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（来源：极客公园）

「要是自动驾驶不可 Think Like Human（像东谈主类一样想考），那它真是安全吗？」

9 月 25 日，一场对于自动驾驶畴昔本理解线的圆桌商榷在云栖大会上的 2025 阿里云汽车行业峰会张开。尽管三位嘉宾来自不同的主机厂或智能驾驶科技公司，对本领演进的具体细节也存在一些不合，但他们都认同一个不雅点：自动驾驶应该从当今的「效法学习」，迈向「自主想考」的下一阶段，以达到更安全、更可用的自动驾驶材干。

自主学习，换句话便是着实拥抱 AI，同期意味着更大的模子参数、更强的推理材干，以及更真实的仿真环境。

而这些，都离不开云霄巨大的「基建材干」支抓。

事实上，不仅是智能驾驶的研发，在车企的企业束缚提效、全球化拓展等各个业务维度里，「云」的材干无处不在。

数据夸耀：目下，阿里云为国内智能驾驶行业提供了 60% 的 AI 算力；95% 选择出海的车企都和阿里云有过谐和商酌；阿里云汽车行业全球云基础花样增速 132%。

AI 和它背后的「云」基建，正在像石油、电力那样，成为智能汽车时间必不可少的新基础花样。

01

智能驾驶，插足「大」模子时间

2025 年，想要在中国市集卖出任何一台新动力车，「智能化」都是绕不开的一个关键词。这其中，智能驾驶本领的体验和演进认识，又是每一家主机厂和智能驾驶公司讲理的重中之重。

往常几年，特斯拉提议的「端到端」范式，引颈智能驾驶研发从规章驱动切换到数据驱动时间。这轮本领变革既不错大幅提高开采遵守，系统搪塞不同场景的泛化材干也得到了权臣普及。

但对于端到端范式「天花板有限」的商榷也很快出现。根底原因在于，端到端就像是一位阅历过「题海」浸礼的学生，效法学习材干很强，见过的题不错不出错，但一朝靠近莫得见过的「新题」（也便是行业里常说的 corner case），他的自主解题材干就会受到进修。

而要是想要达到 L4 以致 L5 级别的悉数自动驾驶，就会靠近数不清的莫得被标志学习过的抵制物，以及无数莫得被界说过的场景。

是以，在端到端之后，智能驾驶必须 AI 化。系统需要普及的是底层的「材干」，而不是东谈主工开采一个个具体的「功能」。类比东谈主工智能行业的发展，便是在预探员后，加入后探员和强化学习，增强推理材干。

VLA（Vision-Language-Action）是比年来运行被行业热议，有望成为新共鸣的本理解线。依托于 GPT 架构的 VLA，参数目将大幅普及，也对研发的底座提议了新的条目：

起首，对算力的需求要远高于上一代本领范式。

这里既指需要更大算力的车端算力，也代表云霄的探员、推理需求。设想汽车自动驾驶研发高等副总裁郎咸一又把在云霄开采智能驾驶模式，比作「在诬捏城市里开杰作飞车」，「不仅车的推理需要算力，生成这座模拟城市也需要多数算力」。

其次，VLA 中的「L」，其实是指对物理寰球的相识——你不错肤浅相识为「基本智力」，举例看懂临时路牌、诀别潮汐车谈、消除特种车辆（如救护车）等。这些和驾驶无关的知识材干，恰正是当今的言语大模子也曾具备的。

是以，主机厂在研发 VLA 模子的时刻，频频是选择在行业当先的基座模子上进行蒸馏，而不需要从零运行类似造轮，再作念一个大言语模子。

基于此，三位嘉宾在疏通时也都默示，在如今的智能驾驶研发过程里，阿里云不仅提供了 AI 算力，更是和车企、智能驾驶科技公司一皆谐和搞定问题的好伙伴。

02

当智能座舱运行「自主就业」

在汽车智能化插足深水区确当下，智能座舱正阅历从「领导反馈」到「主动就业」的代际越过；长城汽车本领中心副总司理姜海鹏提到，「座舱正阅历着从基于规章到基于 AI 的报复转型，之前咱们界说座舱是基于功能驱动性的，但畴昔的座舱一定是基于材干夸耀性的。」

而大模子以及大模子的端云协同本领成为这一变革的中枢牵引力。而在协同中，单干是中枢关键。

就如在阿里云 ApsaraLive 对话中，阿里云智能集团全球云工作部 AI 汽车行业搞定决策总司理霍健所举的例子：当乘客说我嗅觉有点冷，端云协同下新架构的智能座舱是「车端阐发诊治温度意图后，云霄会起首进行挂牵调回，找到「他」往常对温度的偏好，提供给车端联结车外温度，车内温度，温度偏好作念实践。」

