张永伟:汽车与具身行业应打造统一的AI技术底座

睿见Economy
Sep 09

专题:聚合智能产业发展大会(2026)

  在武汉光谷由聚合智能产业创新中心、湖北科投联合主办的聚合智能产业发展大会2026于9月9日举行,车百会研究院理事长张永伟在演讲中表示,汽车行业有自身的难题:行业竞争加剧、盈利承压,必须开拓新空间,才能走出当前困境。而具身智能行业最大挑战在于产业化落地,如何降本,如何把技术从实验室、演示样机走向真实应用。

  张永伟认为,两个赛道面临的痛点各不相同,需要在以下几个方面融合发展:

  第一,加快打造统一的AI技术底座。回看汽车行业,从早期小模型,到2023年行业提出端到端方案,再到去年,行业共识转向大模型为核心。想要做好智驾、座舱,没有优质模型,很难支撑这两套高难度巨型无人系统上车,所以行业纷纷发力大模型。面向未来,行业进一步提出混合模型思路,实现模型“沿途下蛋”、逐步落地。机器人的模型体系虽然更加复杂,但技术演进路径是相通的。这也印证,双方拥有共同方向:共建统一AI底座,在不同领域复用落地。

  第二,共同发展几个领域的“存算连感”硬科技底座,具体来看:

  一是存储,在过去一年汽车、机器人面临的很大的一个问题是存储涨价,而未来如果没有强大的存储芯片能力的支撑,也很难去支持AI,支持智能汽车和具身。

  二是是算力与计算,特别是大算力芯片,这是聚合产业的目前来讲最具创新的领域,过去是卡脖子的,现在国产在不断地上车。

  三是现在越来越被大家重视,创新空间巨大的连接板块,特别是新一代的链接技术光通讯、无线通讯、卫星通讯。这些链接技术会极大的提升这些智能终端的作用空间。

  四是感知,无论是天上飞的,陆上走的还是地上跑的,都需要装载大量的感知设备,这些感知技术又涉及到很多的新材料,新工艺的迭代,所以“存算连感”是最底层的智能硬件,最底层的AI硬件。

  第三,打通材料—零部件—执行器的机械产业链条。机器人50%~70%的成本来自机械结构,汽车同样如此,还要叠加电池系统。搭载了“存算连感”硬件能力的各类执行基础产品,就是核心零部件。打通从材料、零件到执行器的完整链条,就是两大产业供应链最完美的融合。推动汽车供应链与具身供应链融合迁移,企业一边深耕汽车赛道,一边布局具身智能,持续实现技术双向转化,汽车产业就能开辟全新赛道。

  第四,释放场景资源。除AI底层硬件、机械零部件的迁移复用,场景是第四个关键抓手。汽车产业的工厂,本身就是具身智能非常适配的应用场景:高危、重体力工作,比如整车总装、质检、电池拆解产线,还有厂区物流等危险作业场景,覆盖整车与零部件制造环节。依靠场景拉动具身技术落地,能够走出一条中国新兴产业发展的新路径。

  第五,聚合智能既要借鉴汽车产业经验,又要超越汽车。汽车产业发展路径是先国内、再出海。而根据近期海外调研,我们认为具身经济应当**生而国际化**,从起步阶段就同时兼顾国内与国际市场;海外市场甚至有可能成为不少新技术、新场景率先落地的区域,带来全新机会。

  最后,聚合智能产业发展,需要加快构建标准、检测、认证体系。汽车行业从起步就建立起车规级体系,以人身安全为底线,形成一套成熟完善的标准检测认证体系,等级要求最高。依托这套成熟的车规级标检认体系,协同共建具身智能领域的标准、检测与认证规范,也是推动汽车与具身产业融合的重要抓手。

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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