在AI时代的背景下，重新审视智能汽车的发展战略，应对新挑战。

2024年9月29日，由中国电动汽车百人会主办的全球智能汽车产业大会（GIV2024）在合肥成功举办。中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在高层论坛上以《人工智能时代智能汽车发展的战略思考》为主题做主旨报告。以下是他的报告发言原文，略有编辑节选。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟

这次论坛的主题是“人工智能时代的智能汽车发展”，今天谈一下对智能网联汽车面临的新形势和新特点的宏观思考。

全球汽车竞争格局不断演进，AI成为新的决定性要素

汽车产业的竞争是不断演进的。燃油车时代经历了百年历史，形成了欧洲、美国、日本为主导的格局。进入本世纪，电气化为主导的新技术路线改变了全球汽车产业发展格局，以比亚迪为代表的中国车企开始迅速崛起，中国成为新能源汽车行业的领跑者。

本世纪的第二波演进，是在电动化还没有完成的情况下掀起的智能化浪潮。在智能化时代，汽车行业竞争格局又发生了新变化，中国率先启动了市场端的变革，美国在技术端占有芯片、软件的绝对发展优势。

人工智能，特别是以大算力、大数据、大模型为主要代表的人工智能和汽车融合，使新兴的汽车智能化又叠加了以人工智能为驱动的新的智能化内容。汽车变化的周期越来越短，甚至出现了变化叠加的特征，过去的变化还没有完成，新的变革又已开始。这种叠加发展成了汽车产业的新常态，整个百年汽车产业变革进入了新竞争格局，最新的驱动因素就是人工智能。

产业技术高地与企业战略支点，向以人工智能驱动的智能化快速迁移

在变革浪潮席卷之际，汽车行业的主要变化是技术高地和企业战略竞争支点快速向AI驱动的智能化迁移。过去的竞争力已难以支撑汽车企业的下一步发展，未来必须基于新的高地和支点，以AI驱动智能化发展，实现战略转型，才能赢得未来。如果在这个领域的变革跟不上或未引起足够重视，大量企业将面临失去未来的风险。

智能化发展速度太快超出很多专家和业内的判断。智能化投入巨大，此时拼的不仅是认识、速度，还有实力，发展门槛逐渐提高，新的竞争要素已列入企业清单。例如，特斯拉的算力是100 EFLOPS，超过目前国内所有车企、所有算力的总和。企业的投资规模及在算力、芯片、算法上的核心竞争力，成为汽车产业新的竞争力体现和关键点。国内汽车企业有的自研芯片，有的拥有自己的芯片IP核心与算法；有的企业顺应AI浪潮走上了自研道路，或采用合作模式。部分汽车企业与芯片、软件及解决方案公司深度绑定，通过生态合作提升竞争力，这些都是值得探索的发展模式。

进入新阶段，企业和产业发展的高地和支点都会快速迁移，这个迁移不是喊口号，而是意味着投入，意味着新竞争力的形成。无论是产业的变化，企业自身竞争发展模式的变化，还是市场侧消费者购车的决策变化，以及对AI技术态度的变化，这些都充分说明，以人工智能为主导的智能化竞争力，已经成为产业和企业新的发展高地和战略支点。

这就是我对中国汽车智能化发展现阶段的理解，或称之为我们面临的新特点、新挑战和新机会。

适应AI带来的变化，推动中国智能网联汽车发展

过去在制定智能汽车发展战略时，我们考虑更多的是芯片、软件，现在我们思考整个产业发展时要考虑到AI带来的变化，行业该如何适应新的变化，做出新的调整？

一是要解决好聚焦AI技术和数据的价值来打造新的竞争力，这是新时代我国汽车产业在世界立足的核心。

首先，从数据的角度，核心是要解决两个问题。第一，在整个汽车产业，要让数据成为企业核心的资产和要素，让数据创造价值，改变汽车企业对数据挖掘能力不足、对数据价值利用不利的现状，要让数据变成资产，让资产产生价值。第二，在数据领域要解决数据汇聚，解决数据的协同效应。目前我们在训练软件、系统方面，我们很难做到像特斯拉一样拥有大量的数据，对我们而言靠单一车企的数据量是不够的。在AI时代，竞争力都是靠数据堆叠出来的，因此就必须去解决规模化数据的问题，这就需要创造我们的机制，促进数据汇聚，让大家能够按照市场化原则为平台投入数据以及使用数据，解决数据目前规模不大的问题。

