2025年，贝壳财经年会在一场关于中国经济开放与韧性的广泛讨论中拉开帷幕，其中，“智能网联汽车如何引领产业新生态”的分论坛尤为引人注目。该论坛聚焦于中国汽车产业如何利用智能网联汽车的优势，加速构建一个全新的产业生态。

在备受瞩目的圆桌访谈环节，各位行业领袖围绕人工智能对汽车行业的深远影响展开了深入探讨。他们一致认为，尽管人工智能大模型在汽车领域的应用尚处于起步阶段，但其潜力巨大，有待进一步挖掘和完善。

来自北京汽车研究总院的副院长郑新芬指出，随着软件定义汽车时代的到来，汽车软件代码的规模急剧膨胀。在此背景下，以大模型为代表的辅助研发工具应运而生，极大地提升了研发效率。通过功能需求检查、代码自动生成以及测试用例评审和实施等功能，大模型不仅节省了基于规则的代码规模，还为研发流程带来了革命性的变化。

深蓝汽车软件开发总经理苏琳珂分享了深蓝在AI领域的探索经验。她提到，深蓝将AI视为企业的基础设施，通过“一体两翼”战略，即一个AI大智能体分别推进产品侧和非产品侧的发展，实现了电池材料选型、电驱热管理以及智能驾驶和座舱等多方面的优化。AI技术的运用不仅提升了产品性能，还显著缩短了研发周期。

阿维塔科技自动驾驶及座舱总监董志华强调了舱驾融合的重要性。他认为，随着人工智能大模型的发展，算力溢出将成为趋势，舱驾融合能够实现弹性算力分配，从而提升硬件资源的利用率。这一变革将使得智能驾驶领域快速优化，同时让智能座舱、车控及底盘域等方面也能享受到大算力带来的智能提升。

上汽集团大乘用车智能驾驶总监张栋林则分享了上汽在智能化布局方面的经验。他提到，上汽较早地意识到了智能化的重要性，并在近年来推出了多款具备智能驾驶功能的产品。人工智能技术的引入改变了传统的开发范式，使得工程师们能够更高效地解决bug，提升开发效率。然而，新技术应用也面临着一系列挑战，如模型不可解释性、端侧算力不足以及团队知识储备和流程体系的调整等。

四维图新副总裁许鹏飞从产品力和生产力两个角度阐述了AI技术对汽车行业的影响。他指出，AI技术使得产品感知从“规则驱动”升级为“语义理解”，从而能够解决更多传统规则难以覆盖的场景。同时，AI技术还提升了生产力，通过高效处理信息、生成测试场景以及辅助编程等方式，加速了研发周期。

京西智行副总裁及悬架产品首席技术官陈伟刚则从智能底盘的角度分享了AI技术的应用。他提到，在悬架算法上，传统算法需要平衡舒适、操控与安全，而引入大模型后，可以结合多种传感器数据实现更好的效果。这一变革不仅提升了驾驶体验，还为智能驾驶的发展提供了有力支持。