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全球AI科技大會:激辯智能駕駛五大焦點
彭斐
彭斐
原創 · 0瀏覽·2025-09-23 17:37 · 北京
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[汽車之家 行業]“未來是人工智能的時代,要么與AI同進化,要么被AI淘汰。”海爾集團董事局主席、首席執行官周云杰曾說過這樣一句話。

這句話放在汽車行業也同樣適用。截至2025年上半年,國內已有超過50個汽車品牌的130多款車型標配了AI大模型,裝配率接近16%。今年上半年,新能源乘用車L2及以上智能駕駛裝配率更是超過80%,城市NOA功能在20萬以上車型的覆蓋率超過50%,并向15萬級市場下沉。

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「汽車之家全球AI科技大會」展示區

這些數據是中國國際貿易促進委員會汽車行業分會、中國國際商會汽車行業商會會長王俠在9月21日舉辦的「汽車之家全球AI科技大會」上分享的。如果說,當年的電動化,是給汽車行業點燃了一把火,改變了動力和能源的底層邏輯,那么如今,AI的加持則更像是一場火山噴發,推動著汽車產業的深度顛覆。

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中國國際貿易促進委員會汽車行業分會、中國國際商會汽車行業商會會長 王俠

同時,海爾集團董事、汽車之家董事會主席兼首席執行官劉斥也舉了個耐人尋味的例子:二三十年前,電視機是家電市場的核心,但在互聯網公司加入,價格戰打到最后,雖然帶動了數百億規模,卻讓企業無利可圖,研發投入不足,導致技術迭代遠不如手機。劉斥提醒,技術不能因為內卷而被消耗殆盡,汽車行業同樣要警惕陷入價格戰的泥潭,唯有堅持創新和技術發展,才能走得更遠。

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海爾集團董事、汽車之家董事會主席兼首席執行官 劉斥

在這股AI驅動的浪潮下,行業一方面對技術突破充滿期待,另一方面也對商業化落地與安全性問題的擔憂逐漸放大。在此次大會上,多位業內大咖分享了頗具啟發性的觀點,帶你一探究竟。

亮點一:從L2到L3有多遠?

文遠知行創始人兼CEO韓旭給出了一個頗有爭議但極具洞察的觀點:“L3是簡化的L4,而不是簡單的L2++的升級。L2++做得不錯,真想做L3還是很難,L3的距離比L4更近,而離L2++很遠,距離遠超你的想象。”

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文遠知行創始人兼CEO 韓旭

為什么?因為L3面臨一個“場景悖論”。它要求系統自己識別出“我可能要失效了”,可如果系統連是不是異常都無法判斷,又如何提前預警?這就尷尬了。

這也解釋了為什么特斯拉直接跳過L3,奔著L4去做。因為在技術實現上,L3和L4的復雜度幾乎一樣。他用了個特別形象的比喻:“我的自行車騎得再快,但如果我要登月,就得造飛船,而不是去造一輛更快的自行車。”

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廣汽集團執委吳堅作為主機廠代表坦言,車企普遍不愿觸碰L3的灰色地帶,要么堅持L2,要么直接邁向L4,因為L4有責任兜底,而L3責任不清晰、風險極高。因此,車企在L3層面會非常謹慎,一方面關注法規變化,另一方面也要考慮作為以消費者為中心、追求利潤的企業定位。

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廣汽集團執委 吳堅

實際上,從L2到L3,不是技術選修,而是法規倒逼的必答題。9月17日,工信部對 《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》公開征求意見。這是國內首次針對 L2輔助駕駛制定的強制性國標,時間表也已經給出:2027年1月1日正式實施。

同濟大學汽車學院教授朱西產認為,隨著2027年L2強標落地,L2如果做得不好,用戶不敢脫手;做得好,法規卻不允許脫手。因此,L3作為能夠實現脫手脫眼的自動駕駛,勢必會在3到5年內出現

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同濟大學汽車學院教授 朱西產

亮點二:城市NOA的成本或降至4000元?

在責任歸屬明確的情況下,智能駕駛的真正價值才能充分體現。在輕舟智航聯合創始人、CEO于騫看來,目前,許多智能駕駛系統未能展現其價值,往往是靠低價競爭。如果責任明確且敢于承擔賠償,智能駕駛能在確保安全的基礎上發揮更大價值,并在商業閉環中實現可持續發展,這才是行業的良性發展之道。

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輕舟智航聯合創始人、CEO 于騫

可以說,L3可能離真正落地還有一段距離,但L2級的城市NOA已經先一步走進了用戶的日常。而且更讓人興奮的是——它的價格正以肉眼可見的速度往下掉。而背后的驅動因素就是智駕的摩爾定律。

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Momenta全球解決方案首席架構師 饒慶

Momenta全球解決方案首席架構師饒慶在大會上透露,其飛輪大模型可以讓軟件性能每兩年提升10倍,相信20年后的智駕不會出現交通事故。而智駕的硬件成本則幾乎每兩年減半。想想看,2022年時,城市NOA的成本還要兩萬多元;但到了2025-2026年,這套系統的整體成本有望壓縮到4000-5000元。而在成本降低的同時,算力仍能保持,甚至更大。

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同時,相比L3自動駕駛,可能智能座艙的L4、L5時代會更快到來。科大訊飛智能汽車事業部副總裁李展眉認為,智駕對安全性要求太高,因為人的生命不可能重復再來。但對于智能座艙的應用來說,容錯性要高一些。

亮點三:今年很火的VLA是拼湊的?

