为探讨大模型技术在新能源汽车领域的应用，推动广西及柳州智能网联汽车产业发展提供新思路。12月27日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）桂林分论坛在柳州举办“智驾突围：大模型时代广西新能源车的机遇、挑战与进阶之路”技术论坛。

本次论坛由中国计算机学会主办，CCF YOCSEF桂林学术委员会承办，广西科技大学计算机科学与技术学院、柳州市人工智能学会以及广西博唯信息科技有限公司共同协办。论坛特邀吉林大学刘衍珩教授担任思辨嘉宾，邀请重庆大学唐小林教授、湖南大学高铭博士、东风柳州汽车有限公司战略与商品规划部曹清主任以及广西科技大学文家燕教授担任引导嘉宾，同时汇聚了来自中国电信股份有限公司柳州分公司韦庆新、广西宝瑞数字科技有限公司石国光、广西翃芯科技有限公司陈予旻等企业代表，共四十余位专家学者与产业界人士参与。论坛围绕面向广西复杂的山区地形，如何让新能源“柳州车”看得清、判得准、行得稳；面对新能源车辆的细分市场，如何用垂直大模型打造“小车身”里的“大智慧”；面向东盟国际市场，如何让“柳州智造”的智能驾驶方案畅通“一带一路”等议题展开多视角、深层次的交流与探讨，为推动大模型技术在广西新能源汽车智驾中的落地应用提供了有益思路与实践参考。

论坛伊始，CCF YOCSEF桂林现任主席邱斌（本次论坛的执行主席之一，桂林理工大学）介绍了CCF YOCSEF的文化以及桂林分论坛的发展历程，另一执行主席邓钧忆（现任AC，广西科技大学）对本次技术论坛的背景进行了介绍。

本次论坛主要分为引导发言和议题思辨两个环节。在引导发言阶段，四位嘉宾从“混合动力汽车学习型节能驾驶”、“广西新能源汽车智能化网联化技术创新路径”、“动态场景理解与预测:从占据到轨迹的智能感知演进“以及”东风柳汽在人工智能与新能源重卡交叉领域的探索与实践”等维度，重点探讨其在区域气候条件与复杂地理环境下的感知增强、决策优化与能效管理等核心议题，推动形成具备区域特色与实用价值的智能驾驶系统解决方案。

引导发言一：《动态交通场景下混合动力汽车学习型节能驾驶方法》

唐小林对动态交通场景下混合动力汽车学习型节能驾驶方法进行了深入解读。他分别从动态交通场景与混合动力系统建模、基于深度强化学习的混合动力汽车节能驾驶、融合交通流预测的节能驾驶方法以及基于多智能体深度强化学习的多车协同节能驾驶四大核心维度展开论述。该研究致力于攻克传统节能策略在复杂真实交通流中适应性不足的难题，旨在为混合动力汽车在多变、交互、不确定的动态环境下，提供一套系统的智能化节能解决方案。通过构建高保真度的场景-车辆耦合模型，并引入先进的强化学习算法，实现了车辆能量管理策略的自主优化与实时决策。通过进一步融合宏观交通流预测与多车协同机制，不仅能实现单车级的前瞻性能量优化，更能探索车队级别的系统性节能潜力，为构建更高效、更绿色的未来智能交通系统提供了前沿的理论支撑与可行的技术路径。

引导发言二：《广西新能源汽车技术创新发展战略研究》

文家燕在报告中强调，智能车辆是汽车产业发展的必然方向，对推动国家经济转型、增强产业竞争力、改善交通体系具有重要意义。当前，全球新能源汽车与智能网联技术呈现多元格局：美国侧重单车智能与端到端大模型，德国注重高阶自动驾驶与C-ITS协同，中国则推行“车—路—云”一体化路径，依托多传感融合、5G-V2X与大模型技术加速发展。相较之下，广西智能网联基础仍较薄弱，核心技术自主性不足，关键环节依赖外部，感知、决策、通信、云平台及系统集成等能力有待加强。面对全球“双碳”目标与AI技术突破，广西可依托绿电资源与东盟市场需求，把握产业创新机遇。为此，报告建议广西完善法规与规划体系，推动产业链协同与技术攻关，构建多元金融支持体系，加强人才培养与产教融合，并通过示范场景与跨境试点加速技术验证与成果转化，从而推动新能源汽车产业高质量发展，提升其在国内外产业链中的竞争力。

