智能車時代最強音！2025上海車展同期汽車智能化峰會圓滿收官。

車東西4月27日消息，日前，由智一科技旗下智能汽車產(chǎn)業(yè)新媒體「車東西」、AI與硬科技知識分享社區(qū)「智猩猩」，聯(lián)合「上海市國際展覽（集團）有限公司」、「上海車展管理有限公司」，在2025上海車展同期主辦的GTIC 2025中國汽車智能化創(chuàng)新峰會在國家會展中心（上海）圓滿落幕。

中國汽車智能化創(chuàng)新峰會是智一科技聚焦汽車智能化打造的產(chǎn)業(yè)峰會IP，已成功舉辦四屆，最近三屆均是在上海車展同期進行。

本次GTIC 2025中國汽車智能化創(chuàng)新峰會由上午場高峰論壇，與下午場AI智能座艙、端到端自動駕駛、艙駕融合三大專題論壇組成。

整場活動，近20位智能汽車產(chǎn)業(yè)技術產(chǎn)品大咖與青年學者齊聚一堂，共同探討了AI定義汽車、AI智能座艙、端到端自動駕駛、艙駕融合等行業(yè)內最火熱和前瞻性話題。

峰會現(xiàn)場

現(xiàn)場嘉賓精彩觀點不斷。圍繞AI定義汽車這一產(chǎn)業(yè)趨勢，長城汽車智能化產(chǎn)品副總經(jīng)理佘士東、面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人&COO雷升濤、德賽西威業(yè)務單元副總經(jīng)理兼上海分公司總經(jīng)理黃錦昌、零一汽車智能駕駛合伙人王泮渠、利氪科技聯(lián)合創(chuàng)始人蘇干廳帶來了AI/大模型對智能座艙、智能駕駛、智能底盤進行變革和升級的深入分享。

智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、車東西總編張國仁和三位技術大咖和企業(yè)高管圍繞AI定義汽車進行的一場高端對話，從不同視角帶來了深入探討和碰撞。

面對業(yè)內端到端自動駕駛正在加速落地的趨勢，Nullmax首席科學家成二康，上海創(chuàng)智學院、上海AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自動駕駛方向研發(fā)負責人李天羽，Alluxio首席架構師傅正佳分別從感知規(guī)控、仿真、數(shù)據(jù)閉環(huán)的角度，對如何構建端到端自動駕駛系統(tǒng)進行解讀。

AI正在進一步賦能座艙，已經(jīng)成為用戶智能座艙體驗持續(xù)提升的引擎。

均瑤集團吉祥汽車智能網(wǎng)聯(lián)執(zhí)行總監(jiān)秦藝、大眾汽車集團Cariad中國AI產(chǎn)品團隊負責人張?zhí)忑垺⑦究萍悸?lián)合創(chuàng)始人李盼都針對當前智能座艙面臨痛點，提出打造多形態(tài)桌面互動系統(tǒng)、多智能體協(xié)同方案、全棧AI系統(tǒng)等解決方案。

隨著汽車智能化的發(fā)展和普及，艙駕融合漸成趨勢。四維圖新副總裁許鵬飛，北斗智聯(lián)科技有限公司智駕BU副總經(jīng)理兼公司高級技術專家周鵬，足下科技研發(fā)總監(jiān)于晨笛提出了打造單芯片艙泊一體方案、艙駕控融合應用框架、跨域通信框架的不同思路。

作為2025上海車展同期峰會，本次會議不僅系統(tǒng)呈現(xiàn)了過去一年汽車智能化的發(fā)展態(tài)勢和量產(chǎn)進展，也為AI智能座艙、端到端自動駕駛、艙駕融合開啟的新一輪變革指明了前進方向，更是在全球高度關注中國汽車產(chǎn)業(yè)的背景下，為全球智能汽車產(chǎn)業(yè)人士的溝通交流搭建了橋梁。

一、汽車下半場征程 AI定義汽車與整車智能引領創(chuàng)新

峰會現(xiàn)場，上海車展管理有限公司總經(jīng)理張晨安進行了大會致辭。她表示，汽車智能化下半場的征程已然開啟，成為引領變革與創(chuàng)新的力量，更透露出其強大的未來發(fā)展空間。

上海車展管理有限公司總經(jīng)理張晨安

數(shù)據(jù)顯示，2024年我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到11082億元，增速達34%，預計到2030年市場規(guī)模有望突破5萬億元。

隨著汽車智能化發(fā)展進入2.0階段，人工智能又成了全新階段的核心驅動元素，不僅推動了軟件定義汽車全面轉向AI定義汽車，更推動了智能汽車向出行智慧生命體進行躍遷。

在這些技術的融合、加持下，智能座艙、輔助駕駛、智能底盤都將迎來新一輪產(chǎn)品重塑和升級。同時在跨域融合技術方案持續(xù)演進，并取得了進展的基礎上，整車智能已經(jīng)成為頭部車企探索的新方向。

智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常在致辭環(huán)節(jié)中透露，自2018年首次舉辦以來，中國汽車智能化創(chuàng)新峰會已成功舉辦三屆，吸引了數(shù)千名參與者，成為該領域有重要影響力的行業(yè)峰會。

