业内普遍认为，我国新能源汽车产业已从上半场电动化迈向下半场智能化。智能座舱、智能驾驶已经取代发动机、变速箱，成为新能源汽车的核心配置。与此同时，除了座舱、智能驾驶之外，人工智能对汽车的影响也逐渐加大，进入汽车“研、产、供、销”等多个领域和环节。
“传统智能迎来了人工智能驱动的新汽车智能，过去的变化尚未完成，新的变化即将开始。这种叠加发展已成为汽车产业发展的新常态。”张永伟表示，汽车产业的技术高地和汽车企业的战略竞争支点正在快速向AI驱动的智能化迁移。过去的竞争力已经无法支撑汽车企业下一步的发展。
人工智能竞争时代，企业比的不仅仅是认知和速度，更是实力的比拼，因为发展的门槛越来越高。特斯拉拥有的算力等级为100，是所有车企拥有的算力总和。如果在这一轮变革中，人工智能得不到足够重视或者跟不上，无法在算力、芯片、算法上形成核心竞争力，这样的企业就会失去未来。
此外，数据驱动汽车也成为行业共识之一，数据成为企业的核心资产和要素。目前汽车企业数据挖掘能力不足，数据价值利用较差。
张永伟表示：“仅仅依靠单个车企的数据量来训练软件和系统是不够的。AI时代，一切竞争力都必须靠数据来训练，而大规模数据的问题这就需要我们建立数据聚合的机制，让大家按照市场原则把数据输入平台，按照市场原则使用数据，解决目前小范围的数据障碍。”
从数据规模、算力水平、投资强度等人工智能关键要素来看，中国车企与特斯拉存在较大差距。张永伟建议企业可以形成协作机制，比如共同建设数据平台、共享算力等。根据公开数据，到2024年底，三大运营商规划的算力资源总量仅为53.
“人工智能时代，汽车企业缺乏的不是产能，整车厂数量也不是产业发展的主要矛盾，汽车产业最缺乏的是算力基础设施。要完成端到端的智能化驱动研发和培训，算力的出发点是算力1。算力必须投入巨额资金，而且要持续投入，围绕数据、算力、算法形成大规模团队。没有几千、几万张卡的算力集群，没有算法团队，企业很难在新赛道上具有竞争力。”表示，除了打造本土算力外，还要加快解决国内算力不成熟、配套工具链、生态能力薄弱的问题。降低计算能力“卡”在硬件中的风险。
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