AI生产力，重塑下一代智能汽车

作者｜刘佳艺

智能编程（AI Coding），正在把一件极度“科幻”的事，变成智能汽车研发的日常。

试想下，前一天产品脑暴会上一个想法刚被抛出，第二天清晨，它已经真实地跑在了车主的车机上。

这种近乎“疯狂”的迭代效率，曾只存在于工程师的想象里。

但现在，随着智能编程开始系统性地嵌入底层研发链路，这一场景即将成为现实。

过去数年，汽车行业对于“ AI 定义汽车”的落地应用，更多集中在功能层面——智驾、座舱、芯片，本质都是在让车变聪明。

而现在， AI 直接进入生产层。智能编程接管了开发链路中的核心任务，被重构的不再只是车的产品力，更是造车方式本身。迭代速度、研发效率、组织响应能力，正从管理命题变成 AI 可深度介入的新战场。

AI Coding 的深度应用，带来的最确定结果正是：提质增效。

某种意义上，这类似于百年前福特流水线对制造业的改造。流水线重塑了工业生产效率，而智能编程正在重塑汽车软件研发效率。

前者决定一家车企能造多少车，后者则决定一家车企能多快迭代出下一代智能汽车。

一些头部玩家已率先行动。特斯拉已经全面整合 AI 编码工具链；而国内，无论是吉利、上汽等车企，还是地平线这样的智驾公司，都开始借助阿里 Qoder 等智能编程工具，将智能编程嵌入核心研发链路。

这场智能汽车最隐蔽、却最有可能颠覆牌局的战争，已拉开帷幕。

谁能先通过智能编程重构研发范式，谁就更快掌握定义下一代智能汽车的主动权。

01 AI 生产力，必须入场

在智能汽车行业，至少有三股力量正在同时把“ AI 工程师”推向台前。

首先是代码量的指数级爆炸。智能汽车本就系统复杂，智驾、座舱、车控、地图、云端服务、数据闭环……背后横跨十余个技术领域。

车企还在不断加码：智驾卷基座模型，座舱迎来Agent上车潮，舱驾一体的全场景智能逐渐成为行业共识。

而智能汽车的每一个创新，本质上都在继续推高软件复杂度。如今，一台智能汽车的代码量已膨胀到6亿行，相当于Windows操作系统代码量的十倍，且仍然保持着快速增长。

当软件复杂度超过组织管理能力的上限，人力叠加反倒会造成边际效益递减。这意味着，传统车企依靠研发工程师的人海战术已走到尽头。

第二股力量来自越来越频繁的更新节奏。传统汽车行业的一辆车上市后，大版本升级可能以年为单位。

但智能汽车OTA已经从“月更”压缩到“周更”。据不完全统计，特斯拉近三年几乎保持每月一次OTA更新，FSD Beta 阶段一度做到5-10天一次版本迭代。智驾策略、能耗控制、座舱Agent、底盘协同……越来越多核心能力正通过OTA持续演进。

某种意义上，今天的智能汽车研发，已经越来越像互联网公司的“高能作战”。只是，智能汽车“既要、又要”——既要求互联网的迭代速度，又不能容忍互联网软件的错误。

互联网软件出错，一个debug就搞定了。但汽车研发代码里的一个缺陷，背后可能关联的是功能失效甚至安全风险。

第三，来自传统软件工程本身的瓶颈。

在阿里云峰会上，阿里云智能集团公共云事业部 AI 汽车行业总经理李强提出一个比喻：传统编程模式下，代码是固态的。工程师一行一行写，版本一次一次改，就像混凝土，浇筑完便定型，定型后再改动，又是一场“大兴土木”。

于是，重复造轮子、跨语言协同困难、调试效率低、代码规范难统一，这些通用顽疾在汽车行业被进一步放大。以智能驾驶企业为例，一条数据生产线上，Python、C++、Go、Shell等多种语言并行，复杂链路叠加多人协同，工程挑战呈指数级攀升。

但变化正在发生。李强观察到，代码正在呈现“液态化”趋势。开发者用自然语言描述意图，AI 实时生成、实时运行、实时调整，代码成为一段“对话中流动”的动态过程。AI Coding，正是破局的关键突破口。它正在从“辅助写代码”走向“自主编程”（Agentic Coding）。Claude Code 创始人Boris Cherny曾表示，AI 已经能够完成100% 的代码编写，“编程问题本身正在被解决”。自主编程不是锦上添花，而是支撑软件规模爆发的必要基础设施。

