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2025 WAIC世界人工智能大会 - 汽车智能/自动驾驶分会场大佬们都分享了些什么？

news 2025/9/16 14:11:12

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现在人工智能很多，关于人工智能的大会更火，何况是 WAIC世界人工智能大会。但，说实话世界这个帽子扣的挺大，本来觉得没那么火，毕竟人工智能怎么发展也看了很多，也跟踪了发展的脉络，临时来看门票发现门票都被炒的翻几倍了。

看来是疏忽了我们的应用市场巨大，我们是多能卷，我们对于新事物和新机会多有钻劲，此外，本次会议的运营能力也是超强。

说起卷，汽车行业真的很卷了，所以，Vehicle专家发起一个「揭秘智能电动汽车“爆款”方法论」的培训！限席10位，目前还有少量余位，欢迎点击报名！帮助整车产品破万卷。

WAIC上亮相的40款大模型，60余款智能机器人，以及工业制造、医疗、金融等领域的应用。在汽车方面有AI赋能自动驾驶创新发展的分论坛，来自汽车行业以及供应链的大佬们分享了AI赋能自动驾驶的发展已经各自的技术应用探索，本文将聚焦这个分论坛。

看看2025 WAIC世界人工智能大会 - 自动驾驶分会场的大佬们都分享了些什么？透露了哪些风向标？

1.从政策层面上：

《上海高级别自动驾驶引领区“模速智行”行动计划》在 WAIC世界人工智能大会期间发布。行动计划提出，到2027年，上海实现L4级自动驾驶载客突破600万人次，开放道路超5000公里，具备L2和L3功能的新车占比超90%。

并在会议上，上海多部门联合发放了新一批智能网联汽车示范运营证，覆盖智能出租与智能货运两大业态，共4款车型，我们文章《百度智行获上海智能网联汽车示范运营牌照》分享的百度技术支持的车型位列其中。

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2.参会企业演讲内容总结：

主办地的汽车长子，上汽：还是挺给面子的，详细的分享了上汽智己的面向量产的L2、L3、L4 一体化智能驾驶技术路线。科普了自动驾驶算法的发展和挑战以及行业探索的解法，分享了其自动驾驶L2、L3、L4量产实践和技术路径。

长三角汽车巨头，吉利：从另外一个角度总结了自动驾驶在整车应用上的两个阶段。广告了下吉利在自动驾驶应用探索的2.0阶段。

自动驾驶最失意的供应商巨头，博世：抛出了自动驾驶行业内卷、VLA量产、中央大脑发展三大问题，并给出了博世的探索答案和解法。最后，悲壮的喊出了曾经的中国需要博世，现在的博世需要中国，就差跪下来求自动驾驶订单了。

上海人工智能巨子，商汤：来推广了下他的世界模型。

自动驾驶遥遥领先，华为：表达了L3、L4是行业确定性事件，完整的介绍了华为自动驾驶产品以及技术体系，硬广告当软广告做了，华为应该最不缺的就是客户了。

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下文为各参会企业的内容详细解读。

3.上汽

面向量产的L2、L3、L4 一体化智能驾驶技术路线

上汽智己总结的自动驾驶技术演进方向：

当前智能驾驶技术完成了从规则驱动到数据驱动的一个转变。智己将其分为三个发展阶段：

1.0 阶段：感知方面采用深度学习神经网络，规控方面使用规则化的规控模型。
2.0 时代：采用 Bev（鸟瞰图）加 Transformer 的神经网络进行感知，规控方面使用数据驱动深度学习的方式。
3.0 阶段（当前）：端到端的全数据驱动方式已成为行业共识，能够持续提升智能驾驶的性能上限。

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这个其实和我们之前文章《不止E2E：AI大模型正开启自动驾驶的“具身智能”时代》分享的三个阶段类似。上汽表示从行业发展来看，大家正在积极探索从模仿学习到强化学习的转变。强化学习的原理包含两部分关键技术：

强化学习策略和奖惩机制：这使得端到端模型可以作为智能体，与环境（如基于世界模型的环境）进行交互，并从错误中学习。
环境模型（世界模型）：需要足够好、足够逼真的环境模型，才能提升强化学习的上限。

所以，世界模型重要，这个也是行业共识了，我们之前文章《世界模型 World Model 101》也分享了相关知识。上汽分享了，世界模型发展可分为三个阶段：

基础应用：利用世界模型进行仿真测试，帮助模型达到预设标准。
数据生成：当世界模型性能足够好时，可生成数据与真实采集数据形成合成数据集，解决现实世界中难以获取的长尾场景问题。
闭环强化学习：长期来看，世界模型可作为环境模型与强化学习进行闭环，实现自主学习，甚至最终融合为端到端模型的一部分。这如同AlphaGo，能在虚拟环境中学习到真实世界中尚未遇到的情况。

