在以往的汽车产业中，电动化和智能化的发展被广泛认可为两个重要阶段。其中，智能座舱和智能驾驶是智能化的核心特征。随着人工智能技术应用逐渐深入，智能化的内涵也随之丰富，甚至一些专家认为它正在朝向AI化的方向演变。近日，在合肥召开的全球智能汽车产业大会（GIV2024）上，中国电动汽车百人会副理事长及秘书长张永伟对此进行了深入剖析。他指出，传统智能化在人工智能的推动下，迎来了新一波变革，汽车行业变化的周期越来越快，电动化、智能化与AI化交织在一起，成为当前的趋势。
张永伟强调，AI技术正成为汽车行业一场重要变革的主要推动力，未来的竞争力将依赖于AI驱动的智能化发展策略。这意味着，仅仅跟随以往的竞争方式是远远不够的，未来的汽车企业必须与时俱进，重视AI技术的发展，否则将面临失去市场的风险。
在转型过程中，张永伟指出，中国车企在迈向AI化时需要面临四大难题。首先是数据问题。在智能汽车时代，数据成为了企业的核心资产，智能驾驶和智能座舱的研发需要大量数据的支持。然而，许多中国车企在数据量上普遍不足。因此，需要建立一种新机制，促成车企间的数据协作，共同提升数据的使用效率。其次是模型问题，汽车的多个关键领域必须与大模型相结合，为此汽车企业需要同时解决通用模型、垂直模型和自用模型的需求，以形成自身的竞争优势。
而芯片问题同样不容忽视，人工智能的硬件核心就是芯片。中国智能网联汽车的发展必须解决芯片本土化供应的问题，张永伟提到分领域、分种类、分阶段的本土化策略，并鼓励海外芯片企业在国内研发，从而构建完善的供给链。最后是操作系统问题，针对汽车操作系统的自治与可控性，需要在智能化初期就实现与车辆的并驱发展，以减少未来的成本。车企要主动实现自主操作系统的应用，同时，操作系统供应商也需找到共赢之道，以保持自身的利润。
除了破解上述四大难题，张永伟还认为车企应致力于五个方面的工作。首先，要建立强大的智算基础设施，满足车辆对计算能力的需求。人工智能革新时代，汽车行业亟需满足更高的算力要求，而目前国内相关资源显然还是有所短缺。其次，推动智能驾驶与车路云的融合，利用车端及路侧的多重数据源，从而实现具有中国特色的智能解决方案。此外，推进跨界合作，利用其他行业的技术和能力支持汽车行业的发展，并面对全球化中所面临的各种挑战。最后要创新制度与法规，确保在速度与安全之间找到平衡，使得技术进步与政策更新相辅相成。
总之，张永伟所提的四大难题和五项建议为中国汽车产业的AI化转型提供了重要的指导，面对瞬息万变的市场，车企必须迅速反应，迎接这场变革。只有齐心协力，推动技术创新，才能在竞争激烈的未来市场中立于不败之地。
