摘要：近两年来，汽车产业进入技术爆发期：AI加速推动全产业链智能化转型，以人类认知能力重构汽车测试、安全决策以及人车智能交互体验；智能驾驶技术正从少数人的高端配置走向多数人的日常出行，“智驾平权”成为新趋势，正在改变产业价值链与市场竞争格局；芯片国产化进程加快推进，
近两年来，汽车产业进入技术爆发期：AI加速推动全产业链智能化转型，以人类认知能力重构汽车测试、安全决策以及人车智能交互体验；智能驾驶技术正从少数人的高端配置走向多数人的日常出行，“智驾平权”成为新趋势，正在改变产业价值链与市场竞争格局；芯片国产化进程加快推进，越来越多的自主车企探索操作系统和AI大模型，期待以底层核心技术筑牢汽车科技自主的根与魂。
6月6日下午，在2025中国汽车重庆论坛的前沿瞭望环节，车凌科技副总裁闫凯、Mobileye中国战略总监杨明阳、Incredibuild亚太区解决方案总监范颂颂、Hailo公司中国区汽车业务销售总监缪凌寅、莲花工程商务高级总监赵奎武、科林尼表面处理（镇江）有限公司项目总监菲利普，围绕“以前沿技术推动汽车变革”的主题精彩互动，JFP控股公司董事总经理梁军主持了这一环节。
闫凯：提供全生命周期的“数智”解决方案
车凌科技聚焦AI智能体服务与数据商业化，为车辆提供全生命周期的数智解决方案。据闫凯介绍：“吉利、东风、北汽、奇瑞、沃尔沃、路特斯、斯马特、江铃等国内外车企都是车凌科技的合作伙伴。目前，车凌科技服务过的车型超过50款，接入车云一体化平台的车辆超200万辆。”
通过车端与云端的深度协同，凌云平台实现了数据的高效流通与深度挖掘。闫凯还介绍，依托凌云平台技术基座，车凌科技可实现数据实时采集与云同步，帮助车企降低90%的数据采集成本。目前，已经有100万辆主流车企产品应用了这一技术，平均一年节省成本达7000万元。车凌科技同时还为网约车、物流车队等运营车辆提供资产管理与风险预警，助力降本增效。
除此之外，车凌科技也可以训练垂类AI的智能体，通过该智能体，车凌科技能够为车辆进行故障诊断、电池寿命、驾驶行为分析和轻微碰撞分析。通过构建电池健康度评估模型，车凌科技协助某运营车队将电池残值评估准确率提升至95%，推动二手车溢价13%。
杨明阳：双线并行，实现全球化发展
杨明阳介绍，作为一家全球化企业，Mobileye具备全球化的软硬件集成能力和量产经验，既能助力中国车企出海，也能协助全球车企进入中国市场。
Mobileye在中国设有仅次于以色列的完整布局，涵盖测试、研发、销售等职能，并在美、德、日等部署基地。截至2024年底，全球已有超2亿辆汽车搭载Mobileye技术，覆盖1200款车型，与保时捷、奥迪、大众等国际车企达成深度合作。
在技术领域，Mobileye践行“双线并行”的发展策略：一方面在消费级汽车上增强智能驾驶功能，另一方面推动无人驾驶技术落地。截至目前，Mobileye已经形成了从ADAS到L2级辅助功能，再到SuperVision、Chauffeur、Drive的完整布局。ADAS作为基础，由1颗IQ6芯片叠加硬件构成；SuperVision62系统搭载更强算力芯片与最新AI算法，预计实现城市领航辅助驾驶，将在保时捷车型上率先搭载，预计2027年量产；Chauffeur和Drive系统则瞄准更高阶的自动驾驶，其中L3Chauffeur与奥迪合作，Drive系统与大众达成合作，预计2026年量产。
范颂颂：解决边际效应，成倍提升编译效率
作为一家专注于软件开发工具链的软件公司，Incredibuild在以色列、乌克兰、中国、美国和日本均有布局，业务覆盖全球2000多家客户，广泛应用于车企及软件行业。
范颂颂分析，Incredibuild核心优势在于解决车厂软件开发中的边际效应问题，提升编译构建效率。在汽车软件开发中，座舱系统和自动驾驶环节常面临编译耗时过长的挑战。以座舱系统为例，基于安卓、QNX等系统的编译构建往往需要一个半小时甚至更久，开发人员大量时间浪费在等待上。通过分布式技术和缓存技术，Incredibuild能够有效缩短编译时间。
