2025上海车展AI大模型趋势 核心观点 - AI大模型成为汽车行业核心焦点 智能驾驶与智能座舱全面渗透 推动汽车软件开发范式变革[2] - 主机厂对Agent应用达成共识 技术落地速度超预期 但实时交互、算力部署等挑战仍存[4][7] - 端云协同架构成为主流 0 9B-8B小模型通过优化实现车规级芯片部署 避免盲目追求大参数量[4][14][15] 技术落地进展与挑战 超预期进展 - 主机厂接纳速度显著加快 2023Q4-2024H1形成明确落地共识 教育成本因全民大模型普及降低[8] - 应用方向聚焦三大领域：智能语音增强(开放域理解)、多模态交互(VLM应用)、端到端智驾(VFM融合)[8] - 生态协同创新加速 车载Agent技术标准快速建立 兼容MCP协议等行业规范[8] 现存挑战 - 算力瓶颈：主流座舱芯片(如高通8295)非为大模型设计 舱驾一体芯片(如8397)需平衡ADAS功能[12] - 数据难题：域集中式架构导致全车数据收集困难 垂直领域数据涉及隐私与高标注成本[11][13] - 实时性问题：推理延迟达300-500ms 幻觉问题与任务执行确定性待解决[7][10] 汽车AI Agent核心能力 产品形态 - GUI Agent突破第三方API限制 支持操作支付宝、导航等9大类APP 实现语音指令闭环[21] - 多模态融合：舱内视觉理解(乘客识别、安全带检测) 舱外环境感知(天气、隧道)[19][35] - 服务模式转型：从"人找服务"到基于场景感知的"服务找人" 实现主动提醒与情感关怀[20][22] 技术架构 - 端侧部署核心大脑 处理高频低延迟任务 云端承担大规模计算与知识更新[37][40] - 分层设计原则：延迟敏感与隐私数据在端侧 复杂计算与生态接入在云端[38][39] - 算力复用策略：利用座舱/智驾芯片空闲算力 停车时调用ADAS算力运行哨兵模式[15][66] 行业实践案例 亿咖通科技 - 构建AIOS全球化系统 集成Auto Agent/Auto Sense/Auto Flow/Auto ECO四大模块[42][75] - Cloudpeak中间件支持模型量化与跨平台部署 实现高通/英伟达/国产芯片适配[42][65] 面壁智能 - 专注0 9B-8B端侧小模型 通过强化学习构建"硅基家人"Agent 实现3K图像毫秒级解析[45][77] - 独创UI Agent架构 突破车机限制完成支付宝操作 结合情感计算提供拟人化服务[77] 未来发展方向 - 中央计算架构普及 推动"舱驾一体"大模型实现座舱与ADAS功能统一[67][69] - AGI技术演进：通过Next Token Prediction实现自主学习 减少人工标注依赖[70] - 交互范式革新：生成式HMI取代传统界面 构建"感知-决策-执行"全闭环体验[69][77]