智能化已成为新能源汽车市场的核心考量因素，这一趋势显著推动了汽车产业的智能化发展。据行业观察，随着智能辅助驾驶与智能座舱功能的迅速普及，中国汽车智能化进程已跨越探索阶段，迈入以用户体验为核心的新纪元，其中“好用”与“好玩”成为用户的新需求。
智能化渗透率不断提升，特别是在电动车领域，智能化与电动化呈现出高度融合的趋势。消费者在选择新能源汽车时，智能化已成为重要的决策依据，这反映出市场需求正积极拉动汽车智能化的发展。用户关注点已从功能的有无转向功能的优劣，基础智驾功能（L2级别）已渗透至后半段大众市场，而创新用户则更追求高阶领航辅助驾驶带来的“好玩”体验。
技术层面，AI大模型、AI训练芯片及数据闭环能力的发展，促使单车FSD与车路云技术快速融合，成为自动驾驶的两大支柱。在此背景下，推进人工智能与汽车产业的深度融合显得尤为重要。中国拥有强大的跨界力量，如AI模型、互联网、通信等领域的单项能力，这些为汽车产业提供了新的支撑。
企业间跨界合作的新模式不断涌现，如车企与大型ICT企业联手开发智能驾驶方案，整车厂与头部软件企业共建汽车软件生态。同时，数据、算力、低空经济等新兴领域正产生新的跨界需求，车企需积极探索与这些领域的融合路径，以实现“1+1>2”的竞争优势。
AI技术已成为智能化发展的新引擎，特别是在整车和零部件层面带来了全面变革。基于大模型技术，端到端自动驾驶成为主流，AI在人机交互、安全监测等环节也广泛应用，智能座舱因此获得了大量个性化应用。传统零部件如车灯、底盘、座椅在AI的加持下快速转型升级，例如，汽车大灯结合AI算法，已进化为具备娱乐交互功能的新型车载部件。
为了在全球AI时代立足，中国汽车产业需聚焦AI技术和数据，打造新的竞争力。这要求汽车企业加强模型应用和数据挖掘能力，解决模型应用不足和数据协同不充分的问题。在数据挖掘方面，车企需从战略、组织、制度、流程等维度提升数据管理能力，同时，AI时代的竞争力依赖于数据训练，必须解决数据汇聚和规模化问题。
智能化发展离不开数据、算力、路侧等新型基础设施的支撑。构建大数据公共平台，降低单个企业研发成本，加速算法迭代；共建共享算力平台，降低企业算力建设成本，加快国产算力软硬件的适配；建设汽车智算基础设施，解决算力供给不充分的问题。构建低成本、广覆盖、集约化的路侧基础设施，通过复用现有设备，实现集约化建设和标准化引领，提升交通效率和安全性。
在芯片和操作系统领域，中国汽车企业面临新的挑战和机遇。推动汽车芯片国产化，需降低对先进制程的依赖，提升成熟制程芯片的本土化与自主化水平。车用操作系统的自主可控是保障国家安全的根本之策，尽管自主操作系统装车率不足10%，但本土企业在关键领域的技术水平已与跨国企业相当，真正的挑战在于自主OS“上车难”。因此，构建商业和创新的可持续生态，成为智能化时代中国汽车产业发展的重中之重。
开放合作是推动汽车智能化发展的关键。应开放共建汽车智能化标准和软件生态，实现不同系统和设备间的互联互通，打造开源生态，吸引更多开发者参与。车企应积极开展底层零部件领域的合作，尤其是在芯片、基础软件和智能基础设施等关键领域，通过深度合作获取最新技术和解决方案。同时，车企应专注于打造差异化产品的功能和服务，基于用户反馈和数据分析，实现更优质的智能驾驶和智能座舱体验。
汽车智能化创新是一个长期且动态的过程，需要形成支持创新、保障安全、适应变化的规制。在国际化方面，智能网联汽车需面对更高的信息安全壁垒，探索多元化国际化发展路径，如裸车出口采用国外智驾方案、中外合资共研智驾方案等。
从“好用、好玩”到生态重构，汽车智能化正进入用户体验与产业价值重塑的关键阶段。唯有技术融合与生态协同，方能在这场进阶之战中打造可持续的竞争优势，推动汽车产业向智能时代深入发展。
