細究汽車AI大模型的多元應用模式，明晰其未來發(fā)展的主流走向

AI 技術在汽車行業(yè)不斷迭代升級，從早期傳感器與初步算法融合，歷經 BEV、Transformer 架構興起，到如今端到端模型、AI 大模型廣泛應用，汽車行業(yè)正大步邁向智能化變革。2025 年 3 月 20 日，在第三屆 AI 定義汽車論壇上，蓋世汽車研究院副總裁王顯斌分享了 AI 大模型在汽車領域的發(fā)展態(tài)勢。

早期，美國卡內基梅隆大學 “Navlab” 項目讓自動駕駛車輛行駛在城市道路，開啟 AI 在汽車領域應用篇章，那時聚焦傳感器測試和初步算法融合。2010 - 2022 年，BEV 結合多種架構成為焦點，谷歌、百度相關成果推動傳統(tǒng) AI 算法架構發(fā)展。2023 年起，大模型和端到端模型技術掀起新變革，特斯拉 FSDV12 版本影響深遠。如今，智能駕駛技術普及，AI 大模型貫穿汽車產品全生命周期。

在智能駕駛領域，以往基于規(guī)則的邏輯短板明顯，轉向端到端模型是趨勢。國內多數車企與科技公司技術處于分段式階段，未來將走向單一端到端模型。隨著數據訓練加強，端到端方案性能上限高，且對算力依賴降低。DeepSeek 在智駕中因成本效益等優(yōu)勢受關注，可用于數據標注、挖掘，實現(xiàn)場景重建，通過知識蒸餾將云端數據遷移至車載端。大模型能解決潮汐車道、車輛意圖判斷等復雜場景難題，優(yōu)化自動駕駛數據閉環(huán)，眾多企業(yè)借大模型模擬駕駛場景，提升自動化處理效率。國內多數企業(yè)采用模塊化架構，理想汽車計劃推出的 VLA 技術受關注，因其能降低大模型不可解釋性，解決空間識別問題。大模型在底盤應用中，實現(xiàn)智能底盤與傳感器深度整合，小米預研技術結合 AI 與視覺信息，提升車輛適應能力和用戶體驗。

座艙內引入大語言模型后，功能實現(xiàn)更豐富。AI 大模型與多模態(tài)交互融合，可依據聊天記錄智能推薦目的地和餐飲、規(guī)劃導航，提升用戶體驗。目前座艙 AI 應用面臨基礎與垂直大模型未完全融合問題，未來將向多模態(tài)與場景融合發(fā)展，注重自然語言交互能力提升。大模型還應用于芯片、軟件設計，輔助軟件開發(fā)，提升產品驗證、部署效率，助力產品優(yōu)化。在生產制造領域，大模型幫助車企和零部件供應商處理復雜工藝參數，實現(xiàn)最優(yōu)排產，預測設備維護時間。在 4S 店數字化營銷中，大模型助力數字人問答、廣告創(chuàng)意設計，結合 VR、AR 提供沉浸式虛擬試駕體驗。

未來，世界模型成為自動駕駛等領域重要方向，英偉達在 CES 展會上的展示為數據訓練和增強提供支持。3D 場景沉浸式體驗應用廣泛，影響空間智能及研發(fā)設計。座艙將從人類定義功能向 AI 主動服務轉變，朝著 AI agent 模式發(fā)展，演變?yōu)槠嚈C器人形態(tài)，交互模式也將更加人性化，更注重用戶體驗和價值創(chuàng)造。