汽车行业大模型应用趋势与未来机遇

在当今数字化时代，人工智能技术的飞速发展正推动着各行各业的深刻变革，而汽车行业作为技术革新的前沿阵地，正经历着前所未有的智能化转型。人工智能大模型技术正在重塑全球汽车产业格局，推动自动驾驶、智能座舱、生产制造等领域的全面智能化转型。

2025年5月，科智咨询正式发布《汽车行业大模型应用研究报告（2025）》，报告从技术应用、市场趋势、挑战与机遇等维度，深入剖析大模型对汽车行业的变革作用并展望未来发展方向。本文摘选部分内容进行分享。

01  汽车行业大模型核心应用场景

汽车行业产品复杂、产业链长，汽车厂商和科技厂商纷纷在大模型应用方面布局发力。从应用场景看，大模型可以在自动驾驶、智能座舱、产品研发及营销销售四个领域发挥重要作用，重塑整个汽车行业。

 
1.1 自动驾驶：感知、决策与数据闭环

在车企"全场景智驾"的浪潮中，大模型正从数据、感知、决策三大维度重构自动驾驶技术体系。在感知层，基于Transformer架构的大模型能够高效处理BEV（鸟瞰视角）数据，提取道路环境特征，显著提升障碍物监测与定位效率；预测层则借助类GPT架构解析交通参与者行为；决策控制层是大模型突破的核心，结合深度学习与强化学习，构建数据驱动与知识引导融合的通用模型，实现自主决策与精准控制。

1.2 智能座舱：交互体验升级 

大模型技术为智能座舱的交互体验带来显著升级，尤其在语音识别、多模态融合与车内外联动方面表现突出。车载语音助手通过大模型的自然语言处理能力，实现指令理解精准度与交互自然度的飞跃；车控系统进一步整合驾驶员状态监测，提升驾驶个性化与安全性；车外语音交互技术（如赛轮思方案）结合语音识别、声纹验证等技术与车辆外部麦克风，支持用户在车外通过语音控制车辆；多模态交互则打破单一指令局限，整合多种感官信息，提供更为直观和自然的交互体验。

1.3 研发生产：AI赋能智能智造

AI大模型技术深度融入汽车研发与生产全流程，从设计开发、生产制造到质检环节实现效率跃升。在设计环节，大模型可以根据工程师需求辅助生成设计文档，提高设计开发的效率和质量；生产端则利用AI预测生产数据、优化生产线布局和供应链管理；在质检环节，AI大模型替代传统人工目检的低效模式，通过视觉识别与数据自动归档，实现车型匹配、功能检测的标准化与数字化。

1.4 营销销售：全链条数字化重构

大模型技术正重塑汽车营销全链条，实现从售前体验到售后服务的数字化升级。售前环节中，生成式AI帮助搭建汽车虚拟展厅，让用户在参观实体展厅之前就能虚拟配置自己梦想中的汽车并探索其功能；智能客服系统依托大模型理解复杂咨询，基于对内部文档资料的理解全天候给出更人性化的回复；在售后市场，大模型可以依托车辆运行数据，实现预测性维护与个性化服务推荐。

 
02  汽车行业大模型应用趋势与未来机遇

2.1 政策与资本：双重引擎加速产业化进程

政府对智能汽车和大模型技术的发展给予了高度重视，出台了包括资金扶持、税收优惠、科研项目支持等一系列支持政策，并积极推动针对关键问题提出创新解决方案；各地政府也在积极推动相关工作，致力于打造自动驾驶场景生态示范区，并以资金支持智能网联汽车重点领域攻关方向。

在资本市场，融资热点集中在车规级AI芯片、4D场景重建和多模态交互等关键技术领域，如地平线完成C轮融资9亿美元，支撑BEV+Transformer的部署；五一世界获2.5亿元战略投资，强化仿真训练能力；思必驰完成D轮融资15亿元，升级智能座舱体验等。资本不断向关键技术环节聚集，加速技术创新与产业化进程，推动大模型在汽车行业的更广泛应用。

2.2 技术突破：重新定义汽车智能上限

(1) DeepSeek催化“智驾平权”

 DeepSeek通过算法优化、架构创新与开源生态，大幅降低了AI模型的训练与推理成本，推动智驾技术实现普惠化。比亚迪、东风、吉利等8家车企宣布接入DeepSeek，将技术普惠工具转化为大规模商业落地，加速智驾功能向大众市场的渗透。同时，DeepSeek出色的性能也赋能车企智能化升级，优化智能座舱语音交互、场景理解和个性化服务能力；提升自动驾驶模型的训练效率，增强自动驾驶的环境理解能力。