智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO龔倫常

同時，龔倫常還預告了將于今年舉辦的多個主題會議：6月底，中國AI算力大會將在北京舉辦，這也是“智領未來”北京人工智能系列品牌活動之一；9月，第七屆全球AI芯片峰會將在上海舉辦；11月，中國具身智能機器人大會將在深圳舉辦。歡迎感興趣的朋友們關注。

二、智能汽車持續(xù)進化 行業(yè)新風口接連涌現(xiàn)

在接下來的高峰論壇的演講環(huán)節(jié)，與會嘉賓從AI智能體、端側模型、L4重卡、智能底盤等多方面進行了關于中國汽車智能化發(fā)展趨勢的分享。

在本次峰會上，長城汽車智能化產(chǎn)品副總經(jīng)理佘士東登臺演講，主題為《AI定義汽車第三智能-ASL智能體》。

長城汽車智能化產(chǎn)品副總經(jīng)理佘士東

佘士東首先回顧了從2011年開始長城汽車在AI科技領域的發(fā)展歷程，緊接著介紹了長城在VLM端到端智駕上的最新進展，即車位到車位的體驗+L3級觀光體驗下的座艙交互。

關于智能座艙的未來發(fā)展，佘士東分享了自己的觀點，他表示最終目標是空間智能，讓AI理解世界，也就是長城的空間語言智能體——ASL。

佘士東認為車的智能化，不再只是智能座艙，也不只是智能座艙能完成生態(tài)和交互的內容，而是車要作為智能體，不論是車內的空間，還是車外的空間，都建立理解能力和對應的服務能力。

所以智能整車不是整車怎么加入AI，而是讓原有的零部件和系統(tǒng)能實現(xiàn)更智能化的體驗。

佘士東認為端到端智能體上，一定會引入以視覺慢慢思考理解為主的一套新體驗，視頻正好利用原有的攝像頭，包括車外無論是7V還是11V的感知能力。車內方面，OMS攝像頭可能會成為端到端智能體未來的標配，通過車內的完全感知，實現(xiàn)視頻直出的能力。

最終，佘士東希望能通過AI的方式來賦能整車，讓整車變得更智能，也希望AI能讓用戶更貼心，能給用戶帶來更直接的服務能力。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人&COO雷升濤帶來了關于超性能端側大模型市場價值、未來趨勢的分享。雷升濤堅信，端側智能一定會爆發(fā)，他介紹了端側模型的價值。

面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人&COO雷升濤

第一，端側模型在弱網(wǎng)和無網(wǎng)環(huán)境下，可以突破環(huán)境的限制。

第二，在車這樣一個非常私密、非常隱秘的空間，端側模型可以更好保障信息安全。

第三，出于功耗和性能的要求，面壁智能的端側模型提供貨架式的原子產(chǎn)品，以供企業(yè)選擇。

作為一家專注于端側模型的廠商，雷升濤指出了接下來要關注的3個方面：推出更高效的模型架構、實現(xiàn)模型學習高效化、提高推理效率。

對于端側模型未來的發(fā)展趨勢，雷升濤也給出了看法。

第一，端云協(xié)同的黃金分割點已經(jīng)到來，下一步的發(fā)展趨勢就是全模態(tài)模型廣泛上車。

第二，隱私安全的范式革命正在發(fā)生變化，端側大模型正在向大模型深度發(fā)展，隱私安全的豪華才能鑄就汽車座艙的最大的豪華。

第三，端側大模型不再是智能座艙的一個模塊，它將會成為汽車的數(shù)字腦干，當端側模型與智能座艙系統(tǒng)與智能駕駛系統(tǒng)完成神經(jīng)突出的連接，將會見證汽車人的真正的覺醒時刻。

正如信息革命是以個人化的智能硬件為重要的標志，以大模型為代表的智能革命時代到來的關鍵瞬間，一定是端側大模型運行，奔騰在每一個終端。

德賽西威業(yè)務單元副總經(jīng)理兼德賽西威上海分公司總經(jīng)理黃錦昌發(fā)表了主題為“極致協(xié)奏，價值躍升，擁抱輔助駕駛發(fā)展新階段”的演講。

他首先介紹了德賽西威在智能化和相關產(chǎn)品方面的進展。德賽西威致力于智能座艙、輔助駕駛和網(wǎng)聯(lián)服務三個領域的布局，正逐步實現(xiàn)本土國際化的目標。

德賽西威業(yè)務單元副總經(jīng)理兼上海分公司總經(jīng)理黃錦昌

黃錦昌提到，德賽西威自2014年開始孵化駕駛輔助產(chǎn)品，2016年正式向市場推出相關產(chǎn)品和服務。公司在2017年推出了國內首個高清環(huán)視系統(tǒng)，并在2019年推出了首個超聲波雷達與視覺融合的泊車系統(tǒng)。

2020年，德賽西威聯(lián)合新勢力成功推出了首個基于高算力平臺的域控產(chǎn)品，通過一系列首發(fā)性產(chǎn)品和技術持續(xù)推動智能駕駛輔助技術的發(fā)展。

在演講中，黃錦昌強調了德賽西威的全棧能力，即在關注產(chǎn)品安全的前提下，不斷提升自身在軟件和系統(tǒng)等多個維度的深厚積累，為行業(yè)提供系統(tǒng)化的解決方案。

在去年，公司基于高通8775的方案，推出了行業(yè)最早的艙駕一體方案，針對在有限資源下閘機通過、無保護左轉和效率變道等場景痛點，實現(xiàn)了高速領航輔助駕駛、城市記憶領航輔助駕駛、記憶泊車等功能。