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同时上汽也深入分享了，多模态大模型（VLM/VLA），能够利用其嵌入的常识和思维链技术，增强智能驾驶模型在复杂场景下的因果推理能力，也是其应用方向。

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关于VLM/VLA很多知识理论和我们之前文章《不止E2E：AI大模型正开启自动驾驶的“具身智能”时代》这里就不赘述了。上汽智己总结了他们在智能驾驶的探索实践在模型开发方面总结为三个阶段：

（当前）：基于端到端模型，并增加多模态大模型，基于与世界模型的闭环进行仿真验证。
第二阶段：将多模态大模型与一段式端到端大模型融合，进一步提升模型能力。此时，世界模型可作为强化学习的环境模型进行闭环训练。
第三阶段：甚至将世界模型进行融合。这需要车端算力的持续提升，以及世界模型性能达到车端应用要求。

在此过程中，上汽表示其不仅依赖神经网络，还会引入基于规则的冗余安全系统，确保达到功能安全和预期功能安全的要求。

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在系统硬件层面，上汽计划L2、L3、L4一体化开发：

L2 基础上：增加冗余安全系统，赋能 L3 技术的开发和量产。
L3 基础上：在保证安全的前提下，增加面向城区的全面冗余安全，并为运营增加云端安全接管、用户APP或SDK等方式，以实现安全有效的 Robotaxi 运营。

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传感器方面也采用可扩展方案：

L2：11V（摄像头）、1R（雷达）、1L（激光雷达）。
L3：扩展至12V、5R、1L。
L4：增加补盲激光雷达。

4.吉利高阶智驾，驱动整车迈入全域AI智能时代的核心引擎吉利认为，自动驾驶在汽车整车上应用分两个阶段：

智能化1.0，全域AI初期阶段，包括了上文上汽讲的自动驾驶技术的三个极端，从规则化到端到端大模型Agent。
智能化2.0，赋能整车实现AI智慧生命体的锐变，类似于汽车机器人概念。

吉利这么分也是完全正确，站的角度不一样，当前自动驾驶竞争确实很多都在自动驾驶功能层面的竞争，但接下来会形成整车智能的竞争，自动驾驶与智能底盘，智能车身的结合形成全域智能，例如当前自动驾驶结合底盘控制，形成预瞄，碰撞主动底盘抬升等等。

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吉利分享了，他在智能化2.0的实践AI 跨域融合智驾，座城，底盘，形成无感人机共驾语言控车等，其实这就是VLA类似的范畴，具体也可以参考之前文章《特斯拉 Grok + FSD = VLA?》。

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5.博世数智化跃迁：以安全与创新共拓智能化未来共赢价值赛道博世，曾经中国汽车供应链的王者，巨头；在智能电动汽车时代，说他是最失意的人不为过，技术和订单都鲜有拿得出手的。所以在本次会议上，博世来了个三问，并给出自己的答案和见解。

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关于内卷，智驾如何破卷，博世给的答案是：特斯拉在FSD（完全自动驾驶）的付费这一块，其实给中国所有的自驾行业，包括主机厂、包括零部件，做了一个非常好的典范。博世呼吁智能驾驶绝对不能再搞免费推广，所有的车型智驾免费发放。所有的车型一定要收费！

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关于一段式端到端还是VLA,博世给的答案是：VLA是未来，是一个方向，但是博世认为短期内 VLA很难落地，具体原因如下：

VLA多模态（Vision-Language-Action）几个特征的对齐非常困难。
多模态数据的获取和训练非常困难。
可用的 VLA 模型的参数量必须要到7B-10B,现在智驾芯片内存带宽支持不了，所以模型频率很难做到实时响应最小要求的10hz。所以博世的结论是现在的智驾芯片都不支持VLA大模型的部署。可能在三年五年之后，真正能跑大模型的芯片才能够支持VLA这个模型的落地。

博世说的难点，确实是当前VLA部署的难点。关于整个汽车智能化未来的技术演进路线是什么？博世表示，智驾一定会成为像今天的安全带、安全气囊一样，成为一个标准件。所以，主机厂不要自研，这个结论和另外一家自动驾驶供应商地平线的观点一致。当然，这个预测应该是对的，但是要不要自研确实另外一个范畴，差异化其实也是可以形成的，这确实是汽车主机厂要思考的。

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博世表示，座舱是能给给人带来情绪化，建议主机厂发力搞座舱体验，整车会回归到一个大脑，也就是硬件上的舱驾一体。但Jack认为这个应该要看芯片巨头了，或者我们之前文章《从技术和供应链角度解码「超10家车企入局的造芯潮」》讲到的汽车主机厂牵头设计，不过这真需要有量（销量）和技（智能化技术）的汽车公司了。6.商汤世界模型：智能驾驶范式演进新路标商汤，算是广告了一下他的世界模型方案，解决自动驾驶对Corner Case这类数据的依赖帮助强化学习，不断提升端到端模型的性能。