AI與汽車產(chǎn)業(yè)的深度融合，如何從“能用”走向“好用”？“雙向奔赴”何以可能？2026年全國兩會，代表委員們用一份份提案議案，勾勒出一幅從“能用”到“好用”的清晰路線圖。

2026年的全國兩會，“人工智能”依舊是會內(nèi)會外的熱詞。當通用大模型的熱度從科技圈延展到工廠車間，當“具身智能”“AI智能體”從概念走向試驗場，一個更深層的命題隨之浮現(xiàn)：AI與制造業(yè)，尤其是與汽車這一典型產(chǎn)業(yè)的融合，究竟如何才能走深走實、落地生根？

今年的《政府工作報告》首次提出“打造智能經(jīng)濟新形態(tài)”，并明確“推動重點行業(yè)領(lǐng)域人工智能商業(yè)化規(guī)�；瘧�(yīng)用”。在首場“部長通道”上，工業(yè)和信息化部部長李樂成用了一個形象的比喻：要大力推動人工智能和制造業(yè) “雙向奔赴” ，讓人工智能這個“關(guān)鍵變量”成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“強勁增量”。

“雙向奔赴”何以可能？兩會期間，代表委員們的提案議案，勾勒出了一幅從“能用”到“好用”的清晰路線圖。這場融合，不是簡單的技術(shù)疊加，而是一場對生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)的深度重構(gòu)。它必須回答好幾個問題：技術(shù)底座能否夯實到位、應(yīng)用場景能否從點到面、制度建設(shè)能否為善用兜底。

算力與數(shù)據(jù)要素雙輪驅(qū)動

AI賦能制造，首先得有“能用”的工具與“可用”的燃料。前者指向算力與芯片，后者指向數(shù)據(jù)與成本。兩者相輔相成，共同構(gòu)成AI融入制造業(yè)的基礎(chǔ)底座，缺一不可，也缺一則止。

這個工具，并非通用大模型，而是深深扎根于制造業(yè)場景的“技術(shù)底座”——高端算力芯片、工業(yè)多模態(tài)算法、軟硬件協(xié)同適配，這些都是打通融合發(fā)展 “最初一公里” 的關(guān)鍵所在。

“目前亟需增加面向AI大模型、科學(xué)計算、工業(yè)仿真等領(lǐng)域的高端智能算力和低時延實時算力供給。”全國人大代表、中國移動通信集團上海有限公司董事長樓向平直指制造業(yè)的“算力饑渴”——汽車工業(yè)的仿真測試、自動駕駛的模型訓(xùn)練，對算力的效率與響應(yīng)速度均有著剛性需求，容不得絲毫懈怠。

全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰則看得更遠，他呼吁布局國家級人工智能重大專項，加強在國產(chǎn)算力平臺上的大模型研發(fā)攻關(guān)。“汽車智能化競爭的核心是芯片算力，自主可控的算力平臺和AI生態(tài)，是保障智能汽車供應(yīng)鏈安全的基石。”這不僅關(guān)乎“用得上”，更關(guān)乎在極端情況下“還能用”的戰(zhàn)略安全。

在接受媒體采訪時，劉慶峰進一步闡釋了自主可控的深層邏輯：“真正自主可控的模型，應(yīng)該在我們自己的算力上訓(xùn)練出來，只有這樣，才能形成更加完備的自主生態(tài)體系。我們更加安全的未來才有保障。”他特別提醒，當前國內(nèi)還有很多模型仍然依賴國外算卡進行訓(xùn)練，僅在國內(nèi)芯片上做適配并開展推理應(yīng)用，“這種模式難以構(gòu)建安全可靠的產(chǎn)業(yè)生態(tài)”。汽車智能化競爭的核心是芯片算力，自主可控的算力平臺和AI生態(tài)，是保障智能汽車供應(yīng)鏈安全的基礎(chǔ)。

全國政協(xié)委員、360集團創(chuàng)始人周鴻祎則從另一個角度補充，他建議優(yōu)化推理算力布局，支持專用推理芯片國產(chǎn)化。當AI從云端走向車端、走向產(chǎn)線上的機械臂，低功耗、高響應(yīng)的專用芯片，才是讓智能真正“跑”起來的核心引擎。

