中国车企去年AI研发投入近500亿，大模型上车成效几何？

“据统计，2024年，中国车企在AI及智能化的研发投入接近500亿，这相当于占总体研发费用的比例接近30%，研发重点领域在于智能智驾的算法、AI座舱的交互以及大模型和相关的芯片、软件生态的建设，这体现了中国汽车产业在AI领域的投入和决心。”6月15日，德勤中国企业技术与绩效事业群总裁周令坤在2025第十七届轩辕汽车蓝皮书论坛的圆桌会议上如此透露。

论坛上公布的一组数据还显示，截至5月底，汽车市场有超过20家主流车企集团明确宣布在智能座舱高级辅助驾驶或者相关的服务中接入大模型，大模型上车已快速从“有没有”过渡到“好不好”的状态。

很多人会把2023年作为大模型上车的元年，经过两年的发展，AI大模型上车目前到了哪个阶段，重点领域的应用取得了哪些进展和突破？这个过程中还面临哪些瓶颈和挑战？围绕这些问题，多位来自业界的学者在以《AI+将给汽车产业打开什么新版图?》为主题的圆桌上展开讨论。

AI赋能座舱交互但仍处于“被动唤醒阶段”

周令坤表示，在AI重塑智能移动空间的当下，“AI+”在汽车产品应用方面有几个潜在的演进方向，这些演进方向将带来人车关系的一些情感化的深层次变化。“在情感智能方面，大模型可以实现情绪的感知和表达，目前主流的方案是通过文字、语义来理解的，未来可能会围绕情感智能这个方向，综合语义、语音、语调，包括微表情等多模态大模型的应用去继续探索这个方向；在主动式的智能体方面，目前座舱大模型的智能体基本上都是需要被动唤醒的，未来智能大模型应该可以让座舱内的环境变化来主动发起对话或者是服务，包括关心乘客，包括提醒日程，这些都可以作为未来新的场景，是主动智能体。”

另外，周令坤还表示，“AI+”还将帮助打通“人”“车”“生活”三个维度的跨设备大模型，即未来手机、电脑、车将共享同一套AI助手。“未来，信息将能够在不同设备之间同时来同步，无缝衔接，这是未来‘人、车、生活’再加上整体生态构建的重要方向。但同时这背后映射的不仅是生态合作、重构整体能力，也涉及车端模型、云端多个模型和智能体的配合，所以，当未来的AI助理很普遍的时候，消费者也期望每天和他互动的AI助理在不同的端是同一个助理。”

面壁智能商业化副总裁周树峰也认为，经过两三年的车内外传感器的配备，目前智能汽车已经可以对环境、对人物做一些理解，简单的基于语音交互和屏幕交互的方式是智能座舱的现状。这些理解可能触发不同的服务和主动性的Agent。未来基于音频、视觉和文本等全模态的融合，情绪、更微表情的东西也能被感知到。

在自动驾驶的感知、决策方面，大模型技术具体如何赋能？理想汽车操作系统架构负责人黄震认为，自大模型从2023年开始用在智能汽车上，就颠覆性地重构了智能驾驶系统在传统的感知和决策方面的整个范式。

“2023年之前，自动驾驶的决策可能是基于传统计算机视觉领域的一些专用任务解法来识别一个物品，做各种物品的分类、检测等工作。有了大模型以后，在感知领域，它可以让智能汽车从看到这个世界变成理解这个世界，虽然这个摄像头可能是2D的东西，但是它一定是能看到3D、站在空间里面去理解这个世界，这是大模型先天带来的优势。在规划和决策层面，它让大模型从以前的规则化，变成了推理的逻辑思维能力，也就是车会有自己的判断，这跟我们用DeepSeek，尤其是R1这个模型一样的，它有自己的推理步骤，当然车上可能没有像使用R1的时候给到你那么多等待时间，车上最多三五步，这是实时性的问题。但是它是能够有判断的。以前遇到新场景，规则化的智驾根本无法招架，现在它解决起来比以前游刃有余得多。”黄震表示。

模型“上车”更好用，还面临算力、数据等挑战

在火山方舟模型策略产品高级总监向凯看来，大模型提升智驾天花板，但算力仍是一大挑战。“大模型的加入确实能提升性能天花板，因为大模型学习了非常广泛的世界知识，它对于识别Corner case（极端情况）有一定的优势。但同时从云端到车端算力的需求也会进一步增加，如果给定算力不变的话，其实是很难说一定会加速产品性能的提升，它一定是需要算力角度有更大量级的投入。”

在交互方面，商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车董事长兼CEO则提到，尽管目前汽车座舱已经实现了初步的智能化交互，但未来要实现智能化交互还需要算力、多模态传感器、大模型、记忆能力等方面的提升。“未来的汽车座舱里面应该是人工智能就像空气一样无处不在，能时刻感受你的需求、主动给你提供服务的。要做到这一点，就需要模型有数据的积累去形成记忆，这在未来会形成新的架构和壁垒。而且不光是汽车，将来具身机器人或者穿戴式的设备确实都需要这些要素，所以今天我们在汽车这个场景里面打造出来的这些新的交互方式，未来也有很大机会能拓展到其他行业里面。”

在数据方面，黄震认为，大模型上车在数据上也会有要求，目前车企做自动驾驶的数据采集趋势是更重视闭环数据，“比如现在车企更重视在车上采更多15秒小的数据片段，更重视数据闭环。”

周树峰还提醒，大模型上车还面临一定的问题和风险。“比如通用模型放在云端可能会面临延时的问题、隐私的问题，但放在端侧又可能面临算力不足的问题，这些问题正处在持续解决的过程中。”

在模型上车的过程中，车企和技术公司会是一种相互竞争的关系吗？广汽集团平台技术研究院负责人梁伟强认为，整车厂商在对用户场景的理解、数据和整合能力上有优势，技术公司在其他方面有优势，双方是合作的关系。“在用户场景上，整车厂商对用车前、用车中、用车后包括离车后的情况能分析透；在数据上，整车厂商有非常多储备；在整合能力上，在座舱、智驾等方面主机厂商都有很多研究部署。未来，车里面所有的APP都是Agent化、应用都是Agent，这是一个趋势，我觉得应该按照大家有所长的方面来合作，才能做出一个更优质或者价廉物美的产品。”

采写：南都记者 林文琪
图片：受访者提供