2025“人工智能+”汽车行业应用白皮书

在当今科技迅猛发展的背景下，汽车行业正处于深刻变革的关键节点。人工智能与云计算等前沿技术的蓬勃发展，正成为推动汽车产业从传统制造向智能化转型的强大驱动力。随着技术的不断进步，消费者对汽车的期望已远远超越了简单的交通工具范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传统的功能与价值。这不仅极大地提升了汽车的产品力和用户体验，还在提升汽车企业的生产效率方面发挥了关键作用，全方位重塑了汽车产业的生态格局。本白皮书旨在全面且深入地剖析人工智能在汽车行业的多元化应用场景、价值成效以及未来发展的前景。通过对核心应用领域的详细阐述，展示人工智能技术如何为汽车赋予全新的能力和价值 ；深入探讨其在提升汽车产品竞争力、优化用户体验、增强车企内部运营效率等方面所带来的创新应用场景及其发挥的关键作用 ；并对汽车行业在人工智能时代所面临的发展趋势进行前瞻性思考与展望。本白皮书期望为汽车行业从业者、相关研究人员以及关注汽车产业发展的各界人士提供具有重要参考价值的信息，助力汽车行业在智能化进程中稳健前行，共同开创智能汽车的新时代。前言 总体篇场景篇AI为汽车行业带来新机遇AI助力提升产品力阿里云全栈AI云，智能汽车的最佳拍档AI助力提升用户体验AI助力提升生产力汽车行业AI应用场景全景图智能化成为汽车行业发展的核心趋势AI助力汽车产业智能化升级智能驾驶AI基础设施架构：高性能算力与高效资源协同的突破数据闭环处理：虚实融合与智能治理的能力大模型技术：低成本与场景化落地的深化智能座舱智能客服研发设计生产制造供应链管理 21071418624107781416181920 营销销售经营管理2021242424252526趋势篇"人工智能+汽车"应用趋势展望24大模型：引领全栈智能驾驶新时代数据驱动：激发汽车产业链条全方位创新澎湃算力：为汽车智能化注入强劲动能大小结合端云协同：实现效能与性能双提升AI智能体：加速车端应用快速落地安全与隐私：构建可信可靠的智能出行生态 总体篇 2AI 为汽车行业带来新机遇智能化成为汽车行业发展的核心趋势随着新技术的不断涌现，汽车产业正迎来前所未有的发展机遇。特别是人工智能与云计算技术的融合应用，为汽车行业的转型升级提供了强有力的技术支撑。智能化不仅改变了汽车的设计和制造方式，还重新定义了驾驶体验和出行模式，推动整个行业向更加高效、安全和环保的方向发展。近年来，随着人工智能、大数据分析以及云计算等前沿数字技术的迅猛发展及其在汽车工业中的深度应用，汽车产业正经历着前所未有的转型升级。在智能驾驶领域，AI 驱动的视觉识别系统利用深度学习算法，能够精准地解析周围环境信息，包括但不限于交通标志识别、障碍物检测及行人跟踪等。同时，借助自然语言处理与语音识别技术的进步，车载交互界面得以实现更加智能化的人机对话，从而提升用户体验并确保驾驶安全。通过集成先进的机器学习模型与海量数据集进行训练，智能网联汽车如今已具备了高度自适应的能力，可以在多变的道路条件下执行复杂的决策任务。例如，在智能辅助驾驶系统中，车辆可基于实时收集的数据流，运用预测性建模和情境理解来优化路径规划，进而提高行驶效率与安全性。此外，大数据分析在汽车行业的应用也逐渐成熟，通过收集和分析海量数据，企业能够预测市场和客户需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务，如智能导航、远程维护等。更重要的是，云端计算能力使得复杂的 AI 模型算法训练成为可能，加速了新功能的研发周期，让创新成果更快地惠及消费者。新技术带来的全新机遇当前，全球智能汽车市场正处于蓬勃发展阶段。根据 IDC 研究数据显示，2021 年至 2026 年间，全球智能驾驶车销量将以年均复合增长率 14.8% 的速度增长，预计 2026 年将达到 8930 万辆。