油电没有成为汽车智能化的壁垒，但智能化已经成为汽车的壁垒。AI技术的深度应用，正在逐步改变汽车市场原来的竞争规则

文｜陈元涵

编辑 ｜ 张雪

汽车行业发展至今，经历过几轮变革。流水线生产模式让汽车从奢侈品变为大众消费品，电子控制系统的引入提升车辆性能与安全，当下正在经历的数字化+智能化转型，让汽车从驾驶工具向智能终端转变。

7月3日，《财经》杂志“财经三人行”栏目联合腾讯云、一汽丰田共同讨论了这样一个问题：在一汽丰田数字化转型过程中，AI扮演了什么角色？

汽车与AI的结合不是一个新话题。腾讯智慧出行解决方案总经理姚振在直播中介绍，在大模型火爆之前，AI就渗透到了汽车行业的方方面面。早期AI广泛应用于终端经销体系，在获客、OCR、财务等层面都有触及。

随着电动汽车、智能化系统的普及应用，AI+汽车有了新的落地实践：不仅体现在车企端的生产和销售流程，还更广泛地渗透用户端在驾驶前、中、后的每一处细节。当车主说“我有点冷”，智能座舱系统就能迅速做出反应，做出自动调节车内温度+关闭车窗+贴心地推荐附近咖啡店一系列组合动作决策。此外，多品牌已经开放利用AI大模型模仿记忆用户的驾驶习惯、学习记忆固定路线，具备直线召唤、离车泊入、智能泊出等功能，这是AI+汽车直接赋予用户便利性和安全性的体现。

在价格竞争放缓、车企全面转型的今天，整车AI有了新意义。一汽丰田汽车销售有限公司部长王金伟在直播中介绍，传统车企必须与时俱进，一汽丰田自2020年5月开启数字化转型，现在正处于加速五化融合的阶段：信息化向数字化转变，数字化向云化和AI化转变，以及实现信创化。

“AI是车企构建差异化竞争力的核心。通过多模态大模型与汽车的深度融合，车企可用AI构建价值战的转型。算法、算力、数据等是AI大模型与汽车行业融合的基础。”科大讯飞智能汽车副总裁李展眉说。

甚至，特斯拉CEO马斯克公开表述，特斯拉是一家结合人工智能和机器人的技术公司，并非仅是汽车制造商。特斯拉表示，其智能辅助驾驶系统与人形机器人技术同源，这也说明了汽车行业将无限贴近科技行业。

车企的下一个竞争高地，AI见分晓。

国产车靠AI实现“换道超车”

1913年4月，福特在密歇根州正式启用全球第一条汽车流水装配线。此后一百年时间里，汽车这个巨大且繁荣的产业链当中，都鲜有中国创造的身影。当前的汽车科技革命，为国产车弯道超车提供了机遇。艾媒咨询数据显示，在中国消费者对智能网联汽车品牌偏好调研中，41.53%消费者会选择只接受国产新兴科技公司（如蔚来/理想/小鹏），36.13%消费者会选择只接受进口传统汽车公司（宝马/奔驰），33.15%消费者会选择都能接受，28.31%消费者会选择只接受进口新兴科技公司（特斯拉）。

在这个阶段，汽车行业的核心竞争力变了。根据罗兰贝格咨询提出的理念，新能源车主逐步呈现新的消费习惯和出行场景需求，引发新一轮“新人群”趋势；在“货”的变革方面，个性化、高质化等消费趋势驱动着出行前和出行中所需的汽车用品以及出行后的后市场服务进一步向多元化发展。

消费者的关注点更多元化了。在蔚来休息室里，刚试驾完的周涛说，他看重车机智能化，智能座舱、智能辅助驾驶、智能泊车，这些会给司机带来非常大的便利。

在辅助功能里，消费者关注乘坐舒适度与自动驾驶系统。艾媒咨询2025年4月的调研显示：2025年中国消费者期望的智能网联汽车拥有的功能配置排名第一为全自动智能调节座椅，占比44.13%，其次为更智能的自动驾驶系统，占比为43.58%。目前几乎所有国产电车都能做到座椅加热、按摩、多向电动调节，十万价位基础车型基本覆盖抬头显示（HUD）功能，部分车型（红旗等）支持手势控制。

智驾最考验的是底层算法能力。特斯拉公司介绍。马斯克提出的视觉处理方案，不依赖于高精度地图，而是通过端到端神经网络以及数十亿真实世界数据样本训练。这种方法允许车辆在未见过或极端场景下做出正确的决策。

