近兩年來，汽車產(chǎn)業(yè)進入技術(shù)爆發(fā)期：AI加速推動全產(chǎn)業(yè)鏈智能化轉(zhuǎn)型，以人類認(rèn)知能力重構(gòu)汽車測試、安全決策以及人車智能交互體驗；智能駕駛技術(shù)正從少數(shù)人的高端配置走向多數(shù)人的日常出行，“智駕平權(quán)”成為新趨勢，正在改變產(chǎn)業(yè)價值鏈與市場競爭格局；芯片國產(chǎn)化進程加快推進，越來越多的自主車企探索操作系統(tǒng)和AI大模型，期待以底層核心技術(shù)筑牢汽車科技自主的根與魂。

6月6日下午，在2025中國汽車重慶論壇的前沿瞭望環(huán)節(jié)，車凌科技副總裁閆凱、Mobileye中國戰(zhàn)略總監(jiān)楊明陽、Incredibuild亞太區(qū)解決方案總監(jiān)范頌頌、Hailo公司中國區(qū)汽車業(yè)務(wù)銷售總監(jiān)繆凌寅、蓮花工程商務(wù)高級總監(jiān)趙奎武、科林尼表面處理（鎮(zhèn)江）有限公司項目總監(jiān)菲利普，圍繞“以前沿技術(shù)推動汽車變革”的主題精彩互動，JFP控股公司董事總經(jīng)理梁軍主持了這一環(huán)節(jié)。

閆凱：提供全生命周期的“數(shù)智”解決方案

車凌科技聚焦AI智能體服務(wù)與數(shù)據(jù)商業(yè)化，為車輛提供全生命周期的數(shù)智解決方案。據(jù)閆凱介紹：“吉利、東風(fēng)、北汽、奇瑞、沃爾沃、路特斯、斯馬特、江鈴等國內(nèi)外車企都是車凌科技的合作伙伴。目前，車凌科技服務(wù)過的車型超過50款，接入車云一體化平臺的車輛超200萬輛。”

通過車端與云端的深度協(xié)同，凌云平臺實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效流通與深度挖掘。閆凱還介紹，依托凌云平臺技術(shù)基座，車凌科技可實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集與云同步，幫助車企降低90%的數(shù)據(jù)采集成本。目前，已經(jīng)有100萬輛主流車企產(chǎn)品應(yīng)用了這一技術(shù)，平均一年節(jié)省成本達(dá)7000萬元。車凌科技同時還為網(wǎng)約車、物流車隊等運營車輛提供資產(chǎn)管理與風(fēng)險預(yù)警，助力降本增效。

除此之外，車凌科技也可以訓(xùn)練垂類AI的智能體，通過該智能體，車凌科技能夠為車輛進行故障診斷、電池壽命、駕駛行為分析和輕微碰撞分析。通過構(gòu)建電池健康度評估模型，車凌科技協(xié)助某運營車隊將電池殘值評估準(zhǔn)確率提升至95%，推動二手車溢價13%。

楊明陽：雙線并行，實現(xiàn)全球化發(fā)展

楊明陽介紹，作為一家全球化企業(yè)，Mobileye具備全球化的軟硬件集成能力和量產(chǎn)經(jīng)驗，既能助力中國車企出海，也能協(xié)助全球車企進入中國市場。

Mobileye在中國設(shè)有僅次于以色列的完整布局，涵蓋測試、研發(fā)、銷售等職能，并在美、德、日等部署基地。截至2024年底，全球已有超2億輛汽車搭載Mobileye技術(shù)，覆蓋1200款車型，與保時捷、奧迪、大眾等國際車企達(dá)成深度合作。

