近日，随着人工智能（AI）技术迎来爆发式突破，全球汽车产业正面临一场由AI驱动的深度变革。智能驾驶技术已从早期的“概念验证”阶段，迈入“现实落地”的关键跨越期，逐步重塑从技术研发到商业模式的完整产业生态。

日前，在接受《中国汽车报》记者采访时，上汽集团教授级高级工程师张书桥表示，汽车工业无可避免地面对着一个颠覆性的变革。价值链要发生一个根本性的变化。数据将是21 世纪的“黄金”或者“石油”，数据构成了人工智能的基础。在新一轮科技革命和产业变革的交汇点上，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑社会运行方式。尤其在汽车产业，AI 不再只是辅助工具，而正在成为驱动智能驾驶乃至未来出行体系演进的核心引擎。

重构汽车产业价值链

如果说信息时代的核心是“计算”，那么AI 时代的核心则是“认知”。这一时代最显著的特征，体现在三个层面：数据驱动的社会运行机制、算法参与的日常决策方式，以及人机协同的新型生产关系。

张书桥告诉记者，与传统信息技术不同，AI 系统具备学习、推理和自我优化能力，开始以“认知伙伴”的身份参与到生产、管理和服务过程中。这一变化正在深刻影响制造业、交通系统以及城市运行逻辑，而汽车产业正是这一变革的前沿阵地。

从全球视角看，多个国家已将人工智能上升为国家级战略，通过系统性政策推动技术创新与产业应用融合。在张书桥看来，AI 的真正价值并不止于单点技术突破，而在于其对组织管理、工程方法和决策机制的整体重塑。大模型（LLM）与算法系统的广泛应用，使复杂系统的分析、预测和优化能力大幅提升。

据介绍，2024 年被普遍认为是AI Agent 的“元年”。以大语言模型为基础的AI Agent，正在从被动响应工具，进化为能够感知环境、做出决策并执行行动的智能主体。结合RAG（检索增强生成）等关键技术，AI 系统在准确性、可解释性和稳定性方面显著提升，为工程级落地奠定基础。在汽车行业，这意味着从研发、测试到运营的全流程智能化；从单车智能向系统智能、交通智能延伸；从“人工规则主导”向“数据与模型协同决策”转变。

多条技术路径并行

目前，全球自动驾驶领域主要形成三条差异化的技术路线：

第一、以 Waymo代表的稳健路线。该路线采用激光雷达、毫米波雷达与摄像头融合方案，依赖高精地图，系统安全冗余强，已在部分地区实现L4级自动驾驶出租车的商业化运营，但成本高、扩展速度较慢。

第二、以 Tesla倡导的激进路线。该路线坚持“纯视觉”方案，依靠摄像头与端到端神经网络，具有硬件成本低、易于规模化部署的优势，目前主要应用于L2+/L3级辅助驾驶，在极端场景泛化与安全责任界定上仍面临挑战。

第三、以Zoox探索的系统冗余路线。该路线注重车辆结构与传感器布局的物理冗余设计，通过对称式感知与线控底盘等技术，追求系统级安全与乘坐体验，目标直指L4/L5级完全无人驾驶，但商业化周期较长。

张书桥表示，在实际应用层面，自动驾驶技术已展现出较高可靠性。例如在旧金山，Waymo车辆能够在高密度车流、陡坡等多变路况中平稳行驶，决策果断自然，并通过实时交互界面透明展示感知信息，显著提升了乘客的安全感与信任度。

值得注意的是，自动驾驶并无“唯一正确”的技术答案，不同企业需在安全、成本、规模化与可靠性之间寻求平衡。随着AI Agent能力持续进化、算力成本下降及法规体系完善，自动驾驶将从局部试点走向更广泛的应用场景。

“未来竞争不仅是传感器或算法的比拼，更是系统工程能力、数据闭环构建与长期技术耐心的综合较量。AI时代的大幕已然拉开，自动驾驶正加速从技术想象走向产业现实，一场深刻的出行革命，正在路上。”张书桥说。