2025 年 3 月 20 日，在第三届 AI 界说汽车论坛上，奇瑞汽车股份有限公司总裁助理、开阳实验室 CTO 尚进先容到，开阳实验室致力于技巧创新人与动物，尤其在技巧规模展现特质，为竣事技巧、质地与品牌的抓续擢升，实验室聚焦产学研规模，构建细致的架构与集成，并探索新科技的应用。

尚进指出，汽车行业应主动招待技巧变革，引颈变革而非追逐。他强调加速完善整车内的数字架构，竣事 AI 技巧的全面融入，使汽车成为与 PC、手机等兼容的产物形态，这不仅有助于擢升技巧、质地和品牌竞争力，还能推动高技术产业的发展，竣事要津规模的赋能。最终指标是使智能汽车成为一个宽敞的产业，得回市集份额，并推动所有这个词高技术行业的额外。

尚进   |   奇瑞汽车股份有限公司总裁助理、开阳实验室 CTO

以下为演讲内容整理：

开阳实验室持久专注于技巧创新。技巧创新的开始是一个要津问题，行为自主品牌，咱们不错自傲地说，在技巧层面已参预无东谈主区。尽管在不停体系尤其是成本不停方面，咱们仍在学习外洋一些厂家的告戒，但在技巧规模，咱们已展现出诸多特质。

那么，怎么进一步抓续擢升技巧、质地与品牌？其起源又在那处？我将此称为第二次更动，好像要转头技巧创新的本源，更多地聚焦于产学研规模，这是开阳实验室极为枢纽的创新标的。咱们不仅要自主开展研发做事，主机厂也要构建好架构并作念好集成，针对重心部分长远酌量。在此基础上，要念念考怎么充分分解学研的作用，使咱们在科技前沿的兼容产物架构中，更好地应用新科技。

开阳实验室的做事重心一方面在于车内数字化架构的要津部分，另一方面，不仅要竣事 AI 赋能，还要涵盖所有这个词全域，探索怎么愚弄新科技技能。举例，区块链技巧备受景仰，怎么将其应用于本质做事，开阳实验室旗下的阳光实验室承担此项任务。开阳实验室是一个敞开平台，不仅致力于产物落地，还波及企业孵化与成本输出，是一个轮廓性平台。

当谈及全域 AI，或者 AI 界说汽车时，需要肃穆的是，其限度不单是局限于智能驾驶和座舱。AI 实质上可视为一种器具，更是一种援救技能或计议能力的擢升。在某种进程上，AI 与软件界说并不矛盾，它本质上是在软件界说基础上的进一步擢升。

因此，咱们常说整车 OS 撑抓 AI，进而竣事从撑抓 AI 到兼容 AI，最终演变为 AI OS。咱们面前所盘问的一切，包括 AI 界说汽车，齐离不开产物架构。当咱们探讨 AI 界说汽车时，一方面要推敲车规级条目，另一方面，所有应用于车内的技巧齐必须答允高质地、高安全、高性价比与低成本等面向 B 端产物的质地递次。了了的产物架构、细致的软硬件解耦以及系统集成是竣事这一指标的根柢，AI 也不例外。

主机厂肩负着伏击做事。行为自主品牌，咱们不仅要扩大企业规模以幸免被"卡脖子"，还应具备输出技巧，"卡别东谈主脖子"的能力，主机厂更有包袱推动 AI 规模的发展。咫尺，AI 大模子存在两大主要问题，即模子算力和数据。

AI 酌量的鼓吹应主要辘集在两个方面。举例，DeepSeek 在举座性能方面，尤其是考验和推感性能的擢升，是一个很好的符号。另一方面是安全问题，所有 AI 产物需要从传统的正三角模式一样为倒三角模式。就如同迁徙互联网期间出生了繁密巨头企业一样，在 AI 规模，一朝波及应用和买卖模式，就离不开产物的可靠性和质地。

AI 自己存在 safety 和 security 方面的问题，而任何应用于汽车规模的技巧齐必须不停这两个问题，同期竣事高性价比和高安全性。这亦然汽车行业能够反哺 AI 行业的原因，咱们能够为 AI 行业在考验和推理阶段濒临的高性能与可靠性问题提供不停决策。从产物结构角度看，硬件平台天然伏击，但咱们更应景仰新的推理架构，探索怎么故高性价比的模式竣事软硬件解耦、集成与优化，从而将干系技巧应用于车内。

本质上，上述内容波及整车 OS 的延迟，无论是全域 AI，还是 AI 对所有域的赋能，不仅体当今产物假想开发阶段，更体当今产物启动阶段。然则，这里存在诸多问题，举例整车可能仅有一个大型 AI 引擎，怎么让 AI 服务于多个域？这有点雷同于整车外设，即逻辑上单一、物理上可能诀别在多个开发上启动的单一举座 OS，怎么撑抓全域整车开发？在参预 AI 期间后，加入 AI 身分后该怎么竣事？

咱们提议了 AI OS 的观念，多个域可能会有各自的基础大模子，也可称为 AI 大模子。咱们常说，基于 Transformer 的大说话模子并非 AI 的极度，怎么抓续撑抓更多 AI 模子融入，在多个域之上构建生态，是咱们需要念念考的问题。但我更景仰的是在产物开发的所有这个词生命周期内，怎么将干系技巧应用于车内，这才是 AI 界说汽车的内涵。

