行业整体趋势与市场表现 - 2025年中国汽车销量达到3440万辆，同比增长9.4% [1] - 汽车行业正从电动化转型的上半场，进入以AI大模型为底层驱动力的下半场，“含模量”成为衡量趋势的重要指标 [1] - 人工智能正从“边缘插件”演变为“底层中枢”，加速重构汽车行业 [2] 主机厂AI技术布局与进展 - 吉利汽车发布面向未来的核心技术体系，包括智能座舱WAM模型、全域AI 2.0架构及千里浩瀚G-ASD平台 [1] - 吉利千里浩瀚G-ASD辅助智驾系统采用SmartAIAgent架构，应用WAM世界行为模型，是“含模量”最高、技术最前沿的系统之一 [2] - 吉利WAM模型采用分层设计，上层用MLLM进行宏观任务规划，下层集成动作专家和世界模型，并引入人类在环的价值函数体系，形成完整智能闭环 [4][5] - 基于WAM模型，吉利全域AI技术体系进阶到2.0时代，首次设计并实现“1+2+N”全域多智能体协同框架 [5] - 吉利汽车是全球首个完成全域AI布局，且唯一拥有汽车、芯片、卫星、飞行器、手机、AI大模型等全智能科技生态的车企 [8] - 吉利星座已完成一期64颗卫星初步组网，成为中国首个具备规模化应用能力的低轨卫星星座，多款车型已搭载卫星通信技术 [8] - 零跑汽车与高通联合发布全球首款搭载骁龙座舱平台至尊版与Snapdragon Ride平台至尊版的跨域融合解决方案，以双骁龙8797芯片打造高性能中央域控制器 [5] 供应链企业AI产品与战略 - 博世展出全新AI智能座舱平台与全球首发的第七代毫米波雷达 [1] - 博世AI智能座舱平台采用一体化集成系统，配备AI大语言模型和视觉语言模型，可提供拟人化交互并自动执行任务 [3] - 禾赛科技加大在L3、L4级别自动驾驶领域布局，推出新一代L3车规激光雷达解决方案，包括超远距激光雷达ETX与纯固态近距补盲激光雷达FTX [3] AI技术驱动与行业影响 - 汽车大模型推理能力提升，能加强座舱助手对复杂语义的意图识别，并提升自动驾驶规划决策中的时空预测场景精度 [2] - 智能驾驶技术方式正向规则驱动与数据、模型驱动转型，通过端到端架构整合多模态基座模型与世界模型是技术前沿的合理探索方向 [4] - 大模型上车增加了车端需求，并引发云端算力的爆炸式增长，训练端到端模型需构建万卡级别的智算中心 [6] - 在硬件趋同背景下，AI大模型是通往自动驾驶的必经之路，也是决定品牌位阶与商业成败的终极变量 [6] - 2026年或是行业“含模量”的分水岭，具备全栈自研能力和大规模算力储备的企业将收割中高端市场红利，而研发不足的中小厂商可能被边缘化 [7] 产业发展挑战与战略方向 - 行业需警惕“军备竞赛”式内卷，若资源过度集中于模型规模而非数据闭环、仿真验证或安全冗余体系构建，可能造成结构性失衡 [1] - 当前L2—L4落地仍受限于算力成本、能耗约束与法规环境，过度追求“含模量”可能导致研发投入与商业化节奏脱节，高算力需求可能推高BOM成本并导致资源配置效率低下 [6] - 中国汽车产业需坚持“自主可控”底线，在核心AI模型、训练数据、安全机制等环节构建本土技术栈 [7] - 全球协作仍具价值，基础大模型、先进制程芯片等仍由欧美主导，建议采取“开放式自主创新”策略，在应用层强化自主研发，在基础层参与全球开源社区与标准制定 [9]