2025年10月30日，在第十三屆汽車與環(huán)境創(chuàng)新論壇上，深藍汽車AI開發(fā)總監(jiān)江振文指出，在新能源汽車競爭轉(zhuǎn)向智能化下半場的背景下，AI正成為汽車產(chǎn)業(yè)變革核心驅(qū)動力。不過，AI賦能也面臨隱私安全、功能生態(tài)未構(gòu)建、成本與商業(yè)壁壘、法規(guī)責任倫理灰色地帶、生態(tài)壁壘等諸多挑戰(zhàn)。

江振文表示，深藍汽車積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，在算力建設(shè)上與長安攜手打造夸克計算中心，構(gòu)建多模態(tài)大模型；在智能座艙領(lǐng)域構(gòu)建多模型矩陣應(yīng)用體系，推進端云一體化方案。他表示，未來，智能座艙和輔助駕駛技術(shù)路線將融合，生態(tài)從封閉域向開放域演進，企業(yè)將構(gòu)建統(tǒng)一AI系統(tǒng)，AI將重塑汽車價值。

江振文｜深藍汽車AI開發(fā)總監(jiān)

以下為演講內(nèi)容整理：

AI已成為汽車產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力

當前，汽車競爭已從上半場的能源競爭，轉(zhuǎn)向下半場的智能化競爭。大模型領(lǐng)域，國內(nèi)以Deepseek、千問大模型等為代表，國外有今年發(fā)布的ChatGPT-5等大模型，這些模型創(chuàng)新迅速，正從單語言向多模態(tài)方向演進。新能源的發(fā)展與AI的發(fā)展是并行推進的。由于新能源汽車具有獨特的載體屬性，未來其與AI的結(jié)合必將愈發(fā)緊密。反之，AI也必將進一步推動整個新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

圖源：演講嘉賓素材

當前智能化對用戶體驗有著顯著影響，在消費者購車決策因素中占據(jù)極大比重。如今，新勢力造車企業(yè)對智能化的關(guān)注度已超越其他諸多決策因素。可以說，智能化帶來的體驗優(yōu)勢以及低使用成本，已贏得市場的高度認可，成為消費者購車的主要考量因素。

此外，一套涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施和標準制定的頂層設(shè)計目前已初步構(gòu)建完成，這必將推動智能汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)更快速的發(fā)展。

回顧互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展歷程，自上世紀90年代門戶網(wǎng)站興起，至21世紀前10年互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，這一階段互聯(lián)網(wǎng)以PC電腦為載體。從2010年開始，智能手機與移動互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)快速綁定，成為新的發(fā)展載體。

從2020年至今審視大模型領(lǐng)域，汽車以其作為核心載體，兼具空間延展性、場景多樣性以及硬件整合性等優(yōu)勢，有望成為下一代AI智能的終極載體形態(tài)。在AI大模型時代，算力、數(shù)據(jù)、算法協(xié)同進步且并行發(fā)展，能夠加速智能輔助駕駛和智能座艙的迭代升級，推動人車關(guān)系從簡單交互升維至智慧共生。

圖源：演講嘉賓素材

從技術(shù)浪潮的視角而言，在AI技術(shù)的推動下，當下軟件與硬件均加速安全發(fā)展。硬件方面，以GPU或NPU為核心構(gòu)建算力體系；軟件層面，涵蓋AI算法與模型，以及以AI OS為代表的底層操作系統(tǒng)核心。這一趨勢推動著軟硬件加速融合，引領(lǐng)智能化持續(xù)迭代升級。與此同時，這種迭代促使AI在汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各維度全面滲透，包括我們常提及的智能輔助駕駛、智能座艙，以及傳統(tǒng)底盤、三電系統(tǒng)，甚至為內(nèi)部業(yè)務(wù)賦能，全方位提升整體效率。

智能座艙領(lǐng)域，傳統(tǒng)座艙基于規(guī)則的語音助手，在AI賦能下，已從傳統(tǒng)規(guī)則式語音助手轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆淝楦薪换ァ⒍嗄K功能的AI agent。AI正驅(qū)動智能座艙進行價值重塑，從單純被動響應(yīng)升級為智能關(guān)懷，且通過與車控系統(tǒng)深度集成，從孤立模塊躍升為掌控全局的一體化智能座艙中樞。