图源：演讲嘉宾素材

智能驾驶层面，咱们盘问过好多要津词，如端到端、两段式和一段式，宇宙模子在仿真考证中具有伏击作用，咱们也将开展干系酌量。进一步念念考，空间模子能否应用于智能驾驶规模？咱们要重架构、重集成，在全域斡旋架构下更好地应用多样模子。此外，感知规模仍存在好多 corner case 需要不停，车内暴露亦然如斯。

在安全方面，若无法了了阐述 AI 在 L3 级自动驾驶中的安全问题，L3 级自动驾驶将难以竣事，这是咱们的包袱，咱们所作念的做事不仅波及经过和不停体系，更要将安全理念融入产物中，从模子启程，不停 AI 模子的功能安全问题，进而不停基础大模子的通用安全问题。

谈及全域，先转头到产物开发阶段，仿真、热不停热假想、轻量化、新材料等规模，本质上不难交融，正如 AI 技巧庸碌应用于各个行业一样，在汽车行业应用 AI 技巧，无论是用于减少东谈主力、提高效力，还是突破技巧瓶颈，齐具有伏击真义。

说起英伟达，其最大的上风并非自动驾驶，而是数字孪生和仿真，这亦然大量 GPU 被应用的原因，比较之下，将其应用于自动驾驶只是"小试锋芒"。在咱们看来，传统假想中的好多仿真，如热不停仿真，齐可一样为数据模子，而且数据模子的精准度可能更高。进一步进行降阶处理后，可应用于车内。无论是机械专科东谈主员还是其后参预汽车行业的 IT 东谈主员，齐会发现好多传统假想中的仿真如今不错应用于车内，这将显耀擢升车内的举座展望和监控能力，这亦然 AI 界说汽车的最大赋能体现。

智能底盘中，咱们会发现其中存在两个要津问题，即数据闭环和 SOV。如今，数据闭环已从智能驾驶域彭胀到全域，以竣事影子模式。而 SOV 问题，本质上又回到了前几年咱们盘问的话题，即确立完好的里面数字架构，这是竣事 AI 界说汽车的前提。数据要件不错简短交融为，在软件界说和整车 OS 的基础上，使用的器具从模子算法发展到数据模子再到 AI 模子，竣事赋高东谈主段的升级。

另一个方面是生态彭胀。如今，遨游汽车、东谈主形机器东谈主以相配他将来交通体式，齐代表着新的宽敞产业生态，与汽车制造产业生态具有相似性。那么，为什么整车厂要涉足这些规模？为什么说这是 AI 界说汽车的彭胀？这些规模同样需要电动化和智能化，智能化部分可能与咱们的模子干系，以至在产物栈方面，从芯片到软件，再到部分算法以及所有这个词数据驱动才略，齐具有相似性。因此，咱们不仅能够参与这些规模，还能竣事反向赋能，举例在机器东谈主 AI 标的的酌量效果，反过来不错应用于自动驾驶规模。

在 AI 芯片方面，咱们也得到了很好的启示。在车载推理阶段，仍有很大的创新空间。通过对大模子的长远交融，回到硬件架构层面，无论是 moe 还是其他推理架构，齐有可能冲破 GPU 架构的把持，竣事更高的性能和模子优化，推动芯片架构的升级。数据心事问题连年来备受景仰，从 AI 角度来看，数据量更大，但问题的实质并未改革。

咱们不应只是处于追逐景况，汽车行业或主机厂应主动招待新的技巧变革。咱们不应该在新的技巧观念出现后，才去念念考其怎么界说汽车，而应主动引颈变革。就抓续发展而言，我以为仍需加速完善整车内的数字架构。前几年咱们已提议整车 OS、整车辘集式架构以及 SOA 等观念，但咫尺仍未十足竣事。

关于汽车行业而言，AI 的应用毫不局限于智能驾驶域。前几年咱们就曾指出，智能化不就是智能驾驶，智能驾驶也不就是无东谈主驾驶。智能化的指标是使汽车成为与 PC、手机、数据中心、服务器兼容的产物形态，从而使所有科技，包括数据，齐能融入其中。

在此基础上，AI 界说汽车才能竣事多域应用，多域不仅涵盖研产供销服务以及汽车的几大中枢域，还包括产物开发阶段，这只是 AI 应用的初步擢升。升维擢升则是将 AI 技巧全面融入车内，使车内架构竣事数字化，不仅是软件层面，机械和机电部分也将一样为数据驱动的架构。如斯畅想，这才是委果的 AI 界说汽车，AI 赋能车辆，竣事从技巧、质地、品牌竞争到将智能化擢升至预期指标的跨越。这一指标不仅在于使智能汽车成为一个宽敞的产业，得回市集份额和高额利润，更伏击的是，咱们不仅不会被"卡脖子"，还能凭借新技巧竣事对要津规模的赋能，推动高技术产业的发展。

（以上内容来自奇瑞汽车股份有限公司总裁助理、开阳实验室 CTO 尚进于 2025 年 3 月 20 日在第三届 AI 界说汽车论坛发表的《全域 AI 下的 AI 界说汽车》主题演讲人与动物。）