产业战略共识 - 人工智能与汽车产业深度融合是技术落地关键场景和重塑中国汽车产业全球竞争力核心抓手 [2] - 车云协同成为核心路径 云服务成为产业链不可或缺环节 数据 算力 模型与仿真等新服务能力构成竞争基础保障 [2] - 行业竞争从单点技术比拼转向体系效能与生态协同综合较量 数据升级为核心竞争力 算力成为释放数据价值引擎 [3] - 未来两年行业对数据和算力需求将持续高增长 车企出海需强大智慧技术底座支撑数据安全与合规 [3] 技术应用突破 - 百度智能云通过百舸5.0平台与昆仑芯超节点实现VLA多模态训练效率大幅提升 [4] - 采用45万公里高精地图与数据合成技术显著降低数据标注成本 [4] - 通过文心大模型与全流程数据闭环工具链构建从生成到仿真一体化支持体系 [4] - 吉利控股聚焦辅助驾驶与智能座舱核心场景提升车辆智能化体验 并将AI应用贯穿研产供销服全业务链 [4] - 长城汽车计划从技术驱动转向业务价值驱动 探索AI与CAE仿真及三维数模深度融合提升设计迭代效率 [5] 安全与体验升级 - 北汽福田构建企业与车端双线安全布局 通过车辆安全运营中心将安全告警处理效率从小时级缩短至秒级 [6] - 百度智能云实现端到端语音技术突破 车载语音进入直连时代 能更完整捕捉语音信息实现自然流畅交互 [6] - 未来车载语音形成双轨模式：常规对话由端到端技术处理 复杂任务联动智能体协同响应 [6]

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]