、字节等科技巨头正积极布局，与主流车企加强合作，推动AI深度赋能汽车产业，重塑汽车行业格局。

　　智慧出行副总裁、负责人钟学丹说。

　　专门为智驾场景打造了轻量化、可运营、可共建的云图方案，已服务博世、长安、长城等企业，助力训练与量产提效。高工智能汽车研究院数据显示，腾讯在新能源乘用车标配“城市NOA智驾地图”中，占据49%的市场份额。

　　云面向车企提供了全链路的智算解决方案，可以实现算力灵活调度与极致利用，混合算力集群利用率达98.4%，推理场景GPU效率提升超60%。

　　“AI大模型为智能座舱与人车交互带来了全方位的革命性变化。”张林山表示，大模型打通了车端、云端、移动端的服务边界，让座舱能力可以持续匹配用户需求，智能化已从“可选配置”变为用户购车的核心考量因素。

　　当前，AI已成为提升汽车产业链竞争力、推动产业升级的核心驱动力。李铭岩表示，行业核心价值正从传统的发动机、变速箱等机械硬件向软件、算法和数据处理能力转移，软件定义汽车已经成为现实。

　　张林山介绍，在产品端，AI推动汽车从传统交通工具转变为智能移动终端，创造新的用户价值与增长赛道；在生产端，AI重构了研发、生产、供应链全链路流程，缩短新车研发周期，优化生产质控精度，大幅降低全链条运营成本，提升产业整体运转效率；在价值端，AI推动产业价值创造从一次性整车售卖转向长期服务变现，催生各种新盈利模式，推动产业从传统制造向“制造+服务”转型，助力行业在全球汽车产业变革中建立新的竞争优势。

　　但也要看到，无论汽车智能化如何发展，安全始终是汽车行业的底线日，工业和信息化部组织制定并归口的

　　“如何在智能化创新与安全可靠之间取得平衡，是一个系统工程与治理命题。”李铭岩建议，确立安全优先、渐进创新的设计哲学，任何新功能的推出都应当建立在充分的风险评估、仿真测试和封闭场地验证基础之上。

　　张林山表示，平衡AI+汽车的智能化创新与安全可靠，需要从技术、标准、监管多维度构建协同保障体系。在技术层面，应建立“安全优先”的研发逻辑；在标准层面，针对不同等级的智能化功能明确分阶段安全准入要求，对大模型决策机制建立可追溯、可解释的规范，避免黑箱算法带来的不可控风险；在监管层面，建立全生命周期安全管理机制，通过车端联网实现远程升级后的持续安全监控，同时明确创新试错的边界和事故权责划分，在鼓励技术探索的同时守住公共安全底线，推动行业长期稳健发展。

　　特别

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