由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、中国汽车动力电池产业创新联盟、新能源汽车国家大数据联盟、中国人工智能产业发展联盟、欧洲汽车工业协会联合协办的第二十一届中国汽车产业发展（泰达）国际论坛（以下称“泰达汽车论坛”）将于2025年9月11日至9月14日在天津市滨海新区举办。本届泰达汽车论坛将围绕“增动能 启新篇 向全球”的年度主题，邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

在9月12日“数智化生态专场：汽车行业AI大模型应用实践与趋势”中，东风汽车公司智能化首席科学家、研发总院副院长陈涛发表题为“场景牵引、模型筑基、数据驱动打造汽车具身智能新形态”的演讲。

东风汽车公司智能化首席科学家、研发总院副院长 陈涛

以下为演讲实录：

尊敬的各位领导、同仁，非常高兴能参加数智化专场，也感谢中汽中心给我们搭建了交流与学习的舞台。人工智能正在加速渗透我们汽车领域的各个行业，如何让AI技术加速落地，成为我们真正的产业价值，也是我们面临的一个共同的难题，所以今天我们就场景牵引、模型筑基、数据驱动打造汽车智能新形态这个主题，给大家分享一下我们东风在这里面的思考与实践。

坚持自立自强，突出应用导向，推动人工智能健康有序的发展，这是我国自主人工智能发展的核心战略。实际上在8月份国家也发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确了用六大行动和八大支撑来构建起技术产业、生态协同推进的方案，促进我们技术与应用的双向赋能。

下面我们从三个维度来谈谈我们对整个政策导向以及产业实践结合相关的一些理解。

首先是从人工智能行业来看，AI+的行动打破了以前技术先成熟，再去找场景应用的这样一个传统路径，那么实际上是将场景牵引与产业赋能，拉到一个同等重要的位置。推动AI创新从技术驱动转向需求拉动，以真实场景来反向推动我们技术迭代，同时我们也强调算力、算法、数据、平台、标准、安全各个领域的全链条的贯通，解决我们重复建设、重复投资的行业痛点，还有刚刚上半场讲到的数据孤岛，形成从源头创新到规模应用的一个闭环，最终推动AI向规模应用，向系统升级的一个转变。

再到我们汽车行业，智能网联新能源汽车作为国家战略性新兴产业，前面大家说是新能源时代，现在是智能网联时代，但是我们马上又演变为AI定义汽车的时代。实际上它也在经历着我们的三重变革，一是定义之变，AI大模型不是车上加了一个新功能，而是以重构者的身份推动了我们产业迈向AI定义的时代；二是赋能之变，AI技术不光是在车端应用，更多的是从我们用户端、企业端，双轮的驱动，既提升我们用户体验，也重构我们企业整个的研产供销服的全链条的提效和重构；三是分工之变，随着前面这样一个格局的重构，主机厂更多的会聚焦在我们差异化的场景创新，而这个基础的模型、算力设施包含很多数据建设，更倾向于集约化、平台化公用的模式来推动产业效率的提升。

聚焦到企业本身来讲，落地AI+专项行动我们要突破“四化”，首先是技术路线的自主化，这里说的自主并不是说我们要闭门造车，而是说我们要采用我们的核心应用自主开发，同时强化基础研究与国产替代，保证产业链的安全，避免资源的浪费；再就是我们创新生态的开源化，我们要以开放协作创建我们的创新正循环，降低行业的研发门槛，共创创新的资源；三是我们的应用垂直化，我们要从单点的技术向全域赋能的转变；四是产业协同的融合化，我们要强化以量产为目标的深度协同，打通产学研用的各个环节，构建最终的共融共生和谐生态。

在整个智能化，特别是AI的大潮下，我们东风也紧跟国家战略，主动布局，通过持续创新的引擎来驱动我们转型发展。去年9月在科技发布会上第一次系统阐述了汽车具身智能体，2025年我们也进一步将人工智能落地应用提升至战略核心，我们落地了“1+2+6+X”人工智能+的企业战略，通过用户端和企业端双向发力，在应用场景焕新，模型算法空间，行业数据融通，服务平台产业生态，以及人才培养，这六大领域开展我们整体的人工智能+的专项行动。

我们在AI+专项行动当中，围绕场景、模型、数据这三个领域共同来推进我们认为未来汽车具身智能体的新形态打造。下面也是在这几个方面做一下具体的展开。

在场景方面，以用户需求为核心，重构有温度的出行体验，在我们看来AI的价值不是堆功能，而是从用户的生存需求出发，让汽车共情，把汽车变成有功能的工具，有温度的陪伴，也是我们在这里面的核心理念，在共情能力上我们通过多模态大模型可以实时捕捉驾驶者的这种生理状态包括情绪状态，然后自动的调节车内的空调、香氛、灯光、氛围灯、音乐、座椅各个环节，甚至是这种车机的交互语气，营造一个更具温度的个性化促进空间。在主动服务上面，我们的座舱智能体能够基于用户的行为规律和场景的特征，提前预判需求并启动对应的服务，比如说在长途旅行时的舒缓模式，这些功能让用户用车能够更加高效和顺畅。在个性的体验上面我们借助对个体偏好数据的持续学习，为每位用户建立专属的偏好模型，再加上这种AI智能体的记忆功能体打造，实现千人千面的精准服务。