黃錦昌強調，行業(yè)需要依靠上下游生態(tài)合作與共享，落地兼具高性能與高安全性的輔助駕駛解決方案，共推中國汽車產(chǎn)業(yè)智能化普惠進程，讓更多用戶享受安全、愉悅和綠色的出行體驗。

零一汽車智能駕駛合伙人王泮渠以《端到端與大模型驅動：L4級重卡量產(chǎn)之路》為主題進行了演講。

零一汽車智能駕駛合伙人王泮渠

王泮渠表示，輔助駕駛已經(jīng)進入量產(chǎn)狀態(tài)，2023年，具備輔助駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)乘用車銷量為995.3萬輛，市場滲透率達47.3%，2024年已經(jīng)超過50%，同時L4級無人駕駛目前處于小規(guī)模商業(yè)化狀態(tài)。

但是王泮渠提出目前L4級無人駕駛沒有走在軟件行業(yè)的商業(yè)模型上，因為軟件行業(yè)的重要特點是低邊際成本。

王泮渠以Waymo為例，表示其復制成本高、不同場景之間壁壘高，不具備通用性和跨越性。

而當前L4算法架構的問題，有模塊過多且分散、泛化性較差、研發(fā)成本巨大和大規(guī)模產(chǎn)品化落地困難等。

那么如何解決？王泮渠表示零一汽車選擇了多模態(tài)大語言模型端到端。這是因為端到端框架簡易、泛化性強、成本有優(yōu)勢同時量產(chǎn)友好。

關于如何保證大語言模型的安全性，王泮渠認為原理大語言模型的邏輯輸出可以被追溯，在算法上可以通過多模態(tài)對齊、生成對抗式學習和強化學習三種方法。

在流程上可以通過線下大規(guī)模開環(huán)與閉環(huán)仿真驗證，讓模塊快速進化。在系統(tǒng)上通過硬件與車輛冗余設計，讓系統(tǒng)更可靠。

王泮渠最后總結道，要做量產(chǎn)無人駕駛大模型是最優(yōu)路徑，商用車是量產(chǎn)車高階智駕的第一站，而強泛化的算法，可量產(chǎn)的車輛，以及快閉環(huán)的場景是實現(xiàn)無人駕駛量產(chǎn)落地的必由之路。

利氪科技聯(lián)合創(chuàng)始人蘇干廳圍繞智能底盤技術，進行了關于其市場格局與發(fā)展趨勢的分享。

利氪科技聯(lián)合創(chuàng)始人蘇干廳

他表示，智能底盤是智能汽車的手和腳，過去的一年很多整車廠陸續(xù)推出了搭載一種或者多種線控技術的智能底盤。

智能底盤為什么會成為這個行業(yè)的發(fā)展趨勢？

一方面，從市場的角度看，車輛的操控性、舒適、安全、經(jīng)濟是智能汽車產(chǎn)品應具備基本功能。

另一方面，從技術角度看，隨著中國汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大，在汽車底盤特別是線控底盤的領域出現(xiàn)非常多的新技術和新的產(chǎn)品，促使汽車底盤向智能化轉型。

他也介紹了當前行業(yè)內智能底盤的發(fā)展現(xiàn)狀，線控制動已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn)，線控懸架正在加速量產(chǎn)，線控轉向還在商業(yè)化的一個前期。

全球范圍來看，國外比較實現(xiàn)線控轉向量產(chǎn)的是特斯拉Cybertruck，在2023年實現(xiàn)了線控轉向技術的量產(chǎn)，去年12月份蔚來在ET9上實現(xiàn)了線控轉向的量產(chǎn)，蔚來也成為國內實現(xiàn)最早量產(chǎn)線控轉向的車企。

雖然目前尚處于商業(yè)化攻堅階段，但蘇干廳也非常有信心地表示，國產(chǎn)的線控轉向領域即將迎來從0到1的量產(chǎn)突破。

三、AI推動汽車產(chǎn)業(yè)重構 合作與競爭并存

在峰會上午場的最后一個環(huán)節(jié)，智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、車東西總編張國仁主持了一場主題為“AI定義汽車，中國如何引領新時代”的高端對話，長城汽車智能化產(chǎn)品副總經(jīng)理佘士東、魔視智能CTO王凡和利氪科技聯(lián)合創(chuàng)始人蘇干廳三位企業(yè)高管和創(chuàng)業(yè)者共同參與對話。

張國仁說道，自2018年車東西與上海車展聯(lián)合舉辦智能汽車相關行業(yè)峰會以來，過去7年，汽車智能化經(jīng)歷了波瀾壯闊的發(fā)展，尤其是國內車企和供應鏈企業(yè)開始扮演了越來越重要的角色。

高端對話環(huán)節(jié)

圓桌論壇話題圍繞“AI定義汽車”及中國汽車產(chǎn)業(yè)鏈的現(xiàn)狀和發(fā)展深入展開，佘士東表示，長城汽車在智能化產(chǎn)品規(guī)劃方面處于行業(yè)前列，已經(jīng)開始開發(fā)多款搭載AI技術的車型，預計在今年下半年將推出一系列新車。

王凡則介紹了魔視智能在輔助駕駛領域的進展，強調了其在商用車和乘用車市場的多樣化應用。蘇干廳補充道，智能底盤的開發(fā)和應用也在不斷推進，預計將在未來實現(xiàn)量產(chǎn)。

