佐思汽研發布的《2024年AI大模型對整車智能化設計和開發的影響研究報告》指出，以GPT、文心一言等為代表的AI大模型技術，正以前所未有的深度和廣度，重塑汽車產業的智能化研發體系，推動整車設計與開發邁向以數據驅動、智能原生為核心的新階段。

報告首先分析了AI大模型為整車智能化技術研發帶來的范式轉變。傳統研發流程中，電子電氣架構設計、軟件代碼編寫、硬件選型匹配、測試驗證等環節高度依賴工程師的經驗與手工操作，周期長且迭代慢。而AI大模型的引入，特別是其在自然語言處理、代碼生成、多模態理解與生成方面的強大能力，使得“智能體輔助研發”成為可能。設計人員可以通過自然語言交互，快速生成架構設計方案、軟件模塊代碼甚至仿真測試用例，極大提升了創新效率和系統復雜性管理能力。

在智能化設計層面，報告重點闡述了三大影響領域：

1. 智能座艙與HMI設計：大模型成為新一代“車載超級大腦”，能夠深入理解用戶個性化、場景化的需求，驅動座艙從功能堆砌向“有情感、會思考”的智能生活空間演進?；诖竽Ｐ偷膶υ捠浇换?、多模態感知（語音、視覺、手勢）與內容生成能力，使得座艙系統能夠提供更加精準、流暢和個性化的服務，從根本上改變了人機交互的設計邏輯與用戶體驗標準。
2. 智能駕駛系統開發：大模型在感知、預測、規劃與控制等核心環節展現出巨大潛力。通過在海量駕駛場景數據上進行預訓練與精調，大模型能夠更準確地理解復雜交通環境，處理長尾場景，并生成更擬人化、安全的駕駛策略。這加速了自動駕駛算法從“規則驅動”到“數據與模型驅動”的演進，同時也對數據閉環、仿真測試平臺提出了更高的智能化和自動化要求。
3. 整車電子電氣與軟件架構：面向“軟件定義汽車”的趨勢，大模型助力開發更復雜、更靈活的集中式電子電氣架構和SOA（面向服務的架構）。它可以輔助進行架構的自動化設計、模塊化拆分、服務接口定義，并自動生成部分底層代碼與集成測試腳本，從而應對軟件規模指數級增長帶來的挑戰，加快整車OTA升級與功能迭代速度。

在開發流程與組織變革方面，報告強調，AI大模型不僅是一種工具，更將引發研發體系的深度重構。它要求企業建立“數據-模型-應用”的高效閉環，整合跨域（座艙、駕駛、車控、云）的數據與知識，并培養既懂汽車工程又精通AI技術的復合型人才團隊?；诖竽Ｐ偷淖詣踊a生成與測試，將顯著降低開發門檻，但也對代碼質量、系統安全性與合規性驗證提出了新的課題。

佐思汽研認為，AI大模型與汽車產業的融合將不斷深化。整車廠與供應商需積極擁抱這一趨勢，戰略性地布局大模型相關技術棧，構建自身的數據優勢與模型能力，并探索新的商業模式與合作生態。AI大模型正成為決定下一代汽車智能化競爭力的關鍵核心技術，其發展將深刻影響未來幾年的產業格局與產品形態。能否高效利用這項技術，實現智能化研發的質效飛躍，將成為車企在激烈市場競爭中脫穎而出的重要分水嶺。