中国经济网络保留的所有权利 中国经济网络新媒体矩阵 互联网视听程序许可证（0107190）（北京ICP040090） 编者注：目前，全球自动化行业正在进行 - 电气化和情报的深度变化，而我国家的新车辆行业已经进入了稳定的市场驱动阶段。在新情况下，我们如何继续结合并结合开发新能源车辆并积极促进下半年车辆行业的明智发展？中国电动汽车一百人论坛（2025）最近被讨论了新的技术成功，寻找新的方向，开发新的模型并攻击新的势头，帮助与中国汽车公司“出国”改变了车辆行业和托斯科特。该工具特刊的本期发行了该论坛的特别报告，以激发更多的思维。 “ Ai Dri从3月28日至30日，举行了中国电动汽车一百人论坛（2025）。在全球化，电气化和情报领域进行了深度讨论。在其中，其中，AI车辆行业的开发和趋势包括在行业中的专业阶段，即逐渐逐步推动智力的行业，即使智力的进一步发展逐渐发展，这是一项渐进式的智力，而智力的进化却是促进智力的逐步发展。 AI的效率和先进的智能驾驶的发展是加速的。 AI促进车辆加速情报 中国电动汽车一百人协会董事长陈金泰说，削减了人工智能技术以大型模型为代表，迅速穿透了新的能源车辆，促进了知识型汽车产品的加速。车辆产品，车辆公司和车辆行业均由AI定义，AI驱动的将由未来汽车公司的竞争扎根。预计未来几年新出售的乘用车的主要智能操作将完全受欢迎。 数据表明，在上半年NG 2024中，由中国及以上的L2级乘客乘客穿透速率达到55.7％，在该驾驶员中，新车以飞行员（NOA）的辅助功能渗透到11％。随着促进高级驾驶技术和大规模生产的促进，100,000至200,000元的型号已成为高级明智驾驶渗透的主要市场，预计Urban NOA将在今年的商业化点开始。 张Yaqin，中国工程学院的学者和院长Of智华大学智能工业研究所（AIR）已经被认为是Waymo在美国自主驾驶的业务是否。但是，要实现非统治驾驶的大规模表达时间更长。据估计，到2030年，我在世界各地的新景点中约有10％具有L4功能。 “汽车在AI布局中输入新的智能阶段。” Deep Blue Automobile的软件开发总经理Su Linke介绍了自2015年以来，该行业从石油到电力的能源供应发生了变化。自2020年以来，许多车辆已经配备了L2自动驾驶，并且比例继续上升。 2025年，包括Caran Automobile在内的公司开始推出“智能平等”和“智能平等”的概念。该系列的所有型号均配备自动驾驶L2.5或更高。在不久的将来，自动驾驶的水平也将提高到更多消费卢比。 供应商正在出现更多机会 AI增加了“全面”应用程序方案，并为相关车辆供应商提供了新的开发机会。在此背景下，软件和硬件合作能力以及连锁店的工业合作已成为与行业专家的共识。 “将来，车辆将逐渐从AI中央大脑中的许多独立的交互式控制措施转变，实现整个车辆的思维和孤独的终结以实现最佳性能。该车辆将从移动空间转变为社交生活，这成为二级工作场所，第一个家庭和第三个生活空间。”苏·林克（Su Linke）认为，这种变化也为供应商带来了新的机会。 天马微电子学中国汽车业务总经理刘·金夸（Liu Jinquan内部环境讲述的网络和智能驾驶，孕育了各种应用程序场景，包括灵活的显示，便携式显示和浮动显示。表现产品发生了许多由智力或AI生态系统驱动的深层变化。 Iflytek智能车辆高级副总裁Li Zhanmei表示，在2025年，车辆行业的情报竞争将非常激烈，参与各个领域的大型模型的价值将继续增加。 “今年，在新市场上推出的新车的智能比例通常超过60％。此外，整个品牌，整个产业链和全圈竞赛都带来了整个行业。”他特别指出，智能音场（AI的传统音频升级）也成为该行业的重要亮点。 SA的中兴通讯副总裁兼汽车电子总经理Gu Yongcheng我的智力从2025年开始就可以加快其受欢迎程度。 Gu Yongcheng认为，OEM制造商和ICT公司需要鼓励共同创建一个解决方案，从而为Smart Cockpit的智能解决方案提供了解决方案。有效获取和安全有效地使用数据是发展人工智能的关键。建议汽车公司和供应商改变单手和大规模活动的技术开发模式，并朝着开放合作和工业劳动力部门迈进。例如，汽车制造商可以与ICT Upan Companies共享数据，使用“技术计算能力”，真正实现辅助位置和供应商和OEM之间的互助创建，产生单个培训标准，并最大程度地提高价值。 “智能连接的车辆已成为人工智能技术应用最普遍，最重要的情况之一。在智能变化的关键节点中ES，软件和硬件合作能力和工业合作协作非常紧密。 安全边界需要进一步澄清 尽管自动智能的发展很强，但安全问题已成为该行业必须应对的主要挑战。如果它使用的是，数据安全和隐私方面的问题，或错误的作者带来的安全风险以及自动驾驶的说明，则行业见解说，在自动化领域的AI技术在深入应用中，这些安全边界问题是直接的，即直接需要讨论该行业并进一步澄清。中国科学院的人协会和学术，作为端到端算法的基本模型，大型多模型模型可以增强先进的自主驾驶技术的能力，但也可以解决大型MO的安全性和可靠性dels。同时，L3自动驾驶将需要尽快解决相关的法律法规，而L4自动驾驶将需要积累经验并掌握踏上步骤。不建议在当今全国提及自动驾驶。 张Xiaoxian指出，在AI期间，用户安全问题，数据和隐私将更加突出，因此人工智能的操作系统将不得不提供更严格的安全机制，包括数据构建，访问访问，隐私保护等。同时，它还需要支持AI运行后的AI管理技能。 “虽然AI变得越来越自由，但如何防止虚假错误和误解向车辆和乘客发布风险？可以通过踩刹车来撤销自主驾驶，但是在许多情况下，在诸如驾驶舱之类的情况下，这种限制并不容易实现。我们需要在OP上解决的一个问题，在OP上解决这个问题。等级系统级别。 “中心楚加达执行总裁兼智能汽车业务集团总裁Chang Hengsheng说。 苏·林克（Su Linke）还说，尽管AI在某个阶段发展，但有必要考虑一些深层问题，包括行业，技术和安全，社会，法律和道德方面。如何使AI更好地为汽车和人提供服务，以及建立更好的社会关系是一个方向，需要共同思考和促进行业的繁荣。 Gu Yongcheng强调，智能连接的车辆的本质仍然是高度关联的ICT和硬件系统，安全是当务之急。他认为，每个汽车从业者都应将安全作为最关键的因素。因此，尽管BagStechnology的形成并体验工业发展，但我们还必须尊重技术发展的定律。只有追求AI的成功，我们才能重建基础基础并遵循漫长的基础M，我们可以为智能深水建立真正的竞争障碍吗？