「快鱼吃慢鱼」的时代，车企如何拥抱AI大模型？

4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。”

在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。

随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。

在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。

博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。

AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。

一、AI重塑汽车产业竞争

腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。

这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。

长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。

目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。

在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。

此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。

智能驾驶也是车企不可回避的生存命题，因为在很多普通用户眼中，它基本等同于AI与汽车的结合。

元戎启行CEO周光表示，随着AI技术的发展，智能驾驶技术将从规则系统，进化到端到端系统，再到VLA模型，提供超越人类的驾驶体验。

元戎启行也正在深度整合腾讯地图数据，并用高性能计算集群训练模型。

二、拆解腾讯全栈AI能力

汽车智能化的研发如同一座冰山，计算能力、海量数据处理、模型训练等需求，隐藏在用户体验之下，需要深度的技术积累。

腾讯面向汽车行业的AI布局分为三大层级，形成从底层基础设施，到平台层，再到上层场景应用的完整闭环。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹表示：“汽车产业进入到深度、全面应用AI大模型的阶段。腾讯希望通过的全栈AI能力，助力汽车行业像用水用电一样，‘用好’AI工具，打造‘好用’的AI应用。”

AI基础设施：打造高性能算力

智能驾驶的研发依赖海量数据处理与模型训练，这对算力效率与数据安全提出极高要求。

所以，在基础设施上，腾讯打造了国内最大规模的智能驾驶云专区，四个专区之间可以实现高效的跨区传输，灵活的远程容灾，这为智能驾驶的业务连续性提供基础支撑。

其智算底座还在算、存、网、数等方面实现突破，比如万亿参数大模型最快仅需4天即可完成训练，无中断智能驾驶模型训练时长突破300小时；网络方面，千卡集群的通信时间缩短到6%，是业界一半，智能驾驶大模型训练加速达到30%。

AI开发平台：降低门槛，加速落地

为降低车企的AI应用门槛，腾讯推出TI平台，提供从数据标注、模型训练到部署的一站式服务。

该平台支持主流开源模型与自研框架（如腾讯自研的Angel训练框架），并内置智能驾驶领域的专用模型和工具链。

腾讯还采用开源开放策略，与车企共建数据闭环。例如，提供动静态4D标注、云端预标注大模型和数据修订工具、基于多模态大模型的场景标签化和检索工具以及高并发云仿真工具等，帮助车企高效处理数据，缩短研发周期。

AI场景化应用：从座舱到生态的智能体验

在应用层，腾讯推出端侧大模型与AI智能体。

在这次大会上，腾讯首次发布座舱端侧大模型，基于混元2B的小参数模型，结合汽车行业专业知识数据精调和本地RAG能力，可以实现车载知识领域精准问答。因为模型本地推理，所以可以实现秒回，弱网、无网的环境也能用。可以更及时的为用户进行驾驶行为风险提醒、故障自动拨打救援电话、详细的车辆操作指导等。并且端侧大模型还可以跟云端大模型结合，遇到疑难问题时，可以像云端大模型寻求帮助。

AI智能体则打通了车载微信小程序、腾讯地图等生态，用户可通过语音指令完成点餐、导航等操作。例如，语音命令“帮我下单一杯少冰的冰椰拿铁”，AI可自动调用车载微信小程序完成点单，并将核销码同步至手机端微信，用户到店亮码取餐，全程几乎不需要触控操作。

这种些类人的深度推理能力，标志着车载AI从功能执行，向意图理解的跃迁。