張國仁接著詢問AI定義汽車的三個關鍵方面——座艙、輔助駕駛和底盤智能化的現(xiàn)狀及其相互關系。

佘士東認為，智能化的進程是從簡單到復雜的，座艙智能化發(fā)展較早，已接近天花板，而輔助駕駛和底盤智能化則仍在探索階段。

王凡認為當前座艙、智駕和底盤智能化還在各自獨立發(fā)展，初現(xiàn)的融合方案還停留在淺層。從長期來看，三者應該以提升用戶體驗為目標進行深度融合。

在談到中國企業(yè)如何在AI時代引領汽車產(chǎn)業(yè)時，佘士東提到，隨著軟件定義汽車的興起，汽車行業(yè)的生態(tài)正在發(fā)生變化。王凡表示，過去的競爭主要是降本，而現(xiàn)在則是提升用戶體驗。蘇干廳補充道，智能底盤的主動控制能力正在成為競爭的關鍵。

對于行業(yè)的未來，嘉賓們一致認為，AI技術將推動汽車產(chǎn)業(yè)的重構，合作與競爭并存。

佘士東強調，滿足用戶體驗是企業(yè)成功的關鍵。王凡則提到，知識產(chǎn)權的保護在新的產(chǎn)業(yè)分工中變得尤為重要。蘇干廳認為，生態(tài)鏈的建設和開放合作將是未來競爭的主要方向。

張國仁總結到，中國汽車產(chǎn)業(yè)在AI時代面臨著巨大的機遇，擁有完整的產(chǎn)業(yè)鏈和廣闊的市場。各方應加強技術創(chuàng)新、知識產(chǎn)權保護和生態(tài)系統(tǒng)建設，以在競爭中脫穎而出，成為全球引領者。

整體來看，論壇為與會者提供了關于AI在汽車行業(yè)應用的重要見解，展現(xiàn)了中國汽車產(chǎn)業(yè)在全球競爭中的潛力與挑戰(zhàn)。

四、AI智能座艙上車 車載交互智能化需求激增

隨著智能化的深入發(fā)展，汽車從交通工具逐步升級為可迭代的智能終端，用戶對于汽車座艙的需求的重心亦在悄然遷移，從早期的“功能滿足”階段，邁向對“智能陪伴”的追求成為主流。

在下午場的AI智能座艙專題論壇上，3位技術大咖分別圍繞3D互動體驗座艙、多AI Agent系統(tǒng)、全棧AI系統(tǒng)進行了深入探討。

均瑤集團吉祥汽車智能網(wǎng)聯(lián)執(zhí)行總監(jiān)秦藝登臺演講，主題為《全新3D互動體驗座艙及AI出行智能體的創(chuàng)新產(chǎn)品實踐》。

均瑤集團吉祥汽車智能網(wǎng)聯(lián)執(zhí)行總監(jiān)秦藝

秦藝分享了關于打造差異化智能座艙的思考。秦藝認為，目前智能座艙設計同質化、功能同質化，導致座艙的差異化不足和品牌識別度降低。同時，技術方案趨同、 人機交互趨同和AI體驗瓶頸，是考驗新車型新產(chǎn)品智能化體驗創(chuàng)新和差異化的挑戰(zhàn)。

對此，吉祥汽車打造了吉祥AIR智能座艙的三個行業(yè)創(chuàng)新：全3D多形態(tài)桌面互動系統(tǒng)、沉浸養(yǎng)成式虛擬世界和出行垂域AI-Go座艙智能體。

關于全3D沉浸互動座艙的研發(fā)實踐，吉祥AIR基于Unity引擎打造了全3D多形態(tài)桌面互動系統(tǒng)，包含數(shù)字孿生車輛、寵物桌面、虛擬開放世界三套系統(tǒng)，并實現(xiàn)座艙環(huán)境與物理世界的同步聯(lián)動。

吉祥AIR還引入開放世界的游戲理念，首創(chuàng)推出沉浸互動式虛擬世界——吉祥世界，實現(xiàn)基于車輛數(shù)據(jù)和用戶行為的養(yǎng)成經(jīng)營式互動和沉浸化的個性化3D座艙。

關于沉浸互動座艙及虛擬吉祥世界的意義和價值，秦藝認為從用戶視角來看，可以提供情緒價值、互動價值和陪伴價值，從車廠視角可用帶來設計差異化、座艙辨識度和用戶粘性的優(yōu)勢。

關于AI-Go出行智能體的產(chǎn)品實踐，吉祥汽車構建了AI-Go出行智能體的端云架構，基于字節(jié)豆包大模型和豐富的生態(tài)插件平臺，為用戶提供跨端的吉祥大出行智能化解決方案。

大眾汽車集團Cariad中國AI產(chǎn)品團隊負責人張?zhí)忑垘砹嘶诙郃I Agent系統(tǒng)的用戶體驗升級的思考。

大眾汽車集團Cariad中國AI產(chǎn)品團隊負責人張?zhí)忑?/strong>

他表示，經(jīng)過Cariad中國AI產(chǎn)品團隊在2024年的智能座艙的用戶調研，他們發(fā)現(xiàn)63%的車主反映智能座艙功能用不上或者不好用。

