在以往的汽車產業中，電動化和智能化的發展被廣泛認可為兩個重要階段。其中，智能座艙和智能駕駛是智能化的核心特征。隨著人工智能技術套用逐漸深入，智能化的內涵也隨之豐富，甚至一些專家認為它正在朝向AI化的方向演變。近日，在合肥召開的全球智能汽車產業大會（GIV2024）上，中國電動汽車百人會副理事長及秘書長張永偉對此進行了深入剖析。他指出，傳統智能化在人工智能的推動下，迎來了新一波變革，汽車行業變化的周期越來越快，電動化、智能化與AI化交織在一起，成為當前的趨勢。
張永偉強調，AI技術正成為汽車行業一場重要變革的主要推動力，未來的競爭力將依賴於AI驅動的智能化發展策略。這意味著，僅僅跟隨以往的競爭方式是遠遠不夠的，未來的汽車企業必須與時俱進，重視AI技術的發展，否則將面臨失去市場的風險。
在轉型過程中，張永偉指出，中國車企在邁向AI化時需要面臨四大難題。首先是數據問題。在智能汽車時代，數據成為了企業的核心資產，智能駕駛和智能座艙的研發需要大量數據的支持。然而，許多中國車企在數據量上普遍不足。因此，需要建立一種新機制，促成車企間的數據協作，共同提升數據的使用效率。其次是模型問題，汽車的多個關鍵領域必須與大模型相結合，為此汽車企業需要同時解決通用模型、垂直模型和自用模型的需求，以形成自身的有利競爭。
而芯片問題同樣不容忽視，人工智能的硬件核心就是芯片。中國智能網聯汽車的發展必須解決芯片本土化供應的問題，張永偉提到分領域、分種類、分階段的本土化策略，並鼓勵海外芯片企業在國內研發，從而構建完善的供給鏈。最後是作業系統問題，針對汽車作業系統的自治與可控性，需要在智能化初期就實作與車輛的並驅發展，以減少未來的成本。車企要主動實作自主作業系統的套用，同時，作業系統供應商也需找到共贏之道，以保持自身的利潤。
除了破解上述四大難題，張永偉還認為車企應致力於五個方面的工作。首先，要建立強大的智算基礎設施，滿足車輛對計算能力的需求。人工智能革新時代，汽車行業亟需滿足更高的算力要求，而目前國內相關資源顯然還是有所短缺。其次，推動智能駕駛與車路雲的融合，利用車端及路側的多重資料來源，從而實作具有中國特色的智能解決方案。此外，推進跨界合作，利用其他行業的技術和能力支持汽車行業的發展，並面對全球化中所面臨的各種挑戰。最後要創新制度與法規，確保在速度與安全之間找到平衡，使得技術進步與政策更新相輔相成。
總之，張永偉所提的四大難題和五項建議為中國汽車產業的AI化轉型提供了重要的指導，面對瞬息萬變的市場，車企必須迅速反應，迎接這場變革。只有齊心協力，推動技術創新，才能在競爭激烈的未來市場中立於不敗之地。
