今天小編分享的汽車經驗：DeepSeek熱度不減，代表委員為AI與汽車產業融合發展建言獻策，歡迎閱讀。
2025 年兩會期間，從技術融合到場景落地，從安全防御到立法規範，代表委員為 AI 與汽車泛產業的深度融合建言獻策。
今年的政府工作報告提出，" 持續推進‘人工智能 + ’行動，更好地将數字技術與制造優勢、市場優勢相結合。" 人工智能（AI）作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正加速成為培育新質生產力的重要引擎。
近期，以 DeepSeek 為代表的生成式 AI 工具打破了傳統大模型依賴高算力的 " 堆砌 " 路徑，加速了 AI 技術的普及、普惠，掀起了新一輪的 AI 應用浪潮。在汽車行業，AI 将賦能全價值鏈更新，助力車企在智能化中搶占先機。據不完全統計，已有超過 20 家主流車企，包括比亞迪、吉利、奇瑞、岚圖、長城及理想汽車等，宣布接入 DeepSeek 模型，共同探索汽車與 AI 技術的深度融合，加速向 AI 汽車公司轉型。
回望 2025 年全國兩會，從技術融合到應用落地，從安全防御到法規完善，代表委員的建言已為 AI 與汽車產業的深度融合描繪清晰路徑。在政策、產業和技術的協同推動下，中國有望在全球 AI 競争格局中占據優勢，構建兼具創新力與責任感的智能生态。
（圖片由 AI 生成）
AI 賦能產業融合
全國人大代表、小米集團創始人、董事長雷軍在全國兩會上提交了《關于加快推進人工智能終端產業高質量發展的建議》。他指出，AI 終端作為新一代人工智能的重要載體，正從智能手機、智能汽車拓展至智能家居、機器人等更廣泛的領網域。然而，目前 AI 終端的發展仍面臨技術創新瓶頸和產業協同不足等挑戰。
由此，雷軍提出以下建議：一是健全 AI 終端标準體系。以用戶體驗為導向，制定智能化分級等系列标準，并研究出台 AI 終端產品的認定方法，确保國際國内标準有效銜接。力争在 2027 年初步建成 AI 終端标準體系，到 2030 年率先形成全球領先的行業标準。二是強化 AI 終端產業協作。由行業組織牽頭，聯合終端廠商、應用廠商、大模型廠商等，推動應用協同生态建設，加快制定終端設備與智能應用之間的統一接口規範和數據格式。目标是在 2030 年前形成 2 至 3 類相對統一、國際領先的智能終端作業系統平台。此外，他還建議加大中央和地方政府對 AI 終端研發與應用的專項支持，推動我國在 2030 年前建成全球一流的智能終端產業生态，搶占未來智能終端產業的制高點。
汽車與 AI 的融合當然不僅限于終端應用。全國人大代表、小鵬汽車董事長、CEO 何小鵬認為，AI 正加速自動駕駛和人形機器人的商業化進程。在 3 月 8 日的 " 代表通道 " 上，他表示，科技創新将極大推動 AI 與汽車行業的深度變革，" 一方面，AI 将加速自動駕駛乃至無人駕駛的加速到來；另一方面，汽車產業與機器人開始進行結合。"
在他提交的《關于推動支持高智能等級人形機器人加速商業化普及的建議》中，何小鵬指出，人形機器人正從 " 能動起來 " 邁向真正 " 用得起來 " 的階段，其應用場景正在不斷拓展，展現出前所未有的廣闊前景。他預測，在未來 5 至 20 年，人形機器人有望成為與新能源汽車比肩的高潛力賽道。據此，他建議借鑑我國新能源汽車產業早期的市場培育與推廣經驗，通過政策引導和市場扶持，激發人形機器人市場需求，加速產業成熟。具體而言，可針對當前智能化水平較高、AI 能力突出、具備高端價值的 L3 級别及以上人形機器人，制定專項扶持政策，加速人形機器人商業化普及和規模化增長。
全國人大代表、廣汽集團黨委書記、董事長、總經理馮興亞同樣認為，電動汽車產業與人形機器人產業融合發展大有可為。人形機器人產業須加快發展步伐。馮興亞表示，廣汽集團将聚焦智能化技術，推動人形機器人與智能汽車的融合發展。他建議政策規劃先行布局、核心技術攻堅突圍、加速示範應用落地并推廣。
