奇瑞汽车AI战略与产品规划 - 奇瑞汽车董事长尹同跃表示，公司正派人赴美体验特斯拉FSD与Grok模型组合，以对标其智能座舱与驾驶水平并快速追赶[1] - 奇瑞在“2026奇瑞汽车AI之夜”上展示了全域AI战略技术蓝图，核心成果包括超级AI智能体“小奇同学”、猎鹰智驾、灵犀智舱及墨甲机器人[1] - 公司宣布其AI智能化正式进入AI+ 2.0时代，加速从“技术奇瑞”向“全球AI科技公司”全面跃迁[1] - 在智能驾驶领域，“猎鹰智驾”系列计划在2026年搭载超过35款车型，以推动高阶智能驾驶的普及[1] 博世集团财务表现与经营压力 - 全球最大汽车零部件供应商博世预计其2025年营业利润率将明显低于2%，远未达预期目标[2] - 博世2024年营业利润率已从2023年的4.8%下降至3.5%[2] - 2025年利润缩水部分源于高达31亿欧元的重组成本（主要为裁员拨备），约占其销售额的3.5%[2] - 博世2025年营收预计约为910亿欧元，略高于2024年的900亿欧元，但增长主要得益于收购江森自控-日立公司带来的约40亿欧元收入；剔除该并购影响，按可比口径计算其实际营收出现下滑[2] 理想汽车辅助驾驶运营数据 - 理想汽车发布的“理想辅助驾驶2025年出行报告”显示，其辅助驾驶累计用户达150.5万人，累计行驶里程超60亿公里，其中2025年辅助驾驶里程为30.7亿公里[3] - 理想辅助驾驶用户活跃率高达99.5%[3] - 2025年度，理想汽车单日辅助驾驶里程超1000公里的次数达36643次，单个用户最长辅助驾驶里程为11.9万公里[3] - 其VLA语音指挥功能累计使用1225.4万次，用户驾驶偏好累计记忆20.1万次[3]

奇瑞汽车AI战略与成果 - 公司于2026年1月17日举办“2026奇瑞汽车AI之夜”，主题为“科技有AI”，并展示了全域AI战略技术蓝图[3] - 公司核心AI成果集体亮相，包括超级AI智能体“小奇同学”、猎鹰智驾、灵犀智舱、墨甲机器人[3] - 公司宣布其AI智能化正式进入2.0（AI+）时代，加速从“技术奇瑞”向“全球AI科技公司”全面跃迁[3] 智能驾驶发展规划 - 在智能驾驶领域，“猎鹰智驾”系列持续进化，并计划在2026年搭载超过35款车型，以加速高阶智能驾驶的普及[3] - 公司正不断派人到美国体验特斯拉的FSD+Grok模型组合，并与特斯拉的舱驾水平对标，以找出差距并快速追赶[3] 公司对AI的认知与战略定位 - 公司董事长尹同跃将AI比喻为时代的“文字”、“蒸汽机”与“电力”，认为AI是催生新智能形态、重构一切产业的核心力量[3] - 公司认为所有产业，特别是汽车产业，都值得也必须被AI重构一遍，因此将坚定不移、不遗余力地拥抱AI[3] - 公司以汽车为基石，推动AI向物理世界全面延展[3] AI与汽车产业融合面临的挑战 - 公司认为AI与汽车产业高度融合发展面临三大挑战：安全挑战、法律与伦理挑战、质量管理的挑战[4] - 安全是首要验证关，因为汽车承载生命安全[4] - 法律与伦理挑战涉及建立符合人类价值观的AI治理架构[4] - 质量管理挑战在于需建立适配AI研发的新逻辑，确保AI系统在全生命周期中稳定、可靠、可追溯[4] AI发展的基础设施与能源布局 - AI算力背后是高算力芯片和能源，全球算力爆发式增长将伴随巨大的能源需求和新的基建需求[5] - 公司已成立芯片研究院和绿色能源公司，并参与一些更新的能源技术，旨在让AI“有芯”，为算力“供能”[5] - 公司希望人类从追求出行自由，转变为追求算力自由和能源自由[5] 汽车产业的新使命与AI愿景 - 在汽车工业与智能文明的历史交汇点，汽车被赋予新使命，成为塑造未来文明形态的关键起点[5] - 公司相信AI的终极意义是让技术普惠大众，让产业发展更繁荣，让未来社会更富有、更公平、更有温度[5]

