AI与汽车产业融合战略 - 人工智能与汽车产业深度融合成为推动行业变革的关键动力 作为人工智能最大应用场景之一 将重塑中国汽车产业全球竞争力[2] - 竞争从单点技术比拼转向"体系效能+生态协同"竞争 需打通内外部资源将技术转化为用户可感知的交互体验[3] - 数据从"重要资源"升级为"核心竞争力" 算力成为释放数据价值不可或缺引擎 未来两年数据依赖与算力需求将持续高增长[3] 车云协同技术路径 - 车云协同是AI与汽车融合核心路径 云服务成为汽车产业链不可或缺一环 可拓展数据、算力、模型与仿真等新服务环节[2] - 通过百度百舸5.0平台与昆仑芯超节点实现VLA范式多模态训练效率大幅提升[4] - 依托45万公里高精地图和数据合成技术大幅降低标注成本提升效率[4] 企业智能化转型实践 - 车企应加快向AI化科技公司转型 成为具备AI基因、能研发生产多种智能终端产品的科技公司[2] - 吉利将AI价值拆解为产品智能、企业智能、行业智能三大维度 通过算力、工具、模型、场景和文化驱动释放三重价值[5] - 长城汽车推进AI与CAE仿真融合实现秒级高保真结果 推动AI与三维数模融合生成拓扑设计 成为工程师智能助手[6] 安全与体验创新 - 建设车辆安全运营中心（VSOC）通过AI赋能日志分析与智能响应 将告警处理效率从小时级缩短至秒级[7] - 车载语音进入端到端时代 直接从语音输入到语音输出 省去ASR和TTS中间环节 使交互更自然流畅高效[7] - 未来车内语音采用"双轨"模式：常规对话由端到端语音处理 复杂任务依赖智能体 两者逐步融合[7] 产业应用挑战与机遇 - 当前AI应用存在"工具孤岛""数据断点""流程不连贯"等问题导致赋能效果有限[6] - AI需通过流程再造与价值重构 从"可有可无"的锦上添花变成"不可或缺"的雪中送炭之选[6] - 安全部门借助AI和大数据从"成本中心"转变为"赋能中心" 既保障安全又提升运营效率[7]