當(dāng)前，軟件定義汽車（SDV）的發(fā)展已進(jìn)入相對(duì)收斂的階段，技術(shù)體系與產(chǎn)業(yè)分工逐漸成型。其中，單個(gè)車企的能力差異更多體現(xiàn)在戰(zhàn)術(shù)層面，如軟件迭代效率、硬件耦合深度等，而非戰(zhàn)略方向的分歧。得益于人工智能（AI）技術(shù)的重大突破，AI定義汽車（AIDV）憑借其先進(jìn)的理念與顛覆性的價(jià)值，正逐漸得到汽車產(chǎn)業(yè)的全面認(rèn)可，成為全產(chǎn)業(yè)鏈共同發(fā)力的方向。然而，從SDV到AIDV的轉(zhuǎn)變，并非簡(jiǎn)單的技術(shù)迭代，而是驅(qū)動(dòng)智能汽車從產(chǎn)品形態(tài)到開發(fā)范式再到研發(fā)體系的全面重構(gòu)。蓋斯特本篇研報(bào)將深度解析這場(chǎng)革命的核心邏輯與車企落地的破局之道。
一、 必然的跨越：為何SDV終將邁向AIDV？
在探討AIDV之前，我們首先需要明確：新汽車究竟是什么？它早已不再是“傳統(tǒng)硬件+電動(dòng)化”的簡(jiǎn)單升級(jí)，而是基于數(shù)據(jù)、能夠自我進(jìn)化、承載智能、移動(dòng)、生活空間的新物種。其背后是移動(dòng)屬性的升級(jí)、空間屬性的放大、情感屬性的加強(qiáng)，核心競(jìng)爭(zhēng)力在于“持續(xù)進(jìn)化的高級(jí)智能”。
過去，SDV的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了汽車“基于數(shù)字化能力的初級(jí)智能”，通過“新智能硬件、軟件、算法、架構(gòu)”等技術(shù)的組合，使汽車具備了預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的智能功能。但這種智能存在天然局限：功能強(qiáng)弱與豐富程度強(qiáng)依賴于人為規(guī)則的設(shè)定，且容易陷入同質(zhì)化；僅能響應(yīng)單一場(chǎng)景的預(yù)設(shè)需求，泛化能力弱；域級(jí)軟硬架構(gòu)獨(dú)立，跨域融合難度大。
而AIDV的核心價(jià)值正在于破解這些局限。它通過激活數(shù)據(jù)、重構(gòu)軟件、驅(qū)動(dòng)硬件，讓汽車真正實(shí)現(xiàn)向“新物種”進(jìn)化：從被動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)向個(gè)性化、情感化的主動(dòng)服務(wù)；從單一場(chǎng)景預(yù)設(shè)升級(jí)為全場(chǎng)景自學(xué)習(xí)、自決策；從域級(jí)獨(dú)立架構(gòu)走向全域協(xié)同進(jìn)化。更重要的是，AIDV還將重塑整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)與運(yùn)作方式，實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力的躍遷、產(chǎn)品形態(tài)的顛覆以及產(chǎn)業(yè)分工重塑的全維價(jià)值創(chuàng)新。因此，從SDV到AIDV的跨越，不是選擇題，而是新汽車發(fā)展的必然要求。
二、本質(zhì)區(qū)別：SDV是“身體神經(jīng)”，AIDV是“大腦靈魂”
如果說SDV完成了汽車“身體”和“神經(jīng)系統(tǒng)”的改造，那么AIDV就是在此基礎(chǔ)上賦予汽車“大腦”和“靈魂”，兩者的本質(zhì)是“工具智能”與“主體智能”的分野。
其一，核心驅(qū)動(dòng)不同。SDV以軟件為核心，通過調(diào)度硬件資源實(shí)現(xiàn)功能升級(jí)，過程中的數(shù)據(jù)利用率不高且更多以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，硬件能力開發(fā)程度有限；AIDV則以AI為“大腦”統(tǒng)領(lǐng)全局，能夠激活結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的雙重價(jià)值，同樣的硬件在AI驅(qū)動(dòng)下能釋放更大價(jià)值潛力。
其二，能力邊界不同。SDV基于預(yù)設(shè)規(guī)則響應(yīng)場(chǎng)景需求，缺乏泛化性，屬于“感知智能”層面的被動(dòng)服務(wù)，能力取決于硬件預(yù)埋和軟件性能。而AIDV則能實(shí)現(xiàn)端到端自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)，通過場(chǎng)景融合泛化預(yù)判甚至挖掘新需求，屬于“認(rèn)知智能”層面的主動(dòng)服務(wù)，能力由模型水平、算力規(guī)模和數(shù)據(jù)質(zhì)量共同決定。