引导发言三：《动态场景理解与预测:从占据到轨迹的智能感知演进》

高铭对露天矿山无人驾驶环境感知关键技术与发展趋势进行了深入解读。他分别从智慧矿山建设背景与作业痛点、适应恶劣环境的感知关键技术、以及大模型驱动的未来发展趋势三大核心维度展开论述。该研究致力于攻克露天矿山在非结构化道路下环境恶劣、障碍物复杂及缺乏通用交通规则的感知难题，旨在为无人运输系统在尘雾遮挡、颠簸路面等极端场景下，提供一套安全、可靠、高效的全天候环境感知解决方案。通过构建“人-车-路-云”协同的系统架构，并引入多传感器时空联合标定、多模态深度融合、非结构化路面状态估计及传感器污渍自清洗等八项关键技术，实现了感知能力的鲁棒性提升。通过进一步探索生成式AI与知识图谱在解决数据匮乏问题上的应用，该方法不仅能利用大模型构建矿区虚拟复杂场景库与立体感知模型，更为推动矿山运输迈向智能化无人新时代、助力智慧矿山成为国家新名片提供了前沿的理论支撑与可行的技术路径。

引导发言四：《东风柳汽在人工智能与新能源重卡交叉领域的探索与实践》

曹清关于东风柳汽在人工智能与新能源重卡交叉领域的探索与实践的分享，为推动商用车行业绿色智能化转型提供了重要支撑。东风柳汽深度融合人工智能技术与新能源重卡平台，聚焦于港口、物流园区及干线运输等复杂场景下的智能调度与能效优化问题。面对多车协同、充电资源分配、动态路径规划等行业挑战，公司通过自主开发的智能算法，实现了对车辆状态、交通环境、能源网络与运输需求的实时感知与协同分析，动态生成最优调度与能量管理策略。这不仅显著提升了车队运营效率与能源利用率，降低了综合物流成本，更在新能源重卡智能化、网联化发展方面形成了具有行业示范价值、可落地推广的系统性解决方案。

在思辨环节，与会嘉宾围绕三大核心议题展开深入研讨，重点探讨其在区域气候条件与复杂地理环境下的感知增强、决策优化与能效管理等核心议题。

议题一：面向广西复杂的山区地形，如何让新能源“柳州车”看得清、判得准、行得稳？

复杂山区场景带来更高感知要求：广西山区弯道密集、坡度变化大、天气不确定性高，智能驾驶车辆必须具备对隧道口、急弯、陡坡、山体遮挡等复杂场景的精准识别能力。柳州新能源车型需围绕重点山区道路开展专项测试，强化极端工况下的风险预警与安全保障能力。

多传感器与纯视觉的取舍：行业感知技术形成两条主流路径：多传感器融合突出稳健，且应用广泛，但系统复杂、存在局限；纯视觉方案算法潜力大、优势明显，被视为发展趋势，但国内技术尚不成熟。需结合山区环境特征，综合测评两者的实际运用效果，以提升系统成熟度与实用可靠性。

保守策略与自适应策略的平衡：传统保守预设策略强调稳态驾驶与风险抑制，而AI自适应策略能够根据道路条件动态优化车速与路径。柳州车型在实际应用中应构建“安全边界+自适应调节”双层机制，在稳定性与行驶效率之间实现平衡。

技术配置与价格结构的协同设计：感知与控制系统选择不仅影响性能，也影响整车成本结构。柳州车企通过分级配置与模块化选装方式，让基础车型保证安全必备能力，高阶智能能力按需配置，形成更贴合用户支付能力的产品梯度。

战略定位与用户需求的场景导向：企业将广西山区道路作为核心验证场景，围绕家庭出行、城际通勤与山区物流等细分需求开展技术迭代，强调实用、安全、经济三重导向，避免单纯技术堆叠，突出本地化应用优势。

以人身安全为最高准则：无论采用哪种技术路线，评价标准最终回归到乘员安全与系统可靠性。柳州新能源车型在测试与应用过程中持续推进极端工况验证与安全牢靠设计，推动智能驾驶从“功能实现”迈向“安全可信”。

广西复杂山区对智能驾驶提出更高安全与感知要求。柳州新能源车型在真实场景中需加强极端路况识别与风险预判，在多传感器与纯视觉技术路线中坚持安全优先、分场景优化，并通过“安全边界+AI自适应”提升稳定性与效率。同时，以分级配置兼顾成本与功能需求，围绕本地化应用开展技术迭代，始终把人身安全作为核心准则，推动智能驾驶在区内实现可靠落地。

议题二：面对新能源车辆的细分市场，如何用垂直大模型打造“小车身”里的“大智慧”？

通用大模型裁剪模式兴起：通过对通用大模型进行参数裁剪与结构蒸馏，使其适配车载算力与能耗约束，在成本与部署效率上具有明显优势。然而，该路径在领域知识深度、专用语义理解及安全冗余方面仍存在不足，难以完全满足车规级应用的高可靠性要求。

原生垂直大模型更注重“纯度”：原生垂直大模型以车用场景为核心进行底层设计，能够在驾驶行为理解、能耗管理与车路协同等任务上形成深度知识内化与强鲁棒性表现，但其研发周期长、算力与数据投入高，产业化门槛较大，仍需在规模化推广中平衡收益与成本。