算力之外，數(shù)據(jù)是另一重瓶頸。AI的“燃料”看似取之不盡，但數(shù)據(jù)的獲取、清洗與標注成本極高，在涉及物理世界交互的具身智能領(lǐng)域尤為突出。全國政協(xié)委員、天娛數(shù)科董事長賀晗為此建議實施國家級 “具身數(shù)據(jù)要素工程” ，建設(shè)國家級數(shù)據(jù)采集與預(yù)訓(xùn)練中心，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準。“只有解決了具身智能數(shù)據(jù)獲取成本高、標注難的問題，才能讓AI真正到物理世界‘干活’，而不是停留在虛擬世界‘聊天’。”

賀晗的具體方案頗具操作性：建設(shè)若干“國家級具身智能數(shù)據(jù)采集與預(yù)訓(xùn)練中心”，圍繞搬運、裝配、分揀、巡檢、護理等典型任務(wù)形成可復(fù)用數(shù)據(jù)集；統(tǒng)一動作軌跡、力覺/觸覺、視覺語義、工位工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)格式與元數(shù)據(jù)規(guī)范，推動跨企業(yè)、跨平臺復(fù)用；同時明確數(shù)據(jù)權(quán)屬與合規(guī)邊界，對涉及個人隱私與工廠商業(yè)秘密的數(shù)據(jù)建立分級脫敏、可信計算與授權(quán)機制，形成“可用不可見、可控可計量”的共享模式。

數(shù)據(jù)的價值不止于訓(xùn)練，本身也是資產(chǎn)。全國人大代表、立信會計師事務(wù)所首席合伙人朱建弟關(guān)注數(shù)據(jù)的“變現(xiàn)”問題，他建議規(guī)范數(shù)據(jù)采集、入表、治理等環(huán)節(jié)，推動數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化落地。對于車企而言，海量的路采數(shù)據(jù)如果能確權(quán)、入表，將直接轉(zhuǎn)化為企業(yè)的核心資產(chǎn)和融資能力，讓數(shù)據(jù)這個“新生產(chǎn)資料”真正流動起來。

算力與數(shù)據(jù)，一個決定AI能跑多快，一個決定AI能跑多遠；兩輪并驅(qū)，方能托舉起制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的全局。

推動AI從“盆景”到“森林”滲透

當技術(shù)底座穩(wěn)固、應(yīng)用成本降低，AI的戰(zhàn)場便從單點試驗轉(zhuǎn)向全流程的規(guī)�；瘽B透。今年的提案議案中，AI正全面覆蓋汽車產(chǎn)業(yè)的研發(fā)、制造、產(chǎn)品、服務(wù)全鏈條。

全國人大代表、中國移動重慶公司總經(jīng)理夏泳形象地提出，要推動AI從“盆景”變“森林”，通過打造通用能力平臺和深耕垂直場景，讓AI賦能千行百業(yè)。在重慶代表團專題記者會上，夏泳詳細闡述了信息通信業(yè)融入?yún)^(qū)域發(fā)展大局的路徑。他提出要加快推進車聯(lián)網(wǎng)部署，積極參與國家車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)建設(shè)，推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點，探索建設(shè)通感車聯(lián)示范、5G車聯(lián)“一張網(wǎng)”應(yīng)用。他還特別強調(diào)要“助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展，支撐國家頂級節(jié)點（重慶）迭代升級，提升解析性能和服務(wù)能力”。作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點城市群的核心，重慶的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將為“車路云一體化”提供關(guān)鍵支撐。

在應(yīng)用層面，夏泳表示要深化“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合創(chuàng)新，重點支持數(shù)字化車間、智能工廠和5G全連接工廠建設(shè)，推動視覺檢測、柔性制造、協(xié)同機器人等場景規(guī)�；�落地，并加快打造市級產(chǎn)業(yè)大腦，推動“產(chǎn)業(yè)大腦+未來工廠”數(shù)字經(jīng)濟新模式的規(guī)模應(yīng)用。他還透露了具體的企業(yè)合作樣本：以中國移動與長安汽車的戰(zhàn)略合作為藍本，發(fā)揮AI、算力網(wǎng)絡(luò)、V2X等新型信息化服務(wù)優(yōu)勢，協(xié)同打造智慧交通、自動駕駛、智能座艙等標桿應(yīng)用。