其三，迭代方式與進(jìn)化速度不同。SDV通常采用線性、版本式的迭代，通過OTA進(jìn)行階段性的升級(jí)，迭代與部署的速度取決于后臺(tái)人工開發(fā)軟件、迭代與部署的速度。AIDV則展現(xiàn)出指數(shù)級(jí)、實(shí)時(shí)性的迭代特性，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自我演進(jìn)，其迭代速度取決于數(shù)據(jù)閉環(huán)的訓(xùn)練效率。
其四，產(chǎn)品形態(tài)與價(jià)值范式不同?；赟DV誕生的產(chǎn)品是無(wú)自主意識(shí)、軟件與硬件融合的智能終端。AIDV則可被看作是一種可自主進(jìn)化的具身智能生命體，能夠?qū)崿F(xiàn)自我進(jìn)化和適應(yīng)?；赟DV的商業(yè)模式通常是硬件出售加上軟件服務(wù)的訂閱與運(yùn)營(yíng)。AIDV則能實(shí)現(xiàn)汽車與大智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同，其價(jià)值維度和邊界得到拓展，真正實(shí)現(xiàn)智能汽車與智慧城市、智能交通等產(chǎn)業(yè)的深度協(xié)同。
綜上所述，SDV與AIDV在定義、能力邊界、迭代方式與進(jìn)化速度、產(chǎn)品形態(tài)以及價(jià)值范式這五個(gè)維度上存在本質(zhì)區(qū)別。車企也要認(rèn)識(shí)到SDV是AIDV的基礎(chǔ)，而AIDV在SDV的基礎(chǔ)上進(jìn)行架構(gòu)重構(gòu)，賦予汽車更高的智能和自主性，引領(lǐng)汽車產(chǎn)業(yè)向更高層次的智能化發(fā)展。
三、AI如何重塑汽車的技術(shù)架構(gòu)？
在汽車技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)過程中，人工智能（AI）扮演著至關(guān)重要的角色，推動(dòng)著從SDV向AIDV的轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變要求圍繞AI對(duì)整個(gè)軟硬件架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)全方位的深度融合。
在軟件層面，成熟軟件體系的重構(gòu)成為必要，以適應(yīng)與AI的深度集成。例如，通過將大型語(yǔ)言模型（LLM）與感知數(shù)據(jù)編碼、地圖等傳統(tǒng)模塊融合，形成車輛語(yǔ)言模型（VLM），從而提升車輛的智能交互能力。同時(shí)，基礎(chǔ)軟件如車端操作系統(tǒng)（OS）需要整合算法管理、數(shù)據(jù)管理和算力調(diào)度等模塊，以支撐AI的開發(fā)與運(yùn)行。
硬件層面的變革同樣顯著。AI賦能傳統(tǒng)機(jī)械硬件，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)底盤預(yù)瞄控制、車身主動(dòng)安全等智能功能。人機(jī)交互硬件則通過多模態(tài)設(shè)備協(xié)同，打造沉浸式交互體驗(yàn)，如集成聲、光、熱的多模態(tài)交互和VR/AR/多屏聯(lián)動(dòng)。此外，AI原生硬件如靈巧手等，作為面向全新價(jià)值場(chǎng)景的增量部件，成為內(nèi)嵌AI的獨(dú)立子系統(tǒng)。
激活數(shù)據(jù)是AI技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。大語(yǔ)言模型能將非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)序列化用于訓(xùn)練，同時(shí)，時(shí)空環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛行為數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)可以通過AI實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義對(duì)齊，以構(gòu)建物理世界模型，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。這一過程中，AI大模型作為中樞，不僅取代了部分基于規(guī)則的軟件，如將智駕規(guī)控算法轉(zhuǎn)變?yōu)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時(shí)也將部分軟件轉(zhuǎn)化為工具，如將SOA的原子服務(wù)庫(kù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄荏w的外圍工具庫(kù)。
