【车讯网 报道】　　在智慧出行浪潮汹涌的当下，AI 技术已成为推动汽车产业变革的核心力量。9月28日，在2025世界新能源汽车大会圆桌讨论中，地平线总裁陈黎明围绕 AI 技术对汽车产业与智慧出行生态的重塑、芯片算力支撑、企业自研与生态协同平衡以及安全与成本矛盾等关键问题，展开了深入解读。

　　AI 重塑汽车产业与出行生态

　　陈博士指出，AI 技术正全方位重塑汽车产业。当前，汽车行业已步入“AI 定义汽车”时代，这一变革带来多方面深远影响。

　　在产品功能层面，从“智能座舱”“智能驾驶”单独发展，迈向“舱驾融合”及更多场景融合。未来，汽车有望成为大型 AI Agent，是人类历史上首个在物理世界大规模落地的 AI 设备。

　　技术开发范式上，从软件 1.0 迈向软件 2.0 的“数据驱动”模式，彻底改变软件开发逻辑。基于“硬件优先”和软件 1.0 时代建立的质量管理体系、标准、流程等，面临数据驱动的软件 2.0 时代诸多挑战，行业需构建新的体系标准和流程。

　　智能驾驶性能方面，AI 大幅推动其性能、泛化能力与安全性提升，让 L3、L4 级自动驾驶更近一步，实现技术能力关键突破。

　　从产业生态看，行业生态从链状变为网状，合作从 Tier3、Tier2、Tier1 到主机厂的简单供货关系，转变为广泛、深度的战略合作，涵盖资本、技术共享，形成深度融合模式。在用户生态层面，汽车成为智慧出行生态的重要环节与节点。

　　芯片与算力支撑面临挑战

　　随着算法持续演进、模型规模扩大，仅靠单车智能或单一芯片难以承载大模型应用。未来“车路云”协同，尤其是终端与云端联动将更紧密。目前，模型训练、蒸馏、推理多在云上进行，而智能驾驶的“快速响应”决策工作需在终端完成。模型参数增加，行业对“低延迟、低功耗”要求提高，给云端和终端芯片的算力与能效带来极大挑战。

　　自研与生态协同的平衡之道

　　对于全栈自研与生态协同，陈博士认为二者并不矛盾，应分阶段看待。在新技术、新产品创新开发阶段，主机厂为掌握竞争力度，有能力者会优先投入全栈自研。但当技术和产品相对成熟，进入系统成本和规模性竞争阶段，主机厂需权衡自研投入与生态合作的商业效益。技术和产品成熟时，约 20%的主机厂可能继续自研，其余更多会依靠生态合作伙伴，未来很多主机厂将从“全栈自研”转向“全栈可控”。

　　安全与成本的平衡坚守

　　安全与成本常被视为矛盾体，陈博士强调，安全是绝对底线。车辆若无法提供基本安全保障，再智能、炫酷也无人问津。在产品开发中，安全是“1”，其他功能是“0”，没有安全这个“1”，后面所有“0”都无意义。企业不能为追求成本而牺牲安全，应在保证安全基础上控制成本，这是企业应追求的目标。

　　AI 技术正深刻改变汽车产业与智慧出行生态，企业在发展过程中，需在技术变革中找准定位，平衡自研与生态协同，坚守安全底线，以实现可持续发展，为人们带来更安全、智能、便捷的出行体验。