在技術(shù)領(lǐng)域，Mobileye踐行“雙線并行”的發(fā)展策略：一方面在消費級汽車上增強智能駕駛功能，另一方面推動無人駕駛技術(shù)落地。截至目前，Mobileye已經(jīng)形成了從ADAS到L2級輔助功能，再到SuperVision、Chauffeur、Drive的完整布局。ADAS作為基礎(chǔ)，由1顆IQ6芯片疊加硬件構(gòu)成；SuperVision62系統(tǒng)搭載更強算力芯片與最新AI算法，預(yù)計實現(xiàn)城市領(lǐng)航輔助駕駛，將在保時捷車型上率先搭載，預(yù)計2027年量產(chǎn)；Chauffeur和Drive系統(tǒng)則瞄準(zhǔn)更高階的自動駕駛，其中L3Chauffeur與奧迪合作，Drive系統(tǒng)與大眾達(dá)成合作，預(yù)計2026年量產(chǎn)。

范頌頌：解決邊際效應(yīng)，成倍提升編譯效率

作為一家專注于軟件開發(fā)工具鏈的軟件公司，Incredibuild在以色列、烏克蘭、中國、美國和日本均有布局，業(yè)務(wù)覆蓋全球2000多家客戶，廣泛應(yīng)用于車企及軟件行業(yè)。

范頌頌分析，Incredibuild核心優(yōu)勢在于解決車廠軟件開發(fā)中的邊際效應(yīng)問題，提升編譯構(gòu)建效率。在汽車軟件開發(fā)中，座艙系統(tǒng)和自動駕駛環(huán)節(jié)常面臨編譯耗時過長的挑戰(zhàn)。以座艙系統(tǒng)為例，基于安卓、QNX等系統(tǒng)的編譯構(gòu)建往往需要一個半小時甚至更久，開發(fā)人員大量時間浪費在等待上。通過分布式技術(shù)和緩存技術(shù)，Incredibuild能夠有效縮短編譯時間。

范頌頌舉例說，通用汽車在以色列研發(fā)中心進行自動駕駛和座艙開發(fā)時，Linux系統(tǒng)編譯需40分鐘，QNX系統(tǒng)需約兩小時；借助Incredibuild的分布式編譯技術(shù)，可將編譯時間縮短到原先的一半。此外，代碼編譯時的緩存技術(shù)可重復(fù)利用編譯產(chǎn)物，避免重復(fù)編譯，進一步提高效率。

“憑借先進技術(shù)和實際成效，Incredibuild為車廠軟件開發(fā)排憂解難，成為提升開發(fā)效率的有力工具。”范頌頌強調(diào)。

繆凌寅：端側(cè)算力變得愈發(fā)重要

繆凌寅介紹，成立于2017年的Hailo，目前人員規(guī)模近300人，專注端側(cè)AI計算芯片研發(fā)，業(yè)務(wù)覆蓋工業(yè)檢測、安防自動化等場景，第一代芯片Hailo8已實現(xiàn)百萬片出貨，且正將技術(shù)延伸至智能汽車領(lǐng)域。

在汽車業(yè)務(wù)領(lǐng)域，Hailo聚焦端側(cè)AI推理及大模型應(yīng)用，其芯片可與車機主芯片插接聯(lián)動，補充主芯片算力短板。核心場景包括：智能座艙語音交互、視覺語言模型應(yīng)用，以及基于生成式AI的智能服務(wù)。通過提供低功耗、高性能的算力支持，Hailo芯片可運行15億-30億參數(shù)模型，2024年下半年升級至50億-70億參數(shù)，滿足車載高頻交互需求。

技術(shù)路徑上，Hailo不僅提供AI芯片硬件，還配套全棧軟件工具鏈，支持模型編譯及加速推理，降低車企開發(fā)門檻。在“落地”案例中，Hailo已與國內(nèi)某Tier1合作開發(fā)預(yù)控方案，通過Hailo8芯片分擔(dān)360度泊車環(huán)視算法處理，還可以提升高速NOA功能表現(xiàn)。

繆凌寅表示，隨著生成式AI與車聯(lián)網(wǎng)融合，端側(cè)算力在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的本地化處理能力愈發(fā)重要。Hailo以低功耗、高性價比為核心優(yōu)勢，正推動AI技術(shù)從云端向車載終端滲透，為智能座艙打造更高效、安全的本地化智能交互體驗。