集中式“大脑”架构成为主流实践：在当前车载电子电气架构演化过程中，集中式计算平台可为大模型提供统一算力调度与数据中枢支撑，便于跨功能模块的智能融合与统一决策，已成为大模型落地车端的主要技术路径；但其对通信带宽、系统冗余与故障隔离提出更高要求。

分布式边缘智能强化现场响应能力：分布式架构通过在车端各子系统部署边缘模型，实现感知、控制与诊断的就近计算与快速闭环，能够提升系统的实时性与安全防护韧性。然而，如何在分布式单元间实现一致性协同与知识共享，仍是模型融合与系统设计中的关键挑战。

跨域融合与车-云-路通信能力成为核心支点：面向新能源细分场景，电池管理、智能驾驶、车路协同、能源调度等多业务域需在统一语义与协议下实现动态互融，大模型需具备对多模数据、跨域任务与异构网络通信的协同理解与统一推理能力，以支撑全生命周期的智能运营。

安全合规体系成为大模型应用前置约束：与会嘉宾强调，车载大模型必须将功能安全、信息安全与数据安全纳入系统级设计：既要防范模型失效与错误推理带来的功能风险，也要强化隐私保护、通信防篡改与内容可信治理，为“人-车-路-云”一体化智能系统提供可验证、可追溯的安全底座。

在新能源与智能化深度交汇的进程中，垂直大模型的探索不仅关乎技术路线之争，更映射出产业范式的重构方向。其价值不止于提升单一系统能力，而在于推动车辆从功能集成向智能协同跃迁，促成数据、算法与场景之间的系统性共生。由此构建的智慧体系，将为交通体系的安全、效率与可持续发展注入长期驱动力，成为未来出行生态升级的重要引擎。

议题三：如何让“柳州智造”的智能驾驶方案畅通“一带一路”？

在“一带一路”倡议深入推进的时代背景下，“柳州智造”智能驾驶方案的出海征程正面临战略转型的关键节点。与会嘉宾一致认为，未来的海外拓展将超越单一的产品输出，转向构建一种以需求为导向、因地制宜且深度扎根的“东盟本地化”共生模式。

未来发展的核心方向将聚焦于：

坚持“东盟定制”与精准适配：摒弃全球统一方案的强推思维，确立以东盟实际需求为导向的战略定力。针对不同国家的国情（基础设施、经济状况），实施“一国一策”的差异化技术路线，确保产品真正解决当地痛点。

深化本土扎根与生态共建：顺应东盟市场的“本地化”偏好，推动从单纯的“外来者销售”向“本地化经营”转型。通过在当地建立生产体系和服务团队，联合当地政府与企业共建产业生态，实现从“走出去”到“沉下去”的跨越。

融合人文关怀与社会适配：赋予智能驾驶技术以人文温度，超越冷冰冰的技术堆叠。深度考量当地的交通文化、驾驶习惯及社会接受度，构建符合当地人文环境的智能驾驶体验，降低社会与文化层面的抵触感。

然而，实现这一愿景仍需突破系列关键问题：

法规与标准层面：需攻克中国与东盟各国在技术标准及法律法规上的显著差异，解决出海面临的“硬门槛”问题，建立完善的合规性调整机制以适应异构的监管环境。

模式与路径层面：必须在“技术直接输出”与“生态共建融合”之间找到最佳平衡点。这要求企业依据具体国情，精准权衡是采用轻资产的技术授权，还是重资产的产业链合作，以化解市场准入阻力。

文化与认知层面：需建立跨文化的技术适应体系，不仅要解决技术上的“水土不服”，更要解决文化认知上的隔阂，通过融合当地驾驶习惯与社会规范，提升方案的亲和力与落地成功率。

最终，“柳州智造”在“一带一路”的畅通，将不仅取决于技术的先进性，更在于能否通过高度的本地化定制与生态融合，打破物理与文化的边界，将中国智慧真正转化为东盟国家认可的本地化解决方案。

在技术日新月异、产业格局深刻重构的时代，广西新能源汽车的智能化之路不仅是一条技术迭代的轨迹，更是一场产业与地域智慧的深度融合探索。从复杂山区的精准感知，到车载大模型的系统化智慧，再到“一带一路”沿线的本地化拓展，每一个环节都折射出智能驾驶技术在现实环境中的多维挑战与创新潜力。

柳州实践表明，地方产业在全球化中具备自主突围能力，也为智能网联汽车从局部突破迈向系统升级提供了可行路径。通过持续探索边界、整合资源与跨界创新，广西新能源车企不仅在技术上追逐前沿，更在理念上引领未来——坚持以人本安全为基石，以智慧协同为引擎，逐步将“中国智造”转化为具有全球适应性的落地解决方案，成为交通文明与绿色发展的生动实践。