綜上所述，AIDV的實(shí)現(xiàn)涉及到軟件和硬件的深度融合與協(xié)同，這是AI技術(shù)在汽車領(lǐng)域應(yīng)用的核心。但AIDV也并非簡(jiǎn)單地推翻SDV的積累，而是在SDV的基礎(chǔ)上進(jìn)行架構(gòu)重構(gòu)，核心要素會(huì)發(fā)生延伸和變革，從而實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變的飛躍。這一過程也體現(xiàn)了AI對(duì)汽車技術(shù)架構(gòu)全方位影響的深度和廣度。
四、演進(jìn)路徑：從“AI賦能”到“AI定義”的三階段躍遷
從SDV向AIDV的跨越是新范式取代舊范式的過程。這一過程并非能一蹴而就，而是呈現(xiàn)出“全面繼承、漸進(jìn)重塑、創(chuàng)新升華”的演進(jìn)節(jié)奏，可分為三個(gè)階段逐步推進(jìn)。
1.0階段：AI in SDV
從產(chǎn)品形態(tài)上看，該階段的AI主要在軟件定義汽車框架內(nèi)賦能，實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)應(yīng)用。例如，座艙、智駕大模型的上車以及部分APP的智能體化（如導(dǎo)航智能體）。從技術(shù)架構(gòu)的角度看，AI更多地嵌入到原有的整車操作系統(tǒng)中，以支持AI大模型快速上車。部分應(yīng)用的原有分層架構(gòu)被對(duì)應(yīng)的智能體框架取代，從而快速接入最新的各類AI模型。在硬件層面，更多地圍繞AI應(yīng)用進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。
2.0階段：軟件+ AI聯(lián)合定義
這一階段是SDV向AIDV演進(jìn)的關(guān)鍵范式切換期，且將長(zhǎng)期存在。系統(tǒng)級(jí)智能體將實(shí)現(xiàn)深度融合，例如大的智能體會(huì)嵌套或調(diào)用小的智能體或APP，應(yīng)用場(chǎng)景開始融合形成“場(chǎng)景流”。整車操作系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用系統(tǒng)化，通過引入標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，能夠打通不同垂域的智能體框架，并將AI運(yùn)行通用組件整合進(jìn)OS內(nèi)核。在此階段，新的AI原生硬件將被開發(fā)出來(lái)并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車。
3.0階段：真正實(shí)現(xiàn)AIDV
當(dāng)車企真正實(shí)現(xiàn)AIDV的架構(gòu)落地后，將推動(dòng)整車形成復(fù)合智能體，且智能體的能力可以泛化至無(wú)限場(chǎng)景。在這一階段，AI本身已經(jīng)成為了操作系統(tǒng)，其本質(zhì)是將AI內(nèi)化為系統(tǒng)級(jí)的能力。通過構(gòu)建多智能體協(xié)作框架，支持不同智能體實(shí)現(xiàn)跨域調(diào)用模型、服務(wù)等。同時(shí)，不同的AI模型將進(jìn)一步聚合、重組，形成融合大模型。在硬件層面，多數(shù)硬件將被徹底地AI化重構(gòu)，并且可以與大智能產(chǎn)業(yè)共享、復(fù)用、調(diào)用。
從SDV向AIDV的演進(jìn)過程可總結(jié)為：1.0階段是AI在SDV框架內(nèi)的賦能；2.0階段考驗(yàn)車企圍繞AI的深度開發(fā)能力；3.0階段將見證AIDV的“質(zhì)變”。
五、落地破局：車企在AIDV 2.0階段的核心策略
對(duì)于車企而言，當(dāng)前的核心任務(wù)是把握AIDV 2.0階段的機(jī)遇，在明確如何擁抱AIDV的總體原則之下，從智能體能力構(gòu)建、研發(fā)體系重塑等維度實(shí)現(xiàn)突破。
5.1、車企如何擁抱AIDV的總體原則
車企應(yīng)將能力與技術(shù)應(yīng)用體系的建設(shè)作為核心任務(wù)，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)與算力、模型開發(fā)、智能體場(chǎng)景應(yīng)用以及組織保障的“三縱六橫”新體系，實(shí)現(xiàn)全面的轉(zhuǎn)型。