在單AI Agent時代，語音助手、導航、娛樂系統(tǒng)各自為戰(zhàn)，畫地為牢，功能不互通，場景體驗僵化，需提前預設固定場景，難以覆蓋用戶即時性需求。

為此，他帶領團隊打造了多AI Agent協(xié)同方案，該方案可以主動預測需求，實現(xiàn)萬級動態(tài)場景生成、五大域深度耦合，并且可以充當用戶的情感化伙伴。

在多AI Agent協(xié)作的場景下，座艙在場景識別、協(xié)同服務、智能調整的能力都得到增強。

多AI Agent協(xié)同能夠實現(xiàn)1+1＞2的涌現(xiàn)效應，預計用戶主動交互頻次提升200%，同時功能的使用率將從35%提升至78%，并且也可以通過AI Agent算法來持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)車輛生命周期內功能迭代率達每年30%。

當多AI Agent成為用戶需求的智能觸手，當A2A和MCP構建起跨域協(xié)同的通信橋梁，不只有智能座艙迎來進化，更實現(xiàn)汽車向”場景自適應終端”的智能化躍遷。

汽車從四個輪子的交通工具，進化為會思考、能共情、可成長的超級終端。這是屬于汽車工業(yè)的超腦時代，更是人類移動生活的全新開始。

弋途科技聯(lián)合創(chuàng)始人李盼發(fā)表了題為“以AI全棧能力，賦能智能空間新重構”的演講，分享了公司在智能汽車領域的探索與進展。

李盼回顧了汽車行業(yè)的歷史變革，強調了能源化和信息化對汽車本體的影響，并指出AI技術的迅速發(fā)展將使得將汽車轉變?yōu)椤爸腔鄣匿撹F俠”不再是幻想。

他提到，隨著基礎模型的不斷進步，智能體生態(tài)的多樣化，以及開放協(xié)議的普及，汽車作為一個物理終端的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)協(xié)同將迎來新的范式。

弋途科技聯(lián)合創(chuàng)始人李盼

在談到智能座艙時，李盼說，過去的用戶體驗存在諸多痛點，如交互方式的局限性和服務閉環(huán)的缺失。他認為，AI技術的應用能夠賦予汽車更強的環(huán)境感知和情境推理能力，從而改善用戶的出行體驗。

弋途科技在行業(yè)內率先推出了移動智能空間AI全棧系統(tǒng)，融合了心界AI-Mind、HMI、L3級智能體及AIOA框架，旨在提升智能汽車的智能化水平。

李盼介紹了弋途科技最新發(fā)布的全棧AI系統(tǒng)“心界AI”，該系統(tǒng)旨在解決四個核心問題：增強思考能力、改善交互體驗、實現(xiàn)服務閉環(huán)，以及升級現(xiàn)有的技術架構。通過構建一個適應復雜場景的推理模型，弋途科技希望在用戶出行過程中提供更為精準貼心和個性化的閉環(huán)服務。

智能體在車載環(huán)境中的應用必須具備對環(huán)境的全面感知、確保出行效率和安全，同時支持多智能體的協(xié)作。

李盼還說，弋途科技在智能體開發(fā)過程中，已建立了一套完整的生態(tài)框架，支持與多方生態(tài)伙伴的合作，推動內容和服務的整合。

在交互方面，李盼認為，AI將改變傳統(tǒng)的輸入輸出方式，創(chuàng)造出更加自然和情感化的用戶體驗。他提到，弋途科技正在探索新的表達形式，包括與類人形機器人合作，以提升車載交互的智能化水平。

最后，李盼總結道，弋途科技會在AI技術的應用上不斷探索，目前他們已經(jīng)在實際項目中取得了一定的進展，并期待與行業(yè)內的合作伙伴進行更深入的交流與合作。

弋途科技將繼續(xù)致力于推動智能汽車的創(chuàng)新與發(fā)展，為用戶提供更加智能化的出行體驗。

五、架構算法數(shù)據(jù)多維度 加快端到端技術落地

雖然當前端到端自動駕駛雖因簡化技術棧、減少信息損耗成為輔助駕駛行業(yè)的焦點，但端到端自動駕駛正處于？技術理想主義與工程現(xiàn)實主義激烈碰撞期？，其大規(guī)模落地還面臨重重考驗。

在“端到端自動駕駛專題論壇”，3位嘉賓的演講圍繞以下3個方面展開：如何打通感知和規(guī)控，進行更好地端到端開發(fā)？如何正確評測端到端自動駕駛算法？如何在自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)中完成的數(shù)據(jù)處理？

Nullmax首席科學家成二康博士分享了該企業(yè)在端到端技術方面的探索歷程。

Nullmax首席科學家成二康

面對端到端這個輔助駕駛市場即將爆發(fā)的新賽道，如何實現(xiàn)搶跑，把感知端到端擴展到感知規(guī)劃端到端？如何做端到端- One Model Decoder架構設計？

Nullmax平臺化BEV-AI架構設計，針對自動駕駛感知中的動態(tài)障礙物檢測方案BEV-AI-OD，靜態(tài)地圖理解BEV-AI-Map，車道線檢測BEV-AI-Lane，時序信息處理BEV-AI-Temporal，拓撲結構預測BEV-AI-Topo， 均對Transformer中的Decoder進行了高效針對性的設計，并實現(xiàn)規(guī)模化落地。