說到今年的熱詞,VLA絕對是C位選手。

7月7日,小鵬G7(參數|詢價)上市。該車的Ultra版的智能輔助駕駛功能基于VLA架構打造。小鵬給它裝上了總算力高達2250TOPS的芯片。同月29日,理想i8上市,首發搭載英偉達Thor芯片,智能輔助駕駛系統也基于VLA架構打造。不到一個月后,元戎啟行發布搭載自研VLA模型的全新一代輔助駕駛平臺。有業內人士暗示,特斯拉的新方案也是VLA路線。

小鵬汽車CEO何小鵬曾放話:“VLA能讓智駕能力比現有的一線陣營強10倍以上。”

聽起來很炸,但本次AI大會上,也有人潑了一盆冷水。博世智能駕控中國區總裁吳永橋就直言:現在的VLA都是拼湊起來的,因為VLA真正規模化落地有四大難點。

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博世智能駕控中國區總裁 吳永橋

第一,多模態對齊難:VLA涉及多種數據類型,如何對齊并有效整合這些數據是一大挑戰。

第二,訓練復雜:多模態數據的訓練和提取相較于傳統模型更加復雜。

第三,“幻覺”問題:由于VLA引入了大語言模型,它會出現“幻覺”現象——就是看似邏輯嚴密,但實際一本正經地胡說八道。這樣的“幻覺”現象在智能駕駛中可能帶來嚴重后果。

四、硬件瓶頸:現有的智能駕駛芯片并未針對大模型進行優化,它們的存儲帶寬有限,現在市面上所有的VLA不是完整VLA模型。

吳永橋的結論是:短期內,博世還是要專注把一段式端到端打磨到極致。

亮點四:世界模型,自動駕駛的“終極鑰匙”?

相比端到端,商湯科技聯合創始人、執行董事、CTO,商湯絕影CEO王曉剛則是提出了世界模型的概念。他表示,端到端自動駕駛最大的挑戰之一是如何獲得海量的高價值數據。特斯拉擁有700萬輛量產車的數據回流,而國內車企則面臨數據規模和數據質量的雙重壓力。特別是在極端場景下,高質量的數據非常難以獲取,且成本與風險都較高。

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商湯科技聯合創始人、執行董事、CTO,商湯絕影CEO 王曉剛

另一個關鍵問題是性能的安全邊界。王曉剛認為,端到端自動駕駛需要重新訓練大量的場景數據模型,但即便如此,仍然無法確保這些場景在真實環境中的有效性。

早前,華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志也公開表示,“VLA看似取巧,并不是最終走向真正自動駕駛的路徑。”所以,華為拒絕了VLA路線,堅持WA(World Action,世界行為模型),省掉了“語言”環節。

王曉剛同樣認為,通過世界模型可以推動自動駕駛的突破。用仿真去“還原”物理世界,生成無限的長尾場景,在虛擬環境里反復測試和強化學習。這樣不僅能降低成本和風險,還能讓AI“見多識廣”,不斷迭代出更接近人類甚至超越人類的駕駛體驗。

亮點五:車企如何平衡產品能力與用戶安全?

隨著AI技術在智能駕駛的普及,監管也在不斷加強,車企如何在技術創新與安全保障之間找到平衡點,是當前和未來發展的關鍵。

長安汽車集團智慧營銷中心總經理楊光華強調,智能駕駛的核心是安全,其中包括安全性和安全感。他舉了一個例子,盡管駕駛員認為車內安全,但乘客可能并不完全信任,特別是在自動駕駛情況下。智能汽車與智能手機不同,手機的安全風險較低,而汽車必須確保系統足夠安全才能讓駕駛員和乘客都感到放心。

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長安汽車集團智慧營銷中心總經理 楊光華

長安汽車的首要目標是將安全作為核心,同時宣傳層面需要透明化,清楚地向用戶傳遞系統的實際能力,確保消費者得到足夠的安全感。

上海汽車集團股份有限公司乘用車分公司常務副總經理俞經民強調,汽車品牌要通過品牌戰略來打動用戶,這包括解決用戶的痛點并創造爽點,同時確保技術IP與產品契合。品牌要敏銳捕捉用戶需求,與消費者建立緊密的三角關系。

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上海汽車集團股份有限公司乘用車分公司常務副總經理 俞經民

在俞經民看來,AI技術的應用可以通過大數據和算法幫助識別問題,推動產品和服務的迭代。雖然L3到L4的技術進展迅速,但品牌應一步步推進,不必焦慮。特別是在國內外市場的差異下,品牌要思考如何利用AI進一步理解用戶,推動企業從國內走向全球,取得更好的發展。

寫在最后:

本屆汽車之家AI科技大會幾乎把智能駕駛未來幾年的主旋律都唱了個遍。可以肯定的是,AI已經成為智能駕駛的發動機。未來幾年,我們很可能見證一個由AI驅動的“黃金十年”。到時,開車可能就像今天使用智能手機一樣自然。各位準備好了嗎?讓我們一起向“AI+汽車”的未來“Say Hi”!(文/汽車之家 彭斐)

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2025/9/24 05:42:40
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