AI大模型的出现，让汽车不再仅仅是一个搭载各种智能化功能的交通工具，而是正在演进为一个能够自主进化、自然交互、深度理解用户需求的“智能体”或“轮式机器人。为更好深度理解当前汽车行业AI大模型技术应用趋势，盖世汽车研究院围绕智能网联汽车市场应用展望、AI大模型汽车应用进展、重点企业产品技术方案三个方面进行了综合研究，核心观点如下：

一、智能网联汽车市场应用展望：

1、在乘用车领域，2025年中国乘用车ADAS市场渗透率将超过70%，智能座舱渗透率超80%以上。激光雷达、中控、液晶仪表、HUD等关键部件国产化进展与成本优势全球领先。预计2030年中国乘用车ADAS和智能座舱市场渗透率都将接近100%，成为产品技术标配。

2、在商用车领域，整体市场处于法规驱动阶段，市场方案仍然以基础安全ADAS功能配套为主，且市场呈现玩家较多、竞争激烈特点。一汽、东风、福田等商用车龙头企业都在干线物流、港口货运、矿山等自动驾驶应用场景布局实践。在车联网领域，主流商用车围绕产品全生命周期管理开展AI平台产品服务应用。

3、根据节能与新能源技术路线图3.0规划，2030年国内将导入高等级智能驾驶和智能座舱，2040年无人驾驶和跨场景交互开始应用。

二、AI大模型汽车应用进展：

1、未来端云协同-AIOS-AI应用Agent化成为AI定义汽车核心架构，汽车大模型领域会涌现车企、科技巨头、AI公司、Tier1四类玩家，布局侧重和角色定位存在差异。

2、AI大模型技术服务于汽车全生命周期。在研发设计领域，重点围绕外观造型、材料工艺结构、软件开发等领域提升效率和性能迭代；在智驾领域，AI大模型技术已经实现辅助驾驶中云端模型训练和车端模型部署与数据闭环等；在智能座舱领域，多模态大模型赋能座舱主动式交互和沉浸式体验，AI大模型在车载声学中调音、基于多模态交互场景化音区自动设置和生成文本图片等，基于AI大模型的单点交互和主动服务已经大规模上车，AI Agent将成为发展趋势；在底盘领域，部分车企开始将AI和机器学习等技术用于车身姿态和悬架调整，提供更加人性化的驾驶体验；在动力领域，AI技术已经应用在电池管理和能源分配方面，为用户提供电池管理策略，实现能量管理策略的智能化，未来AI在动力领域的应用有望拓展至补能管理。

三、重点企业产品技术方案：

1、科大讯飞：科大讯飞发布星火智慧座舱2.0，它能够懂你、懂车、懂环境。星火智慧座舱2.0以端云VLM大模型为中枢，融合车内外实时数据和用户感知为核心的新一代座舱交互系统。公司iFLYSOUND智慧声场通过软硬一体的AI能力，重塑车载音效的听享体验，不仅提供顶级的音质，还提供实用、好玩的智能服务，让每个人都能享受百万豪车的听享体验。当前iFLYSOUND智慧声场累计搭载量超100万辆。

2、元戎启行：公司已经构建形成辅助驾驶量产、Robotaxi和RoadAGI成为元戎启行三大业务板块，目前已经实现20万辆车辅助驾驶技术方案量产上车，2026年规划实现百万级车辆搭载。公司自研VLA模型，融合语言模型，具备强大的思维链能力，天然集成海量知识库，泛化能力更强，能够更好地适应复杂多变的真实道路环境，在控车层面和用户交互层面表现突出。

中国汽车ADAS供应链的快速发展和强大的竞争优势得益于市场需求、竞争、产业技术协同创新和成本控制共同驱动形成。巨大的本土市场为技术提供了宝贵的试验田和快速迭代的应用场景，激烈的市场竞争倒逼企业以更快的速度进行创新和降低成本，完善的本土供应链则确保了创新想法能够以有竞争力的成本迅速转化为量产产品，而企业在端到端大模型等前沿技术上的积极投入，正推动产业从追赶走向引领。预计2025年中国乘用车ADAS市场渗透率将超过70%，到2030年ADAS产品将成为车企产品标配。