基于BEV-AI-Perception的Transformer Decoder的設計經(jīng)驗，如果能夠設計面向輔助駕駛任務的Decoder，就可以完成感知規(guī)劃端到端，而且也不需要大語言模型這么大的參數(shù)量介入。

因此，Nullmax推出了HiP-AD方案，在一些測試中其方案表現(xiàn)已經(jīng)超過了部分VLM+E2E和VLA的端到端方案。

目前，Nullmax One Model Decoder架構參數(shù)量在幾千萬左右，同參數(shù)量在1B到7B左右的其他企業(yè)的模型方案實現(xiàn)了同樣的效果。

為了更好開發(fā)端到端設計，Nullmax還推出了MaxDrive自主成長數(shù)據(jù)平臺，利用BEV-AI-AutoGT、虛擬數(shù)據(jù)生成加強基礎設施建設。

Nullmax基于Decoder-only的One Model端到端技術架構，在架構設計和工程化落地方面均取得不錯進展。Nullmax在中高算芯片平臺上已落地城市NOA端到端方案，基于語言模型大參數(shù)量的VLA端到端方案，在高算平臺上即將實現(xiàn)量產(chǎn)。

緊接著，上海創(chuàng)智學院、上海 AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自動駕駛方向研發(fā)負責人李天羽以《構建真實的端到端自動駕駛模擬器》進行了演講。

上海創(chuàng)智學院、上海AI Lab青年研究員、OpenDriveLab自動駕駛方向研發(fā)負責人李天羽

李天羽首先提出在真實世界中，長尾問題是無窮無盡的，為了解決百萬分之一的問題，成本是非常高的，這就是為什么需要自動駕駛模擬器，在模擬器中生成、評測長尾場景。

自動駕駛模擬器分為兩階段仿真，一層是行為層仿真，采用行為層世界模型生成駕駛演變，獲得了場景布局之后，通過傳感器仿真翻譯成傳感器數(shù)據(jù)。傳感器仿真又分為條件生成模型、三維重建仿真兩種方法。

條件生成模型視覺效果非常逼真，但是很難去建模和物體交互，訓練、推理成本高。

三維重建仿真的優(yōu)勢，是從數(shù)據(jù)驅動的方式來去思考問題，收集數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)上做三維重建，在重建好的世界里進行仿真，一個固有的問題是非常局限于用來重建訓練的視角。

OpenDriveLab對此的成果是多軌跡重建MTGS（Multi-Traversal Gaussian Splatting），其原理是把場景內所有見過的位置，每一個車輛經(jīng)過的位置全部用來重建，就能完成在任意一個地點的視角內推。

MTGS面臨的挑戰(zhàn)是光照、物體和map change等問題。OpenDriveLab通過設計場景圖節(jié)點，去顯式建模光照和移動的物體，完成MTGS的重建。

關于行為層世界模型，李天羽表示其有兩個非常重要的功能，一個是reactivity，世界模型響應自車的planning行為；第二個是goal orientation，就是一定要可控，可以通過給定終點等condition去遙控行為。

OpenDriveLab提出了Nexus，解耦了可控性和響應性這兩個維度。完成了一個全場景降噪的同時，保持了可控和響應。

隨后，Alluxio的首席架構師傅正佳博士就“構建面向自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)的高性能數(shù)據(jù)訪問平臺”進行了深入探討。

傅博士提到，自動駕駛的發(fā)展不僅依賴于算法的優(yōu)化，更需要高效的數(shù)據(jù)訪問能力，以支持算法的迭代和智能駕駛的整體開發(fā)效率。

Alluxio首席架構師傅正佳

他闡述了自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)湖的管理、數(shù)據(jù)清洗與預處理、訓練數(shù)據(jù)集的準備，以及模型的歸檔和評估等。

傅博士說，盡管這些環(huán)節(jié)表面上看與算法相關，但它們的底層依賴于強大的數(shù)據(jù)基礎設施，包括算力基礎設施和數(shù)據(jù)基礎設施。數(shù)據(jù)基礎設施的構建對于頻繁組織、存儲、管理和訪問數(shù)據(jù)至關重要。

在實際操作中，數(shù)據(jù)處理通常由不同的團隊負責，這可能導致效率低下，尤其是在數(shù)據(jù)量巨大的情況下。傅博士提到，如何應對這些挑戰(zhàn)是構建高性能數(shù)據(jù)訪問平臺的關鍵。他提出了“數(shù)據(jù)編排”的概念，旨在將數(shù)據(jù)訪問、存儲方式與計算平臺的消費過程緊密結合，以提升整體效率。

傅博士還具體介紹了在數(shù)據(jù)處理過程中，如何利用大數(shù)據(jù)平臺（如Spark）和機器學習平臺（如TensorFlow）來處理海量數(shù)據(jù)。

他指出，數(shù)據(jù)存儲的多樣性（如對象存儲、分布式文件系統(tǒng)等）也增加了整合的復雜性，因此需要一個統(tǒng)一的視圖來方便算法工程師訪問和管理數(shù)據(jù)。

在設計數(shù)據(jù)訪問平臺時，傅博士強調了“零改造”和“無侵入性”的原則。零改造意味著現(xiàn)有的工作流程無需調整，方便算法工程師快速提升效率；無侵入性則確保底層數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，不會對敏感數(shù)據(jù)進行直接操作。

