2025年人工智能汽车行业应用白皮书

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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 目录 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 2 10 7 14 18 6 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 2 4 10 7 7 8 14 16 18 19 20 Contents 营销销售 经营管理 20 21 24 24 24 25 25 26 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 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 1 总体篇 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 2 AI 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 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 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。 来源 ：IDC Worldwide Autonomous Vehicle Forecast 注 ：SAE（Society of Automotive Engineers）国际汽车工程师协会 2021-2026 全球自动驾驶车销量及预测 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 4 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” 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 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 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 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 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 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 智能驾驶研发需要实现数据采集、数据合规、数据预处理、数据标注、数据检索和挖掘、模型开发和训练、 仿真测试的全栈数据闭环。这个过程中，海量数据存储、多源异构数据处理，实现虚实融合（真实路况数据与 虚拟仿真数据的协同处理）与智能治理是关键。通过智能存储、高效流转、仿真加速与 AI 挖掘，阿里云构建 支撑智能驾驶迭代的虚实融合数据闭环与智能治理体系，助力车企构建高效数据引擎。 首先是实现全链路的数据闭环，面对海量数据的存储需求，阿里云形成了一个完整的阶梯型存储架构，包 括内存、本地磁盘、CPFS 高性能并行文件存储以及 OSS 对象存储，统一管理冷热数据的自动流转，提升存 储效率并降低成本 ；而在数据流转过程中，阿里云 Lindorm、MaxCompute 等产品也帮助车企实现了多模态 数据的清洗处理和高效挖掘 ；在仿真验证过程中，阿里云容器 ACK 等产品拉起上千个仿真任务并行运行，加 快迭代节奏。 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 8 大模型技术 ：低成本与场景化落地的深化 随着智能化步入深水区，车企对大模型的需求已不仅限于智能座舱交互，更扩展至研发、生产、运营等 核心环节，低成本接入与场景化落地成为关键。阿里云通义大模型家族提供灵活路径，赋能全价值链。 阿里云秉持开源开放原则，提供全尺寸、全模态的通义开源模型并覆盖多种语言，助力车企低成本自研 掌握核心技术 ；同时也支持调用成熟的商业化模型快速落地。阿里云不仅提供强大的基础模型能力，其专业技 术团队也深入业务场景，确保通义大模型的能力真正转化为实际的运营效率提升与成本优化，实现场景化智能 应用的深度赋能。 在智能座舱领域，车企希望从“被动响应”转变为“主动理解”，为用户提供一个真正懂自己的“私人助理”。 阿里云通过端云协同的智能架构，端侧利用车内摄像头、传感器和语音交互持续学习车主习惯并识别潜在意图， 云端则依托通义大模型的强大认知与推理能力，调用多个专业智能体，并联合阿里生态服务（如支付、物流、电商、 地图等），生成个性化的服务策略。 此外，大模型的价值还逐渐渗透到车企内部经营提效中。例如，在智能客服和用户运营中，通义大模型 增强了系统的自然理解和精准响应能力，提高用户满意度，并提炼用户洞察指导产品改进。在知识管理和员工 赋能方面，通义大模型作为智能助手，可快速检索技术文档、服务手册和内部知识库，生成文案、图纸和代码 等内容，提供智能化经营决策辅助分析，从而提升工作效率。 此外在智驾数据检索挖掘阶段，通义千问 VL 大模型凭借良好的泛化能力，能在复杂道路场景中识别小模 型难以捕捉的静态和动态对象细节，自动完成高质量数据标注，大幅提升“黄金数据”挖掘的准确率和效率。 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 9 场景篇 10 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 智能驾驶 智能驾驶，是汽车行业 AI 应用的前沿领域，正逐步改变我们的交通方式和生活方式。智能驾驶旨在通过 多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）收集车辆周围环境信息，然后利用高性能计算平台和 AI 算法进 行数据处理和分析，从而实现车辆的精准控制和自动行驶。这包括对道路、交通标志、其他车辆和行人的识别 与感知，基于这些信息进行路径规划，以及在复杂路况下做出实时决策，如加速、减速、转弯等，最终达到无 需人类驾驶员干预的完全自动驾驶状态，大幅提升交通安全和出行效率。 智能驾驶技术的发展可以追溯到 20 世纪 80 年代，当时美国国防高级研究计划局（DARPA）启动了一 系列项目，旨在探索无人车的可能性。然而，直到近年来，随着计算机视觉、机器学习等人工智能技术以及大 数据技术的飞速进步，智能驾驶才真正从实验室走向实际应用。目前，全球多家知名汽车制造商和技术公司都 在积极研发智能驾驶系统，包括谷歌旗下的 Waymo、特斯拉、小鹏等。 从技术层面来看，智能驾驶分为多个级别，根据国家工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》国家标准主 要定义来看，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及 有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成 0-5 级，共 6 个等级。其中，L0 表示系统具备持续执行部分目标 和事件探测与响应的能力，当驾驶员请求驾驶自动化系统退出时，能够立即解除系统控制权 ；而 L5 则代表系 统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。 随着人工智能技术的迅猛发展，其在汽车行业的应用已经从最初的辅助功能逐渐演变为提升汽车产品力 的关键因素。通过智能化的技术手段，AI 技术不仅能够显著增强车辆驾驶的便捷性、舒适性和效率，还能够 在优化交通管理并减少交通拥堵方面发挥重要作用。特别是在智能驾驶领域，AI 的应用不仅改变了传统的驾 驶方式，还极大地提升了汽车的整体产品力。 AI 助力提升产品力 11 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 现阶段，大多数商用化的智能驾驶系统仍处于 L2 或 L3 级别，即组合驾驶辅助或有条件智能驾驶，这意 味着车辆可以在特定情况下进行智能驾驶，但驾驶员仍需随时准备接管控制权。例如，自适应巡航控制可使车 辆自动保持与前车的安全距离，并根据前车速度调整自身车速 ；车道保持辅助系统能帮助车辆在车道内稳定行 驶，当车辆有偏离车道趋势时自动进行微调纠正。目前不少主流汽车品牌的中高端车型都已初步具备这些功能， 部分车企也宣称其产品具备 L3 级别的有条件智能驾驶能力，允许驾驶员在特定场景下短暂脱手驾驶，但驾驶 员仍