先手玩家已在规模化布局——特斯拉已经全面整合 AI 编码工具链；吉利研究院已有超过 2300 名开发者应用 AI Coding；地平线内部，1200名工程师全员深度接入 AI 研发体系。

02 智能编程，重写汽车研发范式

值得一提，目前汽车行业对于智能编程工具体系的选择并不少，它们能改善研发人员的个体体验，却难以解决从需求提出到部署交付的全链路，更遑论满足汽车行业严苛的工程化、安全合规标准要求。

真正跑通车企核心研发链路的，需要的是一个从芯片到模型、从云到端的完整能力基座。

阿里云峰会上，阿里云宣布已在 AI 基础设施上进行了一次大重构——从底层芯片、模型、推理平台，到Agentic Cloud 全面升级，搭建出一个真正面向 AI  Agent时代的“超级研发工厂”。

Qoder 业务发展部负责人崔顾荣介绍道，阿里云智能编程产品提供最完整的全球顶尖模型、企业级知识引擎、多智能体能力，以帮助车企 AI 转型。目前，Qoder家族已拥有Qoder IDE、Qoder CLI、Qoder JetBrains 插件、Qoder 移动端、QoderWork、QoderWake六款产品。

更重要的是， Qoder 不是孤立的工具。阿里云提供的，是一整套适合汽车研发场景的运行环境：轻量高效的沙箱执行环境、多 Agent 协同能力、跨任务记忆能力，以及覆盖研发全链路的智能运维体系。

这意味着，智能编程正在越过单点提效的拐点，向全链路重构迈进。

一条典型的智能汽车研发链路，往往是一条环环相扣的流水线，需经历需求提出、产品与技术规划，到代码开发、测试验证流程后，最终部署交付。

大多数人以为，智能编程只在“写代码”那一段发挥作用。

但阿里 Qoder 的落地实践证明，它已经可以渗透到从需求到交付的全流程：一端伸向生成与补全：按任务设定快速产出代码，自动为复杂逻辑添加注释、解释意图、提升可读性，从源头降低维护成本；另一端伸向测试与排障：在线上自动拦截缺陷、给出修复建议，甚至直接完成报错修复。

以地平线为例，从数据生产与治理、场景挖掘，到研发评测与闭环，Qoder 已深度嵌入全流程。

一个典型场景是性能优化。过去，降低某一模块的 CPU 占比，依赖工程师手动分析瓶颈、组织多轮评审、反复验证，周期长、链路重。如今，Qoder 可自动识别瓶颈并完成验证，将人力从繁重的排查中解放出来。

地平线智驾数据产线高级专家赵梓冰表示，过去研发工程师大量时间都在进行“从无到有”的编程，如今 Qoder 参与大部分工作后，工程师得以从重复建造中抽身，聚焦研究更前沿的算法和更先进的工程实践。

数据同样给出了印证：在智能编程深度应用后，地平线智驾数据产线日人均 AI 调用量大幅提升，代码自动生成与采纳率超 40%，综合研发提效超 30%。

另一个典型案例来自吉利。目前，吉利的座舱、智驾等核心技术领域均已应用阿里云智能编程产品。其中座舱渗透率最高。

吉利人工智能中心 AI 产品专家杨伟武透露，吉利 2300 名研发人员应用 AI Coding 的第一阶段，已经实现了代码自动生成率 60%、代码开发提效 30%。

上汽通用、蔚来等车企也已将阿里智能编码产品应用于全流程研发中。多家车企向记者反馈，用户的活跃度和提效成果之间呈强正相关。这意味着 AI 编程工具的价值释放不是线性的，而是存在“越用越好”的飞轮效应。

然而，当工具用得越来越深，衡量提效的标尺却未必跟上了。阿里云智能集团公共云事业部 AI 汽车行业解决方案总经理霍健提醒道，当前许多车企将“AI 代码生成率”作为核心考核指标，但由于编码环节仅占端到端软件开发流程的 20%-30%，且 AI 最擅长生成的注释代码、单元测试和胶水代码与业务价值并非强正相关，单纯追求代码生成率无法真实反映提效成果。

霍健建议弱化该指标，转而聚焦三大核心维度：一是进入生产系统、且经复杂度加权的、最终交付业务价值的人均有效代码量，二是千行代码缺陷率；三是端到端需求交付周期的整体压缩幅度。

但比考核指标更紧迫的问题是：用 AI 写的代码，能上车吗？

吉利研究院人工智能中心 AI 产品专家杨伟武和阿里云智能集团公共云事业部 AI 汽车行业解决方案总经理霍健一致认为，车企不应等待完美方案，而应“先抢速度红利，再攻安全壁垒”，也就是分层实施：