车厂大多采取自研算法系统。比如乐道汽车用的就是NT.Coconut，小鹏使用Xmart OS。乐道员工表示，这样可以保证系统使用流畅度，自主更新迭代，及规避未来可能的风险。

在辅助驾驶领域，小鹏汽车采用城市导航辅助驾驶，华为采用“无图方案”（不依赖高精地图），通过车辆传感器实时构建道路模型。蔚来通过NOP+（领航辅助）收集高速和城区道路数据，吉利自研的AI Drive大模型可以生成满足算法训练的任意场景和数据，实现每小时生成“万公里级”的复杂驾驶工况，为智能辅助驾驶系统的安全保驾护航。车企致力于通过海量数据训练与持续迭代提高其安全性与智能程度。

越来越多传统车企也在加速引进AI，在客户服务、语音控制、导航规划等方面精准理解用户需求。

“AI正在成为智能汽车的核心能力与核心竞争力。”吉利汽车告诉笔者，在吉利看来，在AI+车的持续融合下，智能汽车将经历“智能助手”、“智能体”和“生命体”三个发展阶段，通过“本体+智能”的不断迭代，最终成长为有温度、有情感的“出行智慧生命体”。

AI模式下，用户最在意“安全”

作为高度安全敏感型产业，汽车在AI技术赋能的背景下，正面临用户与车企对安全性能的更高要求。

在笔者调研的车主里，80%以上的车主在车辆选择上最在意的是“安全”。

一方面，这是在辅助驾驶前提下，大家对车身安全的顾虑。随着辅助驾驶事故多次出现，4月，工信部明确要求车企不得使用“自动驾驶”“无人驾驶”等误导性术语，必须将功能定义为“辅助驾驶”，并严格履行告知义务。这反映出，汽车行业的“高端”一定是建立在“安全”之上，既包括物理上、结构上、行驶上的安全，也包括应用上、数据上、传输上的安全。

另一方面，汽车一旦联网，智能汽车将面临手机和电脑同样的考验，黑客攻击、数据泄露等安全威胁无处不在。早在2015年，黑客就完整地展示了远程入侵车辆过程。2015年7月，两名美国黑客成功侵入一辆正在行驶的某知名品牌SUV的CAN总线网络系统，向发动机、变速箱、制动和转向等系统发送错误指令，最终使这辆车开翻到马路边的斜坡下。随后，他们在8月全球最大的黑客大会上，发布了攻击细节。该事件直接导致了公司召回了140多万辆汽车，该事件也是首起因汽车信息安全问题引发的汽车召回。

王金伟表示，一汽丰田关注五个维度的安全：网络、端、云、数据、应用开发。最看重的是客户数据安全，一汽丰田对客户信息有严格的管理制度，对客户信息分类分级、脱敏处理，保证在尊重客户隐私的前提下更好地使用这些数据。

一汽丰田的应用系统从代码层开始就要做安全测试，在产品转型过程中，一汽丰田始终把安全放在第一位。

大模型自身的安全也很重要。腾讯云安全总经理苏建东在直播中表示，腾讯用DevSecOps体系来保障大模型从研发到上线再到发布的全链路安全。无论是在攻防演练还是在沙盘推演中，腾讯大模型的安全性能都是业界领先的，这既证明腾讯大模型自身安全能力，也意味着腾讯可以将更安全的大模型底座输出给客户。

“汽车的数字安全涵盖领域广泛，包括云、网、端，业务安全”，苏建东介绍，汽车数字安全横跨了从汽车业务侧到基础设施到车机侧全链路的安全要求。基于腾讯集团、腾讯云积累的安全经验，腾讯在一汽丰田，以及其他车企上都印证了这一套安全体系的有效性。

“我们行业有一句话，叫天下武功唯快不破。”苏建东说，企业对自己风险的挖掘不能慢于黑客，企业要在黑客发现漏洞之前自行处置完毕。在双方构建的数字化系统上线之前，腾讯与一汽丰田会共同完成暴露面测绘（暴露面是指，可以被黑客渗透、勒索、盗取数据导致产线瘫痪的弱点），保障系统应用安全，以及可能会影响到的车辆行驶安全。

