云栖大会上，感受AI汽车的"乐与路"
如果说大模型的上半场是以互联网大数据预训练为代表的数字AI;而下半场，是以机器人、世界模型等为代表的物理AI。汽车可能正好处于两者之间的分水岭上。
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在杭州云栖小镇的会场，今年云栖大会，无论是会场外的天气热度，和会场内的人群热度，都达到了一个相当高的程度。
每一个我遇见的新老朋友都会说，今年大家对AI的关注度明显提高了，讨论的问题也都非常的实际。
而我这次对大会的关注点，是汽车。因为这个产业，是观察AI未来发展脉络一个非常好的切入点。
在云栖大会的汽车峰会开场词里，有这样一段话：
1886年，卡尔本茨发明了第一辆汽车。人类突破了肌肉的限制。139年后的今天，我们正在突破认知（智能）的边界。汽车成为了移动的计算平台，驾驶成为了人机协作的艺术，速度由数据的流转效率重新定义物理，实现拥抱数字智能，数字智能融入实体产业，汽车恰好站在这个交汇点上，成为虚实融合的最佳载体。
我的理解是：如果说大模型的上半场是以互联网大数据预训练为代表的数字AI;而下半场，是以机器人、世界模型等为代表的物理AI。
汽车可能正好处于两者之间的分水岭上，承上启下。重要性如何形容都不为过。
不过，分量既然重，难度系数也高。
一方面，是面向汽车智能化，所需要的资金资源，都在指数级增长;另一方面，消费者虽然喜欢中国车企所创造的智能体验，但要真金白银买单，或许还不到火候。
汽车的“卷”字，大概也就从中而来。这是一个投入和收益的剪刀差时刻。
此情此景之下，汽车产业成员在思考什么?阿里云，作为一个云和AI的基础设施提供者，有什么解决之道?就特别值得探究。
一、当汽车学会"看"与"想"
智能驾驶，无疑是汽车智能化下半场最激昂的旋律。
因为无论将其推向L4、L5有多难，其不是选修课，而是决定一家车企生死的必修课，是不争的事实，这也是所有我这次云栖大会期间所访谈的汽车人士的共识。
而谈到智能驾驶，又必然谈到VLA。
云栖大会汽车峰会的圆桌讨论环节，元戎启行创始人兼CEO周光说了一句让人深思的话："自动驾驶分级的定义太早了，是30年前的定义。当时定义L4就是基于高精度地图、基于SLAM的定义，有个地图能在里面跑就叫L4。"
这个观察切中要害。30年前，当美国汽车工程师学会(SAE)制定智能驾驶分级标准时，人工智能还处于"专家系统"时代。那时的工程师们想象的智能驾驶，是一台遵循预设规则的精密机器——如果看到红灯就停车，如果前方有障碍物就绕行，如果车道线向左弯就转动方向盘。
VLA的出现，改变了游戏规则。
VLA(Vision-Language-Action)是一种新一代AI架构，它不仅能“看懂”图像、“读懂”语言，还能基于理解直接驱动决策与动作，被视为大模型从“会说”走向“会做”的关键拐点。
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广汽集团自动驾驶首席科学家周寅在圆桌讨论中，也从技术层面解释了VLA为什么如此特别："VLA利用了VLM(Vision-Language Model)的预训练，利用互联网海量知识让模型具有常识(common sense)。然后通过自动驾驶数据唤醒激活，能够处理长尾案例，实现零样本迁移(zero-shot transfer)。"
他列举了几个具体的能力涌现案例："道路施工自动避让、复杂交通标识识别、潮汐车道处理，以及对纸箱、小动物等未训练过的物体识别。"
郎咸朋进一步解释了VLA中"L"(Language)的深层含义："它并不是大家想象的对话或文字。它背后是人类长时序的思考、逻辑推理能力的体现。有人问我，不会说话的人就没有思维能力吗?不是的，他们也会看书、看文字，这些都是人类知识高度浓缩和压缩的过程，表达了长时间思维能力。"
这个解释让我想起了维特根斯坦的名言："语言的界限就是世界的界限。"当我们给机器赋予语言能力，我们实际上是在扩展它理解世界的边界。
但这种认知能力的获得是有代价的，是巨大的代价。
本来讲到这里，关于云栖大会的AI汽车故事，我们已经可以收尾了，但由于今年云栖大会的热度，我们不升华一下似乎不合适。
2001年有一部老电影《北京乐与路》，主题是摇滚人生。
电影里，吴彦祖饰演的香港音乐人Michael因故滞留北京，遇到了耿乐饰演的摇滚乐队主唱平路。一个来自商业音乐体系成熟的香港，习惯了唱片公司的运作规则;一个扎根于北京地下音乐场景，在破旧的排练室里寻找真正的摇滚精神。电影的英文名"Beijing Rocks"一语双关，既是"摇滚的新姿态"，也暗示着"城市的新脉动"。
电影里有一句台词特别动人："我想到光的深处，那里有风么?"