第一阶段，智能化领域先行。车联网、智能座舱、智能驾驶感知层等业务迭代快、使用应用层代码，且团队天然能接受 AI 协作。这是让团队快速形成 AI 协作肌肉记忆的切入口。

第二阶段，ASIL-A/B 低风险模块试点。 如车灯、雨刮、车窗等，已进入 ISO 26262 体系但安全等级相对较低。此阶段需建立“AI 生成 + 静态分析 + 形式化验证”的标准化流程。

第三阶段，对于ASIL-C/D 这类关乎行车安全的控制代码，必须坚持“人工主导+ AI 辅助+强制Review”的红线。

这种分级策略，是在效率与安全之间找到可落地的平衡点。

为了保障这种分级与规模化落地的工程安全性， Qoder 企业版构建了五层纵深防御架构：从网络边界安全、身份与访问控制安全，到运行时与 AI 安全、数据存储安全，再到供应链与生态安全，形成完整的安全屏障。每一层均针对 AI Agent场景的特定威胁模型进行设计，确保单点突破不会导致系统性安全失败。

这仅仅是起步。吉利正在向“AI Native 组织”加速蜕变。

杨伟武分享道，过去，一个智能汽车新需求，从规划到落地至少要半年——半年足以错过一个完整的产品周期。未来，这一流程可以被压缩到天级。需求理解、代码生成、测试验证、部署上线，在 AI 贯穿的流水线中几乎一气呵成。

这也意味着，开发者的工作内容和角色定义正在被系统性地重构，产品经理的核心能力变成对需求描述的精密度把控；开发者则从代码的主要生产者，转变为 AI 的督导者和架构师；测试工程师需从执行者进化为AI测试规则的制定者。

拉长镜头看，智能编程范式还将进一步重塑组织架构。霍健认为，研发团队的结构将从过去几十人的专业分工，演化为“几人+足够多 Agent”的超级作战单元。

03 阿里云，支持车企全场景智能

为什么汽车行业的智能编码，天然需要阿里云这样的玩家？

一个无法绕开的事实是，阿里云在中国汽车公共云IaaS市场已连续五年稳居第一，2025年下半年市场份额达到 42%。这意味着，当车企需要弹性算力来消化VLA、世界模型、 AI 大模型上车带来的算力爆发时，阿里云本身就是那个已经就绪的基础设施层。100% 的中国车企，无论国内还是海外市场，都已选择跑在阿里云上。

这种行业渗透深度带来的结果是：阿里云在智能座舱与自动驾驶两大核心战场，已完成了真实量产项目的实战验证。

座舱侧，阿里云布设了一套“端+云”协同架构：端侧部署Qwen-Omni全模态大模型，在弱网环境下也能独立感知物理世界并快速响应，同时守住隐私安全边界；云端则由千问链接数字世界，提供全场景服务能力。这一产品将在广汽、智己等十余家品牌车型上落地。

智驾侧，平头哥自研 PPU、亚太领先的云计算基础设施、千问大模型，三层能力纵向打通，让车企在训练和调用大模型时获得更优效率。目前，30 余家车企和智驾方案商已在阿里云上进行智驾研发，平头哥PPU 的实际用量突破 13 万卡，创下汽车行业在公共云上使用自研 AI 芯片的最大规模纪录。

这套全栈能力同样被完整复制到海外市场。车企可以快速构建海外核心系统，30天内完成车联网部署，获得技术、服务、生态的全链路支撑。包括一汽、奇瑞、理想等车企均在出海业务上都与阿里云建立深度合作。

所以，再回到 AI 决定智能汽车未来格局的新时段，阿里云依然有能力继续充当最硬核的基础设施。

站在今天回看，智能汽车已历经三轮竞争。

第一轮是算力与传感器的竞争，目标是让车变“聪明”。

第二轮是软件定义汽车的竞争，比拼的是产品体验与持续迭代的能力。

而今，第三轮竞争已悄然拉开帷幕—— AI 定义汽车。这场竞争的核心是研发体系本身的 AI 化，比的是谁能用更高效的方式、更少的人力、更安全的质量，造出下一代的智能汽车。

一百年前，福特的流水线革命重塑了汽车工业的生产效率，让“造更多车”成为可能。一百年后，智能编程正在重塑汽车软件的研发效率，让“更快更好地造智能车”成为现实。