“三縱”指的是以管理力、產(chǎn)品力和創(chuàng)造力為三大目標(biāo)，圍繞管理、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的定義，構(gòu)建一個(gè)全新的AI應(yīng)用落地體系。為實(shí)現(xiàn)這一體系，車企需協(xié)同發(fā)展六大核心能力。首先是面向“三力”場(chǎng)景的需求定義和轉(zhuǎn)化能力，這涉及到AI場(chǎng)景的理解和需求定義、管理智能體、整車智能體和業(yè)務(wù)智能體的構(gòu)建，以及組織動(dòng)態(tài)適應(yīng)性變革能力的提升，強(qiáng)調(diào)打造人機(jī)協(xié)作的動(dòng)態(tài)化和協(xié)同式組織。
底層能力由數(shù)據(jù)、模型和算力三部分組成，旨在構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)支撐建設(shè)與AI技術(shù)深度開發(fā)及平臺(tái)化部署的能力，將數(shù)據(jù)要素和模型智能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。具體來(lái)說，數(shù)據(jù)能力包括構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和知識(shí)圖譜，模型能力涉及開發(fā)基礎(chǔ)大模型和企業(yè)模型，而算力能力則依賴于算力平臺(tái)和智算云服務(wù)。這些能力涵蓋了數(shù)據(jù)要素化、算力支撐和動(dòng)態(tài)規(guī)劃、模型選擇和部署打通、智能體開發(fā)及協(xié)同等方面。
車企必須明確，擁抱AI不僅是研發(fā)層面的創(chuàng)新，更是企業(yè)整體的AI轉(zhuǎn)型。車企需要從清晰定義場(chǎng)景需求出發(fā)，加速AI能力與業(yè)務(wù)的深度融合，逐步建立起以智能體為主導(dǎo)、組織變革為支撐的新體系，以實(shí)現(xiàn)持續(xù)的價(jià)值創(chuàng)造。
5.2、智能體規(guī)劃與開發(fā)能力構(gòu)建
在智能體能力構(gòu)建上，要以“整車全域智能體化”為目標(biāo)，打造“主智能體+垂域智能體”的協(xié)同架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“服務(wù)找人、自主思考”。關(guān)鍵在于構(gòu)建智能體規(guī)劃與開發(fā)能力，以及形成整車AI應(yīng)用開發(fā)底座能力。車企需要規(guī)劃智能體實(shí)現(xiàn)的體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，定義智能體的形態(tài)與能力邊界，并設(shè)計(jì)智能體實(shí)現(xiàn)的功能融合與服務(wù)調(diào)用。通過形成AIDV開發(fā)架構(gòu)，車企能夠?yàn)锳I應(yīng)用開發(fā)與運(yùn)行提供全方位的支持。
在這一過程中，車企將構(gòu)建智能體開發(fā)框架，面向智能體業(yè)務(wù)邏輯與工作流設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)AI三要素（數(shù)據(jù)、模型、算力）的系統(tǒng)級(jí)封裝，以供智能體開發(fā)調(diào)用。同時(shí)，車企還需推動(dòng)AI硬件創(chuàng)新與標(biāo)準(zhǔn)化能力，包括推動(dòng)傳統(tǒng)硬件標(biāo)準(zhǔn)化、設(shè)計(jì)AI原生硬件，以及創(chuàng)新復(fù)用和進(jìn)一步挖掘硬件價(jià)值，以支撐AI高效運(yùn)行。
AIDV能力建設(shè)的原則是：底座要穩(wěn)且可靠，上層應(yīng)用開發(fā)速度要快。這意味著車企需要在確保技術(shù)基礎(chǔ)穩(wěn)固的同時(shí)，加快應(yīng)用層的創(chuàng)新和開發(fā)速度，以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)需求。
5.3、AI驅(qū)動(dòng)的研發(fā)體系重塑
