智能化已成為新能源汽車市場的核心考量因素，這一趨勢顯著推動了汽車產業的智能化發展。據行業觀察，隨著智能輔助駕駛與智能座艙功能的迅速普及，中國汽車智能化進程已跨越探索階段，邁入以用戶體驗為核心的新紀元，其中“好用”與“好玩”成為用戶的新需求。

智能化滲透率不斷提升，特別是在電動車領域，智能化與電動化呈現出高度融合的趨勢。消費者在選擇新能源汽車時，智能化已成為重要的決策依據，這反映出市場需求正積極拉動汽車智能化的發展。用戶關注點已從功能的有無轉向功能的優劣，基礎智駕功能（L2級別）已滲透至后半段大眾市場，而創新用戶則更追求高階領航輔助駕駛帶來的“好玩”體驗。

技術層面，AI大模型、AI訓練芯片及數據閉環能力的發展，促使單車FSD與車路云技術快速融合，成為自動駕駛的兩大支柱。在此背景下，推進人工智能與汽車產業的深度融合顯得尤為重要。中國擁有強大的跨界力量，如AI模型、互聯網、通信等領域的單項能力，這些為汽車產業提供了新的支撐。

企業間跨界合作的新模式不斷涌現，如車企與大型ICT企業聯手開發智能駕駛方案，整車廠與頭部軟件企業共建汽車軟件生態。同時，數據、算力、低空經濟等新興領域正產生新的跨界需求，車企需積極探索與這些領域的融合路徑，以實現“1+1>2”的競爭優勢。

AI技術已成為智能化發展的新引擎，特別是在整車和零部件層面帶來了全面變革。基于大模型技術，端到端自動駕駛成為主流，AI在人機交互、安全監測等環節也廣泛應用，智能座艙因此獲得了大量個性化應用。傳統零部件如車燈、底盤、座椅在AI的加持下快速轉型升級，例如，汽車大燈結合AI算法，已進化為具備娛樂交互功能的新型車載部件。

為了在全球AI時代立足，中國汽車產業需聚焦AI技術和數據，打造新的競爭力。這要求汽車企業加強模型應用和數據挖掘能力，解決模型應用不足和數據協同不充分的問題。在數據挖掘方面，車企需從戰略、組織、制度、流程等維度提升數據管理能力，同時，AI時代的競爭力依賴于數據訓練，必須解決數據匯聚和規模化問題。

智能化發展離不開數據、算力、路側等新型基礎設施的支撐。構建大數據公共平臺，降低單個企業研發成本，加速算法迭代；共建共享算力平臺，降低企業算力建設成本，加快國產算力軟硬件的適配；建設汽車智算基礎設施，解決算力供給不充分的問題。構建低成本、廣覆蓋、集約化的路側基礎設施，通過復用現有設備，實現集約化建設和標準化引領，提升交通效率和安全性。

在芯片和操作系統領域，中國汽車企業面臨新的挑戰和機遇。推動汽車芯片國產化，需降低對先進制程的依賴，提升成熟制程芯片的本土化與自主化水平。車用操作系統的自主可控是保障國家安全的根本之策，盡管自主操作系統裝車率不足10%，但本土企業在關鍵領域的技術水平已與跨國企業相當，真正的挑戰在于自主OS“上車難”。因此，構建商業和創新的可持續生態，成為智能化時代中國汽車產業發展的重中之重。

開放合作是推動汽車智能化發展的關鍵。應開放共建汽車智能化標準和軟件生態，實現不同系統和設備間的互聯互通，打造開源生態，吸引更多開發者參與。車企應積極開展底層零部件領域的合作，尤其是在芯片、基礎軟件和智能基礎設施等關鍵領域，通過深度合作獲取最新技術和解決方案。同時，車企應專注于打造差異化產品的功能和服務，基于用戶反饋和數據分析，實現更優質的智能駕駛和智能座艙體驗。

汽車智能化創新是一個長期且動態的過程，需要形成支持創新、保障安全、適應變化的規制。在國際化方面，智能網聯汽車需面對更高的信息安全壁壘，探索多元化國際化發展路徑，如裸車出口采用國外智駕方案、中外合資共研智駕方案等。

從“好用、好玩”到生態重構，汽車智能化正進入用戶體驗與產業價值重塑的關鍵階段。唯有技術融合與生態協同，方能在這場進階之戰中打造可持續的競爭優勢，推動汽車產業向智能時代深入發展。