根据毕马威数据，预计到 2026 年中国智能座舱市场规模将达到 2127 亿元，2022 年至 2026 年的年复合增长率约 17%，渗透率有望从 59% 提升至 82%。汽车智能化趋势加速发展 3这一快速增长的背后，不仅反映了用户对于智能化出行方式日益增长的需求，也体现了各国政府及相关机构对推动智能网联汽车发展的高度重视和支持。许多国家和地区已经出台了相关政策法规，鼓励技术创新与产业融合，进一步加速了智能汽车市场的扩张步伐。在国际市场上，特斯拉凭借其领先的智能驾驶技术和独特的商业模式已成为该领域的标杆企业之一。在中国市场，本土品牌如比亚迪、小鹏、蔚来等正积极布局智能电动汽车领域，力求抢占未来竞争制高点。从产业链角度来看，智能化趋势还促进了上下游企业之间的合作与创新。传统汽车制造商正积极寻求与科技公司的跨界合作，共同研发新一代智能汽车产品。同时，新兴的初创公司也在不断涌现，它们凭借独特的技术和商业模式，在特定领域内迅速崛起，为整个行业注入了新的活力。这种开放合作、协同创新的生态系统，有助于加快技术迭代速度，降低成本，并最终惠及广大消费者。随着 AI+ 云计算等前沿科技日益渗透到汽车产业链各个环节之中，一个以智能化为核心特征的新时代已经到来。未来几年内我们有望见证更多令人兴奋的创新成果诞生。而作为引领这一变革的关键力量之一，智能化无疑将继续扮演着至关重要的角色，驱动着整个汽车行业向着更加绿色、便捷、智慧的方向迈进。 AI 助力汽车产业智能化升级在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。传统的汽车已经逐渐演变为集成了多种先进技术的超级智能体，不仅能够实现智能驾驶，还能通过人工智能技术进行自我学习和优化。这种具身智能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供更加个性化、智能化的产品。智能驾驶是汽车具身智能的核心体现之一，通过集成先进的传感器（如激光雷达、摄像头等）和高性能计算平台，汽车可以实时感知周围环境，并作出相应的辅助决策，这种智能化的驾驶体验提升了驾驶的便利性和舒适性。除了智能驾驶能力外，智能化汽车还具备自我学习和优化的能力，通过深度学习算法，汽车可以从大量的驾驶数据中提取有用的信息，不断优化自身的驾驶策略，逐步提升了对复杂交通场景的处理能力。此外，汽车还可以根据用户的驾驶习惯和偏好进行个性化调整，提供更加符合用户需求的驾驶体验。未来，随着技术的不断进步和完善，汽车将变得更加智能、便捷和安全，为用户带来全新的出行体验。随着社会的发展和人们生活方式的变化，汽车不再仅仅是一种交通工具，而是逐渐成为一种新的移动生活方式和“第三生活空间”。在这个空间里，用户可以享受到更加丰富和多元化的服务。例如，通过车载娱乐系统，用户可以在驾驶过程中享受音乐、电影和其他多媒体内容 ；通过智能助手，用户可以轻松控制车内各种设备，甚至进行在线购物和预约服务。其次，这些系统还能够通过持续的数据收集和分析，不断优化自身的性能，以更好地满足用户的个性化需求。例如，智能座舱系统可以通过分析驾驶员的行为模式和偏好，自动调整车内环境设置（如温度、座椅位置等），并提供定制化的导航建议和服务推荐。此外，汽车还可以与其他智能设备无缝连接，实现智能家居、办公等场景的延伸，为用户提供一个全方位的生活体验。这种转变不仅提升了用户的出行体验，也重新定义了汽车在人们生活中的角色。产品服务升级 ：推动汽车成为超级智能体，具备具身智能特征用户中心转型 ：汽车成为新的移动生活方式和“第三生活空间” 4 5图 1 ：汽车行业 AI 应用价值面对行业变革带来的机遇和挑战，汽车企业需要不断创新其生产经营模式，以适应新的市场需求和技术发展。