这是对未知的追问，对梦想的向往。即使不知道标准答案，依然要去追寻。
今天的汽车产业，也在追问自己的"光的深处"。
当理想汽车说要做"家"，他们追问的是：车能否成为家的延伸?
当广汽谈论VLA的能力涌现，他们追问的是：机器能否真正理解世界?
当一汽描绘3万个业务神经元，他们追问的是：企业能否成为一个有机生命体?
当比亚迪足迹遍布全球110多个国家和地区，他们追问的是：中国智造能否定义全球标准?
这些追问没有标准答案，但追问本身就是意义。就像平路他们的音乐，超越了商业的成功，奔向了创造的快乐。
云栖大会汽车峰会上，阿里云智能集团公共云事业部AI汽车行业总经理李强分享了三个深刻的观察，恰好回应了这种追问。
"第一，AI基础设施不是一夜之间产生的。"李强说，"它是从过去通用算力时代的所有积累、所有技术沉淀，到今天被AI以十倍甚至百倍的能量重新迸发。IT人在过去被企业重视，但今天被高层更加关注，因为在AI时代，所有的投资将会以十倍甚至百倍的速度增长。"
这是技术演进的必然——每一次革命都建立在前一次的基础上，但当质变发生时，能量是指数级释放的。
"第二，越来越多的主机厂选择了自研加合作共同前进的道路。"李强观察到，"他们的思考很朴素：一是做兜底工作，二是探索未来，做差异化价值。"
这种选择背后，是中国车企的成熟——既不盲目依赖，也不闭门造车，而是在开放与自主之间找到平衡。
"第三，全球车企都在和大模型公司深度共创，这是必然路径。"
这三个观察勾勒出一幅图景：汽车产业正在经历一场从基础设施到研发模式，再到生态合作的全面重构。
李强还分享了一个让人深思的细节："我的很多小伙伴做了非常多努力，他们虽然辛苦，但和我一样很幸福。为什么幸福?因为被需要。"
"被需要"——这三个字道出了阿里云在这场变革中的价值。
他们不造车，但60%中国智能辅助驾驶的AI算力来自阿里云。
他们不开发座舱，但通义大模型让很多座舱有了"灵魂"。
很遗憾，我们的排比句要到此为止了。因为阿里真是原生外贸专家，现在也在让95%的中国车企顺利出海。
IDC数据显示，2025年H1阿里云汽车行业公共云基础设施增长实现132%的增长。但比数字更重要的，是这种增长背后的意义——它意味着中国汽车产业的智能化进程正在加速，意味着越来越多的企业选择了相信和合作。
李强特别提到："如果我们汽车产业的车卖到全球，我们的模型会陪伴我们的车走向世界各地。"这个"陪伴"，不是技术参数的堆砌，而是一种承诺。
汽车，这个第二次工业革命的标志性产物，在第四次工业革命中再次获得新生。从福特流水线上的标准化产品，变成一个会思考、会感知、会陪伴的智能体。
在这个历史进程中，每个参与者都在寻找自己的节奏。车企在寻找智能化的突破口，技术公司在寻找落地的场景，而阿里云找到的，是成为这场变革的基础设施——不张扬，但不可或缺。
正如李强所说，云和计算是两件事：云像电网，计算像电力。阿里云要做的，就是这个时代的电网——让每一份算力都能被需要它的人使用，让每一个创新都有坚实的基础。
阿里云全栈AI云，在这个过程中，支撑着中国车企智能化落地和全球化布局。
这或许就是"光的深处"的答案——不是某个具体的技术突破，也不是某个单一的商业成功，而是整个产业生态的共同进化。
APSARA Rocks。
AI Rocks too。(作者：高飞)
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