汽车AI大模型的多元应用与未来走向

解析汽车AI大模型的多元应用，洞察其未来发展的前行走向

AI 技术在汽车行业不断迭代升级，从早期传感器与初步算法融合，历经 BEV、Transformer 架构兴起，到如今端到端模型、AI 大模型广泛应用，汽车行业正大步迈向智能化变革。2025 年 3 月 20 日，在第三届 AI 定义汽车论坛上，盖世汽车研究院副总裁王显斌分享了 AI 大模型在汽车领域的发展态势。

早期，美国卡内基梅隆大学 “Navlab” 项目让自动驾驶车辆行驶在城市道路，开启 AI 在汽车领域应用篇章，那时聚焦传感器测试和初步算法融合。2010 - 2022 年，BEV 结合多种架构成为焦点，谷歌、百度相关成果推动传统 AI 算法架构发展。2023 年起，大模型和端到端模型技术掀起新变革，特斯拉 FSDV12 版本影响深远。如今，智能驾驶技术普及，AI 大模型贯穿汽车产品全生命周期。

在智能驾驶领域，以往基于规则的逻辑短板明显，转向端到端模型是趋势。国内多数车企与科技公司技术处于分段式阶段，未来将走向单一端到端模型。随着数据训练加强，端到端方案性能上限高，且对算力依赖降低。DeepSeek 在智驾中因成本效益等优势受关注，可用于数据标注、挖掘，实现场景重建，通过知识蒸馏将云端数据迁移至车载端。大模型能解决潮汐车道、车辆意图判断等复杂场景难题，优化自动驾驶数据闭环，众多企业借大模型模拟驾驶场景，提升自动化处理效率。国内多数企业采用模块化架构，理想汽车计划推出的 VLA 技术受关注，因其能降低大模型不可解释性，解决空间识别问题。大模型在底盘应用中，实现智能底盘与传感器深度整合，小米预研技术结合 AI 与视觉信息，提升车辆适应能力和用户体验。

座舱内引入大语言模型后，功能实现更丰富。AI 大模型与多模态交互融合，可依据聊天记录智能推荐目的地和餐饮、规划导航，提升用户体验。目前座舱 AI 应用面临基础与垂直大模型未完全融合问题，未来将向多模态与场景融合发展，注重自然语言交互能力提升。大模型还应用于芯片、软件设计，辅助软件开发，提升产品验证、部署效率，助力产品优化。在生产制造领域，大模型帮助车企和零部件供应商处理复杂工艺参数，实现最优排产，预测设备维护时间。在 4S 店数字化营销中，大模型助力数字人问答、广告创意设计，结合 VR、AR 提供沉浸式虚拟试驾体验。

未来，世界模型成为自动驾驶等领域重要方向，英伟达在 CES 展会上的展示为数据训练和增强提供支持。3D 场景沉浸式体验应用广泛，影响空间智能及研发设计。座舱将从人类定义功能向 AI 主动服务转变，朝着 AI agent 模式发展，演变为汽车机器人形态，交互模式也将更加人性化，更注重用户体验和价值创造。

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