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      AI如何改造新能源汽車產業鏈

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      “汽車智能化的本質是AI化。”這是何小鵬在2025年初的中國電動汽車百人會論壇上拋出的觀點。此前,李想也有類似表述,“未來100%會做人形機器人,汽車將從工業時代的交通工具,進化成為人工智能時代的空間機器人。”



      十年前,“蔚小理”以顛覆者的姿態闖入汽車行業時,外界還在質疑電動化的可行性;而今天,當何小鵬宣稱“小鵬的本質是AI汽車公司”、李想將理想定義為“全球領先的AI企業”時,新能源汽車的競爭內核已悄然從“三電系統”轉向“人工智能”。這場變革不僅是技術的迭代,更是產業鏈價值重估與生態重構的縮影。

      01 AI重構產品定義:從“交通工具”到“移動智能體”

      傳統汽車的核心價值是機械性能,而新能源汽車的戰場已轉向“如何用AI重新定義人與車的關系”。

      1. 智能駕駛:從輔助到主導的進化

      小鵬汽車以“全棧自研”的自動駕駛技術為核心,率先實現城市NGP(導航輔助駕駛)、無圖智駕等功能的量產落地,并計劃2025年推出L3級自動駕駛。其超大規模物理世界大模型和35億元AI訓練投入,構建了技術護城河。理想則通過MindGPT大模型與雙系統自動駕駛架構,將車輛從被動執行指令升級為“主動規劃任務的中樞”。兩者的共同邏輯是:自動駕駛不再是配置選項,而是產品的DNA。

      2. 智能座艙:從功能堆砌到情感共鳴

      理想汽車的MindGPT-3o版本已能記憶用戶習慣、協調家庭日程,甚至通過視覺識別環境主動提供服務,將座艙從“工具空間”轉化為“生活伴侶”。小鵬則通過全場景語音交互和激光雷達融合技術,讓車輛成為用戶與物理世界交互的“智能終端”。這種轉變背后,是AI對用戶體驗的徹底重構——汽車不再是冷冰冰的機器,而是具備認知與情感能力的“硅基家人”。

      3. 生態延伸:從地面到空中的想象力

      小鵬的飛行汽車布局(如“陸地航母”適航審定)與華為的“車路云”協同方案,展現了AI對出行場景的顛覆性拓展。何小鵬預言,未來低空飛行市場規模可能達汽車行業的20%,而這一切依賴AI對復雜交通系統的實時決策能力。

      02 AI重塑技術研發:從“硬件優先”到“數據閉環”

      新能源汽車的研發邏輯正在被AI改寫,數據與算力取代馬力與扭矩,成為新的核心競爭力。

      1. 數據驅動的迭代模式

      理想汽車通過29億公里智駕數據訓練模型,實現“用戶反饋-OTA升級-體驗優化”的閉環;小鵬則依靠超2.5EFLOPS算力儲備,加速自動駕駛算法的演進。這種“軟件定義汽車”的模式,讓車企從“一次性銷售”轉向“持續服務”,形成“數據越多→模型越強→用戶越依賴”的正循環。

      2. 算力軍備競賽的隱憂與破局

      華為的昇騰AI芯片、小鵬的云端訓練集群、理想的8EFLOPS算力布局,均指向一個現實:算力已成為車企的“新型基礎設施”。然而,高昂的算力成本與能源消耗也催生新問題。何小鵬直言,盲目追求充電速度(如6C以上)可能對電網造成沖擊,規模化量產與用戶普惠才是關鍵。

      3. 跨界融合下的技術主權爭奪

      當小米宣布“全棧自研智能駕駛”、華為以ADS 2.0賦能車企時,科技巨頭與車企的競合關系愈發復雜。小鵬選擇與AI公司深度合作,理想則堅持全棧自研,兩種路徑折射出同一目標:掌握AI核心技術,避免淪為硬件代工廠。

      03 產業鏈重構:從“垂直整合”到“生態協同”

      AI不僅改變產品,更重塑了整個汽車產業的協作模式。

      1. 供應鏈價值轉移

      傳統Tier1供應商的地位被削弱,高精度傳感器(如激光雷達)、AI芯片(如英偉達Orin)、云計算服務商(如阿里云)成為新貴。小鵬自研的BEV+Transformer架構、理想的全棧多模態模型,均要求車企深度介入上游技術研發。

      2. 全球化競爭的新維度

      小鵬以歐洲為跳板,將中國智能駕駛技術輸出全球,直面特斯拉與歐洲車企的競爭;理想則通過MindGPT的多語言能力布局海外市場。AI技術的可復制性,讓中國車企首次在智能化賽道上具備“反向輸出”的可能。

      3. 政策與法規的博弈

      歐洲對自動駕駛的保守態度與中國L3法規的落地,形成鮮明對比。車企需在技術激進與合規穩健間平衡,這也倒逼華為、小鵬等企業參與全球標準制定,爭奪話語權。

      04 挑戰與展望

      盡管AI在新能源汽車產業鏈的應用前景廣闊,但也面臨著一些挑戰。

      首先是技術瓶頸,如自動駕駛技術在復雜路況下的安全性和可靠性仍有待提高;其次是數據安全和隱私保護問題,隨著汽車收集的數據越來越多,如何確保數據的安全存儲和使用成為了亟待解決的問題;此外,人才短缺也是制約AI技術發展和應用的重要因素,麥肯錫2023年發布的報告顯示,到2030年,中國的AI人才缺口將達400萬。

      但總體而言,AI改造新能源汽車產業鏈的趨勢不可阻擋。

      隨著技術的不斷進步和完善,AI將在新能源汽車的各個環節發揮更大的作用,為消費者帶來更加智能、便捷、安全的出行體驗。

      未來,新能源汽車或許將不再僅僅是一種交通工具,而是成為人們生活中不可或缺的智能伙伴,深度融入人們的日常生活。車企們也需要不斷創新并加強合作,積極應對各種挑戰,才能在這場AI驅動的新能源汽車變革中脫穎而出。

      05 結語

      從蔚來的NOMI、小鵬的XNGP到理想的MindGPT,AI正在將汽車從工業時代的“機械造物”轉化為智能時代的“生命體”。

      這場變革的本質,是汽車產業從“制造驅動”向“認知驅動”的躍遷。

      當科技巨頭與車企共同編織這張AI之網時,勝利者或許不是單點技術最強者,而是最能將算法、數據、場景與人性無縫融合的生態構建者。

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