在研發(fā)體系重塑上，要以適應(yīng)AI驅(qū)動(dòng)的新要求為核心進(jìn)行研發(fā)體系的革命。AIDV研發(fā)體系的變化體現(xiàn)在全新組織分工、流程重塑模式變革和開放生態(tài)建設(shè)三個(gè)方面。全新組織分工強(qiáng)調(diào)協(xié)同型組織和跨業(yè)務(wù)部門共創(chuàng)；流程重塑模式變革強(qiáng)調(diào)端到端開發(fā)閉環(huán)和基于場(chǎng)景需求的智能體能力設(shè)計(jì)；開放生態(tài)建設(shè)則強(qiáng)調(diào)能力型生態(tài)的構(gòu)建。
在傳統(tǒng)的SDV研發(fā)體系中，車企通?；谲浻布怦睿磳I(yè)領(lǐng)域模塊化組織分工，研發(fā)流程可拆解，場(chǎng)景挖掘、定義、分解后開發(fā)完善功能，依賴人力提升效率，生態(tài)建設(shè)以軟件和硬件等技術(shù)為核心，考慮成本、競(jìng)爭(zhēng)力等因素。
然而，在AIDV研發(fā)體系中，車企需要構(gòu)建協(xié)同型組織，實(shí)現(xiàn)研發(fā)的跨域融合，如艙駕融合，以及跨業(yè)務(wù)部門共創(chuàng)，如研產(chǎn)銷協(xié)同。流程重塑模式變革，通過端到端開發(fā)閉環(huán)，基于場(chǎng)景需求設(shè)計(jì)智能體能力，調(diào)用數(shù)據(jù)與模型，算力動(dòng)態(tài)調(diào)度，輸出業(yè)務(wù)價(jià)值，并反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化模型。同時(shí)，車企需構(gòu)建開放生態(tài)，圍繞AI關(guān)鍵資源與能力的互補(bǔ)，如智能體服務(wù)、算力、模型、數(shù)據(jù)等，形成能力型生態(tài)。
總之，車企需從傳統(tǒng)的、相對(duì)線性和封閉的研發(fā)體系，轉(zhuǎn)向一個(gè)以AI為核心驅(qū)動(dòng)、高度協(xié)同開放、強(qiáng)調(diào)高效研發(fā)且具備持續(xù)進(jìn)化能力的AI研發(fā)體系。
六、車企落地AIDV的行動(dòng)綱領(lǐng)
車企在實(shí)施AI定義汽車戰(zhàn)略時(shí)，應(yīng)以產(chǎn)品力目標(biāo)為導(dǎo)向，通過技術(shù)和組織結(jié)構(gòu)的重構(gòu)來(lái)提供支持。首要任務(wù)是進(jìn)行需求與供給的精準(zhǔn)匹配。車企需將業(yè)務(wù)理解細(xì)化為具體的場(chǎng)景需求，并識(shí)別AI技術(shù)能夠帶來(lái)的新體驗(yàn)升級(jí)場(chǎng)景。同時(shí)，車企必須評(píng)估當(dāng)前的能力狀況，并據(jù)此制定能力建設(shè)計(jì)劃。為此，車企需要深入研究AI技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程，明確必須掌握的核心能力，并跟蹤AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，梳理可從外部獲取的能力和資源。在清晰定義場(chǎng)景需求并明確車企AI能力邊界后，車企應(yīng)梳理出當(dāng)前即可落地AIDV的核心任務(wù)。
首先，車企應(yīng)以智能體化為目標(biāo)，定義新的汽車產(chǎn)品形態(tài)。結(jié)合品牌特色、用戶體驗(yàn)以及車企的AI能力，創(chuàng)新性地定義能夠打通多場(chǎng)景的連續(xù)“場(chǎng)景流”，通過“乘數(shù)效應(yīng)”實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)的融合。同時(shí)，車企需將場(chǎng)景封裝為智能體，并明確其形態(tài)與能力邊界。此外，車企應(yīng)與AI發(fā)展趨勢(shì)相匹配，做好產(chǎn)品演進(jìn)路線的動(dòng)態(tài)規(guī)劃。明確哪些應(yīng)用和服務(wù)可以快速實(shí)現(xiàn)智能體化（如導(dǎo)航、交互等）；哪些應(yīng)用可以暫時(shí)與智能體共存，未來(lái)隨著智能體的進(jìn)化逐漸融合；哪些服務(wù)可以一直作為原子化能力被AI調(diào)用。