AI定义汽车核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型来提高对复杂场景的感知、理解和决策能力。AI定义汽车驱动端云协同-AIOS-AI应用Agent化为核心架构发展。从用户体验来看，SDV部分功能停留在“可用”阶段，其性能在精度、稳定性和智能决策等方面的不足大幅影响用户体验， AIDV将智能汽车从“可用” 进阶为“好用”。AI定义汽车将从汽车全生命周期重塑产品，推动汽车从交通工具向“超级智能体”或“轮式机器人”演变。

VLA模型，即视觉-语⾔-动作模型。通过VLA模型，AI汽⻋可以连接 视觉、语⾔、动作，能识别和描述道路环境、交通标志、道路参与者等，理解交通场景中复杂的交互事件、隐藏的语义信息和逻辑推理，即便碰到潮汐⻋道、限⾏场景等特殊路标和边缘场景，系统也能 有⾼效的场景泛化能⼒和稳定的驾驶表现。 VLA模型使语言在辅助驾驶系统中的角色从被动的“解释者”，逐步成长为主动的“规划者”，最终将演变为具备高级推理能力的“决策核心”。

AI技术在车载声学调音、音区管理、多模态输入输出执行等领域应用广泛，能够更加场景化、沉浸式满足用户多样化需求，多模态大模型让座舱交互逐步从 “被动响应”向“主动服务” 进化。

科大讯飞作为亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业，在汽车智能化领域深耕22年,产品覆盖汽车智能座舱、智慧声场和车企数智化等领域。公司发布星火智慧座舱2.0，以端云VLM大模型为中枢，融合车内外实时数据和用户感知为核心的新一代座舱交互系统，深度做到懂你、懂车、懂环境。同时，基于星火大模型的星火AUTO智能体开发平台，希望围绕平台开发、生态资源、开发协同推动汽车智能化进化发展。

公司iFLYSOUND智慧声场作为AI音效新物种，不仅仅是提供顶级的音质，还有智能好用的功能，有趣好玩的场景，满足用户对智能座舱更多元的娱乐、服务需求。iFLYSOUND产品通过软硬一体的AI能力，重塑车载音效的听享体验，打破传统豪华音响特权，让每个人都能享受百万豪车的听享体验。当前累计搭载量超100万辆，预计2026年当年搭载量即超过100万辆。

元戎启行拥有三大业务板块：辅助驾驶量产业务、Robotaxi业务和RoadAGI业务，共享一套技术框架，形成 “技术 – 数据 - 商业化” 的闭环协同生态。

其中，辅助驾驶量产业务为整体发展奠定基础，通过大规模装车持续沉淀海量真实数据与量产工程经验。基于这些数据训练的模型，将同步赋能Robotaxi与RoadAGI业务，加速技术迭代与商业化落地。

目前，元戎启行辅助驾驶方案已搭载于20万辆量产乘用车。2025 年 10 月在城市 NOA 领域第三方供应商市场单月市占率逼近 40%，并计划于2026年实现百万级搭载规模。另外，Robotaxi与RoadAGI业务也即将实现商业化落地。

元戎自研VLA模型，融合了语言模型，具备强大的思维链能力和泛化能力，天然集成海量知识库，泛化能力更强，能够更好地适应复杂多变的真实道路环境。

在Robotaxi领域，对比行业内普遍采用的“改装车+高精度地图”传统路径，元戎启行的Robotaxi车辆基于消费级量产车打造，部署成本更低，系统稳定性与平台兼容性更强。技术层面，元戎启行的Robotaxi与已经进入市场的量产车共用同一套技术框架，能够实现技术反哺。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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③ 大模型学习书籍&文档

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④ AI大模型最新行业报告

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不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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