在安全基础上的创新，真正考验着车企底层能力

站在变革的分水岭上，车企无法再一味求稳。有车企工作人员拿按键手机和大屏手机来类比这场变革，直接表达了，电车更像当年大屏手机对按键手机的冲击力度。

这样的比喻或许有失偏颇，我们今天看到的汽车格局是：油电的差异没有成为汽车智能化的壁垒，但智能化水平的差异已经成为汽车壁垒。

姚振在直播中说，“很多企业为了安全不去做创新，拿手机类比，就像曾经诺基亚和黑莓非常安全，现在却很少有人用了。道理很简单，再安全的系统，如果失去了创新也就失去了所有用户。尽管苹果和安卓刚发布时有很多漏洞，但到今天，苹果和安卓成为主流的、安全可信的操作系统，这证明安全不但不会制约创新，反而会为创新提供更稳定的支撑。”

特斯拉给我们的数据证实了这点：特斯拉2025第一季度安全报告显示，在美国平均行驶约113万公里会发生1起碰撞事故。而开启了辅助驾驶的特斯拉车辆，平均行驶约1197万公里只会发生1起碰撞事故。开启了辅助驾驶的特斯拉车辆行车安全约是普通车辆的10.6倍。

姚振介绍，国内辅助驾驶技术已经非常成熟，我们熟悉的比亚迪、小鹏、理想等都在all in辅助驾驶，特斯拉的FSD也进入国内。当然，安全行驶的背后也是有AI能力支撑，这就要求我们对安全的投入更多。

AI+汽车发展至今，在众多方面都与汽车行业深度捆绑：

从生产效率上，蔚来自研的增强领航辅助功能NOP+，建立了全面的驾乘评价体系，定义了数十个二级场景，几十个关键指标体验，大幅提升驾乘体验，这背后是蔚来借用腾讯云搭建的完善数据处理平台，将数据时效从天降到小时。

从用户体验上，吉利向我们介绍了吉利星睿AI大模型：当用户说“导航，快迟到了”的时候，系统不仅会自动规划更快路线，还会主动询问是否需要播放轻音乐缓解情绪。同时支持个性化声音定制，用户既可以选择系统提供的人声音色，也能录制孩子的笑声制作专属提示音，甚至让车载AI模仿山涧流水声营造车内冥想空间。

从流程重塑上，苏建东介绍，AI在企业的研、产、供、销、服、办公协同等各个领域都有应用的空间和机会。中国科学院院士、中国电动汽车百人会副理事长欧阳明高判断：“汽车领域的‘人工智能+’会全面爆发，将会贯穿到汽车设计、制造、销售、维保的汽车全产业链，全方位、全链条。”

智能化对车企的底层能力提出了更高要求。根据Gartner估计，一辆自动驾驶联网车辆每天至少产生4TB数据，车企同时运营百万量级的自动驾驶车辆，数据量将会是从PB到ZB级的增长。车企需要“端云协同”方案来应对。

在这方面，最好的策略是车企与互联网公司的强强联合。“汽车行业是制造业，同时也是价值最高的快消品，车企积累了很多研发、制造、营销、服务经验，这可能是互联网公司相对不擅长的。”姚振说，但是，AI和安全领域恰恰是互联网公司最擅长，采纳市场上成熟的、经过验证的AI工具和底层基础设施，能够帮助车企释放出大量的时间和技术资源，应用到更多的创新场景中去。

在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生代表腾讯再次重申，腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车。腾讯智慧出行已服务100多家车企和出行科技公司；汽车公有云增速位居行业前列，是市场平均增速的两倍；腾讯座舱解决方案搭载量也超过了1500万辆车。

汤道生指出：“高性能算力、精准数据闭环、快速迭代的AI模型，是驱动汽车智能化的三大核心要素。”依托腾讯云和高精度地图的技术优势，腾讯正全力推进“车云一体”战略，旨在为车企搭建高效合规的数据闭环体系，构建贯穿驾驶研发、生产制造、用户服务全流程的智能化基础架构。

在AI+万物的时代里，这次AI的春风吹到了汽车行业。腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平则表示：“AI技术的深度应用，正在逐步改变汽车市场原来‘大鱼吃小鱼’的传统竞争规则，让能够掌握技术趋势、通过创新获得先机的‘快鱼’，有更大机会抢占新市场、吃掉‘慢鱼’。腾讯希望帮助汽车企业更快、更好的应用AI，助力车企以更高效的用户服务、技术创新和组织协同，在激烈的市场竞争中巩固自身的护城河。”