趙奎武：以AI賦能整車產(chǎn)品開發(fā)

蓮花集團始于跑車制造，蓮花跑車擁有77年的歷史，其中蓮花工程包括四大業(yè)務(wù)板塊：整車平臺架構(gòu)授權(quán)、車輛動力學(xué)開發(fā)、控制系統(tǒng)及定制化工程咨詢。趙奎武詳細(xì)介紹了蓮花工程在整車平臺架構(gòu)授權(quán)方面的布局。

在平臺架構(gòu)授權(quán)方面，蓮花工程有四大平臺可以對外進行合作，分別為提供小批量（每年不超過1000輛）超級跑車生產(chǎn)制造的LNS平臺、純電超跑平臺EPA、兼容多種能源動力的ESA平臺以及LEA平臺。其中，蓮花LEA平臺擁有完全一體的碳纖殼體，可以將整車重量控制在1.6噸以內(nèi)，性能版車型時速達(dá)每小時334公里。

整車開發(fā)前期，蓮花工程以AI賦能，縮減了整車開發(fā)周期，減少了人員投入。通過大模型的專業(yè)訓(xùn)練，蓮花工程讓大模型去做過去由人力堆疊的信息安全、數(shù)據(jù)安全等工作。蓮花工程還通過AI定制化工具，實現(xiàn)整車開發(fā)微模型等領(lǐng)域的替代。

最后，趙奎武以美劇《PT游俠》為靈感，描繪了AI賦能的智慧汽車藍(lán)圖——兼具交通、助手、機器人功能。“期待整個行業(yè)一起努力，在十年、二十年后，我們可以購買一款這樣的產(chǎn)品。”趙奎武總結(jié)說。

菲利普：AI助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

“作為奧地利表面處理技術(shù)的領(lǐng)軍企業(yè)，科林尼擁有125年悠久歷史，在全球布局15個生產(chǎn)基地，始終專注于為客戶提供電鍍、熱浸鍍鋅、電泳涂裝等定制化涂層服務(wù)，同時配套物流及完整產(chǎn)品服務(wù)。”菲利普這樣描述科林尼。

雖然是一家立足傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的公司，但科林尼同樣積極擁抱AI。在硬件電鍍過程中，AI大顯身手，雷達(dá)和攝像頭系統(tǒng)、芯片系統(tǒng)等均有AI的應(yīng)用場景。通過智能傳感器，科林尼能為客戶提供鍍金、鍍銀等專用合金的電鍍解決方案，滿足散熱、微尺度精度、抗電遷移以及長期和高熱循環(huán)等數(shù)據(jù)中心軟件的關(guān)鍵需求。在企業(yè)內(nèi)部，AI也發(fā)揮著重要作用，用于流程監(jiān)控、渡槽監(jiān)控，借助機器學(xué)習(xí)算法和計算機檢測缺陷，保障產(chǎn)品質(zhì)量；還能通過傳感器和歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測性維護，減少機器停工帶來的負(fù)面影響。

對于未來，科林尼有著清晰的發(fā)展方向。納米涂層將進一步發(fā)展，特殊的人工智能設(shè)計合金和更好的石墨烯解決方案也將得到應(yīng)用。在L4和L5的自動駕駛領(lǐng)域，科林尼的電鍍技術(shù)需滿足零故障容忍度，應(yīng)對極端環(huán)境和高頻需求，提供專業(yè)定制的電鍍服務(wù)。盡管面臨全球特定金屬和化學(xué)品應(yīng)用的監(jiān)管、人工智能競賽的地緣政治等挑戰(zhàn)，科林尼仍充滿信心，期待與全球標(biāo)準(zhǔn)接軌，推動新材料與裝備發(fā)展，加快全球認(rèn)證，加強人工智能培訓(xùn)，提升公眾對人工智能的認(rèn)識，在表面處理技術(shù)領(lǐng)域繼續(xù)深耕前行。