AI 成为汽车产业新支点

在汽车产业发展变革进入高潮的 2025 年，AI 技术正成为车企提高竞争力的重要锚点。近年来，汽车行业竞争格局不断演变，头部车企在智能化领域的体验逐渐趋同，难以展现独特的差异化和领先优势。整个行业迫切期待更高级别的智能化技术，为汽车行业带来更显著的变革，AI 技术应运而生，逐渐成为车企眼中的 “宠儿”。

2025 国际消费电子展（CES）于美国拉斯维加斯盛大举行，这一展会汇聚了全球前沿科技成果，成为展示 “AI + 汽车” 无限潜力的绝佳舞台。众多知名车企纷纷携最新 AI 技术参展，展示了智能座舱、智能驾驶、大算力芯片、操作系统、AI 大模型等领域的创新成果，充分展现了 AI 技术在汽车行业的深度应用与发展趋势。

AI 在汽车工业的应用现状

（一）智能驾驶领域

AI 在智能驾驶领域的应用是汽车工业智能化转型的重要体现。以特斯拉为例，其在自动驾驶技术方面的探索和实践具有代表性。特斯拉通过采用端到端学习算法，让 AI 直接从大量驾驶视频中学习，学会自主判断如何操作方向盘和踩油门，使 AI 能够掌握人类驾驶员的一些微妙驾驶技巧，如在拥挤街道灵活穿行、复杂路况预判其他车辆行为等。

特斯拉还通过 “影子模式” 收集海量真实驾驶数据，全球数百万辆特斯拉汽车在路上行驶，持续为其自动驾驶 AI 提供学习素材，已收集超过 200PB 的数据 ，这为其自动驾驶算法的优化提供了坚实基础。在强大的数据和算法支持下，特斯拉的自动驾驶系统不断进化，功能愈发强大，在复杂路况下的应对能力也不断提升。

（二）智能座舱领域

理想汽车的 MindGPT 则在智能座舱领域展现出 AI 大模型的强大实力。MindGPT 是理想汽车自研的多模态人工智能大模型，也是首个通过中央网信办备案并应用上车的大模型，目前已服务超过 70 万车主用户。它采用自研的 TaskFormer 神经网络架构，具备多模态理解、自然语言生成、知识记忆及推理三大能力。

借助 MindGPT，理想汽车的智能座舱实现了人机交互的重大突破。智能助手 “理想同学” 不仅能听懂指令，还能通过车内新增的 RGB+IR 视觉模组读取乘客动态信息，实现多模态交互。当乘客讨论某个景点时，“理想同学” 可通过视觉识别和语音分析，迅速提供该景点的详细信息，还能记住不同乘客的偏好与需求，提供个性化服务。MindGPT-3o 还能将用户模糊需求自动分解为多个子任务，协同外部资源完成任务，极大提升了用户的出行体验。

汽车工业应用 AI 面临的挑战

（一）技术瓶颈

尽管 AI 在汽车工业中的应用取得了显著进展，但仍面临诸多技术瓶颈。在传感器性能方面，当前的传感器在面对复杂环境时存在一定局限性。例如，在极端天气条件下，如暴雨、大雪或浓雾天气，摄像头可能会因雨滴、雪花的遮挡或光线折射而导致图像模糊，影响对周围环境的识别；激光雷达则可能受到天气和灰尘的影响，导致测量精度下降 。这些问题可能使智能驾驶系统对路况的感知出现偏差，增加驾驶风险。

决策算法也有待进一步优化。汽车在行驶过程中会面临各种复杂多变的路况和场景，如道路施工、突发事件等，现有的决策算法在处理这些复杂情况时，可能无法及时做出最优决策。以遇到道路突然出现障碍物的情况为例，决策算法需要在极短时间内准确判断障碍物的性质、位置和运动状态，并计算出最佳的避让路径和速度，这对算法的计算能力和决策准确性提出了极高要求，目前的技术还难以完全满足。

（二）数据安全与隐私保护

随着汽车智能化程度的不断提高，汽车在运行过程中会收集大量的数据，包括车辆行驶数据、用户个人信息、位置信息等 。这些数据对于提升汽车的智能化水平和用户体验具有重要价值，但也带来了严峻的数据安全和隐私保护问题。

一方面，数据可能面临被黑客攻击的风险。一旦汽车的数据系统被黑客入侵，黑客可能获取用户的敏感信息，如身份证号、银行卡信息等，导致用户隐私泄露和财产损失。黑客还可能篡改车辆的控制指令，干扰智能驾驶系统的正常运行，危及行车安全。2015 年，两名黑客成功入侵了一辆正在行驶的 Jeep Cherokee 汽车，通过远程控制关闭了汽车的发动机、刹车和转向系统，引发了人们对汽车数据安全的高度关注。

另一方面，数据的存储和使用也需要规范。车企在收集和存储用户数据时，需要采取严格的安全措施，防止数据泄露。在数据使用方面，也应遵循相关法律法规，确保用户的知情权和选择权，不得滥用用户数据。目前，部分车企在数据管理方面还存在一些漏洞，如数据存储加密不足、数据使用审批流程不严格等，需要进一步加强管理和完善。

（三）法规与伦理困境

自动驾驶技术的发展也带来了一系列法规与伦理困境。在法规方面，目前全球各国针对自动驾驶汽车的法律法规还不完善，存在许多空白和模糊地带。例如，当自动驾驶汽车发生交通事故时，责任如何界定，是由汽车制造商、软件开发者还是用户承担，目前尚无明确的法律规定。不同国家和地区的法规差异也给自动驾驶汽车的推广带来了障碍，车企需要投入大量精力去适应不同地区的法规要求。

伦理道德方面也面临挑战。以著名的 “电车难题” 为例，当自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞时，应该优先保护车内乘客还是行人或其他车辆，这是一个难以抉择的问题。不同的文化和价值观可能导致对这一问题的不同看法，如何制定符合伦理道德的决策算法，是自动驾驶技术发展面临的一大难题。此外，公众对自动驾驶技术的接受程度也受到伦理观念的影响，一些人可能对将生命安全交给机器存在疑虑，这也在一定程度上限制了自动驾驶技术的普及。

展望未来，AI 在汽车工业中的应用前景广阔。大模型上车将加速推进，为智能座舱带来更加智能化、个性化的交互体验；跨界融合将进一步加深，汽车产业与科技、信息通信等领域的合作将创造出更多创新的产品和服务；自动驾驶技术也将不断发展，逐步实现更高等级的自动驾驶，为人们带来更加安全、便捷、高效的出行体验。在 AI 技术的推动下，汽车工业正迈向一个全新的智能化时代，让我们共同期待未来汽车产业的精彩变革。