摘要：7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确当前人工智能技术正加速迭代演进，提出要大力推进人工智能规模化商业化应用，依托我国产业体系完备、市场规模庞大、应用场景丰富等优势，推动人工智能与经济社会发展各领域深度融合，形成"以创

7月31日，国务院常务会议审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确当前人工智能技术正加速迭代演进，提出要大力推进人工智能规模化商业化应用，依托我国产业体系完备、市场规模庞大、应用场景丰富等优势，推动人工智能与经济社会发展各领域深度融合，形成"以创新带应用、以应用促创新"的良性循环。意见强调，政府部门与国有企业要发挥示范引领作用，通过开放应用场景支持技术落地；同时需优化人工智能创新生态，强化算力、算法和数据供给，加大政策支持与人才队伍建设力度，构建开源开放生态体系，为产业发展提供坚实支撑；此外，还需提升安全能力，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。

而在一周前的7月26日，上海在2025世界人工智能大会上，向百度智行、小马智行等8家企业发放首批"主驾无人"智能网联汽车示范运营证，覆盖智能出租、货运两大业态共4款车型，Robotaxi即日起正式开启收费运营。这一标志性事件，不仅宣告上海自动驾驶迈入规模化商业化阶段，更折射出全球AI治理与产业竞争已进入新一轮结构性博弈期。

一、全球治理格局：规则主导权争夺白热化

在2025世界人工智能大会（WAIC）上，中国发布《全球AI治理行动计划》，呼吁由联合国牵头建立国际AI监管机构，强调全球合作与安全管控并重。李强总理在会上明确指出，AI发展"不能成为少数国家或企业的专属游戏"。

与此形成鲜明对比的是，美国于7月发布《赢得竞赛：美国AI行动计划》，在强调加速创新和出口扶持的同时，坚持以技术禁运和产业脱钩方式限制技术对外扩散。此外，今年2月巴黎AI行动峰会吸引全球100多个国家参与，超过60个国家及企业联合启动重大投资计划——欧盟设立2000亿欧元InvestAI基金，包括中国在内的多个国家签署《包容与可持续AI宣言》，而美国与英国则拒绝签署。

这些动向清晰显示，AI治理正呈现多极分流趋势：中国倡导开放合作与制度主权，美国强化技术封锁与出口控制，欧盟则通过法规与产业基金塑造规则影响力，全球智能汽车产业发展的制度环境日趋复杂。

二、国际企业竞速：智能汽车成AI落地主战场

全球汽车巨头正加速布局AI技术融合。通用汽车在底特律的Factory Zero工厂，已全面部署人工智能与机器学习技术，应用于生产设备预测性维护、生产线实时调整及消费者画像优化等领域，同时利用AI提升充电站选址、定制化生产等全链条效率。

瑞典沃尔沃成为首个将Google新一代AI助手Gemini整合到整车系统的品牌，该系统支持实时译文、智能导航、语音搜索、短信指令等自然交互功能，计划于今年下半年批量搭载于Android Automotive平台车型。

英国Wayve已与日产达成合作协议，将其基于驾驶数据学习的半自动驾驶系统集成到日产车型，目标在2027年实现L2级别辅助驾驶商用落地，同时通过在德国设立测试中心加速拓展欧洲市场。此外，美国Applied Intuition与OpenAI合作开发的Vehicle OS技术，已开始植入车辆仪表盘，推动软件定义汽车生态落地，并与TRATON等商用车集团联合开发车载平台系统。

三、政策驱动下的生态重构：技术融合迈向深水区

1. 设计与工程效率的AI革命

国际学术界与企业正推动AI Agent协同工程设计突破。最新研究显示，"多Agent设计框架"可将汽车美学设计与空气动力模拟流程从数周压缩至数分钟，大幅提升创意迭代效率；生成式AI则被广泛应用于自动驾驶测试场景生成、路径规划与高精地图构建，显著加快技术训练进程。

2. 车端AI与生态系统深度融合

除智能语音助手外，生成式AI正全面渗透至自动驾驶系统、车载导航及个性化人机交互领域。SoundHound已在欧宝、Lucid、起亚等品牌车型中部署Chat AI平台，实现用户通过语音完成订单下达、路径规划等场景化操作。戴姆勒、宝马、现代等企业在CES 2025上展示的AI驱动全景抬头显示、全景交互屏及人机融合体验系统，均强调构建减少驾驶分心的安全交互体系。

3. 法规与标准体系同步升级

欧盟AI法案已将自动驾驶系统列为"高风险AI应用"，明确透明度与可控性要求；德国与瑞士分别于2021年、2025年通过自动驾驶专项立法，允许L4级车辆在特定区域开展测试运营，同时明确伦理决策原则。中国在2023年出台《自动驾驶车辆数据安全管理规定》，对车载数据权限、隐私边界、车外影像合规性等提出具体要求，本次"人工智能+"行动意见更进一步提出开源生态建设与安全治理机制同步推进的发展路径。

四、智能变革临界点：机遇与挑战交织

中国政策红利与产业基础形成的叠加效应，为智能汽车发展提供强劲动能，但现实瓶颈仍不容忽视：用户体验层面，全球范围内AI汽车的净推荐值提升缓慢，技术可靠性、售后保障体系不完善及信息安全信任缺失成为主要痛点；产业供应链方面，高性能AI芯片仍依赖进口，地图服务标准、冗余安全体系、统一测试规范尚未实现国际接轨；国际市场上，特斯拉FSD Beta已在北美多数州推广，德国、法国正加速制定L3级法规试点方案，国际标准与品牌规则主导权争夺日趋激烈。

中国若想实现从跟跑到引领的跨越，必须在三方面实现突破：一是通过技术迭代与服务升级培育用户信任；二是攻克关键核心技术，构建自主可控的供应链体系；三是主动参与并主导国际标准制定，提升规则话语权。

结语：从"交通工具"到"智慧伙伴"的跃迁之路

从上海自动驾驶迈入规模化商业化，到全国智能生态建设的系统推进；从国际治理舆论场的规则博弈，到技术融合的实战突破，中国正将AI汽车推向国家战略层面。下一阶段的核心命题在于：能否将政策引导、地方试点与企业创新有效协同？能否推动汽车真正从"交通工具"转型为"智慧伙伴"？

来源：一梦栖一点号