他還討論了數(shù)據(jù)規(guī)模和可擴展性的問題，指出現(xiàn)今企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達到PB級別，單一存儲解決方案難以滿足需求。通過Alluxio平臺，可以利用分布式高性能緩存來加速熱數(shù)據(jù)的訪問，同時支持低成本的冷存儲擴展。

傅博士進一步詳細介紹了Alluxio平臺的技術能力，包括豐富的協(xié)議支持和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，能夠有效整合不同存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。

在訓練模型的過程中，Alluxio能夠顯著提高GPU的利用率，從而提升模型迭代和訓練的效率，同時降低成本。

六、架構集中、軟件協(xié)同 艙駕融合推動降本

隨著汽車智能化的發(fā)展和普及，智能化軟硬件的架構逐步從分布式控制器向中央控制器的方向發(fā)展。艙駕一體方案因其在成本等方面的優(yōu)勢，受到的越來越多的關注。

本次峰會的最后一個板塊就是“艙駕融合專題論壇”，3名嘉賓圍繞艙駕一體的未來發(fā)展趨勢、產(chǎn)品創(chuàng)新、關鍵技術與實現(xiàn)路徑等內容進行深入分析。

四維圖新副總裁許鵬飛就《艙駕一體趨勢分析和量產(chǎn)實踐分享》這一主題登臺分享。

四維圖新副總裁許鵬飛

他先是介紹了汽車新能源化及全球化趨勢。從整車維度看，2024年新能源乘用車市場滲透率達49%，2025年新能源乘用車市場滲透率預計達55%。新能源汽車中，自主品牌份額接近80%。

從技術維度看，智能座艙配置率持續(xù)上升，中控屏、車載導航搭載率超80%，近乎標配。中高階智駕加速上車，2024年滲透率達13%，預計2027年增長至50%，智駕下探至10-20萬車型智能化普及迅猛。

對于艙駕融合這個論題，許鵬飛表示，艙駕融合的優(yōu)勢包括有效降本，減少通訊延遲，增強顯示逼真性、準確性，豐富用戶體驗等。

同時，艙駕融合也面臨挑戰(zhàn)，如計算資源爭搶、系統(tǒng)集成復雜度高、功能安全需求不同、研發(fā)流程差異大。

為此，面向8-15萬車型和8萬以下車型，四維圖新分別推出了越級體驗艙泊一體方案（SA8155P）和極致性價比艙行泊一體解決方案（AC8025AE），能夠在單芯片上實現(xiàn)智能座艙、智能泊車能力以及在單芯片上實現(xiàn)智能座艙、智能行車和智能泊車能力，跟其本質邏上是成本、算力和系統(tǒng)穩(wěn)定性之間的平衡。

對于未來艙駕融合的發(fā)展趨勢，許鵬飛給出了判斷：短期內中低端車型以One-Board方案為主，中長期One-Chip方案或成主流。

輔助駕駛、智能座艙、智能底盤都有更多進步空間。今年內或有車企推出L3級輔助駕駛，L3級輔助駕駛所需的功能安全對架構設計的冗余性提出了更高的要求。

北斗智聯(lián)科技有限公司智駕BU副總經(jīng)理兼公司高級技術專家周鵬以《數(shù)據(jù)驅動下的跨域融合產(chǎn)品創(chuàng)新之路》進行了演講。

北斗智聯(lián)科技有限公司智駕BU副總經(jīng)理兼公司高級技術專家周鵬

周鵬首先介紹了整車智能化發(fā)展趨勢，目前汽車電子從相對較低的“五域”（自動駕駛域、座艙域、車身域、底盤域、動力域）逐步過渡到“三域”（自動駕駛域、智能座艙域、車控域，加上若干網(wǎng)關），將動力域、車身域、底盤域合并成一個域控制器；BICV重點布局領域：智能座艙、自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)領域。

關于跨域融合的快速發(fā)展，周鵬認為有三個原因。

首先是電子電氣架構演進向集中式、中央計算架構發(fā)展，為跨域融合提供硬件基礎，同時集中式架構支持信息高效交互和協(xié)同處理。

其次是芯片算力提升，高性能芯片支持多域功能，為跨域融合提供算力支持，芯片集成度提高，單一芯片可用集成多個功能模塊。

最后是通信技術升級，以太網(wǎng)、5G 等高速、低延遲車載通信技術保障數(shù)據(jù)傳輸，提高跨域融合的實時性和可靠性。

跨域融合可用帶來兩大優(yōu)勢，可用提升產(chǎn)品競爭力，還可用顯著降本增效。

那么狹義跨域融合如何應用？在智駕域與座艙域融合應用方面，其可用做到人機共駕交互、增強現(xiàn)實導航、場景化智能聯(lián)動和跨域安全冗余等功能。

在智艙域與車控域融合應用方面，其可用做到舒適性功能協(xié)同、便捷操作一體化、安全功能整合和個性化定制與記憶功能。

在智駕域與車控域融合應用方面，其可用做到動態(tài)參數(shù)調整、故障冗余與協(xié)作、功率與扭矩協(xié)調和能量回收與管理。

同時，周鵬表示北斗智聯(lián)也在探索廣義跨域融合應用，例如車與公共設施融合，可用將停車場智能化，優(yōu)化效率。

車與智能家居融合方面，可用支持家庭-出行場景聯(lián)動和能源與設備管理協(xié)同，還可用支持車與智能穿戴融合應用。

關于跨域融合的挑戰(zhàn)與應對，周鵬表示主要有多域需求的算力資源分配、存儲資源的分配問題、動態(tài)算力需求的分配和長期數(shù)據(jù)的管理這四大問題。對此，北斗智聯(lián)推出了面向AI數(shù)據(jù)驅動的艙駕控融合應用框架來應對。

