一(yi)趨(qu)勢下，傳統軟件(jian)通信框架已無法適應(ying)融合時代需求。座艙與智(zhi)駕等不(bu)同域應(ying)用之間(jian)，需要(yao)“車同軌(gui)，書同文”。
為此，足(zu)下(xia)科技自主研發了(le)VFB跨域通信框架，通過統一的平臺和上層抽象、插件化的協議棧與強大的服務治理能力，徹底打破底層協議與技術棧的分裂，讓不同域使用“同一種語言”對話，極大降低開發復雜度，提升系統協同效率與問題追溯能力。
在演(yan)講中，于(yu)晨(chen)笛(di)還分享了(le)與某大型合(he)資車企(qi)的合(he)作案例。通過自研仿(fang)真平臺，足下科技在項目早期即發現并修復了(le)艙駕(jia)融合(he)中的潛在問(wen)題(ti)，充分驗證了(le)VFB框架在復雜系統中的易用性與技術可靠性。
于晨(chen)笛最后強(qiang)調，艙駕融合不是簡(jian)單的(de)(de)硬(ying)件整合，而是以用戶體驗為中心的(de)(de)系(xi)統重構。
未來，足(zu)下科技將持續深(shen)耕智(zhi)能汽(qi)車基礎軟件領域，助力行業(ye)邁(mai)向真正意義上的(de)智(zhi)能空間(jian)體(ti)驗。
07.結語：AI引擎滲透全鏈整車智能決勝未來
GTIC 2025中國汽(qi)車智能化創新(xin)峰會以“AI定義汽車”為錨點，為中國汽(qi)車智能(neng)化發(fa)展勾勒(le)出清(qing)晰的(de)演化路徑。
在AI智能(neng)座艙領域，多模態交互與場景(jing)化服務(wu)重構“人車關(guan)系”，大模型驅動座艙(cang)從功能(neng)堆砌向情感化、主動化躍遷。
端到(dao)端自動駕駛技術正(zheng)以“無圖化+數據閉環”為核心，打破高(gao)精地圖與算力桎(zhi)梏(gu)，推動輔助駕駛向10萬級(ji)車(che)型加(jia)速滲透。
艙駕(jia)融合(he)則(ze)通過(guo)算(suan)力(li)共享與跨域協(xie)同(tong)，實現座(zuo)艙娛樂、車(che)控決策與自動(dong)駕(jia)駛的深度耦合(he)，為(wei)整車(che)智能提供(gong)底層架構支(zhi)撐。
汽車智能化已從(cong)“單點突(tu)破”邁入“系統(tong)重構”階段：車企需在技術路(lu)徑、供(gong)應鏈韌性與用戶體驗中(zhong)尋找平(ping)衡。唯有(you)以(yi)AI為引(yin)擎，以用戶價值為標尺，才能(neng)在這場整車智(zhi)能(neng)的全球競速中占據(ju)先機。