在技術(shù)研發(fā)底座的重塑方面，車企應(yīng)評(píng)估現(xiàn)有SDV技術(shù)架構(gòu)的水平，確定其是否能滿足產(chǎn)品開發(fā)的需求。對(duì)于簡(jiǎn)單場(chǎng)景的智能體開發(fā)，車企無(wú)需改變架構(gòu)，只需接入或調(diào)用外部模型和工具即可。而對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的智能體（涉及多場(chǎng)景、跨域），需要實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的融合，這背后涉及到模型的交互打通以及算力的共享等，因此需要初步構(gòu)建AI應(yīng)用開發(fā)框架。同時(shí)，車企還應(yīng)持續(xù)建設(shè)架構(gòu)研發(fā)能力，以產(chǎn)品開發(fā)的實(shí)際需求為牽引，不斷完善數(shù)據(jù)能力和規(guī)劃端云架構(gòu)，隨著智能體的演進(jìn)持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模。
最終，車企需推動(dòng)組織的動(dòng)態(tài)持續(xù)調(diào)整。應(yīng)盡快推動(dòng)產(chǎn)品定義人才與團(tuán)隊(duì)的轉(zhuǎn)型，將原有的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)（體驗(yàn)、定義、解決方案、研發(fā)）與AI團(tuán)隊(duì)融合，形成智能體規(guī)劃定義團(tuán)隊(duì)，并由AI產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)。此外，還需引入外部智能體架構(gòu)開發(fā)的人才，并與原有的軟硬件平臺(tái)架構(gòu)部門融合，形成智能底座研發(fā)團(tuán)隊(duì)，確立AI總架構(gòu)師來(lái)主導(dǎo)。車企組織的最終目標(biāo)是向人機(jī)共生的新組織形態(tài)不斷進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)從“開發(fā)-測(cè)試-運(yùn)維”三段式向“設(shè)計(jì)-治理-監(jiān)管”新分工的轉(zhuǎn)變。
結(jié)語(yǔ)：車企面向AIDV的落地策略
車企在推進(jìn)AI定義汽車的落地策略中，需深刻認(rèn)識(shí)到AIDV是車企AI能力與自身產(chǎn)品開發(fā)能力深度融合的體現(xiàn)。車企向AIDV的跨越速度取決于其AI化轉(zhuǎn)型的速度、力度和深度。這一過程雖是“千里之行”，但更需“始于足下”，即當(dāng)下就要做好充分準(zhǔn)備。
首先，SDV的能力是AIDV的基礎(chǔ)和前提。車企需逐步繼承并融合SDV，構(gòu)建全新的AIDV技術(shù)架構(gòu)與開發(fā)能力。在定義產(chǎn)品形態(tài)時(shí)，應(yīng)以AI為起點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品各域的深度賦能，清晰定義多域智能體的有機(jī)協(xié)同，創(chuàng)造深度融合的產(chǎn)品體驗(yàn)。其次，推動(dòng)技術(shù)跨越是構(gòu)建面向智能體應(yīng)用的智能化基座的重點(diǎn)，包括智能體開發(fā)框架、端云協(xié)同數(shù)據(jù)閉環(huán)、模型部署與算力配置等。動(dòng)態(tài)調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，按照產(chǎn)品開發(fā)模式與技術(shù)能力建設(shè)需要，逐步建立適合AIDV開發(fā)的分工體系，打造協(xié)同型組織。再次，促進(jìn)生態(tài)協(xié)同是圍繞智能體開發(fā)的關(guān)鍵資源（算力、模型、數(shù)據(jù)）進(jìn)行戰(zhàn)略合作，現(xiàn)在就要進(jìn)行充分戰(zhàn)略合作，逐步推動(dòng)合作深度，最終構(gòu)建“能力共生”的AI生態(tài)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。最后，儲(chǔ)備AI人才是培養(yǎng)既懂SDV又懂AI的復(fù)合型人才，設(shè)立AI首席架構(gòu)師，系統(tǒng)設(shè)計(jì)與AIDV技術(shù)架構(gòu)，新競(jìng)爭(zhēng)力關(guān)鍵。明確目標(biāo)、夯實(shí)地基、單點(diǎn)突破、逐步深入，最終實(shí)現(xiàn)“沿途下蛋”的策略，即立足1.0階段單點(diǎn)突破、快速應(yīng)用，儲(chǔ)備2.0階段核心能力體系完善，展望3.0階段智能體生態(tài)協(xié)同。
通過這些步驟，車企將逐步定義并創(chuàng)造出更懂人的汽車智能體產(chǎn)品新形態(tài)，并形成以AIDV為主導(dǎo)的技術(shù)研發(fā)新體系。
