賈老板的FF 91(參數|詢價)再次延遲交付，這幾乎已經是大家意料之中的事情，車才剛剛造出來，法拉第未來已經開始用AI人工智能開始講下一個故事了。
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近半年AI人工智能的快速發展，給全人類帶來驚喜的同時，更多帶來的其實是恐慌，AI在大幅提高工作效率的同時，幾乎不會產出新的工作崗位。大企業們紛紛在AI這條高速發展的賽道上加快布局，車企們也不例外。
AI不是新勢力們的專屬，傳統大廠也在發力
豐田公司的設計部門已經開始通過應用生成式AI組件，來輔助設計人員更快速地設計車身外觀，豐田設計師可以從草圖開始就完成多種車型變體的切換，輸入一些規定的設計要求，AI可以將文本自動轉化為效果圖。
奔馳開始在旗下搭載MBUX系統的車型上接入ChatGPT，這也讓奔馳品牌成為行業內首個接入ChatGPT的車企，ChatGPT主要用于提升奔馳車機語音系統的能力，目前處于測試階段，之后會把ChatGPT加持下的系統推廣到全球市場中。而ChatGPT背后的OpenAI和微軟也借此機會在優化生成式AI語音大模型在車機端的應用體驗。
寶馬近期部署了代號為“燈塔”（BEACON）的AI人工智能平臺，提供AI應用創新相關的開發、部署、集成與運行服務的平臺化環境，加速實現多業務場景數字化，“燈塔平臺”提供的VaaS服務，可以接入寶馬沈陽生產基地超過6000個攝像頭。寶馬工程師利用這些攝像頭的圖像開發目標檢測、目標跟蹤、圖像分類等AI系統及應用接口，從而使生產控制變得更加智能化。
特斯拉最近創建了一個名為@Tesla AI的推特賬戶，特斯拉CEO埃隆?馬斯克也關注了該賬戶，最近特斯拉在大規模招聘AI方面的人才，同時@Tesla AI發文稱將從7月開始生產Dojo超級計算機，馬斯克也在推文下力挺自家的技術，稱無論從硬件還是軟件方面看，特斯拉的人工智能都比大多數專家意識到的要先進得多。
特斯拉在AI領域的布局主要圍繞自動駕駛展開，其中包括多模態神經網絡、自動標注技術、基于車隊數據的場景重建和想象未來等，而在有了Dojo超級計算機的強大算力加持后，FSD的學習與升級會變得更加迅速，同時還會為人形機器人Optimus提供計算支持。
從車型設計，到車輛生產，再到自動駕駛和智能座艙的訓練中，AI人工智能已經不再是國內外造車新勢力們的噱頭，而是實打實地成了各大車企都在爭相布局的新技術和領域，傳統車企們在智能化的上半場角逐中，普遍沒有占到什么優勢，或者說幾乎都是在被新勢力們暴打，而在智能化下半場的開局大戰中，大多數傳統車企們不再是如當初那般遲鈍，新勢力們的優勢逐漸再被傳統車企們追平或者抹去。
依然有巨頭在猶豫，不著急嗎？
不過，從目前的行業現狀中，我們也能看到還有很多大車企并沒有在AI人工智能的布局方面有什么大動作，特別是大眾和福特，在智能化的下半場角逐中，它們又在猶豫什么呢？
大眾和福特可以說是在電動化和智能化轉型中相當激進的傳統車企。
大眾在前CEO迪斯的帶領下，激進地進行著電動化轉型，智能化則是有大眾旗下子公司Cariad來開發，雖然迪斯中途“下課”，但接任大眾CEO的奧博穆砍去了一些難以實現的目標后，總體延續了迪斯的戰略。
而福特當年寧可不發新車，也要全身心投入到自動駕駛的研發中，在2016年就把自動駕駛車隊擴大了3倍，而后又重金收購ArgoAI，還豪擲40億美元開發自動駕駛。
而這兩大巨頭搞了這么多年，換來的是大眾集團旗下多個品牌的新車延期發布，原因大多是因為軟件部門沒能做出能完美適配的軟件，發布的新車還常因為軟件問題被用戶吐槽，甚至連CEO自己最近都承認奧迪品牌落后于競爭對手，主要因為軟件問題。
而福特在沉迷自動駕駛研發而不發新車的幾年間，產品力有所滑坡，市場份額被其他車企快速瓜分，而緊接著又迎來了ArgoAI的破產，以及最近福特高管親口承認“福特2025年前無法部署L3級自動駕駛汽車”。
兩大傳統車企不計成本地投入了這么多年，可到頭來換來了一地雞毛，在如潮水般奔涌而來的AI大潮下，大眾和福特表現得有些默不作聲，可能也是情理之中，因為目前來看AI發展的形勢可能依然尚不明朗，如果又像當年一樣開足馬力，不計后果，那么可能會導致更可怕的后果。
從目前已經應用AI技術的車企們的動向來看，它們大多數也是在探索的過程中，因為人工智能技術在汽車領域中的應用可謂是一項技術轉型，需要進行相關技術的研發和轉化。AI技術目前還處于不斷發展變化之中，車企在使用這些技術時需要花費大量的時間精力進行研究和開發，大多數車企都需要一定的時間來進行技術轉型，并建立起相關的團隊和生態系統，特別是對于“轉身困難”的傳統大廠們。
除此之外，人工智能技術的應用并不是一蹴而就的，需要通過不斷嘗試和實驗才能夠得到長足發展。這就需要車企持續投入技術和資金，在技術研發方面作出長期的規劃和布局。對于大眾和福特這樣的傳統車企，要完成技術轉型就需要一定時間的積累和沉淀，而大眾和福特的軟件部門目前也都處于巨額虧損中，更要慎重。
另外，人工智能技術在汽車領域中的應用仍然存在著一定的安全隱患。例如，在自動駕駛領域中，如果AI系統出現故障或者誤判，就可能會導致車輛發生事故，雖然目前還是L2級的范疇，車企沒什么責任，但是每一次事故都會伴隨著更多其他的連鎖反應，新勢力們大多深有體會。
傳統車企需要更多時間來思考如何保障車輛和乘客的安全，所以我們會看到大眾和福特等傳統車企，目前寧可使用沒什么高階功能的Mobileye供應商方案，也不去使用自研軟硬件。
此外，車企還需要充分考慮用戶的使用需求，確保其產品在研發過程中符合相關法律法規和標準。例如，對于自動駕駛技術的應用，不僅要考慮到汽車行業的標準，還需要考慮到交通部門的管理規范以及國家政策的制定，這些方面都需要投入大量的精力和時間來進行研究和實驗，要不也會上演特斯拉FSD在眾多市場沒法落地的情況，選裝FSD的車主們直到賣車，也沒等來完全自動駕駛。
總結
如今的AI人工智能產業，沒有人能完全認清它究竟會給我們帶來什么。特別是在汽車行業中，AI帶給車企的好處以及消費者的體驗升級，與巨大的投入能否成正比，這是車企們都需要認清的問題，都知道AI好，但是如何把投入產出比做好，非常關鍵。而還在猶豫的車企們，也要找準切入的時機，特別是針對在智能化上半場投入巨大，還吃了虧的大眾和福特來說。
