人工智能正以颠覆性力量重塑汽车产业，从智能驾驶到智能座舱，从研发设计到生产制造，AI技术已成为汽车产业转型升级的核心驱动力。
在智能驾驶领域，大模型推动算法架构从“规则驱动”向“语义理解”跃迁。端到端大模型通过海量驾驶数据训练，可预判前车在黄灯时的停车意图，解决传统规则难以覆盖的长尾场景。智能座舱则通过多模态交互实现“理解人、服务人”，舱内摄像头实时监测驾驶员状态，及时预警疲劳驾驶，让汽车从“工具”进化为“伙伴”。
然而，大模型应用仍面临多重挑战。算力瓶颈制约技术落地，国内车企GPU资源普遍不足，难以支撑PB级数据训练需求。数据质量与规模同样堪忧，中文语料仅占全球训练数据的1.3%，且车企间数据共享机制尚未建立，导致模型训练存在“偏科”风险。此外，模型可解释性差、功能安全追溯难，以及商业模式不清晰等问题，也阻碍着大模型的规模化应用。
尽管如此，汽车产业与AI的深度融合已不可逆。随着算力共享、数据流通等生态逐步完善，大模型有望突破现有瓶颈，为汽车产业开启更广阔的智能化空间。
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