飛象網訊（四月）以人工智能為代表的科技革命推動產業創新呈現涌現式躍遷，汽車智能化網聯化協同并進的格局已然形成。智能網聯汽車涉及汽車、電子、信息通信、交通運輸等多個領域，以網絡為紐帶、數據為資源、算力為基礎、安全為保障，實現各類要素的全面連接和高效協同，是包含“車-路-網-云”多要素的生態系統。當前全球正通過政策法規劃定安全發展邊界、技術標準夯實規模化商用基礎、產業競合重構生態發展格局，形成“制度供給-技術規范-產業協同”的三層支撐體系。

近日，中國信息通信研究院及中國通信學會發布的《智能網聯汽車（車聯網）藍皮書(2025 年)》（以下簡稱《藍皮書》）顯示，目前，“車-路-網-云”四大要素以多源數據價值釋放為驅動，協同構建安全、高效、舒適、可持續的智能出行生態體系，實現交通運行效能提升、城市治理智能化升級與出行服務品質躍遷，當前已進入要素協同、數據閉環的規模化落地攻堅期，“感知-傳輸-計算-決策- 反饋”協同機制基本成型，對駕駛安全、座艙交互體驗、交通運行效率與城市治理水平的支持能力持續凸顯。

自動駕駛算法以數據驅動為核心，圍繞“多傳感器輸入到車輛動作輸出”的核心目標持續迭代，端到端架構的實現路徑持續演進。傳統端到端模型依托 BEV（鳥瞰視角）或OCC（占用網絡）等3D場景表征進行推理，其存在的“黑箱”決策可解釋性短板和長尾場景難應對問題，推動自動駕駛技術向兩大方向突破：一是通過跨模態融合增強決策可解釋性與場景理解能力，二是借助世界模型的物理規則建模與未來推演能力生成合成數據，加快長尾數據的積累，豐富算法架構的發展路徑。

此外，《藍皮書》強調，以大語言模型為核心的VLM（視覺-語言模型）和 VLA（視覺-語言-動作模型）成為當前自動駕駛技術演進的重要方向，已實現車端批量部署。而世界模型技術引入了物理規則理解和未來推演能力，現階段以云端數據補充為主，未來有望實現端側部署。

車載算力芯片方面，《藍皮書》指出為了更好滿足端到端大模型在車端推理時的大算力、低時延需求，正從百TOPS 向千TOPS 發展。英偉達于 2025 年開始大規模商用的 Thor 系列芯片單片可提供至高2000TOPS 的算力，較之前 Orin-X 的 254TOPS 提升明顯，理想、小米、極氪等均在其新車型上搭載 Thor 芯片，進一步釋放自動駕駛能力。

截至 2025 年上半年，英偉達Orin-X成為小鵬、蔚來、理想、小米、智己、極氪等絕大多數車企的選擇，特斯拉 FSD 芯片、華為昇騰 610、地平線征程5 等緊隨其后。2025年，部分頭部企業正以高性價比、高有效算力、高算法契合度為導向，自研了一批車載算力芯片，部分已成功流片和上車，如小鵬自研算力約為 750TOPS 圖靈芯片、蔚來自研算力約為1000TOPS神璣芯片均已上車，Momenta 自研芯片已成功流片。同時，伴隨華為昇騰、高通驍龍、地平線征程等系列芯片的持續演進，車載智駕芯片市場競爭愈發激烈。

在云端算力中心方面，車企普遍采用自建、合作共建、租用云服務三種智算中心建設模式，集群算力持續提升。對于自建模式，優勢在于企業可以完全掌握核心算法和數據，形成的“芯片-算法-數據”全鏈路生態閉環可提高算法訓練及部署效率，并保障數據不外流,如吉利自建星睿智算中心。對于合作共建模式，其優勢在于依托云廠商現有資源實現服務快速部署，并降低基礎設施建設與運維成本，如小鵬與阿里云合作、理想與火山引擎和百度云合作算力開展智算中心建設。對于租用云服務模式，優勢在于可按需付費，并具備較強的彈性，但基礎設施需要匹配車企在GPU、內存、設備間通信效率等方面的高配置需求，如騰訊云為蔚來自動駕駛業務提供定制化算力服務。

數據作為支撐自動駕駛技術持續迭代的“養料”，當前訓練測試數據的構成，以路采車隊或量產車影子模式的傳統采集方式為主。隨著生成式人工智能技術的發展，基于仿真和生成式人工智能生成的合成數據的比例逐漸增加，成為新型數據來源。在路采數據方面，以大規模應用的路采車隊和量產車數據回傳相結合，為算法訓練筑牢數據基礎。在合成數據應用方面，基于原始數據的仿真泛化已逐漸成熟，讓原始數據成效倍增。

車聯網網絡服務已形成雙網協同、規模覆蓋、分級服務、穩定可靠的行業共識，進一步向高質量發展階段邁進。5G 網絡以“城市級覆蓋、分級服務、穩定可靠”為目標，實現路口等重點交通區域的全覆蓋，提供 50ms@99%可靠性、100ms@99%可靠性等不同水平服務，強化網絡切換、開放網絡狀態等新型能力。C-V2X直連通信網絡旨在形成“規模化、標準化”的服務能力，明確網絡覆蓋，互聯互通標準，以及典型擁堵環境下的通信能力要求。

在此過程中，電信運營商從傳統通信管道提供商，向“網絡即服務（NaaS）”模式轉型。面向汽車行業數據安全存儲、訪問控制和合規的需求，運營商為車企提供 5G 定制網深度服務，通過網絡切片實現人、車數據安全隔離和隱私保護，確保大量用戶個性化數據、行為數據以及車輛駕駛、車輛狀態等數據傳遞的獨立性和安全性。此外，運營商構建車聯網連接管理平臺，實現對海量物聯網卡的全生命周期管理，并匯聚網絡數據、車輛數據等，通過API 接口開放給車企或第三方應用開發者，用于開發智能導航、預測性維護等增值服務，從而構建合作共贏的生態系統。