其次，利用AI模型能力，促进汽车智能化水平跃升。当前已经有通用的模型为汽车行业使用，也有一些企业开始为汽车行业提供垂直模型。我们更希望汽车企业要利用模型，或者是研发模型，解决汽车“新五域”问题。一是利用人工智能解决汽车电子电气架构的设计问题，二是利用人工智能融合解决动力问题，三是解决智能驾驶问题，四是解决智能座舱问题，五是解决底盘问题。作为汽车智能化核心的这五个领域，都要和人工智能、大模型深度融合，用人工智能的逻辑进行研发，形成新的架构、新的解决方案。既要解决通用和垂类模型，还要解决汽车企业用模型，在新的发展领域形成自己的AI竞争力。

二是分领域、分种类、分阶段解决汽车芯片本土化供应问题。人工智能的发展，包括汽车智能的发展，最离不开的硬件是芯片，且芯片的需求量越来越大。从战略角度思考中国智能网联汽车的发展，必须解决好汽车芯片的本土化供应问题。我的建议思路是分领域、分种类、分阶段实现本土化。

三是建设自主可控的车用操作系统并推动规模化应用。中国电动汽车百人会在四年前就积极呼吁要推动汽车操作系统的自主可控，这几年也在积极地推动本土操作系统率先上车，实现规模化应用，这是一个战略性问题，这件事情做晚了，将来的切换成本太高，甚至几乎没有切换的可能。所以自主可控的操作系统，应该在智能化一开始的时候就实现和汽车的并驱发展，减少将来让车企做切换、做替换的难度。

四是建设汽车智算基础设施。人工智能时代，汽车行业最缺的是智算的基础设施，而不是生产能力，智能算力基础设施的不足将会成为智能网联汽车加速发展的主要矛盾，因为智能算力的需求增长太快了。

五是走通智能驾驶融合发展路线。到了智能网联时代，智能驾驶的技术路线也要发生调整。过去我们把智能驾驶简单地划分为两条路线，单车智能路线和车路云路线。经过几年的实践，特别是人工智能大模型技术的发展，使我们认识到，在人工智能时代，这两条技术路线不是对立的，而是一定会融合成一条具有中国特色的智能驾驶路线。

六是坚定推进跨界融合发展战略。完成人工智能与汽车融合发展战略，完全靠车企是做不到的，中国最大的优势是在汽车产业之外，还有大量能够给汽车赋能、链接汽车的跨界力量。这些力量在技术、模型、软件、网络，包括硬件，甚至是飞行领域，都有足够强的单项能力，这些能力链接到汽车上，就变成汽车的能力。

当前，有的整车厂和芯片企业开始共同打造智驾方案，有的整车厂开始和头部软件企业共建汽车产业软件生态，这都是探索车企和跨界企业如何走通共创、共生模式的重要实践。这条路要坚定地走下去，形成我们1+1>2的竞争优势。

七是深入研究智能网联汽车国际化战略问题。中国智能网联汽车在全球化过程中面临诸多挑战，尤其是在电动化和智能化领域。电动汽车的国际化受到反补贴税、碳关税等贸易壁垒的影响，智能网联汽车又涉及新的信息安全的影响。这些复杂的全球化发展倒逼中国汽车产业、整车、零部件，包括智能化零部件企业，必须找到全球化发展的新路径，以使自己走稳走远。这是一个新的、迫在眉睫的课题。

八是加强智能网联汽车法规标准制度创新与突破。未来几年智能化发展的速度会非常快，智能汽车领域的生产关系中，现在最重要的是数据管理制度问题，虽然已有很好的制度出台，但需要进行更新，根据新的发展进一步完善，特别是细则。数据的安全和数据的利用二者的关系要解决好，对于监管制度是一个新的挑战。同时，法规标准创新点是上路和行驶的法规问题，无论是产品准入，还是上路通行，都需要根据前期的试点不断总结经验，迅速推出双准入的制度和法规。

在AI时代的背景下，我们需重新审视智能汽车的发展战略，加强智能网联汽车法规标准制度的创新与突破，以应对新挑战。

文章来源于“车百智库”，作者“电动汽车百人会”