AI 的中枢材干分为想考、感知、挂牵以及实践等几个维度。云霄在深度推理和想考方面具有上风，但跟着端侧算力普及，土产货完成想考任务的材干也在增强。感知则主要由端侧承担，因为波及声息、声纹、东谈主脸识别及环境监测等敏锐数据，要谈判安全与实时性。挂牵功能需端云协同，短期挂牵在端侧闭环处理，永恒挂牵经阴私处理后结构化上传至云霄。就如蔚来汽车副总裁吴杰所说，从本领角度来看，针对不同的品牌和场景，咱们都在探索不同的端云协同的黄金分割点。

而这种精妙协同配合不仅需要阿里云巨大的云霄材干，也离不开端侧大模子优秀的材干。

阿里云在此次大会上初次公布了他们最新的座舱限制车端与云霄配套的全模态模子「Qwen3-Omni-Mobile」和「Qwen3-Omni-Flash」。它们有三大本性「端到端全模态的交互」「主流芯片厂商全适配」「0.5 秒超低延时」

新的模子让智能座舱着实领有了全模态的感知材干，让智能座舱不再仅仅一个听从明确领导的实习生，而是着实了解你需求的贴身 AI 助理。这标志着智能座舱行将迈入「自主行径」新阶段——即座舱能基于环境与乘员景况自主决策，而非依赖明确领导。

03

车企也在「自动驾驶」

除了在汽车居品上的自动驾驶和智能座舱研发外，其罢了代车企在运营和束缚体系上，也但愿借助 AI 进行数字化转型之后的又一轮变革，罢了「企业运营的自动驾驶」。

阿里云智能集团全球云工作部 AI 汽车行业总司理李强也曾在一次和中国一汽的疏通中，默示往常的数字化搞定了信息「能存」的问题，让车企经由的设施化和遵守的普及；但系统并莫得搞定信息「能懂」的问题。是以企业往常的数字化转型，频频只可留步于简略，临了 20% 很难突破。

举个例子：传统数字化束缚下，诞诞辰记、客服灌音、左券图片等数据，从企业本领层面来看从属翰墨、语音、图片等不同模态，而在束缚层面又存在「部门墙」这么的疏通问题，是以信息并莫得作念到极致的高效哄骗。

从「能存」到「能懂」，中国一汽的想路：从大模子中得到启发，把所罕有据颐养为「Token」，这么就不错把不同模态的本体映射到归拢套 Token 空间里。这么，企业运行中的「高下文」就能变得丰富好多，束缚企业的模子有了「长文本」的支抓，当然也就更聪慧了。

可想而知，要罢了这种以「相识」为基础的智能化束缚，AI 大模子是必须的基础花样。和自动驾驶一样，车企自研一套当先的基座模子不仅耗时耗力，也不是其业务重点。因此寻求最强有劲的本领谐和伙伴一样也很容易成为行业共鸣。

在中国一汽和阿里云的谐和中，阿里云肃穆提供通义基座大模子，并提供一些「定向材干支抓」；而一汽集团则将往常在数字化转型中积蓄的高质料行业数据，为模子提供了最佳的探员语料。

这种谐和的效果，体现为中国一汽发布的 OpenMind 智能体平台。

在 2025 云栖大会的现场，中国一汽体悉数字化部副总司理陈韵从差旅智能交互助手、辅材数据协同范式、薪酬披发数字职工 3 个场景，共享了 OpenMind 平台的具体应用效果。

在这些应用场景里，共性在于这套基于 AI 的平台不错通过「纵向」（从束缚层直达每个车间）、「横向」（冲突不同部门墙）、「时空」（和会企业往常的案例）三个维度获取更全局的视角。

而在应用过程中，职工的职责重点也逐渐从实践好某一项具体业务，变为了作念好「数据模子」，这不仅让中国一汽罢了了提效，更是完成了企业运营范式上的一次透澈重塑，从依赖固定经由的刚性体系，迈向由数据驱动、智能体协同的柔性生态。

中国一汽与阿里云的实践也讲解了，全栈 AI 云的撑抓材干不仅限于汽车的居品力层面，更是驱动企业里面束缚和运营模式从数字化迈向智能化，让车企获取更全面的「AI 化」竞争力

从自动驾驶向「自主想考」越过欧洲杯2024官网，到智能座舱从「领导反馈」转向「主动就业」，再到车企运营罢了从「数据能存」到「数据能懂」的突破，智能汽车的每一次进化，都深深扎根于 AI 与云基建的协同泥土。云厂商不再是单纯的算力供给者，而是与主机厂并肩的「共创伙伴」，二者共同搭建的不仅是本领底座，更是重塑汽车智能生态的中枢骨架。这场产业与本领的深度和会，正一步步将更安全、更智能的出行畴昔，从蓝图变为本质。

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