近日，在2025中國汽車藍皮書論壇上，中科創達執行總裁兼智能汽車事業群總裁常衡生發表重要觀點，指出智能汽車領域端側AI算力將迎來指數級躍升，未來幾年車載終端有望突破算力瓶頸，實現滿血版 DeepSeek 模型本地化部署，進而打造具備自主學習能力的VLA汽車大腦。這一前瞻性判斷，為汽車智能化發展的技術路徑指明了方向。

技術底座：端側算力是大模型上車核心基礎

常衡生強調，汽車天然具備多模態感知與精準執行的機器人屬性，結合水冷散熱等硬件優勢，可部署高算力域控制器。因此，在端側構建強大的AI算力底座，是大模型賦能智能座艙的關鍵基礎。這一判斷打破了行業對云端算力的單一依賴，為AI大模型的本地化運行提供了技術路徑。中科創達基于自身在智能操作系統領域的深厚積累，認為端側算力的提升不僅能優化大模型在車內的運行效率，還將推動汽車智能化從感知向決策的進階，為用戶帶來更加流暢、智能的駕乘體驗。

場景重構：從交通工具到移動機器人的進化

談及AI對汽車場景的變革，常衡生以《變形金剛》大黃蜂為喻指出，未來汽車有望實現 “可駕駛 - 可自主” 的形態切換：用戶需要時是交通工具，無需駕駛時則化身為懂需求、有自主決策能力的移動機器人。這種進化的底層邏輯，是計算模式從 “指令 - 結果” 的串行邏輯，向 “數據訓練大模型 - 行動輸出” 的閉環邏輯轉變，將重構研發體系與企業組織架構。中科創達正通過其滴水 AI OS推動這種計算邏輯的轉變，助力車企數智化轉型。

產業前瞻：智能化分級推進，避免躍進式發展

對于行業關注的AI大模型上車節奏，常衡生建議參照智能駕駛分級體系：當前大模型上車仍處于 “感知 - 提示” 的 L1-L2 起步階段，需逐步向復雜決策演進。他指出，中科創達正推動端側智能化分級標準研究，希望行業協會與監管部門共同構建技術路徑，避免脫離現實的躍進式發展。在就業影響方面，常衡生持辯證觀點：單崗位可能被AI替代，但全產業將催生新機會，如電商崛起帶動物流行業發展。隨著產業結構向服務型轉型，社會整體福利將逐步提升，無需過度焦慮技術變革的沖擊。

中科創達作為全球領先的智能操作系統及端側智能產品和技術提供商，將持續以技術創新為驅動，通過構建端側算力AI底座、優化數據驅動模型、推動智能化分級標準制定等舉措，引領智能汽車與AI融合的發展潮流，助力車企打造更加智能、安全、舒適的未來出行體驗。