汽车产业智能化转型
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 阿尔特赋能GT世界挑战赛亦庄站:以AI创新书写中国汽车科技自信
 中国汽车报网· 2025-10-21 17:22
在GT世界挑战赛北京亦庄站的赛场上,引擎的轰鸣与观众的欢呼交织,全球顶尖赛车运动的 激情在此绽放。而在这场极速盛宴中,中国汽车科技企业阿尔特的亮相格外引人注目——不仅以 全域品牌展示彰显中国智造实力,更凭借自主研发的"太乙"AI创绘工具,将前沿科技与赛事体验 深度融合,为传统体育赛事注入科技新活力,书写了中国汽车产业在智能化转型中的创新答卷。 品牌展示显担当,中国车企亮相国际舞台 体育赛事是展示国家产业实力的重要窗口,阿尔特此次深度参与GT世界挑战赛,以全方位品牌展 示,向世界传递中国汽车科技的自信与担当。 赛道沿线,阿尔特品牌标识醒目矗立,与疾驰的赛车形成"科技与速度"的视觉呼应,成为赛事直播 中的亮眼符号;主会场球形屏循环播放的品牌视频,系统呈现了企业在汽车设计、研发领域的技术积 累,以及对未来智能出行的探索成果,让现场观众与全球赛事爱好者直观感受中国汽车科技的发展脉 络;围场区的创意互动装置,则以群众喜闻乐见的方式,将品牌理念与互动体验相结合,吸引大批观众 参与,在轻松氛围中加深对中国汽车科技品牌的认知。 这种全域化、多层次的品牌展示,不仅是阿尔特自身实力的体现,更代表着中国汽车科技企业主动 拥抱国际舞 ...
 破壁垒、筑通途 以协同创新重塑全球汽车产业生态
 中国汽车报网· 2025-09-27 19:43
 全球汽车产业合作现状 - 全球汽车产业面临百年未有之大变局 需通过坚定国际合作推动共同发展 [1] - 第七届世界新能源汽车大会于9月27-29日召开 聚焦深化国际合作议题 [1]   中外合作模式演变 - 中德汽车产业合作从市场产能合作升级为技术生态合作 [3] - 欧洲购车者对中国汽车品牌考虑度从2024年31%升至47% [3] - 2024年中欧双边贸易额达7875亿美元 [5] - 2025年慕尼黑车展有116家中国企业参展 [5]   中德产业互补优势 - 德国企业在工厂安全标准领域专业积累深厚 [5] - 中国企业在市场应用 技术迭代和充电设施建设方面表现突出 [5] - 两国产业优势高度互补 可实现1+1>2的协同效应 [5]   中英合作进展 - 中英在交通脱碳领域构建双向赋能 互利共赢的合作格局 [5] - 英国在设计质量创新领域有基础 中国具备制造能力和供应链优势 [6] - 中国拥有全球最大新能源汽车市场且发展速度超预期 [6]   跨国企业在华本土化战略 - 北京奔驰合作涵盖乘用车商用车全领域 进入深度融合新阶段 [9] - 梅赛德斯-奔驰建立北京上海双引擎创新中心 加强本土研发投入 [10] - 大众汽车通过提升本土研发速度 平台战略深耕和智能化自主开发适应中国市场 [10]   技术合作方向 - 中德建议在全固态电池 AI大模型 车路协同等前沿技术领域共享资源共担风险 [9] - 协同推动自动驾驶数据安全 电池碳足迹等国际标准制定 [9] - 宝马集团认可中国新能源汽车生态化发展模式对全球市场的借鉴意义 [11]   出海挑战与对策 - 欧盟反补贴调查和美国关税政策增加全球汽车运营风险 [14] - 国际化合作面临多元化能源需求 全生命周期低碳达标等技术痛点 [14] - 企业出海需注重文化融入 建立小生态场景并借助行业组织力量 [15] - 应以谦卑心态面对出海挑战 避免过度计算短期成本 [15]   国际合作建议 - 持续深化战略共识 全面加强各层面沟通交流 [16] - 推动中外企业在开放创新环境下联合研发新技术新产品 [16] - 共建开放发展环境 反对贸易壁垒维护供应链稳定 [16] - 竞争是产业常态 合作可丰富竞争内容并实现共同发展 [16]
 深企元戎启行VLA模型加速上车 显著提升安全性
 深圳商报· 2025-06-03 06:36
 公司动态 - 元戎启行CEO周光在粤港澳大湾区车展宣布VLA模型即将推向消费者市场 [1] - VLA模型主打防御性驾驶 拥有空间语义理解 异形障碍物识别 文字类引导牌理解 语音控车四大核心功能 [1] - 空间语义理解功能可识别转弯标识与桥墩 分析盲区豁口并执行减速避让决策 [1] - 异形障碍物识别功能可分析载货三轮车等障碍物类型 输出避让绕行决策 [2] - 公司已完成VLA模型真实道路测试 预计今年推出超5款搭载该模型的AI汽车 [2]   技术亮点 - VLA模型通过四大功能让AI汽车全面理解驾驶环境 准确预测潜在危险 [1] - 空间语义理解相当于为AI汽车装上"透视眼" 破解桥洞通行 公交车遮挡等盲区场景 [1] - 异形障碍物识别可理解障碍物背后驾驶动机 如识别载货三轮车并建议保持安全距离 [2]   行业影响 - VLA模型显著提升辅助驾驶安全性 成为复杂场景的"六边形战士" [1] - 该技术有助于加速汽车产业智能化转型 [1]