范颂颂举例说，通用汽车在以色列研发中心进行自动驾驶和座舱开发时，Linux系统编译需40分钟，QNX系统需约两小时；借助Incredibuild的分布式编译技术，可将编译时间缩短到原先的一半。此外，代码编译时的缓存技术可重复利用编译产物，避免重复编译，进一步提高效率。
“凭借先进技术和实际成效，Incredibuild为车厂软件开发排忧解难，成为提升开发效率的有力工具。”范颂颂强调。
缪凌寅：端侧算力变得愈发重要
缪凌寅介绍，成立于2017年的Hailo，目前人员规模近300人，专注端侧AI计算芯片研发，业务覆盖工业检测、安防自动化等场景，第一代芯片Hailo8已实现百万片出货，且正将技术延伸至智能汽车领域。
在汽车业务领域，Hailo聚焦端侧AI推理及大模型应用，其芯片可与车机主芯片插接联动，补充主芯片算力短板。核心场景包括：智能座舱语音交互、视觉语言模型应用，以及基于生成式AI的智能服务。通过提供低功耗、高性能的算力支持，Hailo芯片可运行15亿-30亿参数模型，2024年下半年升级至50亿-70亿参数，满足车载高频交互需求。
技术路径上，Hailo不仅提供AI芯片硬件，还配套全栈软件工具链，支持模型编译及加速推理，降低车企开发门槛。在“落地”案例中，Hailo已与国内某Tier1合作开发预控方案，通过Hailo8芯片分担360度泊车环视算法处理，还可以提升高速NOA功能表现。
缪凌寅表示，随着生成式AI与车联网融合，端侧算力在无网络环境下的本地化处理能力愈发重要。Hailo以低功耗、高性价比为核心优势，正推动AI技术从云端向车载终端渗透，为智能座舱打造更高效、安全的本地化智能交互体验。
赵奎武：以AI赋能整车产品开发
莲花集团始于跑车制造，莲花跑车拥有77年的历史，其中莲花工程包括四大业务板块：整车平台架构授权、车辆动力学开发、控制系统及定制化工程咨询。赵奎武详细介绍了莲花工程在整车平台架构授权方面的布局。
在平台架构授权方面，莲花工程有四大平台可以对外进行合作，分别为提供小批量（每年不超过1000辆）超级跑车生产制造的 LNS平台、纯电超跑平台EPA、兼容多种能源动力的ESA平台以及LEA平台。其中，莲花LEA平台拥有完全一体的碳纤壳体，可以将整车重量控制在1.6吨以内，性能版车型时速达每小时334公里。
整车开发前期，莲花工程以AI赋能，缩减了整车开发周期，减少了人员投入。通过大模型的专业训练，莲花工程让大模型去做过去由人力堆叠的信息安全、数据安全等工作。莲花工程还通过AI定制化工具，实现整车开发微模型等领域的替代。
最后，赵奎武以美剧《PT 游侠》为灵感，描绘了 AI 赋能的智慧汽车蓝图——兼具交通、助手、机器人功能。“期待整个行业一起努力，在十年、二十年后，我们可以购买一款这样的产品。”赵奎武总结说。
菲利普：AI助力传统产业创新发展
“作为奥地利表面处理技术的领军企业，科林尼拥有125年悠久历史，在全球布局15个生产基地，始终专注于为客户提供电镀、热浸镀锌、电泳涂装等定制化涂层服务，同时配套物流及完整产品服务。”菲利普这样描述科林尼。
虽然是一家立足传统产业的公司，但科林尼同样积极拥抱AI。在硬件电镀过程中，AI大显身手，雷达和摄像头系统、芯片系统等均有AI的应用场景。通过智能传感器，科林尼能为客户提供镀金、镀银等专用合金的电镀解决方案，满足散热、微尺度精度、抗电迁移以及长期和高热循环等数据中心软件的关键需求。在企业内部，AI也发挥着重要作用，用于流程监控、渡槽监控，借助机器学习算法和计算机检测缺陷，保障产品质量；还能通过传感器和历史数据进行预测性维护，减少机器停工带来的负面影响。
对于未来，科林尼有着清晰的发展方向。纳米涂层将进一步发展，特殊的人工智能设计合金和更好的石墨烯解决方案也将得到应用。在L4和L5的自动驾驶领域，科林尼的电镀技术需满足零故障容忍度，应对极端环境和高频需求，提供专业定制的电镀服务。尽管面临全球特定金属和化学品应用的监管、人工智能竞赛的地缘政治等挑战，科林尼仍充满信心，期待与全球标准接轨，推动新材料与装备发展，加快全球认证，加强人工智能培训，提升公众对人工智能的认识，在表面处理技术领域继续深耕前行。
来源：汽车观察AO