在生產(chǎn)制造端，AI正從“數(shù)字員工”進化為“物理員工”。全國人大代表、小米集團創(chuàng)始人雷軍給出了具體的時間表與量化目標。在向大會提交的《關(guān)于加快推動通用人形機器人在智能制造中應(yīng)用的建議》中，他明確提出：力爭到2027年，實現(xiàn)特定工業(yè)場景下MTBF（平均無故障工作時間）突破1萬小時、任務(wù)成功率超過99%。

雷軍認為，通用人形機器人被視為繼計算機、智能手機、智能汽車之后的又一超級智能終端，正成為未來產(chǎn)業(yè)的重要方向。相關(guān)預(yù)測顯示，我國人形機器人出貨量有望在2035年超過260萬臺，市場規(guī)模超過1400億元，遠期更將達到萬億級體量。

為推動人形機器人盡早從“學(xué)徒工”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;正式工”，雷軍提出三點建議：其一，加快突破工程化落地難題，以智能制造實際生產(chǎn)需求為牽引，重點提升工藝穩(wěn)定性，強化政策精準引導(dǎo)，并有效降低單體成本，形成規(guī)�；�量產(chǎn)條件；其二，擴大智能制造應(yīng)用場景，鼓勵工廠開放更多生產(chǎn)工位，支持人形機器人在具體產(chǎn)線承擔中高強度勞動，有序推進規(guī)模部署、建設(shè)全機器人生產(chǎn)線；其三，加強安全標準體系建設(shè)，加快推動人形機器人唯一編碼制定實施，保障生產(chǎn)安全，同時強化作業(yè)場景中的數(shù)據(jù)安全與倫理隱私保護，積極參與“人形機器人+智能制造”全球標準制定，助力中國人形機器人走向世界。

他同時透露，小米團隊已在北京亦莊工廠試點人形機器人參與檢測線，并計劃于2026年底前實現(xiàn)人形機器人進入汽車產(chǎn)線進行簡單裝配作業(yè)試運行。這意味著，在不久的將來，總裝、質(zhì)檢等復(fù)雜工序中，將出現(xiàn)人機并肩作業(yè)的真實場景。

在產(chǎn)品形態(tài)端，AI正在深刻重新定義汽車。全國政協(xié)常委、賽力斯集團董事長張興海詳細闡述了“RoboX移動智能體”的商業(yè)化構(gòu)想：汽車不再只是交通工具，而是一個可移動的智能服務(wù)終端。

張興海表示，賽力斯將"持續(xù)聚焦實體經(jīng)濟，錨定高端智能電動汽車主航道，堅持高端化、電動化、智能化、AI化發(fā)展方向，鞏固拓展國內(nèi)外兩個市場"。而更具想象力的，是他所透露的戰(zhàn)略前沿：賽力斯將進一步推進“AI+”，探索具身智能、RoboX等有情感、更智慧、更安全、可信賴的移動智能體業(yè)務(wù)。

在接受媒體采訪時，張興海進一步勾勒了“RoboX移動智能體”的商業(yè)圖景——結(jié)合AI之后，車輛可在無人狀態(tài)下自動完成充電、送快遞、流動零售等任務(wù)，真正實現(xiàn)“車自己賺錢養(yǎng)自己”。汽車，正在從“出行工具”升級為“移動智能生產(chǎn)力工具”。

支撐AI深度應(yīng)用的“鐵三角”

AI與汽車業(yè)“雙向奔赴”的終極目標是“用得好”。而用得好，不僅考驗技術(shù)成熟度，更考驗制度保障是否到位。安全、法律、人才，共同構(gòu)成支撐AI深度應(yīng)用的“鐵三角”。

安全是底線。當AI智能體被賦予操作物理世界設(shè)備的權(quán)限，一旦失控后果不堪設(shè)想。全國政協(xié)委員、360集團創(chuàng)始人周鴻祎在會后媒體采訪中特別強調(diào)：“功能越強，安全風險越大。”他呼吁盡快建立AI智能體的安全評估標準，尤其是涉及工廠機械臂、自動駕駛汽車時，必須要有“安全熔斷”機制。他提出的 “以模治模” 思路，正是希望通過構(gòu)建“安全智能體”來防范AI帶來的安全風險。

