隨著技術(shù)不斷革新，汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的深刻變革。當(dāng)下，我國正積極踐行新能源領(lǐng)域“彎道超車”的戰(zhàn)略構(gòu)想。在傳統(tǒng)燃油車領(lǐng)域，內(nèi)燃機(jī)和變速箱作為核心部件緊密相連。盡管國內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)歷經(jīng)30年發(fā)展取得顯著進(jìn)步，但與國際知名品牌相比，發(fā)動(dòng)機(jī)性能優(yōu)勢仍不明顯，變速箱技術(shù)也還存在薄弱之處。

在此形勢下，國內(nèi)精準(zhǔn)把握新能源、電動(dòng)化的發(fā)展契機(jī)，蔚來、小鵬、理想等造車新勢力迅速崛起并蓬勃發(fā)展。近兩年，華為、小米等科技巨頭也強(qiáng)勢跨界進(jìn)入汽車行業(yè)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展動(dòng)能。即便小米汽車引發(fā)了一些爭議，可其市場競爭力依舊不可忽視。另外，零跑汽車近幾個(gè)月銷量增長迅猛、成績斐然。如今，中國部分汽車集團(tuán)憑借新能源發(fā)展浪潮，打造出性能卓越的新能源汽車，出口態(tài)勢持續(xù)向好，已然成為全球各國高度關(guān)注的焦點(diǎn)。

新能源汽車“彎道超車”向“新”而行

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展脈絡(luò)來看，中國最早走向世界的產(chǎn)品是紡織品，隨后是家電，接著是光伏產(chǎn)品。如今，光伏領(lǐng)域中的太陽能電池板基本已實(shí)現(xiàn)中國制造。然而，在汽車產(chǎn)業(yè)方面，全球汽車大國——美國、德國、日本、韓國均將汽車視為國家核心產(chǎn)業(yè)，這4個(gè)國家絕不可能像放棄家電產(chǎn)業(yè)那樣輕易舍棄汽車產(chǎn)業(yè)。因此，自今年起，各國紛紛采取關(guān)稅或非關(guān)稅措施，試圖限制中國新能源汽車的出口。

當(dāng)前，中國國內(nèi)汽車年銷售量穩(wěn)定在2500萬～2600萬輛，出口規(guī)模已達(dá)500多萬輛?？紤]到出口增長的可持續(xù)性，未來繼續(xù)大規(guī)模增長出口量的難度較大。

聚焦國內(nèi)有限的市場空間，汽車產(chǎn)業(yè)集中度有待提升。理想狀態(tài)下，存活5家車企較為適宜。按目前產(chǎn)量計(jì)算，這5家車企平均年銷量可達(dá)400萬～500萬輛。若僅存留3家，產(chǎn)業(yè)健康度未必更高。以比亞迪為例，其去年銷量達(dá)460萬輛，今年突破500萬輛已成定局，甚至有的預(yù)測認(rèn)為其年銷量有望達(dá)到700萬輛。

借助DeepSeek對(duì)四次工業(yè)革命進(jìn)行梳理，僅需數(shù)秒即可得出清晰脈絡(luò)。第一次工業(yè)革命以蒸汽機(jī)為標(biāo)志，催生了輪船和火車；汽車誕生于第二次工業(yè)革命時(shí)期的德國，福特流水線讓汽車走進(jìn)普通百姓家，這便是傳統(tǒng)汽車的發(fā)展歷程。當(dāng)下我們駕駛的汽車是第三次工業(yè)革命的產(chǎn)物，這一時(shí)期自動(dòng)化、半導(dǎo)體、計(jì)算機(jī)等技術(shù)興起，電控成為主流，自動(dòng)變速箱、ABS/ESC等穩(wěn)定控制技術(shù)得以應(yīng)用。第四次工業(yè)革命的核心技術(shù)則是數(shù)字技術(shù)和人工智能，而智能汽車的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛乃至無人駕駛。

