全球汽车产业正处于巨大变局之中：电动化、数字化、可持续发展，以及不断变化的出行需求共同推动着行业转型。
AI（人工智能）已成为这一转型的核心驱动力。无论是在生产制造、自动驾驶、车载体验，还是能源管理中，AI 都正在从实验室走向量产，决定着车企的竞争力。
作为汽车制造强国，德国在安全与工程标准方面保持领先。中国则凭借庞大的市场规模、快速的技术迭代和灵活的政策环境，在落地速度和用户体验革新上表现出强劲势头。
2025年上半年，中国智能汽车市场已经从“新能源车值不值得买”过渡到“哪款电车技术更领先、哪款更懂你”。AI应用显然已成为核心卖点。
AI赋能制造：智能工厂与质量控制
在车辆行驶上路之前，AI已深度参与生产环节。
德国车企早在制造端引入机器学习与计算机视觉技术，用于优化装配流程、自动化质量检测和预测性维护等。
大众汽车利用AI提升狼堡工厂的效率与能耗管理；奥迪借助AI识别焊点和漆面缺陷；宝马则在AI加持下，让客户在App实时查看生产状态，以便提前发现问题，同时也可提升用户期待。
罗兰贝格预测，到2040年，德国整车厂将在所有职能单元部署AI，效率可提升50%，向“全面互联的智能工厂”迈进。
中国车企同样在加速智能制造布局。
比如，比亚迪、小鹏等通过高度自动化生产线和数据驱动的工艺优化，实现柔性化生产，以适应车型与配置的快速切换。
在生产制造端，中德两国汽车产业拥有共同的目标：借助AI打造零缺陷、高效率、低能耗的生产体系。
自动驾驶：从地图依赖到实时感知
AI在汽车领域最广为人知的应用无疑是自动驾驶。
德国车企在高级驾驶辅助系统方面积累深厚，如梅赛德斯-奔驰等制造商已经在研发允许驾驶者阶段性“脱手”的系统。一些高级驾驶辅助系统，例如CarVi，还通过积分制度对驾驶技能进行评估，帮助驾驶员改掉不良习惯。
在中国，“无图智驾”正在逐步落地。
过去，城市NOA（导航辅助驾驶）受制于建图和法规，高度依赖高精地图，体验割裂。而新一代“无图智驾”通过摄像头、雷达、多源传感器融合 + BEV感知（Bird's-Eye-View，即鸟瞰视图） + Transformer AI大模型，实现无需高精地图的全城适配。
理想、小鹏、问界、小米等品牌已完成全国OTA升级，用户在多数城市可直接启用城市NOA，实现起步、加速、变道、绕行、转弯等全流程辅助。
相比之下，德国在法规框架与安全标准上的严谨作风，为自动驾驶的可靠性和责任界定提供了保障；中国则在政策优化和技术迭代速度上占据先机，使功能更快走进日常用车。
车载AI与人机交互：从语音助手到AI泊车
另一个快速增长的应用领域是车载娱乐信息系统与人机交互。
AI能够提供个性化推荐、自然语言助手以及自适应的显示元素。例如，宝马在其“BMW iDrive”中采用AI驱动的语音识别，为驾驶者提供类似私人助理的体验。梅赛德斯-奔驰的“MBUX”系统不仅可以理解语音指令，还会随时间推移逐渐适应驾驶者。
将AI集成至增强现实抬头显示（AR HUD），把关键信息直接投射到驾驶者视野中也是一个新趋势，可以提升安全与舒适性。
中国市场的亮点则是AI辅助泊车技术的实用性突破。过去，自动泊车多依赖超声波雷达，精度有限且需驾驶员介入；2025年上半年，极越ROBO-01、问界M9、小米SU7等车型的泊车系统已经能够在复杂光线、无标线车位、狭窄地库等场景稳定运行，支持下车后自动泊入、记忆泊车路径、远程一键停靠。这得益于感知硬件升级、AI动态路径规划与全自动控制的成熟，使泊车从“炫技功能”转为“日常必备”。
能源与可持续：800V高压平台的普及
在能源管理上，德国企业关注如何通过AI优化电池管理、延长寿命、降低能耗，例如博世的“Battery in the Cloud”系统。
中国市场则迎来800V高压快充平台的普及拐点。曾经仅在高端车型搭载的技术，如今已进入15–25万元主流价位区间，小鹏G6、零跑C10等车型可在10–15分钟补能300公里。政策上，国家发改委等部门推动高速公路服务区优先布局大功率充电桩，计划到2027年底建成超10万台，进一步保障800V车辆的补能自由。
这种从技术“炫耀”到全民普及的转变，让电动车长途与高频用车体验接近燃油车加油的便捷度。
全球竞争与展望
几十年来，德国制造商长期专注于机械工程。如今，AI与软件则要求截然不同的能力结构。
为弥补差距，许多车企选择与科技公司建立合作、或成立自有软件子公司（例如大众的 CARIAD），其市场潜力从众多初创企业涌现可见一斑。
从理论上讲，汽车行业参与者拥有海量数据——包括功能性数据与终端用户数据——可用于训练AI模型。对制造商而言，这意味着：谁掌握高质量数据并能做出正确洞见，谁就能制定游戏规则。
未来，中德在AI汽车领域可能形成互补——德国提供稳定、安全、耐用的技术底盘，中国输出敏捷的场景化创新与规模化落地经验。
毕竟，AI已经成为全球汽车竞争的核心，不论是在工厂、车内还是能源网络中，谁能将AI与用户体验结合得更紧密，谁就能在这场汽车革命中占据领先位置。