传统汽车行业的价值链主要集中在研发、生产、供应链、销售等环节，而未来的汽车企业将通过数字化和智能化技术，重构这一价值链，实现全生命周期的价值创造。例如，在研发阶段，通过引入虚拟仿真技术和人工智能算法，可以大幅缩短新车型的研发周期并降低成本 ；在生产阶段，通过智能制造和物联网技术，可以实现柔性生产和高效管理 ；在供应链环节，可以实时监控物流状态，确保零部件及时供应，减少库存积压，提升供应链的整体效能 ；在销售阶段，通过线上线下的融合渠道和个性化推荐系统，可以提高销售效率和客户满意度。这些创新举措不仅提升了企业的竞争力，也为用户带来了更加便捷和高效的用车体验。生产经营创新 ：重构汽车研产供销服全生命周期的价值创造模式 6随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用户带来更便捷、舒适的驾乘感受，从而增强汽车产品的市场竞争力，能够迅速获得市场认可，且创造出较高的商业价值和用户价值 ；研发设计、生产制造、供应链管理、智能营销、智能决策等场景主要侧重于提升汽车企业内部生产力，通过引入大数据分析和 AI 技术，可以优化汽车生产制造流程、提高研发设计效率、改善供应链管理的精准度、实现智能精准营销以及辅助企业做出更明智的决策，从产品研发到销售售后的全流程提升效率、降低成本，同样有着极大的产业发展潜力 ；智能驾驶主要是提升汽车自身的产品力，代表着汽车行业未来的发展方向，具有巨大的潜在产业价值和市场前景，从成熟度来看，L2 - L3 级别的辅助智能驾驶具有相对较高的成熟度，而 L4 - L5 级别的自动驾驶目前技术成熟度相对较低，但从长远来看，一旦技术成熟并广泛应用，将彻底改变人们的出行方式和交通生态。这些场景共同构成了汽车行业 AI 应用的丰富图景，展现出不同的发展阶段和产业价值。随着技术的不断进步和市场需求的增长，AI 将在未来的汽车行业发展中扮演越来越重要的角色。图 2 ：汽车行业 AI 应用场景全景图AI 汽车行业 AI 应用场景全景图 7作为智能汽车领域的核心基础设施，阿里云汽车全栈 AI 云能力正在发挥着关键作用。从 AI 基础设施到PaaS 平台，再到 MaaS 服务，阿里云构建了完整的产品技术生态，其核心优势在于强大的 AI 算力支撑、高效的数据处理能力以及领先的大模型技术，为车企提供了强大的技术支撑。AI 基础设施架构 ：高性能算力与高效资源协同的突破智能驾驶无疑是车企争夺的技术高地，各大车企都在智能驾驶上持续发力。海量数据的训练、复杂模型的迭代，都对底层算力的规模、弹性、稳定性和效率提出了前所未有的挑战。在此背景下，AI 基础设施在智能驾驶研发中扮演了至关重要的角色。阿里云针对汽车行业的需求，构建了强大的 AI 算力服务能力，为智能驾驶研发构筑高性能、高弹性、高可用的算力基础设施。针对车企对大规模、高性能并行训练的迫切需求，阿里云打造了灵骏智算集群。它提供弹性异构算力服务，深度适配多种 GPU 硬件，提供充沛、稳定、可持续的算力资源，满足车企指数级增长的 AI 训练需求。其次，通过创新的 HPN 7.0 高性能网络架构升级和计算存储分离的设计，显著优化了大规模集群（如千卡、万卡级别）的并行训练效率。车企往往受到技术迭代与供应的影响，部署了多个不同规格的 GPU 集群，如何有效整合跨集群、跨异构 GPU 池的算力，是车企面临的另一个痛点。阿里云人工智能平台 PAI 支持多种异构 GPU 资源池，并通过企业级调度策略将集群资源利用率提升至 90%。此外，PAI 的分钟级自动自愈能力和秒级训练进度保存机制，也确保了训练任务的高稳定性，真正做到让“每一张 GPU 都时刻处于战斗状态”，满足车企对算力高可用性和成本效益的双重追求。阿里云全栈 AI 云，智能汽车的最佳拍档数据闭环处理 ：虚实融合与智能治理的能力智能驾驶研发