[汽車之家 行業] 10月21日～24日，第三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2025）在中國重慶·科學會堂召開。SAECCE 2025通過匯聚行業智慧、展示前沿技術、搭建合作橋梁，并攜手全球汽車科技力量，服務全球汽車科技發展，共創世界級汽車科技創新平臺。
在SAECCE 2025于10月23日下午召開的“人工智能主論壇”上，中國汽車工程學會名譽理事長、中國工程院院士、清華大學教授李駿發表了主題演講。他在演講中表示，AI正以顛覆性的力量重塑汽車產品，推動其邁向智能體新紀元。汽車企業的價值將從造好車的制造價值轉向運營智能體的長期運營價值。
李駿預計，數據在未來將作為AI的核心養料，成為影響企業競爭力的戰略資產。與此同時，AI將打破單一維度的競爭格局，升級為生態體系間價值網絡的對抗。在這樣的競爭環境下，企業需要定義智能體獨特的人性和價值主張，以勾畫未來產品品牌的定位；還應加速構建全生態資源整合能力，提升跨終端智能協同體驗，從而強化用戶的黏性，打造AI時代企業生態競爭的核心壁壘。
以下為演講實錄（汽車之家精編）：
大家好！
能把汽車AI作為一個主會場，這是汽車工程學會一個最大的變化，也是一個導向。大家知道，汽車工程學會是中國汽車科技創新的平臺，也是一個推手。因為我長期在汽車工程學會，也任汽車工程學會理事長。本屆大會，我最大的感受，是有了這樣一個主論壇。
今天，我受邀發布AICar，首先得介紹一下這是怎么出來的。我任董事長期間，我提出汽車工程學會要向研究型學會轉變，因為汽車科技實在是太復雜、太先進了。中國汽車現在由小到大，現在需要由大到強，由大到強怎么強？就是科技要強。
這次發布是由汽車戰略研究院，也就是我任理事長的時候提議建的戰略研究院。汽車戰略研究院，對應汽車產業科技變革的重大戰略需求，引領技術創新方向，服務產業高質量的可持續發展。2020年7月，中國汽車工程學會籌建了國際汽車工程科技創新戰略研究院，簡稱國際戰略研究院。現在我還兼這個院的院長。
自成立以來，國際戰略研究院一直在汽車產業戰略研判、技術趨勢、研發與路徑研判等方面開展工作，產出了《節能與新能源汽車路線圖》。這次大會發布了3.0，這就是研究院的大手筆。《中國汽車產業發展報告藍皮書》、《汽車科技預見》、《汽車科技評論》、《商用車碳中和技術路線圖》等一系列重要的研究成果，支撐了政府對行業的管理、企業轉型升級以及企業創新發展的情況下。本次，鄭亞莉這個團隊在將近30名專家的指導下，有幸得到了吉利汽車的大力支持，今天有了這個AICar。
而且我們這個團隊很謙虛。到底汽車需要什么AI？或者AI怎么影響汽車？這還是一個不確定的，這也就是論壇的生命力。這個主題叫做《AICar的初步暢想與探索實踐》，很謙虛，拋磚引玉給這個論壇提出基石。
首先，大背景是AI技術顛覆性約束將全面重塑智能終端的開發范式與體驗邏輯。
一開始大家都認為以自動駕駛汽車是定義場景，軟件定義汽車的行為。5年前是這么認為的。所以，大多數的汽車OEM都是搞軟件定義汽車，基于場景來編程。因為場景是無限的，用無限的場景你去做自動駕駛汽車肯定是不行的。因此，出現了端到端的人工智能，現在又向生成式人工智能發展。這種大的背景是一種范式的革命，沒有跟上范式革命的OEM必將被淘汰。
所以，近年來，大語言模型、生成式多模態大模型、世界模型等技術持續突破，推動AI感知、預測、推理、決策甚至控制。車輛動力學，也可以是AI控制，均能實現指數級的提升，不僅改變了技術的落地路徑，更重要的是重構了所有帶有智能終端屬性產品研發范式與用戶體現邏輯。這是非常重要的，我覺得是最值得我們判斷的。