除智能座艙外，智能輔助駕駛是另一核心領(lǐng)域。今年，L2++級智能輔助駕駛成為行業(yè)關(guān)注重點，預計明年將成為L3級智能輔助駕駛的元年。L3級智能輔助駕駛堪稱關(guān)鍵的革命性變革點，因為從這一級別開始，首次在法律法規(guī)層面允許在局部場景下實現(xiàn)從人類駕駛主導轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器駕駛主導的核心轉(zhuǎn)變。

要達成這一變革，需解決占比可能不足1%的長尾場景問題。解決之道核心在于借助AI技術(shù)，包括當前構(gòu)建的大模型，未來從L3向L4級發(fā)展亦是如此。

除產(chǎn)品層面外，內(nèi)部業(yè)務(wù)領(lǐng)域亦是如此。在內(nèi)部業(yè)務(wù)方面，從常規(guī)的管理、研發(fā)、供應(yīng)鏈，到制造、營銷、售后，覆蓋整車開發(fā)全體系，AI如今作為核心驅(qū)動力，正在全面重構(gòu)整個價值鏈，為整體業(yè)務(wù)進行全面賦能。

我們認為，隨著AI技術(shù)從功能應(yīng)用階段邁向深度賦能階段，行業(yè)正全力圍繞AI構(gòu)建以數(shù)字基石為核心的全新生產(chǎn)體系。同時，將硬件、軟件、數(shù)據(jù)、服務(wù)等多個要素整合為一個有機整體，實現(xiàn)從制造優(yōu)質(zhì)車輛到提供全新價值體驗的轉(zhuǎn)變。

AI賦能汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心挑戰(zhàn)

目前AI對行業(yè)驅(qū)動作用巨大，但在實際運行過程中也面臨諸多核心挑戰(zhàn)，其中首當其沖的便是隱私安全問題。以智能座艙領(lǐng)域為例，當下各車企乃至各行各業(yè)都強調(diào)提升用戶體驗、打造用戶價值。而提升用戶體驗的關(guān)鍵在于獲取用戶數(shù)據(jù)，只有掌握用戶數(shù)據(jù)，才能了解用戶需求與痛點。這些數(shù)據(jù)必然是與用戶強相關(guān)的，然而如何保障此類強相關(guān)數(shù)據(jù)的安全，如何保護用戶隱私，成為亟待解決的核心問題。

我們認為，若要使AI在實際產(chǎn)品中實現(xiàn)良好落地，必須完善相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)，如此才能充分釋放AI的潛能。

第二個核心問題在于智能座艙領(lǐng)域的應(yīng)用。當前，大模型在汽車行業(yè)應(yīng)用最多的便是智能座艙與智能輔助駕駛。從智能化下半場競爭的角度來看，相較于智能輔助駕駛，智能座艙更有可能成為打造差異化的關(guān)鍵點。

然而，目前從車企的實踐情況來看，座艙中搭載了許多大模型功能，如閑聊、繪圖等各類功能。但截至目前，這些功能雖對用戶體驗有一定幫助，卻尚未充分發(fā)揮大模型的核心價值，功能的輸入與產(chǎn)出尚未形成完全的線性或正向關(guān)系。究其原因，在于各車企目前主要聚焦于功能的堆疊，而非構(gòu)建統(tǒng)一的生態(tài)。

在智駕方面，目前也面臨一定的挑戰(zhàn)，首先，目前包括車企以及在內(nèi)，整體技術(shù)路線主要包含兩條。有走端到端路線的，不過端到端路線存在差異，例如以理想為代表的VLA路線，以及以小鵬、華為等為代表的采用世界模型路線。無論采取何種路線，就當前圍繞大模型在感知、決策、規(guī)控等全鏈路結(jié)合層面而言，仍存在一定痛點與技術(shù)挑戰(zhàn)。

