【車訊網 報道】　　在智慧出行浪潮洶涌的當下，AI 技術已成為推動汽車產業變革的核心力量。9月28日，在2025世界新能源汽車大會圓桌討論中，地平線總裁陳黎明圍繞 AI 技術對汽車產業與智慧出行生態的重塑、芯片算力支撐、企業自研與生態協同平衡以及安全與成本矛盾等關鍵問題，展開了深入解讀。

　　AI 重塑汽車產業與出行生態

　　陳博士指出，AI 技術正全方位重塑汽車產業。當前，汽車行業已步入“AI 定義汽車”時代，這一變革帶來多方面深遠影響。

　　在產品功能層面，從“智能座艙”“智能駕駛”單獨發展，邁向“艙駕融合”及更多場景融合。未來，汽車有望成為大型 AI Agent，是人類歷史上首個在物理世界大規模落地的 AI 設備。

　　技術開發范式上，從軟件 1.0 邁向軟件 2.0 的“數據驅動”模式，徹底改變軟件開發邏輯。基于“硬件優先”和軟件 1.0 時代建立的質量管理體系、標準、流程等，面臨數據驅動的軟件 2.0 時代諸多挑戰，行業需構建新的體系標準和流程。

　　智能駕駛性能方面，AI 大幅推動其性能、泛化能力與安全性提升，讓 L3、L4 級自動駕駛更近一步，實現技術能力關鍵突破。

　　從產業生態看，行業生態從鏈狀變為網狀，合作從 Tier3、Tier2、Tier1 到主機廠的簡單供貨關系，轉變為廣泛、深度的戰略合作，涵蓋資本、技術共享，形成深度融合模式。在用戶生態層面，汽車成為智慧出行生態的重要環節與節點。

　　芯片與算力支撐面臨挑戰

　　隨著算法持續演進、模型規模擴大，僅靠單車智能或單一芯片難以承載大模型應用。未來“車路云”協同，尤其是終端與云端聯動將更緊密。目前，模型訓練、蒸餾、推理多在云上進行，而智能駕駛的“快速響應”決策工作需在終端完成。模型參數增加，行業對“低延遲、低功耗”要求提高，給云端和終端芯片的算力與能效帶來極大挑戰。

　　自研與生態協同的平衡之道

　　對于全棧自研與生態協同，陳博士認為二者并不矛盾，應分階段看待。在新技術、新產品創新開發階段，主機廠為掌握競爭力度，有能力者會優先投入全棧自研。但當技術和產品相對成熟，進入系統成本和規模性競爭階段，主機廠需權衡自研投入與生態合作的商業效益。技術和產品成熟時，約 20%的主機廠可能繼續自研，其余更多會依靠生態合作伙伴，未來很多主機廠將從“全棧自研”轉向“全棧可控”。

　　安全與成本的平衡堅守

　　安全與成本常被視為矛盾體，陳博士強調，安全是絕對底線。車輛若無法提供基本安全保障，再智能、炫酷也無人問津。在產品開發中，安全是“1”，其他功能是“0”，沒有安全這個“1”，后面所有“0”都無意義。企業不能為追求成本而犧牲安全，應在保證安全基礎上控制成本，這是企業應追求的目標。

　　AI 技術正深刻改變汽車產業與智慧出行生態，企業在發展過程中，需在技術變革中找準定位，平衡自研與生態協同，堅守安全底線，以實現可持續發展，為人們帶來更安全、智能、便捷的出行體驗。