来源：汽车与配件AP
趋势一：面向高级别自动驾驶的超级人工智能
人工智能凭借强大的理解和决策能力，已经成为支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术，未来超级人工智能将助力车端自动驾驶模型实现从模仿人类到超越人类的转变，向安全、自主、可持续的无人驾驶目标迈进。
基于5G—A、6G、NR—V2X、卫星通信的车外通信，将与基础高速以太网、光纤通信、短距无线通信的车内网络深度融合，形成车联万物的通信系统，实现广覆盖、大带宽、低时延、高可靠的安全高速通信。
存算一体芯片将计算和存储单元完全融合，使得等效计算核心数量指数级提升，兼具高算力、高能效、低时延优势，是后摩尔时代车载计算平台的重要发展方向，满足智能网联汽车的数据频繁访问、高效处理等需求。
整车SOA软件架构是决定智能汽车产品体验的基础，未来将通过软件功能“服务化”和原子服务的分层、分解、组合与适配，实现汽车软件标准化、可复用和快速迭代，大幅增强汽车功能的可扩展性和灵活性。
云端平台将贯穿自动驾驶数据采集、模型训练、安全运行全环节，既能提供大数据和大算力支持车端模型迭代与验证，也能提供协同感知、协同决策、动态管控功能，助力网联协同自动驾驶场景应变能力的提升。
高精度动态时空数据可为自动驾驶提供超视距感知、融合定位、经验行为参考等服务，未来面向多源异构高价值信息的智能提取、高效传输、汇聚计算等技术，将助力众源时空数据突破规模化与自更新的难题。
智能底盘作为智能驾驶功能安全落地的基础，将在机械解耦、功能集成、异构冗余等方面持续突破创新，实现各子系统的深度协同控制和快速精准响应，提供自感知、自进化、可重构的执行能力。
以云端多模态大模型为基础，叠加个性化用户数据训练的端侧智能体将是座舱人机交互的未来解决方案，可实现文本 — 语言 — 行为多模态理解和推理，提供比人类交流更加丰富多元、舒适自然的交互体验。
车用操作系统作为硬件资源管理和软件高效运行的关键基础平台，未来将更强调组件化，并与AI框架深度融合，实现向“内生智能”的跨越，从而自主感知工作负载，智能匹配最佳算力，敏捷响应上层应用。
面向高级别自动驾驶的正向开发流程和运行全周期的安全，建立涵盖功能、预期功能、网络、数据、通信、算法等的安全保障体系，重点优化全环节风险辨识方法，改进全场景防护策略，助力自动驾驶安全应用。
END
（添加请备注公司名和职称）
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趋势一：面向高级别自动驾驶的超级人工智能
人工智能凭借强大的理解和决策能力，已经成为支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术，未来超级人工智能将助力车端自动驾驶模型实现从模仿人类到超越人类的转变，向安全、自主、可持续的无人驾驶目标迈进。
基于5G—A、6G、NR—V2X、卫星通信的车外通信，将与基础高速以太网、光纤通信、短距无线通信的车内网络深度融合，形成车联万物的通信系统，实现广覆盖、大带宽、低时延、高可靠的安全高速通信。
存算一体芯片将计算和存储单元完全融合，使得等效计算核心数量指数级提升，兼具高算力、高能效、低时延优势，是后摩尔时代车载计算平台的重要发展方向，满足智能网联汽车的数据频繁访问、高效处理等需求。
整车SOA软件架构是决定智能汽车产品体验的基础，未来将通过软件功能“服务化”和原子服务的分层、分解、组合与适配，实现汽车软件标准化、可复用和快速迭代，大幅增强汽车功能的可扩展性和灵活性。
云端平台将贯穿自动驾驶数据采集、模型训练、安全运行全环节，既能提供大数据和大算力支持车端模型迭代与验证，也能提供协同感知、协同决策、动态管控功能，助力网联协同自动驾驶场景应变能力的提升。
高精度动态时空数据可为自动驾驶提供超视距感知、融合定位、经验行为参考等服务，未来面向多源异构高价值信息的智能提取、高效传输、汇聚计算等技术，将助力众源时空数据突破规模化与自更新的难题。
智能底盘作为智能驾驶功能安全落地的基础，将在机械解耦、功能集成、异构冗余等方面持续突破创新，实现各子系统的深度协同控制和快速精准响应，提供自感知、自进化、可重构的执行能力。
以云端多模态大模型为基础，叠加个性化用户数据训练的端侧智能体将是座舱人机交互的未来解决方案，可实现文本 — 语言 — 行为多模态理解和推理，提供比人类交流更加丰富多元、舒适自然的交互体验。
车用操作系统作为硬件资源管理和软件高效运行的关键基础平台，未来将更强调组件化，并与AI框架深度融合，实现向“内生智能”的跨越，从而自主感知工作负载，智能匹配最佳算力，敏捷响应上层应用。
面向高级别自动驾驶的正向开发流程和运行全周期的安全，建立涵盖功能、预期功能、网络、数据、通信、算法等的安全保障体系，重点优化全环节风险辨识方法，改进全场景防护策略，助力自动驾驶安全应用。
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