公司AI战略与愿景 - 公司提出从“技术奇瑞”向“全球AI科技公司”全面跃迁，其AI智能化正式进入2.0（AI+）时代 [1] - 公司董事长尹同跃将AI比作时代的“文字”、“蒸汽机”与“电力”，认为所有产业特别是汽车都值得也必须被AI重构一遍 [1] - 公司展示全域AI战略技术蓝图，包括超级AI智能体“小奇同学”、猎鹰智驾、灵犀智舱、墨甲机器人等核心成果 [1] 智能驾驶与产品规划 - 在智能驾驶领域，“猎鹰智驾”系列持续进化，并计划在2026年搭载超过35款车型，以加速高阶智能驾驶的普及 [1] - 公司正不断派人到美国体验特斯拉的FSD+Grok模型组合，并与特斯拉的智能座舱和驾驶水平进行对标，以找出差距并快速追赶 [1] AI发展面临的行业挑战 - AI与汽车产业融合面临三大挑战：首先是安全的挑战，汽车作为承载生命安全的产品，安全是首要验证关 [2] - 其次是法律与伦理的挑战，行业需建立符合人类价值观的AI治理架构 [2] - 第三是质量管理的挑战，必须建立一套适配AI研发的质量管理新逻辑，确保AI系统在全生命周期中的稳定、可靠与可追溯 [2] 算力、芯片与能源布局 - AI算力的背后是高算力芯片和能源，全球算力的爆发式增长将伴随巨大的能源需求和中国新的基建需求 [2] - 公司已成立芯片研究院和绿色能源公司，并参与一些更新的能源技术，旨在让AI“有芯”，为算力“供能” [2] - 公司董事长希望人类从追求出行自由，转变为追求算力自由和能源自由 [1][2] 对汽车产业未来的展望 - 在汽车工业与智能文明的历史交汇点，汽车被赋予新使命，成为塑造未来文明形态的关键起点 [2] - 公司相信AI的终极意义是让技术普惠大众，让产业发展更繁荣，让未来社会更加富有、公平和有温度 [2]

DeepSeek-V3.1技术升级 - 公司发布V3.1版本采用混合推理架构，同时支持思考模式和非思考模式，提高思考效率并减少token消耗和时间成本[6] - 模型通过后训练优化提升Agent能力，外扩训练增加840B token，上下文长度和两种模式均达到128k[8] - API Beta接口支持strict模式Function Calling，提升工程可靠性和企业易用性，并增加对Anthropic API格式支持以渗透其企业市场[8][9] UE8M0 FP8超低精度创新 - 公司采用UE8M0 FP8 Scale参数精度，这是一种对数数值系统（LNS）特化实现，用于存储缩放因子而非直接权重[11][13][24] - 该格式兼容MXFP8标准，可在支持该标准的硬件（包括英伟达Blackwell和国产GPU）上直接运行，减少75%内存使用并提升训练推理效率[4][13][27] - 超低精度设计覆盖极宽动态范围，通过软件定义适配国产芯片，使国产GPU能高效运行大模型[13][24][27] 算力自主战略路径 - 公司分两阶段突破：先通过魔改PTX指令集最大化利用英伟达GPU算力利用率，再通过UE8M0 FP8降低算力物理需求适配国产芯片[4][26][27] - 软硬件协同优化构建"算力无关"模型生态，长期减少对进口先进GPU依赖并推动国产芯片生态发展[4][27][32] - 超低精度技术加快国产下一代GPU推出（如寒武纪、沐曦、燧原、昇腾），形成去英伟达化路线[14][27][32] 对英伟达市场的影响 - UE8M0 FP8技术降低对H20/B30等缩水版芯片需求，国产芯片生态完善将削弱CUDA锁定效应[29][30][32] - 英伟达优势仍存于G200的更大带宽、更强互联和显存以及CUDA生态绑定，但低成本训练路径弱化其必选性[32] - 公司技术路线可能影响英伟达中国市场策略，中长期国产方案更受成本敏感企业青睐[29][30][32]

技术升级与架构创新 - DeepSeek-V3.1采用混合推理架构，同时支持思考模式和非思考模式，提升模型灵活性和效率[3] - 模型通过后训练优化显著增强Agent能力，在工具使用和智能体任务中表现提升[6] - 基础模型在V3基础上新增840 B token的外扩训练，上下文长度和双模式均扩展至128k[7] - 引入UE8M0 FP8 Scale参数精度，最多减少75%内存使用，大幅提升训练和推理效率[1][13] - UE8M0 FP8格式兼容MXFP8标准，可直接在支持该标准的硬件上运行，无需额外转换[14][15] 算力优化与硬件适配 - 公司通过魔改英伟达PTX指令集提升GPU算力利用率，最大化挖掘现有硬件潜力[33] - UE8M0 FP8格式采用对数数值系统特性，覆盖极宽动态范围，适合低算力环境工程优化[14][30] - 超低精度技术降低对进口GPU依赖，适配寒武纪、沐曦、燧原、昇腾等国产芯片[1][16][34] - 软件定义策略使模型与多种芯片适配，推动国产芯片实现前沿大模型训练推理[15][35] 企业服务与生态建设 - API Beta接口支持strict模式Function Calling，提升工程可靠性和企业易用性[8] - 新增Anthropic API格式支持，便于Claude用户迁移，直接渗透其企业市场份额[9] - 升级后模型在保持性能同时降低价格，凸显性价比创新优势[7] - 技术路线旨在构建"算力无关"模型生态，减少对CUDA生态依赖[35][42] 行业竞争与市场影响 - 超低精度技术可能削弱英伟达H20/B30芯片在中国市场竞争力[37][39] - 国产AI软件栈逐步成熟，中长期将降低对英伟达芯片需求[38] - 国际厂商仍优先选用英伟达G200追求极致性能，但中国厂商形成去英伟达化路径[40][42] - 技术突破激活资本市场，推动算力自主进程[2][10]