雷軍在建議中詳細闡述了智能駕駛時代的交通安全挑戰(zhàn)。他認為，汽車智能化和智能輔助駕駛的高速發(fā)展，給傳統(tǒng)道路交通安全文明體系帶來了新的挑戰(zhàn)，集中表現(xiàn)為：駕駛培訓(xùn)未能及時匹配智能汽車新技術(shù)、新功能；智能化技術(shù)標準與技術(shù)路線不統(tǒng)一；多方協(xié)同治理機制有待優(yōu)化，智駕安全宣傳普及有待加強等。

為此，雷軍提出三點建議：一是加快建設(shè)汽車智能化技術(shù)標準，推動駕駛考核向智能化領(lǐng)域延伸覆蓋，引導(dǎo)駕駛?cè)死喂虡淞?ldquo;人機協(xié)同”安全駕駛理念；二是完善多方協(xié)同治理體系，建議將L2級輔助駕駛“脫手脫眼”納入交通違法處罰，盡快明確L3/L4級智駕安全準則，并進一步壓實車企的主體責任；三是強化智駕安全宣傳普及，構(gòu)建全覆蓋、立體化的安全教育體系，大力倡導(dǎo)“人機共駕”時代的文明駕駛新風尚。

法律是準繩。“AI犯錯，誰來擔責？”這是自動駕駛領(lǐng)域最核心的法律難題。全國人大代表、山東文康（臨沂）律師事務(wù)所主任程萍直指痛點，建議加快出臺人工智能倫理準則與配套司法解釋，明確AI幻覺、深度偽造、侵權(quán)責任認定規(guī)則。當L2級輔助駕駛“脫手脫眼”如何處罰？L3/L4級智駕的安全準則如何明確？雷軍代表的建議與此不謀而合，他呼吁將相關(guān)行為納入交通違法處罰，并推動智能駕駛內(nèi)容進駕考，從源頭規(guī)范用戶行為。

人才是根本。再先進的機器，也需要人來駕馭。張興海委員給出了一組震撼的數(shù)據(jù)：智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車人才缺口達百萬。如何填補？他建議將“智能電動車輛”納入國家一級學(xué)科目錄，推行“雙導(dǎo)師”與“實戰(zhàn)化”培養(yǎng)。劉慶峰代表則提出了更具操作性的 “三個一”工程——一套全民AI素養(yǎng)課程體系、一批AI+職業(yè)技能等級證書、一批AI就業(yè)見習(xí)基地。他強調(diào)，要防止“數(shù)字鴻溝”擴大化，讓藍領(lǐng)工人也能通過短期培訓(xùn)掌握AI工具，從“專業(yè)技工”轉(zhuǎn)型為“AI協(xié)同管理者”。

“雙向奔赴”的答案已在路上

從算力底座的夯實與數(shù)據(jù)要素的激活，到AI應(yīng)用的全鏈滲透，再到安全、法律、人才的制度護航，2026年全國兩會上的這些聲音，共同指向同一個命題的答案：AI與汽車制造業(yè)的融合，要走深走實、落地生根，既離不開“能跑”的基礎(chǔ)設(shè)施，也離不開“敢跑”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，更離不開“會跑”的制度土壤。三者齊備，“雙向奔赴”才能真正從口號落成現(xiàn)實。算力與數(shù)據(jù)解決的是“能不能”的問題，規(guī)模化滲透解決的是“深不深”的問題，而安全、法律與人才解決的，是這場融合“穩(wěn)不穩(wěn)、久不久”的問題。汽車產(chǎn)業(yè)之所以是觀察這場變革的最佳切口，恰恰在于它橫跨硬件制造與軟件定義、連接物理世界與數(shù)字世界，任何一個環(huán)節(jié)的短板，都會成為整條鏈路上的斷點。

正如李樂成部長所言，要讓AI這個“關(guān)鍵變量”成為“強勁增量”。當汽車學(xué)會自己“賺錢”，當產(chǎn)線上的機器人成為“同事”，當每一位工人都能駕馭AI工具……這些并非遙遠的愿景，而是已經(jīng)寫入提案、正在落地試點的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實。

圖片：汽車縱橫

文章：汽車縱橫

排版：汽車縱橫

       原文標題 : 縱橫看兩會 | 從夯實底座到落地生根：代表委員共繪AI與汽車業(yè)“雙向奔赴”路線圖