在新能源汽車的基礎(chǔ)上，智能化成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)革命的關(guān)鍵方向。智能座艙便是智能化的首個(gè)突破口。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，語音交互已十分流暢。如今的汽車正逐步向“床車”轉(zhuǎn)變，不再局限于單純的交通工具屬性。車內(nèi)空間可滿足寫作業(yè)、辦公、休息等多種需求，還能靈活調(diào)整為單人床或雙人床，打造智能生活空間。當(dāng)然，駕駛功能仍是核心。從智能輔助駕駛到自動(dòng)駕駛，再到無人駕駛，電動(dòng)汽車已成功向智能汽車轉(zhuǎn)化。從紡織品到光伏，再到風(fēng)力發(fā)電，直至如今的汽車產(chǎn)業(yè)，中國制造業(yè)在新能源汽車領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”已然取得成功。

從“追趕”到“定義”：探索無人之境

在汽車行業(yè)，常有人發(fā)出疑問：既然內(nèi)燃機(jī)技術(shù)成熟，具備可靠性高、價(jià)格親民、性能優(yōu)良且加油便捷等優(yōu)勢，為何還要大力發(fā)展電池驅(qū)動(dòng)的電動(dòng)汽車？畢竟電動(dòng)汽車存在電池易燃、充電不便、里程焦慮以及二手車殘值低等問題，整個(gè)行業(yè)也因此充滿焦慮。同樣，自動(dòng)駕駛技術(shù)也面臨質(zhì)疑，人們習(xí)慣于人工駕駛，對(duì)自動(dòng)駕駛的接受度尚待提高。這些顛覆性技術(shù)在進(jìn)入市場初期，往往會(huì)遭遇一道難以跨越的鴻溝。

回顧新能源汽車的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化歷程，與《跨越鴻溝》一書中描述的情形極為相似。當(dāng)一項(xiàng)顛覆性新技術(shù)問世，最初總有一群科技“鐵粉”愿意率先嘗試，他們?yōu)樾录夹g(shù)的推廣鋪平道路。當(dāng)新技術(shù)滲透率大概達(dá)到16%時(shí)，經(jīng)過這批用戶的試用和反饋，產(chǎn)品得以不斷改進(jìn)。如今，新能源汽車?yán)m(xù)航里程超過500公里后，里程焦慮問題基本得到解決。同時(shí)，我國政府大力推進(jìn)充電樁等社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，進(jìn)一步緩解了這一焦慮。

跨越鴻溝后，新能源汽車憑借時(shí)尚且實(shí)用的特性，迅速贏得市場青睞。目前，國內(nèi)市場新能源汽車滲透率已達(dá)50%，在長三角、珠三角及上海等地，滲透率更是高達(dá)80%。不過，由于電池性能受低溫影響較大，新能源汽車在北方市場推廣面臨一定挑戰(zhàn)，尤其是難以跨越山海關(guān)。不過，山西等地仍可使用，且冬季續(xù)航衰減問題可通過增程技術(shù)得到有效解決。相比之下，純電動(dòng)汽車在東北等極寒地區(qū)，-35℃時(shí)續(xù)航會(huì)大幅下降70%，而問界M9增程版則不受此限。因此，隨著技術(shù)不斷進(jìn)步，新能源汽車滲透率有望進(jìn)一步提升。

今年有望成為智能駕駛的突破之年。去年，NOA系統(tǒng)（領(lǐng)航輔助系統(tǒng)）智能輔助駕駛滲透率已接近16%，預(yù)計(jì)今年將大幅提升至35%甚至40%。

然而，NOA系統(tǒng)在宣傳過程中存在誤導(dǎo)消費(fèi)者的問題，被指“組團(tuán)忽悠”。第一波“忽悠”來自車企，他們在宣傳時(shí)將NOA系統(tǒng)冠以“高階智能駕駛”的美名，卻刻意回避“自動(dòng)駕駛”這一稱謂，以規(guī)避交通事故中的法律責(zé)任。實(shí)際上，從法律層面講，NOA系統(tǒng)僅屬于輔助駕駛范疇。第二波“忽悠”源于部分不負(fù)責(zé)任的自媒體，他們推波助瀾、夸大宣傳。第三波“忽悠”則來自用戶自身，一些用戶在視頻平臺(tái)上發(fā)布躺在車內(nèi)睡覺、汽車自動(dòng)駕駛的短視頻，且點(diǎn)擊量頗高，進(jìn)一步誤導(dǎo)了公眾認(rèn)知。