第二，是一種思考或者說是一種暢想。AI將全面賦能汽車產品，推動汽車成為AICar。現在，大家總說Agent具身智能。AICar也是我們這個命題，將作為下一代智能空間的核心載體，與智慧出行的生態節點，以專業可靠的司機和聰明勇敢的伙伴等為定位，以自主性、交互性、適應性、生成性等等為關鍵特征。通過多域融合，實現從功能集成到智能協同的范式跨越，打通物理世界與數字世界，并逐步地深化記憶、推理、主動，特別是主動進化的生命類人體特征的，最終成為深度嵌入用戶生活全場景的智能生態核心樞紐。這是對AICar一個初步的定義，大家可以想像也可以咱們一起眾創。
關于產品的暢想。從本質來看，AICar是一個由多個子智能體有機融合的超級智能體。假如說作為產品這一端，目前看到智能駕駛、智能座艙、智能底盤和智能動力。你可可以想象，原來內燃機是用MAP控制，現在用Transformer，這是多智能體。
下面做十個關鍵的判斷，拋磚引玉。
第一是VLA改變了自動駕駛系統的設計邏輯與能力邊界，將成為駕駛智能體基礎的模型。
這也是當前的判斷。VLA在統一架構內，深度融合視覺感知、邏輯推理、行為規劃等多模態的信息，能夠有效地解決多模態的信息傳遞，消耗和聯合、優化訓練效果不佳等問題，其核心價值在于一體化的效率與場景的適應性可以使智能體像人一樣看見即能行動，成為端到端的核心生態。未來，端到端勢必融合更多的模態，核心形態將發展為XLA的暢想。
第二是世界模型的本質是對真實世界的極致壓縮，將成為理解世界、預測未來的基礎工具。
現在，大家都在提出各種各樣的大模型。現在世界模型通過空間重建和時間推演助力智能駕駛體系，強化學習與閉環仿真訓練。未來，世界模型將能深度地賦能座艙融合交互，數據融合與價值挖掘，應用所有需要在虛擬環境中創建場景，進行預測和交互的環節。整體來看，智駕系統將從專用的智駕模型向通用的基座模型演進，融合端到端系統的類人與世界模型、類世界成為幾乎相互迭代的重要方向。
沙利文對世界模型專門出了2025年的報告，在報告中他非常系統地總結了世界模型對中國和對未來世界智能汽車的貢獻。
第三是算力優化與數據閉環將成為駕駛智能體高效自迭代的核心抓手。
行業現在呈現車云兩端算力同步擴張的趨勢，但算力的規模是智駕競賽的基礎，能效比優化才是取勝的關鍵。特別是對中國，攀比算力目前還是困難的。數據量的積累也成為共識性的發展途徑，但規模積累只是開局，數據閉環才是終結。今天上午我們也討論中國智能駕駛汽車怎么能有更大的數據之間的相互交流。
面向未來，無論是算力還是數據，相較于量的擴張，實現量的優化及質的提升，將成為企業決勝AI時代的核心競爭力。
第四是“超擬人交互”HMI將重新定義人車關系，并推動座艙智能體加速邁向數字生活伙伴的終極形態。
大家可以暢想，當前，座艙面臨感知模態的孤立，情景理解減薄、意圖理解機械等痛點難點，需要借助于多模態的感知、上下文的工程化、因果推理等AI的技術手段，全面地提升感知、理解、記憶和交互的能力。在這里我也提一下，現在像L4以上的車還都必須有人類安全員，這個事情怎么解決？L4的車需要人類安全員那就沒有智能化也沒有減少成本，所以很多公司在這方面還需要進行探索，這就需要駕艙具有代替人類安全性的作用。
未來，座艙智能體將成為人車交互的唯一窗口，是串聯各域智能體實現跨域協同服務自然交互的中心。
第五是基于云端協同、大小協同的交互功能智能分配將成為座艙的應用范式。
這種端云協同既能發揮云端大模型的資源優勢，又能結合端側大模型的計算敏捷性，從而實現強推理與長記憶結合，解決更多邊際痛點和需求碎片化問題，目前已經成為行業的需求方案。我沒有時間講里面這些東西，因為我們的說法頂上的黑字是論點，這些字是論據，中間這個圖是論證，最底下這行話是結論，所以大家可以拿到材料這么去理解，由于時間所限不能展開。
第六是在多端互聯推動下的AIOS操作系統，將加速實現從座艙開始的落地應用。
AIOS是基于AI跨域融合多端融合的操作系統，能夠充分融合多端智能終端的用戶需求和感知數據，在保證系統安全性和用戶隱私的同時，能夠實現高效率的資源管理、系統任務的調度以及多終端精準的服務分發，最終滿足用戶全場景智能生活體驗的需求。
未來，AIOS將從座艙域的場景服務出發，向整車各域深度融合演進，將全車整合為可整體調度、融合貫通的超級智能體。