合作與溝通機制的挑戰(zhàn)方面，周鵬表示主要有產(chǎn)業(yè)鏈上下游的合作挑戰(zhàn)、溝通協(xié)調的效率問題、不同功能域團隊合作障礙和利益分配協(xié)調四個問題。對此北斗智聯(lián)的應對方法是開放合作模式與共創(chuàng)生態(tài)體系開放的產(chǎn)品體驗的定義。

對于艙駕融合創(chuàng)新中的安全挑戰(zhàn)，北斗智聯(lián)的應對方法是系統(tǒng)級功能安全設計能力、功能安全設計能力-外部MCU系統(tǒng)設計和信息安全設計框架三大方面。

在智能化、集中化趨勢推動下，傳統(tǒng)座艙與智能駕駛系統(tǒng)“各自為政”的局限性日益凸顯。如何打破系統(tǒng)割裂、實現(xiàn)體驗統(tǒng)一，已成為汽車行業(yè)亟需攻克的關鍵課題。

在本次峰會上，足下科技研發(fā)總監(jiān)于晨笛圍繞艙駕融合系統(tǒng)協(xié)同的關鍵技術與實現(xiàn)路徑，分享了深度洞察。

足下科技研發(fā)總監(jiān)于晨笛

作為專注智能汽車AI基礎設施的軟件公司，足下科技始終致力于推動行業(yè)底層架構的革新。

于晨笛指出，艙駕融合的根本驅動力，源于用戶對“統(tǒng)一智能體體驗”的期待——汽車正在從單純的出行工具，演變?yōu)槟軌蜃匀唤换ァ⒏兄脩舻闹悄芸臻g。

然而，現(xiàn)有座艙與智能駕駛系統(tǒng)在架構和開發(fā)模式上的割裂，直接導致體驗上的割裂：用戶面前不是一個連貫統(tǒng)一的智能體，而是多個孤立功能的簡單拼接。

為了實現(xiàn)真正的一體化體驗，必須以系統(tǒng)性的方法進行軟硬件架構的重塑。于晨笛提出，艙駕融合的架構終局，是統(tǒng)一的硬件資源池，疊加統(tǒng)一的軟件棧，實現(xiàn)跨域應用的無縫協(xié)同。這要求底層通過統(tǒng)一硬件平臺實現(xiàn)全局算力共享，上層通過統(tǒng)一OS與中間件支撐資源調度與應用協(xié)同。這一過程需要循序演進。

于晨笛指出，硬件已從控制器融合（One Box）邁向芯片融合（One Chip），而軟件架構融合成為下階段關鍵：只有打破原有割裂的軟件孤島，完成基礎設施層面橫向打通，才能真正支撐跨域應用的協(xié)同與智能體驗的統(tǒng)一。

在這一趨勢下，傳統(tǒng)軟件通信框架已無法適應融合時代需求。座艙與智駕等不同域應用之間，需要“車同軌，書同文”。

為此，足下科技自主研發(fā)了VFB跨域通信框架，通過統(tǒng)一的平臺和上層抽象、插件化的協(xié)議棧與強大的服務治理能力，徹底打破底層協(xié)議與技術棧的分裂，讓不同域使用“同一種語言”對話，極大降低開發(fā)復雜度，提升系統(tǒng)協(xié)同效率與問題追溯能力。

在演講中，于晨笛還分享了與某大型合資車企的合作案例。通過自研仿真平臺，足下科技在項目早期即發(fā)現(xiàn)并修復了艙駕融合中的潛在問題，充分驗證了VFB框架在復雜系統(tǒng)中的易用性與技術可靠性。

于晨笛最后強調，艙駕融合不是簡單的硬件整合，而是以用戶體驗為中心的系統(tǒng)重構。

未來，足下科技將持續(xù)深耕智能汽車基礎軟件領域，助力行業(yè)邁向真正意義上的智能空間體驗。

結語：AI引擎滲透全鏈 整車智能決勝未來

GTIC 2025中國汽車智能化創(chuàng)新峰會以“AI定義汽車”為錨點，為中國汽車智能化發(fā)展勾勒出清晰的演化路徑。

在AI智能座艙領域，多模態(tài)交互與場景化服務重構“人車關系”，大模型驅動座艙從功能堆砌向情感化、主動化躍遷。

端到端自動駕駛技術正以“無圖化+數(shù)據(jù)閉環(huán)”為核心，打破高精地圖與算力桎梏，推動輔助駕駛向10萬級車型加速滲透。

艙駕融合則通過算力共享與跨域協(xié)同，實現(xiàn)座艙娛樂、車控決策與自動駕駛的深度耦合，為整車智能提供底層架構支撐。

汽車智能化已從“單點突破”邁入“系統(tǒng)重構”階段：車企需在技術路徑、供應鏈韌性與用戶體驗中尋找平衡。唯有以AI為引擎，以用戶價值為標尺，才能在這場整車智能的全球競速中占據(jù)先機。

責任編輯：張薇