行业趋势与核心观点 - 汽车产业正从“软件定义”迈入“AI驱动”的深水区，软件、数据和AI重塑体验已成为不可逆转的潮流 [8] - “智驾普及”与“技术平权”是2025年汽车产业的鲜明标签，L2级辅助驾驶渐成标配，激光雷达进入规模化与成本优化阶段，智能座舱与三电技术实现全系车型覆盖 [10] - 产业价值链正从硬件向软件与服务加速迁移，已有企业通过“硬件引流+软件盈利”模式实现增长，未来软件集成更多AI技术将使其价值进一步放大 [12] 竞争焦点与生态构建 - 产品表面功能趋同，竞争向更深层次转移，软件成为跨界融合与生态构建的核心纽带，实现系统级资源整合 [12][14] - 未来智能汽车不是信息孤岛，竞争力重要一环在于实现“人、车、家全场景”融合，汽车与手机、家居等智能终端深度协同 [14] - 操作系统作为“核心底座”战略价值凸显，其发展趋势是向融合化（支持车路云边端资源共享）、AI化（形成智慧底座）演进，开源成为共识技术路线 [15] 核心技术挑战 - 核心技术自主可控是主要挑战，行业处于“局部领先”阶段，真正的领先需在芯片、算法、操作系统等核心领域实现自主可控 [16] - 生态与协同机制需完善，亟待共建统一平台与开放生态，解决芯片平台、内核、中间件、基础软件的适配协同问题，并克服“数据孤岛”与“技术割据” [16] - AIOS（AI操作系统）发展面临挑战，当前处于“AI for OS”阶段，未来2-3年有望向更原生状态发展，需解决对CPU、GPU、AI加速器及内存带宽等资源的统一调度问题 [17] 企业实践与解决方案探索 - 东软睿驰NeuSAR OS已实现跨应用、跨层、跨平台的AI Agent能力构建，能调度不同应用完成复杂指令，并联动车端、手机、智能家居实现智能协作 [20] - 华为HiCar致力于解决应用生态上车的痛点（如应用快速更新与座舱长生命周期的协同），目标是让用户在车上无需操作手机，并推进算力、数据、窗口、桌面、AI的五大融合 [20] - 具身智能发展面临真实数据获取难、模型训练难、缺少稳定可靠本体、开发周期长四大挑战，智元公司通过成立数据工厂、训练“启元大模型”、开放开发平台、推出多款产品进行探索 [21] 产业协同破局路径 - 标准建设是关键，应聚焦基础软件接口规范、AI算法应用标准、数据与功能安全等关键领域，积极参与国际标准制定，并建立覆盖数据跨境流动、知识产权等的全链条合规体系 [23] - 软硬协同驱动破局的四大路径是：软件协同（构建芯片、OS、算法垂直整合能力）、数据驱动（共建行业级智能数据底座）、安全升维（构建生态协同智能防御体系）、生态共建（构建“人车路云星”全域协同生态） [24] - 应加强汽车软件底层技术攻关，深化AI等新一代信息技术融合，全力推动汽车软件开源生态建设，以构建协同共赢的产业共同体 [24] - 地方政府（如上海嘉定）将持续以汽车软件为重点发展领域，优化营商环境，完善基础设施，搭建合作平台，以构建开放协同的产业生态 [26]