第七是智能底盤與動力將成為精準動態控制，保障行車安全的“運動控制大腦”。
今天上午在這里有一個智能底盤的會，我也說了目前自動駕駛所謂端到端還是從感知到路徑規劃的端到端，拋出了一條路徑，能不能實現這條路徑？從硬件上要靠底盤，從軟件上要靠車輛動力學人工智能。所以真正的端到端是從感知到車輪的端到端，是這樣的一個判斷。
通過感知+AI與線控技術深度融合，底盤的角色將被顛覆，從被動感知、單域控制人工標定的機械系統，向主動感知、協同控制、健康管理、自主學習的智能化協同系統演進。我的團隊還在研究這個車是有生命周期的，一個車機械系統老化了不是原來控制的，怎么可持續學習的人工智能系統，這也是非常關鍵的。
預判未來，最終成為全域融合、動態控制、全維的舒適性體驗與全場景的安全保障、全生命周期進化不惜的底盤智能體。
第八是AI將賦能形成智能智駕+智能底盤更大的端到端系統，重構駕乘的體驗。
智駕與底盤的初期融合探索以“點”的狀態技術融合為主，核心是雙向交互及數據打通。隨著中央集中式電子電氣架構的發展，智駕與底盤的融合中樞將實現，中央控制。前天的大會上，比亞迪它也在搞中央控制，未來GPU有足夠的資源。
所以未來，通過基于高速以太網、多域互聯新一代的架構，底盤、智駕、座艙還應該加智能動力，因為現在底盤的定義不包括動力，將深度的融合，提供千人千面的駕乘體驗。
第九是動力電池將轉型為集實時感知、自主決策、動態響應于一體的智能電池體系，實現更加精準的狀態，顧及安全預警及多場景的主動調控。
未來，電池安全的重心將從被動防護和故障報警升級為隱患預警和風險主動抑制，以強大的預警達成全生命周期零安全事故的目標。
第十是AI賦能下全局優化能量策略，將重塑車輛使用全周期能量管理的范式。
動力智能體將融合全局形成的多元信息，實現全車動力與智駕的深度融合，特別是對于混合動力汽車，未來汽車都是有感知系統的，不再是基于MAP的標定，是要基于感知的、實時的人工智能控制。
未來，需以智能動力、車能路云構建智能節能、智能補能、智能供能多場景動力智能體，解放AICar的能量約束。
做了十個判斷之后要有一些探索，要有一些預見。
一是未來的變革與挑戰。觀點是AI正以顛覆性的力量重塑汽車產品，推動其邁向智能體新紀元。與此同時，企業的生存邏輯也將迎來三大革命性的轉變，畫了一個AI時代生存三角轉型。這樣的轉型價值創造方面是企業的戰略目標被改變，從造好車的制造價值轉向運營智能體的長期運營價值。
資源配置方面，數據作為AI的核心養料，將成為影響企業競爭力的戰略資產。固定的硬資產的核心地位將逐步讓位于企業的軟資產，軟件定義汽車，是數據在開發汽車。
博弈邏輯方面，AI將打破單一維度的競爭格局，升級為生態體系間價值網絡的對抗。也就是說，一個企業將有很多的智能體，你怎么形成博弈的邏輯。
剛才是一種確定解，怎么樣突破呢？為此企業需以生存三角的新法則，鍛造AICar時代企業突破力，這里提出了企業突破力的一套邏輯。
價值創造方面，企業需要定義智能體獨特的人性和價值主張，以勾畫未來產品品牌的定位。資源配置方面，既要挖掘全流程的數據價值，打造開發到體驗的閉環，也要搭建更高戰略層級，打破部門職能壁壘的AI大研發團隊，保障AICar系統的研發。我們聽說吉利在干這件事。
博弈邏輯方面，整車企業應加速構建全生態資源整合能力，提升跨終端智能協同體驗，從而強化用戶的黏性，打造AI時代企業生態競爭的核心壁壘。怎么通過更好的AI技術創造企業品牌是一個非常大的企業發展潛力。
我做一下總結，以上是《AICar的初步暢想和探索實踐》白皮書，我們這次是以白皮書的形式發布核心觀點。感謝所有指導專家和研究團隊為本報告所作出的努力！國際戰略研究院將繼續發揮學會平臺和行業專家資源聚合的優勢，以打造汽車產業科技創新、戰略研究高端智庫為使命，努力成為汽車產業技術創新新變革的推手、趨勢的觀察者和引領者。謝謝大家！
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