在模型方面，东风以太极大模型为核心，筑牢我们的AI基本能力，我们在上海车展也发布了我们企业的太极大模型，是以以通用的大模型为基础，然后以东风的企业级数据为养料，基于万卡算力，将我们积累的海量的知识文档、座舱等数据进行深度的融合，打造一个企业级的模型。实际上为了让模型更贴合需求，我们也做了定制化的训练，我们也同步部署在车端、云端，包括企业的制造研发，以及销售的各个环节，所以我们做了不同尺寸的模型分解与训练，这样我们深度赋能全要素的智能化需求。

赋能的两个方面，一是我们优先在用户侧，依托太极大模型的感知认知和决策行动的这种闭环能力，实现座舱和组合辅助驾驶关键性的性能跃升，能够突破指令式的交互局限，通过融合我们语音的情绪、生理状态、行为习惯等多模态的数据，精准预判用户的潜在需求，提供情感化的服务响应。我们奕派提供了超过1000项可定义化的场景模块，可以结合奕派科技对于用户的需求的洞察，去灵活地适配服务化模块，然后让千人千面的精准服务来落地到产品中。其次面向企业侧，各个企业目前都在做布局，通过企业的领域知识、业务系统、数据闭环三维融合，构建一个全链条的研发、制造、运营、服务的体系。在研发领域AI的造型、代码、仿真已经应用得比较广泛，为新车的研发周期改善也是一个很好的支撑。

在制造领域，我们用大模型的多模态调度优化，在质检、订单的排产这几个方面也都有应用，大幅提升了整个工厂的效率。在供应链和服务端，我们还有车辆的云端监测、电池监控方面的应用。同时在这里我们也想特别强调，我们在持续扩大AI应用的同时，我们也在持续做国产化训练平台的部署，主要从芯片算法、全链条的角度实现自主可控。

在数据驱动的方面，我们东风作为央企也承接了国家部委很多的相关任务，我们以全场景、多模态虚实结合的思路，来快速构建起行业的一个高质量数据集，全场景覆盖车辆的行为、用户习惯、维修等各个环节，多模态融合图像、语音还有行为，以真实数据为基础叠加世界模型来做一部分特殊场景的数据生成。这一数据体系，我们在座舱、组合辅助驾驶，包括我们研产供销服的模块中都做了重要的应用。

在促进开源共享方面，今年3月我们也牵头开源了120万组端到端组合辅助驾驶的数据集，目前也有20多家企业和高校在申请和试用。如果说按照20+企业与高校同时把这部分的数据重复采集的话，代价应该是数亿元，所以说我们也是通过这一尝试，希望能够进一步推进行业在数据集共建共享方面的支持。未来汽车具身智能体不再是硬件和算法的叠加，而是深度融合AI的决策能力，实现从感知到执行的全链路闭环的生命体。

前面所讲的场景、模型本质上也是最终形态落地的底层支撑，要实现这一最终形态，我们觉得最主要的要实现三大方面的指标：第一要准确的理解场景，我们在约定的范围内至少要达到超99%以上的复杂场景理解准确率，这样才能够构建一个实时可靠的基础；第二是安全响应的速度，依托我们多层级安全冗余的架构，确保在极端环境下实时决策和响应延迟控制在30毫秒之内，这样的话才能奠定一个安全的基础；第三是交互体验的标准，与人、道路、环境这些物理世界的交互，要达到零抱怨。从整个可靠、安全、体验这三个方面，我们让整个智能汽车具身智能体升级成一个好用、大家爱用的伙伴。

为了构建这一形态，今年7月东风也牵头和多家企业与高校打造了汽车具身智能湖北省重点实验室，在这里面通过车用具身的感知交互、计算平台、模型和算法，以及信息数据这几大方面的工作开展共创研究，在这里也希望有更多的伙伴，加入这一平台，我们来共同打造未来汽车的新形态。

在AI落地的这些实践过程中，我们也清醒的看到我们还面临着很多的问题，包含数据孤岛、模型烟囱、生态协同方面的问题，这些不仅制约AI基础向产业化的转换，也影响产业进一步的升级。

下面提几条思考与建议，首先我们要打破数据孤岛，构建汽车行业的可信数据空间，刚才信通院的专家也提到，这是我们一起参与的工作。汽车数据作为产业创新的关键要素，最核心的是要把数据资产化，在资产化的前提下，通过合适的交换与流通，才能促进更多数据的共享。这里面就需要统一我们的数据格式、接口、安全与规范，推动我们整个的数据打通之间的壁垒和烟囱，来保证隐私安全的同时，为AI模型的训练，组合辅助驾驶的迭代提供优质的数据。

第二就是我们要打破垂类大模型的烟囱，要共建行业，特别是汽车行业的大模型。汽车行业在智能化转型的过程中也需要警惕烟囱式垂类大模型的建设，企业各自开发垂类大模型不仅会造成算力浪费和数据壁垒，也可能会因为技术标准不统一，在应用的过程当中反复的重复迭代，我们也认为未来的出路在于协同共建，通过行业内的深入联动，整合全场景多模态的数据资源，在数据共享的基础上推进模型的共享。

第三是进一步的倡导沟通协作，培育健康的汽车AI生态。AI就是一个跨领域的产物，实际在汽车领域，应用AI需要政府牵头定标准，守安全底线，我们高校研发机构就攻关核心算法，出前沿的成果，企业更多要搭建应用场景，结合客户，推这些产品的落地，用户通过他们的需求反馈，进一步拉通上一个循环的迭代，这样形成一个有效的循环。

实际我们目前是在进行十五五相关的规划，未来汽车大模型也会进入全面渗透生态共赢的新发展阶段，也提出一个倡议：让我们以开放包容的姿态，共享高质量数据，共建行业大模型，为培育汽车AI新生态，我们贡献东风的一些智慧和方案。谢谢大家！