2025年9月11-14日，2025中国汽车产业发展（泰达）国际论坛在天津隆重召开。

在9月12日数智化生态专场中，一场关于“汽车行业AI大模型应用实践与趋势”的讨论正热烈展开。来自车企、高校、科研机构、行业协会等领域的专家学者与企业代表，共同探讨汽车产业在AI技术发展下的探索与实践。

• 汽车正从功能机迈向“有温度的智能体”

东风汽车集团有限公司首席专家、东风汽车研发总院副院长陈涛在《场景牵引 模型筑基 数据驱动 打造汽车具身智能新形态》的演讲中指出，AI不应仅是功能叠加，而应让汽车成为“有功能的工具，有温度的陪伴”。

东风汽车去年首次系统阐述了这一理念，并于2025年提升了人工智能的战略地位，实施了“1+2+6+X”人工智能企业战略。陈涛介绍，该战略通过用户端和企业端双向发力，在六大领域开展专项行动。

企业应围绕场景、模型、数据三个核心领域，打造汽车具身智能体。一是场景牵引，以用户场景需求为核心，重构有温度的出行体验；二是模型筑基，以大模型为核心，夯实AI能力底座；三是数据驱动，以高质量数据集为支撑，激活AI应用价值。

在用户端，东风通过多模态大模型实时捕捉驾驶员生理和情绪状态，自动调节车内环境，包括空调、香氛、灯光、音乐等，甚至改变车机交互语气，实现“共情式”出行体验。

在企业端，东风以大模型为基，构建企业级AI能力体系，并应用于研发、制造、供应链和服务全链条。陈涛特别提到，今年3月东风开源了120万组端到端辅助驾驶数据集，已有20多家企业和高校申请使用。

“未来汽车具身智能体不再是硬件和算法的叠加，而是深度融合AI决策能力，实现从感知到执行的全链路闭环的生命体。”陈涛强调，实现这一形态需达到三大指标：超99%的场景理解准确率、30毫秒内的安全响应速度以及零抱怨的交互体验。

• 机器人与AI视觉重塑汽车生产流程

中国已连续四年成为全球最大工业机器人市场，而汽车制造业正是自动化应用最广泛的领域之一。阿童木机器人合伙人、CMO施凤财在分享中指出，当前中国工业机器人出货量占全球一半，市场规模达到日、美、韩、德四大制造强国总和的两倍。

在汽车制造环节，机器人的应用已实现高度渗透。施凤财表示，在整车四大工艺中，冲压、焊接和涂装的自动化率均超过90%，仅有总装环节仍较多依赖人工。不过，随着具身智能人形机器人的发展，这一现状正在改变。

他以赛力斯工厂为例，指出其自动化水平已超过上海特斯拉工厂，尤其在冲压、焊接和涂装环节基本实现全自动化操作。人工智能技术在制造流程中体现为控制系统与MES系统的数据打通，以及“AI+3D视觉”技术在质检、搬运和焊接环节的全面应用。

在动力电池产线中，AI与机器人的融合程度甚至超过传统发动机和变速箱产线。施凤财强调，“AI+3D视觉”系统为机器人装上了“智能眼睛”，能够实现瑕疵检测、点云特征分析、螺丝孔识别等高精度任务。

• 风险与治理：AI安全成为产业健康发展前提

随着AI技术在汽车领域的深入应用，相关风险也引起行业高度重视。中国汽车技术研究中心有限公司首席专家、中国汽车战略与政策研究中心副总工程师秦孔建指出，汽车产业人工智能技术应用重点聚焦驾驶自动化、智能座舱、智能制造领域，推动实现汽车产品性能、用户体验以及生产效率的显著提升，凸显AI技术的乘数效应。人工智能和大模型的应用不仅限于单一环节，应用贯穿“感知-决策-执行-反馈”全过程，并通过车云数据闭环持续更新迭代。

他在演讲中系统分析了人工智能技术在汽车应用中的潜在风险，分为系统内生性风险和应用衍生风险两类。前者包括算法黑箱、数据安全、鲁棒性等问题；后者涉及决策偏差、责任归属、内容失控等更广泛的社会影响。

秦孔建指出，汽车作为高速移动的交通工具，其安全风险远高于消费电子领域，且单一风险可能引发连锁反应，因此必须高度重视安全风险防控。

在治理方面，他介绍了国际上的三种模式：美国以“赢得竞赛”为核心，通过监管松绑加速创新；欧洲早期严格监管，现在逐步调整避免阻碍技术发展；中国则坚持发展与安全并重，从顶层设计、法律制度和部门规章三个层面完善治理体系。

2023年以来，中国加快了智能网联汽车领域的政策布局，在标准体系建设、技术研发伦理指引等方面推出了一系列措施。秦孔建透露，针对车用AI驾驶自动化产品，未来将开展技术参数统一备案工作，出台安全管理细则和技术研发能力指南。

他最后强调，管理措施的实施需依托完善的标准体系。目前，通用人工智能标委会与汽标委已组建车用人工智能标准工作组，正在构建覆盖基础要素、产品应用及安全规范的标准体系。

最后，会议发布了数智化生态智库共识：一是强化数据驱动，构建全链条协同新范式。以整车埋点等数据为代表形成“数智驱动”核心，打破数据孤岛，推动数据全环节安全流通与价值释放，构建跨企业、跨行业的协同生态，助力产业从制造向服务、从封闭向开放转型升级。

二是推动人工智能与产业深度融合，重构价值链核心环节。积极发展AI共性技术与垂类大模型，深化AI在动力行业典型场景的实践，推动技术从“单点应用”走向“系统融合”，实现研发、生产、营销、供应链、服务全链条智能化跃升。

三是构建安全可信、合规可控的数据基础设施，共创协同发展新生态。推进以“平台+规则+场景”为支撑的汽车产业数据空间建设，完善数据合规流通机制，强化网络安全、数据安全与软件安全治理，构建开放协同、良性发展的产业环境，推动汽车与能源、交通、信息等领域深度融合，培育新质生产力，赋能产业高质量发展。

从智能制造到产品创新，从技术突破到治理完善，AI技术正在全面重塑汽车产业的面貌。随着政策体系的不断完善、技术能力的持续提升以及行业协同的日益深化，中国汽车产业正加速向AI驱动的新形态迈进。