2025年6月15日，在2025中国汽车蓝皮书论坛上，中科创达执行总裁兼智能汽车事业群总裁常衡生发表重要观点，指出智能汽车领域端侧AI算力将迎来指数级跃升，未来几年车载终端有望突破算力瓶颈，实现满血版 DeepSeek 模型本地化部署，进而打造具备自主学习能力的VLA汽车大脑。这一前瞻性判断，为汽车智能化发展的技术路径指明了方向。

技术底座：端侧算力是大模型上车核心基础

常衡生强调，汽车天然具备多模态感知与精准执行的机器人属性，结合水冷散热等硬件优势，可部署高算力域控制器。因此，在端侧构建强大的AI算力底座，是大模型赋能智能座舱的关键基础。这一判断打破了行业对云端算力的单一依赖，为AI大模型的本地化运行提供了技术路径。中科创达基于自身在智能操作系统领域的深厚积累，认为端侧算力的提升不仅能优化大模型在车内的运行效率，还将推动汽车智能化从感知向决策的进阶，为用户带来更加流畅、智能的驾乘体验。

场景重构：从交通工具到移动机器人的进化

谈及AI对汽车场景的变革，常衡生以《变形金刚》大黄蜂为喻指出，未来汽车有望实现 “可驾驶 - 可自主” 的形态切换：用户需要时是交通工具，无需驾驶时则化身为懂需求、有自主决策能力的移动机器人。这种进化的底层逻辑，是计算模式从 “指令 - 结果” 的串行逻辑，向 “数据训练大模型 - 行动输出” 的闭环逻辑转变，将重构研发体系与企业组织架构。中科创达正通过其滴水 AI OS推动这种计算逻辑的转变，助力车企数智化转型。

产业前瞻：智能化分级推进，避免跃进式发展

对于行业关注的AI大模型上车节奏，常衡生建议参照智能驾驶分级体系：当前大模型上车仍处于 “感知 - 提示” 的 L1-L2 起步阶段，需逐步向复杂决策演进。他指出，中科创达正推动端侧智能化分级标准研究，希望行业协会与监管部门共同构建技术路径，避免脱离现实的跃进式发展。在就业影响方面，常衡生持辩证观点：单岗位可能被AI替代，但全产业将催生新机会，如电商崛起带动物流行业发展。随着产业结构向服务型转型，社会整体福利将逐步提升，无需过度焦虑技术变革的冲击。

中科创达作为全球领先的智能操作系统及端侧智能产品和技术提供商，将持续以技术创新为驱动，通过构建端侧算力AI底座、优化数据驱动模型、推动智能化分级标准制定等举措，引领智能汽车与AI融合的发展潮流，助力车企打造更加智能、安全、舒适的未来出行体验。