近期發(fā)生的交通事故，成為加強(qiáng)智能駕駛監(jiān)管的“導(dǎo)火索”。即便沒有這些事故，加強(qiáng)監(jiān)管也勢在必行。受此影響，今年上海車展上，車企對(duì)智能駕駛的宣傳更加理性，部分車企甚至推遲了新車發(fā)布計(jì)劃。

不過，將加強(qiáng)監(jiān)管解讀為“政府不允許發(fā)展智能駕駛”顯然是錯(cuò)誤的。智能駕駛技術(shù)是智能汽車的核心，而智能汽車是人工智能最重要的應(yīng)用場景之一。人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵組成部分，是中國政府“十四五”規(guī)劃中的主要經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。因此，政府不可能限制其發(fā)展。期望通過加強(qiáng)監(jiān)管，確保L2+級(jí)智能駕駛安全過渡到L3級(jí)，推動(dòng)智能駕駛技術(shù)健康、有序發(fā)展。

以“中國制造”之名創(chuàng)“時(shí)代旗艦”之作

在電動(dòng)化浪潮之后，智能化成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心議題。智能化功能的實(shí)現(xiàn)幾乎完全依賴于軟件，而軟件領(lǐng)域的一個(gè)重要分支便是人工智能（AI）。AI賦能下的智能汽車正展現(xiàn)出全新的發(fā)展趨勢，汽車數(shù)據(jù)在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)格局中愈發(fā)亮眼，相較于曾經(jīng)超萬億規(guī)模的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)，汽車數(shù)據(jù)所代表的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)更為健康，也預(yù)示著更好的發(fā)展前景。

目前，車端主要應(yīng)用的是預(yù)測式AI模型。2023年，生成式AI成為行業(yè)焦點(diǎn)，但何時(shí)能在車端大規(guī)模應(yīng)用，仍取決于車端算力的提升情況。當(dāng)前，AI已發(fā)展出預(yù)測式AI模型以及專業(yè)模型和生成式AI模型的大模型這兩大方向。

觀察汽車行業(yè)智能汽車的發(fā)展大勢，特斯拉的顛覆性實(shí)踐極具代表性。從商業(yè)模式來看，特斯拉的盈利途徑多元。充電業(yè)務(wù)是其重要盈利點(diǎn)之一，自去年起，特斯拉還涉足儲(chǔ)能領(lǐng)域，因?yàn)閮?chǔ)能業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r會(huì)直接影響充電業(yè)務(wù)的盈利。此外，特斯拉通過銷售軟件獲取收入，其完全自動(dòng)駕駛軟件（FSD）已成為重要的收入來源。同時(shí)，特斯拉還涉足保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，這實(shí)則是被市場形勢所迫。保險(xiǎn)業(yè)認(rèn)為特斯拉采用鋁制車身，維修費(fèi)用高昂，因此提高了保費(fèi)。在美國，美國汽車協(xié)會(huì)（AAA）將特斯拉保費(fèi)提高了30%，導(dǎo)致其車輛銷量受到影響；而在國內(nèi)，盡管鋁車身車輛保費(fèi)提高了100%，但似乎并未對(duì)銷售產(chǎn)生顯著沖擊。然而，在FSD的輔助下，原本虧損的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)竟實(shí)現(xiàn)了盈利。這一現(xiàn)象引發(fā)了行業(yè)變革，許多主機(jī)廠紛紛購買、自建或收購保險(xiǎn)公司，未來主機(jī)廠自主營銷保險(xiǎn)很可能成為趨勢。

從特斯拉的案例可以看出，汽車產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式正在從單純賣車盈利向依靠數(shù)據(jù)和軟件盈利轉(zhuǎn)變，盈利模式已發(fā)生明顯改變。電動(dòng)化和智能化帶來的不僅是技術(shù)形態(tài)的變革，更是商業(yè)模式的重塑。

盡管當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)取得了顯著進(jìn)步，但仍處于“L2+”階段，距離“L3”階段尚有一定差距。這背后的主要難點(diǎn)在于預(yù)測式AI模型在邊緣場景的處理上存在不足。對(duì)于預(yù)測式AI模型或深度學(xué)習(xí)模型而言，只有見過的場景才能被識(shí)別和處理，未知的不安全場景則可能導(dǎo)致事故風(fēng)險(xiǎn)。

