近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展为智能汽车领域带来了前所未有的机遇。得益于 AI 技术的支持,自动驾驶不仅能够高效地完成行驶任务,还能显著提升交通安全、优化出行效率、减少交通事故,并有效降低能源消耗。AI 赋能自动驾驶技术,使车辆能够实时感知、决策并执行复杂的驾驶任务,逐步实现从辅助驾驶到完全自主驾驶的转变。作为智能交通的重要组成部分,自动驾驶汽车正逐步走向商业化,并成为全球汽车产业技术创新和竞争的核心。
AI Agent框架:Coding模型+AI编程平台。Agent应用的落地逻辑,是优秀的Coding模型和AI编程平台协调配合。AI IDE并未抛弃传统 IDE 的核心功能(代码编辑、调试、版本控制等仍是基础),而是通过 AI 能力降低开发门槛、提升效率。从AI的角度重新把IDE和编码平台做一遍,让底层逻辑更加适配AI行为,提前会进行与预先调控和流程规划,让大模型使用多工具的路径更流畅更丝滑。
自 ChatGPT 发布后,大模型向更强、更高效、更可靠方向发展,呈现推理模型深化、智能体模型爆发的格局。美国在探索更强大模型上保持全球领先,中国企业则在算力受限下实现高效性全球领先。2025 年是应用加速落地之年,OpenAI 已达百亿美金 A RR,Claude 月收入环比增速超 20%。受互联网大厂推动 AI 与业务结合、Agent 推出、主权 AI 需求及多模态渗透等因素影响,A I 算力消耗从训练转向推理,带来显著增量,国内算力自主可控趋势凸显。B 端应用渗透率慢于 C 端,落地顺序由容错率与复杂度决定,从高容错、单一任务场景到低容错、高复杂度场景尚需时间。但本轮 AI 渗透较互联网时代大幅提速,B 端落地进程或超预期。
生成式 AI 是这一转变的核心,带来了一个充满新机遇和未知风险的世界。智能体 AI 是指自主执行各种功能的系统和程序,可在员工从事其他工作时代表他们完成任务。通过为 AI 智能体赋予相关权限,它们可以自动执行决策、解决问题以及执行其他超出系统机器学习模型训练范围的任务,这是大多数 AI 助手无法做到的。