近期，汽车行业经历了巨变，企业纷纷取得新的进展。调研机构分析师提出，未来可能不会再出现类似特斯拉这样的企业，若继续沿用过去的模式，将面临巨大的问题，这一观点在业内引起了广泛的关注。
AI计算基础待构建
黄仁勋专注于构建计算领域的基础设施，并推动不同行业间建立商业联系。众多企业正尝试将人工智能技术应用于汽车行业，然而，大多数企业尚未实现面向消费者的突破，多数尝试未能成功转化为收益。目前，仅有华为和特斯拉成功实现了直接盈利，但这一模式难以被其他企业模仿。从小鹏汽车由单独选装转变为免费提供来看，众多汽车制造商采取了不同的策略，但唯有华为成功地将人工智能技术转化为实际收益。
车企开发能力有别
各行业普遍借助人工智能技术加速车辆或技术的研发进程，但各汽车制造商在资源、技术积累和生产制造实力方面存在显著差异。新兴势力在增程式和插电式混合动力技术领域的发展速度受限，工程师们所面临的分析问题相似，然而，由于车企间的差异，得出的结论却可能截然不同。这种情况也使得在特定技术领域的发展上，不同车企面临的发展前景各不相同。
吉利技术受关注
吉利的技术在理论层面表现全面且具有远见，然而，它需要缩小宣传数据与实际应用之间的差异。其中，其核心优势之一便是运用人工智能进行计算，从而提供诸如延长保养周期、减少油耗等多种建议。尽管人工智能的计算模式为黑盒模式，但只要它能帮助车主实现油耗降低等正面效果，依然受到市场的期待。
AI变现仍有限
全行业都在努力探索AI的商业化应用，然而，真正实现这一目标的企业并不多见。华为是其中为数不多的成功案例，其AI变现的实践在业界独树一帜。这一现象表明，AI在汽车领域的广泛应用仍存在众多难题，众多汽车制造商仍在积极寻求有效的盈利途径。
智能驾驶变革
早期智能驾驶系统在遵循规则方面存在明显不足，例如在遇到违规停放车辆时，其功能可能会受到影响。然而，通过本地或云端的AI计算，系统能够在规则约束中寻找到最佳解决方案，这一应用显著促进了智能驾驶技术的进步，同时也为智能驾驶领域的变革提供了新的发展契机。
行业分水岭已现
吉利若在新技术领域取得市场认可，众多汽车制造商将纷纷跟进，推出类似的人工智能技术。这标志着汽车行业在AI技术深度融入制造逻辑方面已迈入新的分水岭，而成本控制达到极致将转变为影响销售业绩的关键要素。
在汽车行业与人工智能技术深度融合的变革浪潮中，汽车制造商面临诸多挑战，他们需要探索并确定一条符合自身特点的发展道路，以实现人工智能技术的有效转化和商业上的成功。我们诚挚邀请各位读者参与讨论，留下您的宝贵意见，并对本文给予点赞和转发支持！
