一、技术层图谱

1. 核心技术应用

   • 计算机视觉：智能驾驶（车道识别、行人检测）、生产质检（缺陷识别）。

   • 自然语言处理（NLP）：车载语音交互（小鹏、理想多模态助手）、客服机器人。

   • 深度学习：自动驾驶算法迭代（Tesla FSD本地化适配）。

   • 强化学习：智能驾驶决策优化（Waymo仿真训练）。

2. 关键AI技术

   • 边缘计算：车载芯片（地平线征程6、华为昇腾）实时处理。

   • 联邦学习：跨车企数据协作（如政府主导的智能网联数据平台）。

   • 生成式AI：个性化座舱设计（阿里通义千问赋能车载娱乐）。

二、应用场景图谱

1. 智能驾驶

• L2+/L3级普及：2024年渗透率超40%（蔚来NOP+、小鹏XNGP）。

• L4级试点：Robotaxi（百度Apollo、小马智行）在北上广深等15城开放测试。

• 商用车落地：港口/矿区无人驾驶（图森未来、西井科技）。

2. 智能制造

• AI质检：宁德时代电池缺陷检测效率提升90%。

• 预测性维护：三一重工AI模型降低产线停机时间30%。

3. 智能座舱

• 情感交互：商汤“绝影”情绪识别系统。

• 场景化服务：华为鸿蒙车机AI行程规划。

4. 供应链优化

• 物流调度：京东物流AI算法赋能比亚迪零部件配送。

• 库存预测：长安汽车AI需求模型降低库存成本15%。

三、产业链协同图谱

1. 上游：

   • 芯片：地平线、黑芝麻智能（算力突破200TOPS）。

   • 传感器：禾赛科技激光雷达成本下降50%。

2. 中游：

   • Tier1：德赛西威、华为MDC智能驾驶平台。

   • 算法公司：Momenta（数据驱动方案）。

3. 下游：

   • 主机厂：比亚迪“璇玑”AI大模型整合车端生态。

   • 出行服务：T3出行AI动态定价覆盖50城。

四、政策与标准化

• 政策推动：工信部《智能网联汽车准入试点》2024年扩大至20省市。

• 数据安全：《汽车数据安全管理规定》约束AI训练数据合规（如脱敏处理）。

• V2X基建：全国新建5G-RSU路侧单元超10万套（支持车路协同）。

五、挑战与趋势

1. 挑战：

   • 高阶自动驾驶责任认定法规空白。

   • 车规级AI芯片国产化率不足30%。

2. 趋势：

   • AI+车联网融合：5G+AI实现全域感知（如红旗C+级智慧道路项目）。

   • 大模型上车：GPT-4级模型赋能全车智能（蔚来NOMI GPT内测）。

   • 绿色AI：碳足迹追踪（吉利区块链+AI减排系统）。

六、代表企业案例

• 科技公司：华为（全栈式HI解决方案）、大疆车载（双目视觉方案）。

• 新势力：理想汽车（Mind GPT座舱助手）。

• 传统车企：广汽埃安（星灵电子电气架构+AI智驾）。