智能辅助驾驶技术演进 - 人工智能技术从卷积神经网络(CNN)发展到视觉语言动作模型(VLA)，显著提升感知性能 [1] - 特斯拉FSD BetaV12转向端到端架构颠覆传统模块化体系，VLA模型进一步推动变革 [2] - VLA模型融合视觉、语言理解与行动决策，具备更强场景推理与泛化能力，被视为端到端2.0版本 [2][3] VLA技术应用与市场影响 - VLA模型最初应用于机器人行业，2023年7月谷歌DeepMind推出首个控制机器人的VLA模型 [2] - 高盛预测到2030年VLA方案将占据L4级市场60%份额，重构传统Tier1价值链地位 [4] - 特斯拉FSD V12干预频次较V11下降76%，理想汽车宣布i8将成为首款搭载VLA模型的车型 [4] 车企与供应商布局 - 华为智驾3.0融合GOD网络与VLA实现无图厘米级定位，百度Apollo VLA交通场景理解准确率达98.7% [5] - 博世与微软合作开发车用Copilot系统，大陆集团斥资4亿欧元收购Recogni强化边缘计算能力 [5] - 行业采取"双轨战略"应对技术过渡期，既维护现有市场又布局新技术 [5] 行业格局与标准演变 - VLA技术可能催生分层市场，Robotaxi领域混合运营架构或长期共存 [6] - 量产车市场VLA模型有望成为高阶智驾新标配，推动行业认知范式迁移 [6] - 软件定义汽车进入2.0时代，技术竞赛将重塑产业格局 [6] AI在汽车制造的应用 - 传统流水线模式面临换产耗时长、质量波动大等问题，难以适应定制化需求 [6][7] - "AI for Process"和"Twin-Drive双驱动模型"帮助车企实现流程优化与智能制造 [7] - 大型主机厂采用自顶向下方法确保AI场景全覆盖，IPD流程解码助力智能体协同工作 [7][8]