通义大模型加速汽车智能化：2025高通汽车峰会揭示三大发展方向

发布时间：2025-7-14

类别：市场分析

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在近日于苏州举行的“2025高通汽车技术与合作峰会”上，阿里云副总裁徐栋分享了通义大模型在人工智能领域的最新进展，并重点介绍了其在汽车行业的端云协同落地方案。徐栋透露，通义系列模型已衍生出比Llama更多的变体，并在汽车智能化领域形成三大核心发展方向。这一进展标志着中国大模型技术正加速渗透至智能驾驶、智能座舱及车联网等关键领域。

通义大模型规模超越Llama，加速行业渗透

通义大模型作为阿里云旗下的核心AI技术，近年来发展迅猛。徐栋在演讲中提到，通义系列模型的衍生数量已超过Meta旗下的Llama系列，成为全球最具扩展性的大模型之一。这一成就不仅体现在模型参数的规模上，更在于其行业适配能力的提升。通义大模型通过模块化设计和轻量化部署，能够灵活适应不同计算环境，从云端到边缘设备均可高效运行。

在汽车领域，通义大模型已形成三大核心方向：

1. 智能驾驶增强：通过多模态感知和决策优化，提升自动驾驶系统的安全性和适应性。

2. 智能座舱交互：基于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），打造更人性化的车载助手。

3. 车云一体化：利用云端大模型训练和边缘计算，实现车辆数据的实时分析与反馈。

端云协同方案：让AI算力无处不在

在汽车行业，算力分布一直是关键挑战。传统方案依赖车载芯片处理数据，但受限于硬件性能，难以支撑复杂AI任务。通义大模型提出的“端云协同”方案，通过动态分配计算负载，优化了资源利用效率。

徐栋举例说明：“在智能驾驶场景下，低延迟的感知任务（如障碍物识别）由车载芯片处理，而高复杂度的预测任务（如路径规划）则交由云端大模型计算，再实时回传至车辆。”这一模式不仅降低了本地硬件成本，还提升了系统的整体响应速度。

此外，阿里云与高通在芯片级优化上的合作进一步强化了这一方案。通过适配高通骁龙数字底盘平台，通义大模型能够在车载计算单元上高效运行，确保智能驾驶和座舱系统的流畅体验。

智能座舱：从“语音助手”到“全场景AI管家”

在智能座舱领域，通义大模型正推动交互方式的革新。传统车载语音助手仅能执行简单指令，而基于通义大模型的系统能实现多轮对话、情感识别甚至主动服务。例如，系统可根据乘客的语音情绪调整音乐风格，或结合日程安排主动推荐导航路线。

徐栋演示了一项新功能：当乘客说“我有点冷”，系统不仅能调高空调温度，还会建议打开座椅加热，并询问是否需要播放轻松的音乐。这种深度情景理解能力，依赖于大模型对多模态数据（语音、图像、传感器信息）的综合分析。

车云一体化：数据驱动汽车进化

车联网的普及让车辆成为数据采集终端，但如何高效利用这些数据是关键。通义大模型的车云一体化方案，通过云端训练和边缘推理，使车辆能够持续学习并优化性能。

例如，某款搭载通义方案的电动车，可通过分析海量用户的驾驶习惯，动态调整能量回收策略，从而提升续航里程。同时，云端大模型能实时监测车辆状态，预测潜在故障，并提前通知用户或4S店。

徐栋强调：“未来的汽车不仅是交通工具，更是持续进化的智能终端。通义大模型的目标是让每一辆车都能‘越用越聪明’。”

挑战与未来展望

尽管通义大模型在汽车领域的应用前景广阔，但仍面临数据安全、实时性保障和成本控制等挑战。徐栋表示，阿里云正通过联邦学习、边缘计算优化和行业合作来应对这些问题。

高通中国区负责人也在峰会上表示，双方将继续深化合作，推动AI大模型与汽车芯片的深度融合，加速智能汽车的普及。

可以预见，随着通义大模型的持续进化，汽车行业将迎来更智能、更个性化的出行体验。而中国AI技术在全球竞争中的话语权，也有望借此进一步强化。