圖源：演講嘉賓素材

第二個挑戰(zhàn)在于成本與商業(yè)的現(xiàn)實壁壘。以華為為例，自2019年開展智能輔助駕駛業(yè)務(wù)以來，直至今年，每年投入至少達50億元左右，直至去年才實現(xiàn)當年盈利。在不久前華為的發(fā)布會上，其下一代ADAS 5單個版本的投入就已超過百億元。如此巨額的投入，后續(xù)如何分攤到每輛車的成本上，以及技術(shù)能否達到足夠高的水平以讓用戶買單，都是亟待解決的問題。若技術(shù)不夠出色，或企業(yè)不具備足夠大的體量，又該如何分攤高昂的開發(fā)成本，這無疑是一大挑戰(zhàn)。

第三，法規(guī)、責任與倫理方面存在的灰色地帶，這也是我們認為AI在智能輔助駕駛領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)。

此外，AI在智能輔助駕駛領(lǐng)域還面臨生態(tài)壁壘方面的挑戰(zhàn)。這一問題或許在各公司均不同程度存在。對于AI而言，其并非單純的車端控制器應(yīng)用，也非僅在云端開發(fā)算法即可完成，而是一套完整的系統(tǒng)工程。

從底層的數(shù)據(jù)算力，到上層的算法模型測試，再到更上層的部署應(yīng)用，全鏈路需要眾多部門協(xié)同配合，甚至涉及內(nèi)部不同數(shù)據(jù)的交互融合，存在大量需求。然而，當前許多企業(yè)在數(shù)據(jù)孤島、技術(shù)標準不統(tǒng)一、工具鏈制造等方面存在分割問題，致使AI技術(shù)難以跨部門、跨層級順暢滲透，進而導致其技術(shù)潛力與實際提升需求無法精準匹配。

深藍汽車的創(chuàng)新與實踐

算力建設(shè)方面，深藍汽車與長安汽車攜手打造夸克計算中心，構(gòu)建萬卡集群。同時，因深藍汽車承接了長安汽車新能源板塊的全部數(shù)據(jù)，涵蓋車輛數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)資源豐富。基于這一優(yōu)勢，我們打造了基于多模態(tài)的大模型，圍繞語音、場景功能、智能輔助駕駛、人員業(yè)務(wù)等不同維度構(gòu)建垂類模型，整體搭建深藍AI引擎，加速賦能業(yè)務(wù)場景的打造。

智能座艙領(lǐng)域，我們以多模型矩陣作為基礎(chǔ)支撐，創(chuàng)新構(gòu)建整體應(yīng)用體系，全面覆蓋用戶閑聊、娛樂體驗、資訊獲取等不同場景的需求。深藍汽車致力于打造多個智能體的協(xié)同機制，通過協(xié)同創(chuàng)新，突破當前自媒體間的壁壘問題。我們認為AI應(yīng)為用戶帶來智能化、無感化的體驗。

圖源：演講嘉賓素材

同時，我們正推進端云一體化的產(chǎn)品方案，著力打造具備智能化感知能力、能傳遞人文關(guān)懷的產(chǎn)品體驗，并構(gòu)建全維度的隱私防護體系。這也是我們當前AI平臺的工作重點，旨在保障用戶隱私安全合規(guī)。

智能輔助駕駛方面，深藍汽車采取雙線并行的策略。一方面，我們與華為開展深度合作，；另一方面，我們依托長安汽車開展自研工作，目前正在推進基于VLM的端到端技術(shù)，通過云端仿真解決長尾問題。

除智能座艙與智能輔助駕駛領(lǐng)域外，我們在底盤技術(shù)方面也進行了創(chuàng)新。通過結(jié)合云端技術(shù)并實施多域集成控制，實現(xiàn)了多元智慧識別功能，從而滿足用戶對于運動性能、舒適性以及其他多元化的需求。

