本报讯近日，由百度智能云和车百会研究院共同举办的“2025百度云智大会AI+汽车专场论坛”在北京成功举办。论坛聚焦“车云协同驱动智能辅助驾驶技术跃迁”主题，邀请来自产学研界的专家，共同探讨大模型、云计算在汽车产业中的支撑作用、技术应用和市场前景，为汽车智能化发展注入新思考。
与会嘉宾一致认为，从智能座舱体验的重塑，到研发、生产、营销全链条的效率提升，AI正在推动产业价值链的深度重构。
从战略到实践
AI重构汽车产业融合与竞争逻辑
会上，车百会研究院执行理事长张永伟指出，人工智能与汽车产业的深度融合正成为推动行业变革的关键动力。作为人工智能最大的应用场景之一，汽车产业与AI的结合不仅将促进人工智能技术的实际落地，更将重塑我国汽车产业的全球竞争力。对此，他提出三点融合思路：
首先，车云协同是AI与汽车融合的核心路径。随着汽车智能化水平不断提高，云服务已逐渐成为汽车产业链中不可或缺的一环。借助车云协同，产业可拓展出包括数据、算力、模型与仿真等在内的新服务环节，这些将成为支撑中国汽车参与全球竞争的重要基础。其次，汽车行业应加强对AI技术的理解与应用，以智能驾驶为例，大模型技术的突破正在重构其技术路线与发展节奏。车企应重新评估技术战略与发展节奏，积极拥抱以AI为核心的科技产业链。最后是推动车企加快向AI化科技公司转型，未来的车企不应仅是汽车制造企业，而应成为具备AI基因、能研发和生产多种智能终端产品的科技公司。
百度副总裁石清华指出，竞争背后有两大关键趋势：一是竞争从单点技术比拼，转向“体系效能+生态协同”竞争，单打独斗难赢未来，需打通内外部资源，将技术快速转化为用户可感知的交互体验；二是数据已从“重要资源”升级为“核心竞争力”，算力则成为释放数据价值的不可或缺引擎，未来两年对数据的依赖与算力需求将持续高增长，车企出海还需兼顾数据安全与合规，而这一切离不开强大可靠的智慧技术底座。
从VLA到全场景
AI赋能研发与产业应用
在具体技术与应用层面，论坛嘉宾分享了AI如何从点到面推动产业落地。百度智能云副总裁、百度智能云汽车业务部总经理高果荣指出，VLA范式的多模态训练对算力提出了极高要求，百度通过百度百舸5.0平台与昆仑芯超节点实现训练效率大幅提升；在数据层面，依托45万公里高精地图和数据合成技术，大幅降低标注成本、提升效率；在模型与工具层面，百度通过文心大模型和完整数据闭环工具链，实现了从生成到仿真的一体化支持。
吉利控股集团首席数字官（CDO）姚滨晖将AI价值拆解为产品智能、企业智能、行业智能三大维度：产品智能围绕与车直接相关的场景，比如大众熟悉的辅助驾驶、智能座舱等，直接提升车辆本身的智能化水平；企业智能则覆盖除车之外所有与企业经营发展相关的活动，既包含研产供销服等前端业务环节，也涉及战略管理、人力、财务、法务、行政等中后台支撑领域，贯穿企业全经营链路；行业智能依托吉利旗下工业互联网业务“广域铭岛”，将企业内部验证成熟的AI实践案例，通过商业化方式对外输出，为整个行业提供智能化赋能。“吉利希望以算力、工具、模型、场景和文化驱动，全面释放AI在产品、企业和行业三重价值。”姚滨晖表示。
长城汽车技术中心副总经理荣雪东表示，长城汽车在研发领域，从造型、碰撞、安全监控到工程设计已初步落地，但当前AI应用也存在“工具孤岛”“数据断点”“流程不连贯”等问题，导致赋能效果有限。因此，下一阶段将思考从“技术驱动”向“业务价值驱动”转型，探索AI与CAE仿真融合，实现秒级高保真结果，推动设计迭代；同时推进AI与三维数模融合，让AI能“读懂”工程语义、生成拓扑设计，成为工程师的智能助手。他强调，AI需通过流程再造与价值重构，从“可有可无”的锦上添花之物，变成“不可或缺”的雪中送炭之选。
从安全到体验
AI重塑汽车价值链交互
AI的赋能不仅体现在研发环节，还深刻改变着汽车的安全体系与用户体验。北汽福田汽车股份有限公司全球网络安全负责人&DPO张志强表示，车企既要应对国际法规合规压力，也要防范远程攻击、信息泄露、外设风险等现实挑战。据他介绍，公司已在企业安全和车端安全双线布局，建设车辆安全运营中心（VSOC），并通过AI赋能的日志分析与智能响应，将告警处理效率从小时级缩短至秒级。他指出，安全部门不应只是“成本中心”，而应借助AI和大数据成为“赋能中心”，既保障车辆与企业安全，又提升运营效率，为智能网联汽车的健康发展保驾护航。
百度智能云汽车业务部副总经理肖猛表示，车载语音正在进入端到端时代：直接从语音输入到语音输出，省去ASR和TTS等中间环节，能更完整利用语音信息，使交互更自然、流畅和高效。未来车内语音将走“双轨”：常规对话由端到端语音处理，涉及工具调用和复杂任务则依赖智能体，两者逐步融合。
论坛嘉宾的分享从产业战略到研发实践，从安全防护到用户体验，系统展示了AI赋能汽车的多维价值。正如张永伟所说，AI与汽车产业的融合是行业发展的必经之路，其实现依赖于车云协同机制的构建、汽车对AI技术的深度应用，以及车企自身的科技化转型。这三者相辅相成，共同构成了“AI+汽车”从概念走向落地的实施框架。
