{"id":83299,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"大模型、智能体全链条渗透 智驾产业增长空间打开 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/2026-09-16/detail-inirxxxq3375591.d.html?vt=4&pos=108","url_hash":"d07e95b9a2bede0f3df64f81b8f376b72501db1f","author":"","summary":"大模型、智能体全链条渗透 智驾产业增长空间打开 新浪财经","content":"大模型、智能体全链条渗透 智驾产业增长空间打开\n◎记者 邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","image_url":"https://n.sinaimg.cn/default/feedbackpics/transform/116/w550h366/20180418/xNFq-fzihnep5208691.png","lang":"zh","published_at":"2026-09-16T00:11:29+00:00","fetched_at":"2026-09-16T00:15:08+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"大模型、智能体全链条渗透 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智驾产业增长空间打开\n◎记者 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邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","source":"新浪财经","date":"2026-09-16T00:11:29+00:00","content":"大模型、智能体全链条渗透 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邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","confidence":0.9,"diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//finance.sina.cn/2026-09-16/detail-inirxxxq3375591.d.html%3Fvt%3D4%26pos%3D108","quality_bucket":"high","failure_kind":"none","retryable":false,"quality_reason":"High 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邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","full_text":"大模型、智能体全链条渗透 智驾产业增长空间打开\n◎记者 邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","reading_time_min":1,"extraction":{"state":"ok","confidence":0.9,"error":null,"explanation":"High 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邱思雨\n自动驾驶浪潮奔涌而至。《智能网联新能源汽车产业发展“十五五”规划》（简称《规划》）日前印发。《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准近期发布。\n近日，多位业内专家在接受上海证券报记者采访时表示，大模型、智能体正从车载座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等产业全链条渗透。AI技术与数据正在重塑行业竞争逻辑，行业竞争从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。与此同时，智驾芯片、激光雷达等细分产业链持续迎来发展机遇，本土化与高端化进程不断提速。\n大模型、数据底座重构行业竞争逻辑\n“汽车，正被重新定义为‘AI落地物理世界的载体’。”智联新能源产业联盟会长张继彪表示，大模型、智能体正从座舱向整车控制、自动驾驶、生产供应链等全链条渗透。\n《规划》提出，推动人工智能模型、智能体等技术创新，并率先在汽车行业落地应用。加快汽车人工智能应用中试基地建设，促进行业企业通过公有自有相结合的方式建设智算设施。深化人工智能技术车端应用。\n张继彪认为，随着车载大模型和智能体的加速落地，智驾行业格局正在重塑。“一是技术架构从‘模块化拼接’走向‘端到端收敛’，过去自动驾驶依赖感知、决策、控制各模块独立开发再集成，而多模态大模型驱动的端到端架构正在统一这一技术栈；二是舱驾融合智能体正在打通汽车和生活服务场景，让汽车从‘交通工具’向‘物理AI终端’进化。”张继彪说。\n有业内人士告诉记者，随着大模型、智能体的价值愈发凸显，智驾行业的竞争或将进一步转向模型、数据、算力、软件与整车系统在内的综合实力比拼。\n文远知行相关负责人向记者介绍，AI技术的赋能作用主要体现在三个层面：一是能够提升场景理解和驾驶决策能力；二是改变训练和验证方式；三是提高研发效率。\n在AI技术作用日益凸显之际，支撑其训练的数据的重要性同步提升。目前，中国汽车工业协会牵头建设的“汽车行业可信数据空间”已上架首批超500TB、8000万帧智能驾驶数据产品。\n企业也在加大对真实路测数据、仿真生成数据的训练投入。“公司的端到端模型使用超过100万小时精选高质量驾驶数据进行训练。”文远知行相关负责人表示，世界模型GENESIS生成的高保真仿真场景能够帮助车辆积累现实中难以反复获得的驾驶经验。\n在张继彪看来，随着车载大模型和智能体的加速落地，行业竞争正从“单点技术比拼”转向“大模型+数据+场景”的系统能力较量。\n产业链多环节有望迎来发展机遇\n在多位业内人士看来，智能网联汽车加速发展，上游产业链中的芯片、传感器、软件及测试评价等环节，均有望迎来新的产业机遇。\n“芯片是智驾产业链的核心‘数字心脏’。”张继彪表示，地平线征程系列、黑芝麻A1000系列等国产车规芯片已获多家车企定点，在算力性价比与本土化服务上优势明显。\n“近期智能网联汽车行业的景气度提升确实非常明显，一是产业生态的协同活跃度持续上升，二是全行业对国产核心算力的关注度显著提升。”黑芝麻智能相关负责人告诉记者。\n张继彪还看好激光雷达、仿真测试与安全验证服务、高精度传感器与冗余执行器等细分赛道的红利。在他看来，在《规划》和各项强制性国标的加持下，仿真测试与安全验证业务量将激增，预计下半年起迎来订单高峰。由于L3、L4自动驾驶功能的最小风险策略强制规则，对冗余制动、转向执行器及高精度传感器的需求将被拉动，激光雷达将进入“价稳量升”的良性发展阶段。\n但是，智能网联汽车产业还有较长的路要走。“即便是已落地的自动驾驶出租车，其整体技术与运营体系仍有大量优化调整空间。目前智驾技术仍未达到完美，全流程保障行车安全仍是行业的‘必答题’。”国际智能运载科技协会秘书长张翔认为。","source":"新浪财经","date":"2026-09-16T00:11:29+00:00","content":"大模型、智能体全链条渗透 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