[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?！?/strong>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。
「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。
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。
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。”
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?！?/strong>
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。
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。
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。
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。
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。
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?！?/span>
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。
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。
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。
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。
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?？梢钥隙ǖ氖?，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）