在AI的加持下，智能駕駛“L2+”車輛的接管次數(shù)已從百公里20多次降至千公里1～2次。當(dāng)1000公里才需人工介入一次時(shí)，用戶容易放松警惕，將其當(dāng)作自動(dòng)駕駛使用，從而出現(xiàn)分心、玩手機(jī)甚至躺下睡覺等危險(xiǎn)行為。這表明“L2+”階段雖自動(dòng)駕駛能力大幅提升，但尚未達(dá)到完全成熟的水平，此時(shí)最容易發(fā)生意外。

目前，配備高算力英偉達(dá)ORIN芯片的車輛市場表現(xiàn)并不理想，算力成本與用戶體驗(yàn)不成正比。然而，自動(dòng)駕駛的需求依然存在，AI部分需依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)。當(dāng)前，各企業(yè)紛紛建立場景庫和數(shù)據(jù)集，但采集數(shù)據(jù)達(dá)到100萬公里后，繼續(xù)采集的成本過高，且對(duì)彌補(bǔ)漏洞的幫助不大。因此，許多企業(yè)采用“影子駕駛”方式構(gòu)建用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)。

自動(dòng)駕駛目前尚未跨越鴻溝，僅靠炫酷功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，實(shí)用性才是關(guān)鍵。國檢中心正運(yùn)用“三支柱法”，通過道路測試、場地測試和仿真測試對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行測評(píng)。目前，企業(yè)雖在開展三支柱測試，但數(shù)據(jù)閉環(huán)僅完成了道路和數(shù)據(jù)仿真兩支柱，離開試車場數(shù)據(jù)后，存在諸多難以實(shí)現(xiàn)全覆蓋的問題，如危險(xiǎn)程度、遮擋程度、目標(biāo)物種類和惡劣天氣等。

此外，道路采集數(shù)據(jù)標(biāo)記成本高昂，如何降低成本成為亟待解決的問題。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)場測試需提高保真度，仿真平臺(tái)也需提升可信度。在自動(dòng)駕駛發(fā)展初期，谷歌曾招募大量游戲團(tuán)隊(duì)，期望通過游戲化的方式模擬邊緣場景，但最終發(fā)現(xiàn)這一方法效果有限。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，中國汽車產(chǎn)業(yè)需以“中國制造”之名，勇攀科技高峰，打造“時(shí)代旗艦”之作，推動(dòng)智能汽車產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

“智能之巔”將智慧注入鋼鐵的“軀殼”

在科技浪潮的推動(dòng)下，大模型繪圖的出現(xiàn)為諸多領(lǐng)域帶來了新的曙光，汽車行業(yè)亦在其中。2023年7月21日，華為在烏蘭察布華為云為汽車行業(yè)打造的數(shù)據(jù)中心開業(yè)，其報(bào)告展示了盤古大模型在場景生成方面的應(yīng)用，這一成果由毫末智行背書。毫末智行借助盤古大模型繪制的圖像，對(duì)AI識(shí)別大有裨益。由此，人們開始探索：當(dāng)某些道路場景難以采集時(shí)，能否利用AI大模型將其繪制出來，這一嘗試為汽車行業(yè)場景生成開辟了新路徑。

大模型開發(fā)猶如一場耗資巨大的科技長征，單憑一家企業(yè)之力往往難以支撐。開源模式則為這一難題提供了破局之策，它匯聚各方資源，讓更多人即便沒有雄厚的資金支持，也能貢獻(xiàn)智慧與力量。開源并非摒棄商業(yè)價(jià)值，而是通過技術(shù)共享推動(dòng)整體發(fā)展，為未來商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)化奠定基礎(chǔ)。

以O(shè)penAI為例，其背后有華爾街的強(qiáng)大資金支持，在技術(shù)投入上毫無顧慮，更擔(dān)憂的是技術(shù)被市場冷落。OpenAI打造的通用大模型（AGI）選擇開源，旨在鼓勵(lì)各行業(yè)廣泛應(yīng)用。ChatGPT作為語言大模型，適用于各類語言場景，開源策略使其迅速擴(kuò)大應(yīng)用范圍。然而，當(dāng)ChatGPT5.0與微軟Office結(jié)合后，便不再開源，這體現(xiàn)了其在商業(yè)戰(zhàn)略上的靈活調(diào)整。