(2) 多模态技术重塑驾驶体验


(3) 世界模型突破长尾困境  

 为补齐传统路测数据的缺失，吉利“星睿AI”实现虚拟场景自动生成，单GPU可合成10万公里/小时极端场景，补齐95%传统路测缺失数据。这一技术突破使得吉利在自动驾驶训练中能够快速生成大量逼真的虚拟场景，大幅提升了训练效率和数据覆盖范围。通过虚拟场景的自动生成，吉利能够更好地模拟各种复杂路况和极端天气条件，为自动驾驶系统的训练和优化提供了丰富的数据支持。


2.3 商业重构：开启千亿级市场空间

 (1) 商业模式创新：

 汽车大模型技术的推动下，商业模式创新成为行业发展的重要驱动力。商业模式的创新不仅为相关企业带来了新的收入来源，也推动了整个汽车行业的智能化和数字化进程。
 

 (2) 价值分配格局重塑 

· 硬件成本占比下降：英伟达推出的Thor芯片（2000TOPS）显著降低了智能驾驶的硬件成本，推动智驾BOM（Bill of Materials）成本从12%降至7%。这一下降使得车企在硬件方面的投入减少，从而有更多的资源投入到软件和服务的开发中。

· 软件服务占比飙升：理想汽车2024Q3汽车毛利率达20.9%，其中软件订阅收入占比上升（如NOA功能），未来或贡献10%以上毛利。

科智咨询预测：到2028年，汽车大模型衍生市场（包括数据服务、算力租赁、AI工具链等）的规模将突破千亿元。这一预测显示，随着大模型技术的不断发展，其在汽车行业的应用将带来巨大的市场潜力。

(3) 全球化竞争加剧  

· 欧洲车企加速反攻：24年大众汽车公司成立了自己的人工智能实验室，并在24年进一步深化了与小鹏汽车、Rivian以及上汽集团的合作，加速在电动车领域和智能网联技术上的布局，强化其全球市场的战略纵深。这一举措表明，欧洲车企正在积极布局智能化技术，以应对全球化的竞争挑战。

· 中国企业出海机遇：根据中汽协数据显示， 2024年1-11月，中国汽车出口534.5万辆，同比增长21.2%，连续两年位居全球第一。与此同时，以自动驾驶为代表的“技术出海”也在同步推进，如小鹏X9右舵版全球首发亮相，极氪在CES 2025发布四大出海战略等，出海成为中国汽车产业发展的新机遇。

2.4 长期展望：汽车与泛机器人生态的深度融合

 随着大模型技术的持续突破，汽车产业与机器人、智慧城市、物联网等领域的边界正加速消融，一个以"智能体协同"为特征的生态系统逐渐成型。汽车不再仅是交通工具，而是进化为具备自主决策能力的移动智能终端，与城市基础设施、服务机器人、智能家居等形成深度交互网络。

(1) 技术同源催生生态协同  

自动驾驶与人形机器人在感知、决策、控制等技术栈的高度同源性（如多模态融合、强化学习、运动规划）为跨界融合奠定基础。特斯拉Optimus人形机器人已与FSD系统共享视觉算法模块，小鹏汽车投资的鹏行智能将车载XNGP技术迁移至四足机器人，实现复杂地形导航能力。这种技术复用不仅降低研发成本，更推动智能体间的数据共享与能力互补。

(2) 场景拓展重构产业价值   

· 智慧城市神经末梢：具备大模型的自动驾驶车辆可实时感知道路状态，与交通信号灯、充电桩等设施联动优化城市流量。北京亦庄示范区已实现车辆与路侧单元（RSU）的毫秒级数据交换，通行效率提升40%。

· 移动服务中枢：集成机械臂的自动驾驶配送车正在重塑物流体系，截至2025年2月5号,美团自动配送车服务覆盖北京、深圳等数百个社区,自动驾驶里程占比超过99%。

科智咨询预测：到2030年，20%的汽车企业将通过并购或自研切入服务机器人赛道，汽车产业与机器人产业的协同市场规模将突破5000亿元。这一趋势不仅将重塑汽车产业的价值链，更将推动人类社会向"万物智联"时代加速迈进。