全國人大代表、中國電氣裝備集團有限公司科技創新部部長張帆聚焦制造業與 AI 深度融合的痛點，表示工業數據作為 AI 賦能制造業的 " 燃料 "，目前存在行業垂直大模型質量不高、數據共享壁壘等問題。此外，工業數據又往往存在噪聲大、格式不統一、關聯性差等問題，缺乏行業數據标準引導，難以直接用于模型訓練。同時，受限于數據安全擔憂、商業利益保護等因素，數據共享意願極低，企業之間築起了高高的 " 數據圍牆 "。
由此，張帆在提交的《關于加快推動制造業與人工智能深度融合高質量創新發展》的建議中，提出應加快制定工業領網域統一的 AI 數據格式規範及具體行業标準，以促進企業間數據資產交易基礎的共識達成。此外，他建議由龍頭企業發揮 " 鏈長 " 作用，聚焦戰略性高價值應用場景，構建需求牽引、格式統一的高質量工業數據集。
場景為本，人才為基
談及 AI 與產業的深度融合，自然離不開具體場景的落地、驗證。
全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰表示，推動 AI 與制造業深度融合發展，是制造業轉型更新的關鍵。AI 在制造業的研、產、供、銷、服、管等多個環節都能發揮顯著作用。實現融合要立足實際場景，通過規模化的統計數據來證明效益，避免浮于表面。只有這樣，才能精準發現 AI 在制造業中的切入點和價值點，真正發揮其賦能作用。
全國政協委員、北京通用人工智能研究院院長朱松純認為，企業需主動用 AI 賦能生產流程，解決簡單任務重復化等問題，技術工程平台應與企業業務高度适配，做到 " 看得見、摸得着、用得起 "。同時，他建議相關部門和企業共同挖掘新場景，提供有效的制度與資金等保障。
與此同時，就 AI 領網域人才培養話題。劉慶峰建議修訂教育體系，強化跨學科思維與人機協作能力培養，" 面對迅速發展的 AI 技術，加強人工智能校園教育、加快相關人才培養勢在必行。建議梳理 AI 時代的能力素質模型，根據人工智能發展情況和教育強國的人才培養目标，适時修改新課标、調整新高考要求；明确跨學科思維、人機協作等核心素養培養框架。"
朱松純則強調，AI 人才的培養是一個系統工程，非一蹴而就。他介紹道：" 我們已聯合北京大學、清華大學創辦通用人工智能實驗班，并啟動通用人工智能協同突破瓶頸合作體人才培養計劃，搭建通用人工智能課程體系。目前，我們已聯合 15 所高校培養了 200 餘名博士生，并積極推動學術成果向汽車制造等行業轉化。"
工業應用廣闊，挑戰待解
全國政協常委、致公黨中央副主席徐曉蘭在 " 委員通道 " 接受采訪時表示，AI 新技術要在具體應用場景賦能。" 通用大模型将會廣泛地應用于工業企業，通過‘通用人工智能 + 工業互聯網’，形成‘通用大模型 + 行業大模型’構架和體系。"
全國人大代表、海爾集團董事局主席周雲傑在 " 代表通道 " 接受采訪中談及當前 AI 在工業大模型的深度應用實踐仍面臨三大挑戰：一是數據質量與語料庫構建的雙重瓶頸；二是場景适配與模型可靠性的雙重挑戰；三是轉型切點和話語體系的雙方錯位。
由此，圍繞以工業大模型為關鍵變量，周雲傑提出建議，要夯實發展底座，發布國家級工業場景圖譜、語料庫和數據集。支持龍頭企業，示範工業大模型應用價值。扶持平台企業，促進工業大模型服務中小企業。同時，他建議開展基于工業大模型的人工智能深度應用先行先試，培育一批工業大模型與場景圖譜精準匹配的标準化、可復用、低成本的解決方案，為中小企業提供用得上、用得起、用得好的 AI 服務。
全國政協委員、海天集團董事長費功全從全球競争視角強調，全球 AI 競争已進入 " 系統戰 " 階段，涉及芯片、算法、數據、應用生态的全鏈條博弈。費功全表示，雖然我國在 AI 應用場景和市場規模上占據優勢，但基礎理論、核心硬體、高端人才等環節仍存短板，發展 AI 是推動我國產業更新和經濟高質量發展的必然要求。
在此背景下，費功全提出了一系列建議：一是加大基礎研究和核心技術突破瓶頸，創建國家級 AI 技術創新中心，推進 "AI+" 重大專項，圍繞生物醫藥、材料科學、新能源、綠色低碳等前沿領網域，布局國家級 AI 賦能工程，打造跨學科突破瓶頸聯盟。二是優化 AI 產業生态，推動產學研用協同創新，構建從技術研發到實際應用的全產業鏈閉環。
AI 安全刻不容緩
AI 的快速發展不僅帶來技術革新，也伴生着潛在的安全風險。