能源管理方面，我們很早就開始運用AI技術(shù)賦能電池安全，從最初的AI生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，到智能預警系統(tǒng)，再到碰撞后的質(zhì)控檢測，我們?nèi)娓采w了電池安全的主被動防護領(lǐng)域。借助AI技術(shù)，我們實現(xiàn)了電池安全的全面升級，取得了電子安全領(lǐng)域的新突破。因此，自品牌成立以來，深藍汽車未發(fā)生過一起因電池質(zhì)量問題導致的過熱事件，實踐證明，這一舉措取得了顯著成效。

電驅(qū)領(lǐng)域，我們打造了多合一電驅(qū)系統(tǒng)，并推出超級增程2.0技術(shù)，均通過AI賦能，推動深藍汽車動力系統(tǒng)實現(xiàn)性能躍遷，進而提升下一代電驅(qū)性能。

公司內(nèi)部針對AI制定了“一體兩翼”戰(zhàn)略。我們的戰(zhàn)略打破了各部門間的數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建了統(tǒng)一匯總的數(shù)據(jù)資源體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享訓練、能力共享及服務(wù)共享，從而對各部門存在的業(yè)務(wù)場景弊端進行迭代升級，提升研發(fā)開發(fā)效率。

小藍博士是深藍汽車面向內(nèi)部業(yè)務(wù)打造的載體，其構(gòu)建體系從底層模型延伸至上層智能體。目前，依托小藍博士，我們已搭建約100余個應(yīng)用場景，全方位賦能員工，成為員工成長的新伙伴。從實際應(yīng)用效果來看，小藍博士日均使用次數(shù)達千次以上，且在諸多業(yè)務(wù)的開展中，顯著提升了工作效率。

未來趨勢展望

當前，智能座艙領(lǐng)域普遍采用打造多模塊的發(fā)展思路，未來將朝著更優(yōu)的群體智能方向演進。沿著這一方向發(fā)展，能夠重構(gòu)人車關(guān)系，推動用戶體驗從當前功能堆砌式的被動響應(yīng)，向無感服務(wù)的主動適配進化。

在智能輔助駕駛領(lǐng)域亦是如此。目前智能輔助駕駛主要有兩條技術(shù)路線，一是以華為為代表的世界大模型路線，二是以理想為代表的VLA路線。VLA路線的優(yōu)勢在于，可通過增加CoT的方式增強模型的可解釋性；而世界大模型的優(yōu)勢在于，能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)字世界到物理世界的升維理解。二者各有優(yōu)劣。

我認為目前單純走VLA路線或世界大模型路線的企業(yè)，未來兩者將會走向融合。唯有如此，才能更好地實現(xiàn)技術(shù)落地，推動智能輔助駕駛向更高程度的自主化階段發(fā)展。

第二個趨勢體現(xiàn)在生態(tài)層面。當前，車企開發(fā)了諸多功能，這些功能的實現(xiàn)大多依托大模型。大模型在其中扮演著類似人類理解與組織能力的角色，借助模型的自主迭代或第三方資源，能夠推動整體功能的落地。

從這個角度而言，打造開放生態(tài)將成為未來以用戶價值為核心的關(guān)鍵所在，也是全新服務(wù)升級的重要體現(xiàn)。因此，我們認為生態(tài)領(lǐng)域是一個重要的發(fā)展趨勢，具體表現(xiàn)為從封閉域向開放域的演進。

圖源：演講嘉賓素材

另外，我們認為，隨著AI技術(shù)持續(xù)演進，未來企業(yè)在逐步加深對AI的理解后，必將逐步構(gòu)建統(tǒng)一的AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為神經(jīng)血液，各部門作為有機功能模塊，形成智慧型載體，從而徹底打破生態(tài)壁壘。如此，方可實現(xiàn)協(xié)同效率的大幅提升與創(chuàng)新活力的顯著增強。

自大模型應(yīng)用以來，汽車智能發(fā)展經(jīng)歷了從功能堆砌的簡單被動響應(yīng)，到單體智能，再到未來多智能體協(xié)同的群體智能，并最終邁向具身智能的演變過程。我們認為，未來AI將重塑汽車價值，推動汽車成為可感知環(huán)境、理解用戶需求并主動創(chuàng)造價值的智能生態(tài)伙伴。