高阶智驾发展提速　AI汽车安全边界亟待明确

图为论坛现场。（论坛主办方供图）

中国电动汽车百人会理事长陈清泰表示，目前以大模型为代表的前沿AI技术正在迅速向新能源汽车渗透，推动汽车产品加速智能化。汽车产品、汽车企业、汽车产业都正在被AI重新定义，AI驱动将成为未来车企的底层竞争力。未来几年新售出的乘用车中基础智能化功能有望全面普及。

数据显示，2024年上半年，中国乘用车L2级辅助驾驶及以上新车渗透率达到55.7%，其中具备领航辅助驾驶（NOA）功能的新车渗透率达到11%。随着高阶智驾技术进步和规模化生产，10万元至20万元车型成为高阶智驾渗透的主力市场，今年城市NOA有望迎来商业化拐点。

中国工程院院士，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤判断，如果Waymo在美国的业务顺利推进，百度在武汉的运营持续向好，小马智行、文远知行等企业也稳步发展，那么今年有望迎来无人驾驶领域的“ChatGPT时刻”。然而，要实现无人驾驶的规模化普及，还需要更长时间。预计到2030年，全球约10%的新车将具备L4级能力。

“汽车在AI布局中进入了全新的智能化阶段。”深蓝汽车软件开发总经理苏琳珂介绍，2015年开始，行业经历了从油到电的能源供给变化；2020年起，许多车辆配备了L2级自动驾驶，比例不断提高；2025年，包括长安汽车在内的企业开始推出“智能平权”“智驾平权”的概念，全系车型都将配备L2.5级以上的自动驾驶功能，不久的将来L3级自动驾驶也将面向更多消费者推广。

AI催生应用场景“全面开花”，也给相关汽车供应商提供了新的发展机遇。在此背景下，软硬件协同能力和产业链协同创新成为业内专家的共识。

“汽车未来将从多个独立交互的控制器逐渐走向AI中央大脑，实现端到端的思维和整车统一控制，达到性能最优。汽车将从移动空间演变为社交生命体，成为第二职场、第一家园、第三生活空间。”苏琳珂认为，这一转变也为供应商带来新机遇。

天马微电子中国车载业务总经理刘金权认为，随着智能系统、智能座舱、智能交互、智能网联和智能驾驶等技术的成熟，车内环境催生了丰富多样的应用场景，包括柔性显示、便携显示和悬浮显示等。显示产品在智能化或者AI生态驱动下发生了非常多深刻的变化。

科大讯飞智能汽车业务高级副总裁李展眉表示，2025年汽车产业智能化的竞争将异常白热化，大模型参与各领域的价值也将持续提升。“今年新上市的新车智能化占比普遍超过60%，另外全品牌、全产业链、全方位的竞争也席卷了整个行业。”他特别提到，智慧声场（传统音响的AI化升级）也正成为行业重要的亮点。

中兴通讯副总裁、汽车电子总经理古永承表示，2025年开始，智能化正在加速下沉普及。

古永承认为，需鼓励OEM厂商与ICT企业联合打造业界领先的智驾座舱大模型方案。数据的有效获取和安全高效利用是人工智能发展的关键，建议车企和供应商改变过去单打独斗、大包大揽的技术开发模式，走向开放合作和产业分工。例如车厂可与ICT企业合作共享数据，以“算力换技术”，真正实现供应商和主机厂的相互补位、相互共创，在实践中形成统一的标准，做到价值的最大化。

“智能网联汽车已成为人工智能技术最为广阔而且关键的应用场景之一，在汽车智能化转型的关键节点，软硬件协同能力和产业链协同创新已经迫在眉睫。”普华基础软件副总经理兼战略研究院院长张晓先表示。

在汽车智能化发展势头强劲的同时，安全问题也成为行业必须直面的核心挑战。无论是用户、数据和隐私安全问题，还是防止自动驾驶中AI误判和误操作等带来的安全风险，业内人士表示，随着AI技术在汽车领域的深度应用，这些安全边界问题亟须行业共同深入探讨并进一步明确。

在中国电动汽车百人会副理事长、中国科学院院士欧阳明高看来，多模态大模型作为端到端算法的基座模型可以赋能高阶自动驾驶技术，但还要解决大模型的安全可靠性问题。同时，L3自动驾驶需要尽快解决相关法律法规问题，L4级自动驾驶需要积累经验循序渐进，暂时不宜提全民自动驾驶。

张晓先指出，在面向AI的时代，用户、数据和隐私安全问题将更加突出，所以面向人工智能的操作系统需要提供更加严格的安全机制，包括数据加密、访问控制、隐私保护等，同时还要支持AI的边界管理能力，确保AI功能的合规。

“随着AI越来越能自主决策，如何防止AI误判和误操作对车辆和乘客带来危险？自动驾驶可以通过踩刹车退出，但在座舱等很多场景中，这种限制并不容易实现。这是我们在操作系统层面需要解决的重要课题。”中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁常衡生表示。

苏琳珂也表示，随着AI发展到一定阶段，需要思考一些包括产业、技术和安全，社会、法律和伦理方面的深层次问题。如何让AI更好地服务于车、服务于人，构建更加和谐的社会关系，是需要共同思考和推动行业繁荣的方向。

古永承强调，智能网联汽车的本质仍然是ICT、软硬件高度耦合的系统，安全是第一要务。他认为，每个汽车从业者都必须把安全作为最关键的因素。因此，在发展新技术、推动产业进步的同时，也要尊重技术发展规律。在追求AI突破的同时重新夯实底层根基，坚持长期主义，才能在智能化深水区建立真正的竞争壁垒。