費功全認為，需完善 AI 倫理規範與法律法規，強化數據安全與隐私保護。由此，他建議加大國家級數據共享平台的建設，提高數據的可用性與共享性。加大重點行業如醫療、交通、金融等跨行業的數據流通，助力 AI 技術的深度應用。加強對技術的監管，保障數據在應用過程中不被濫用，堅持發展與安全并重。
全國政協委員、360 集團創始人周鴻祎的提案則聚焦大模型安全。他指出，開源模式推動了大模型的廣泛應用，未來将湧現出大量專業化、垂直化、場景化的大模型，并作為智能體深度嵌入政府機構和企業的業務流程，實現 " 數轉智改 "，大幅提升效率。然而，大模型的 " 幻覺 " 特性雖能激發創新，卻也可能帶來系統性安全風險。
對此，周鴻祎呼籲構建更加完善的大模型應用安全治理體系，以确保技術紅利最大化釋放。他提出兩大措施：一是推動安全技術創新與成果轉化。他建議政府出台配套政策，鼓勵具備 " 安全 +AI" 完整解決方案的龍頭企業，構建涵蓋 " 基座模型 - 知識庫 - 智能體 " 的全鏈路安全體系，确保 AI 技術從底層架構到具體應用層面的安全可控。二是組建產業聯盟，推廣安全產品。引導相關鏈主企業發揮牽頭作用，廣泛吸納產業鏈上下遊企業、科研機構及終端用戶，組建 AI 大模型安全聯盟，在聯盟内部實現技術成果共享，共同開展產品及服務測試，助力大模型安全保障普及至千行百業。
全國政協委員、奇安信集團董事長齊向東也強調，AI 安全問題需從技術保障、制度建設、成果應用三方面入手，系統提升安全能力，确保 AI 安全可控。他将 AI 安全挑戰歸納為模型自身安全、AI 賦能攻擊、攻擊引發連鎖反應三大類，建議制定大模型安全強制合規要求，夯實制度保障。此外，他提出要明确大模型安全的組織架構，界定各主體的安全責任，确保基礎安全、數據安全、應用安全、系統開發安全、運行安全等方面均有清晰的技術規範。他還建議加強大模型運行安全監測和内容風控，定期開展安全評估測試，建立健全應急響應機制。
AI 立法勢在必行
針對 AI 引發的倫理、責任等問題，全國政協委員、中國科學院院士李景虹今年提交了一份關于加快制定《人工智能促進法》的提案。他指出，當前 AI 的發展面臨認知不足、法律法規及政策協調滞後、優質數據供給和保障不足，以及版權與知識產權保護不完善等基礎性問題。因此，他建議盡快出台相關法律，明确政府相關部門及社會各界的權利、責任與義務，加強普及教育和宣傳，推動全社會深化理解人工智能，為技術進步和邁向數智社會奠定堅實基礎。
李景虹在調研中發現，社會各界對人工智能的認知存在顯著分歧，如無人駕駛出租車事件引發的輿論、對傳統就業的衝擊、非法濫用和技術失控風險的擔憂等，制約了技術探索和產業發展。因此，《人工智能促進法》應立足于發展，制定包容性、審慎性的監管規則，為 AI 行業提供明确的法律預期和最大程度的政策确定性。他建議，立法工作應重點圍繞促進有效應用、普惠服務、技術創新、人才培養、就業保障和國際合作六大方面展開，為 AI 發展提供系統化法律支持。
全國人大代表、天能控股集團董事長張天任則呼籲出台《人工智能管理法》，構建科技倫理規範和透明監管體系，明确責任主體與數據保護機制，防範算法歧視、隐私洩露及虛假宣傳等問題。他指出，部分企業濫用 AI 技術進行虛假或誇大宣傳，誤導消費者和投資者，擾亂市場秩序。此外，AI 系統高度依賴大規模數據，在數據收集、存儲和使用過程中，隐私洩露的風險極高。與此同時，當 AI 系統引發事故或造成損害時，責任界定模糊，受害者往往難以尋求有效的法律救濟。因此，他強調，必須通過完善立法和監管體系，使 AI 發展既能釋放創新潛力，又能規避潛在風險。
張天任建議，《人工智能管理法》的立法重點應至少包括以下幾個方面：一是建立完整的 AI 科技倫理規範體系；二是要建立公開透明的 AI 監管體系；三是要明确責任主體與責任承擔程度；四是要建立健全數據保護與安全機制；五是要鼓勵關鍵技術突破和創新。
兩位代表均指出，現有法規如《生成式人工智能服務管理暫行辦法》覆蓋範圍有限，綜合性立法勢在必行，以在創新激勵與風險管控之間找到最佳平衡，進一步提升我國 AI 產業的國際競争力。