在開源領(lǐng)域，開源星環(huán)OS被視作對(duì)DeepSeek的“致敬”，實(shí)則更多是借其熱度，缺乏核心技術(shù)支撐。而DeepSeek堪稱中國大模型的杰出代表，它的出現(xiàn)讓中國在大模型領(lǐng)域擁有了自主可控的基礎(chǔ)大模型，擺脫了僅在美國基礎(chǔ)大模型上進(jìn)行應(yīng)用層面開發(fā)的局限，為中國人工智能發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力。

安卓是開源領(lǐng)域的成功案例。作為開源平臺(tái)，安卓手機(jī)上的各類APP均由生態(tài)內(nèi)的第三方開發(fā)者打造。憑借開放共享的模式，安卓迅速崛起，成為智能手機(jī)開源操作系統(tǒng)的領(lǐng)軍者，充分證明了開源模式的強(qiáng)大生命力。

自O(shè)penAI引領(lǐng)大模型發(fā)展潮流后，全球大模型幾乎都采用開源方式。在人工智能領(lǐng)域，英偉達(dá)的CUDA雖未被定義為操作系統(tǒng)，但憑借一整套完備的工具鏈，成為人工智能領(lǐng)域的“準(zhǔn)OS”，構(gòu)建了一個(gè)龐大且緊密的生態(tài)圈。與之相比，理想推出的星環(huán)OS核心技術(shù)基于語言大模型，但“OS”一詞被過度使用，其實(shí)際遠(yuǎn)未達(dá)到操作系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)。

那么，智能駕駛是否一定需要操作系統(tǒng)（OS）呢？事實(shí)上，并非如此。智能輔助駕駛/自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)投入巨大，對(duì)安全性要求極高，只有極少數(shù)車企能像特斯拉一樣在自研領(lǐng)域取得卓越成就。在今年的智駕平權(quán)熱潮中，大多數(shù)車企會(huì)選擇供應(yīng)商模式。智能輔助駕駛供應(yīng)商市場已呈現(xiàn)出優(yōu)勝劣汰的殘酷競爭態(tài)勢，最終能成為主流車企供應(yīng)商的僅有少數(shù)幾家。鑒于這種贏者通吃的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，智能駕駛操作系統(tǒng)或許并非必需品。

AI本質(zhì)上只是一種工具，在汽車領(lǐng)域亦是如此。它雖是一項(xiàng)重要技術(shù)，但并非汽車的核心要素。以國內(nèi)智能駕駛為例，華為的系統(tǒng)表現(xiàn)出色，但并非完全依賴AI，而是遵循一定準(zhǔn)則運(yùn)行。

然而，現(xiàn)實(shí)中很多人將AI神化，認(rèn)為它無所不能。特斯拉走的是強(qiáng)AI路線，而華為智能駕駛ADS3.0、ADS4.0采用兩段式設(shè)計(jì)，前半段感知部分運(yùn)用AI，后半段則是AI與準(zhǔn)則模型相結(jié)合的結(jié)構(gòu)。AI算法用于提升智能駕駛性能上限，準(zhǔn)則模型確保安全底線。對(duì)于秉持“安全是最大的豪華”理念的汽車駕駛技術(shù)而言，AI+準(zhǔn)則模型的算法具有更穩(wěn)健的市場表現(xiàn)。

從市場實(shí)際情況來看，目前國內(nèi)暢銷的汽車大多與AI關(guān)聯(lián)不大。部分車企雖天天將AI作為宣傳賣點(diǎn)，但銷量并未因此有突出表現(xiàn)。消費(fèi)者購車時(shí)，不會(huì)僅僅因?yàn)槠囐N上AI標(biāo)簽就盲目購買。由此可見，AI定義汽車的說法將AI神化了，就目前的市場表現(xiàn)而言，AI尚不具備顛覆汽車產(chǎn)業(yè)的能力。

本版文字由科學(xué)導(dǎo)報(bào)記者楊洋根據(jù)錄音整理，圖片由科學(xué)導(dǎo)報(bào)記者劉娜攝