东软睿驰副总裁王宁：车云一体平台驱动AI+场景体验升级

7月30日，以“智联车路云·聚势双循环”为主题的2025世界智能汽车大会在重庆举行，会议汇聚20多个国家的院士学者、政策制定者、企业领袖，聚焦重点领域关键核心技术攻关、构建“车路云”融合发展的产业生态等方向交流中外汽车发展经验，共擎智能汽车发展新蓝图。

东软睿驰副总裁王宁受邀出席本届大会，并在“智驭未来，加强关键技术攻关”主题论坛发表《车云一体平台驱动AI+场景体验升级》主题演讲，系统阐述车云协同在AIDV时代重塑整车智能体验的核心价值，分享东软睿驰从车云一体平台构建到量产落地的思考与实践，推动智能汽车加速迈向“更懂人、更高效、更可持续”的智能体验新时代。

以下为演讲观点摘要：

车云协同计算

AI赋能汽车智能跃迁的关键支撑

伴随整车电子电气架构向集中化快速演进，用户对智能化体验的期待日益提高，AI大模型技术“平权化”趋势显现，促使汽车从交通工具向具备“独立思考”能力的智能体形态演进，推动整车智能体验迈入“AI+X”的全场景、多模态时代。

在此进程中，车云协同计算正在成为AI赋能汽车智能化的关键基础支撑，通过云端算力扩展与车端实时计算的高效协同，全面提升车载AI大模型在延迟响应、稳定性、安全性、算力调度等方面的能力，并在通信链路、带宽与成本控制等方面实现优化。在“车路云一体化”的发展格局下，车云协同计算能够快速融合V2X、边缘基站和5G终端等基础设施的接入，从而推动智能驾驶与智慧交通的可持续发展。

东软睿驰车云一体化OS架构

支持“AI+X”全场景用车体验

面向从功能驱动向场景体验驱动转变的智能汽车新范式，东软睿驰前瞻性构建了车云一体化OS架构，致力于为整车智能体验的重构提供系统性、平台级支撑，支持整车级SOA能力构建与服务编排，同时突破车端算力的延展边界，为AI赋能下的人车交互、智能辅助驾驶等场景体验提供端云一体的算力资源保障，也为智能汽车构建具备感知、理解与响应能力的AI Agent奠定关键基础。

在AI加速赋能智能汽车的背景下，用户所期望的“AI+X”全场景体验呈现出高度碎片化、动态变化、随需而用的趋势，在车型实际量产落地过程中，对底层平台的算力调度、服务响应与通信时延提出更高要求。

东软睿驰车云一体软件平台基于整车SOA软件架构实现复杂跨域功能的设计开发，确保功能调用的实时性与准确性，并基于自研NXMQ高速通信协议，构建云端虚拟化数字平台，支持车端与云端的算力协同和应用拓展，助力车企实现“无处不在、又无处不显”的AI Agent智能体验。

从平台构建到量产实践

推动智能体验规模化落地

在车云一体化OS架构的持续演进中，东软睿驰聚焦整车集中式E/E架构特性，围绕车端计算与云端协同的能力融合持续进行前瞻布局。通过将数字孪生与云端算力调度机制深度融合，兼容4G/5G通讯环境，构建包括数据同步、边云协同、算力补偿与冗余机制在内的全链路能力，并持续推动平台能力向可复制、可部署的产品形态转化，加速智能汽车体验从理念验证走向大规模量产实践。目前，东软睿驰已与广汽、吉利、本田等主流车企在车云一体领域展开深度合作，并实现多款车型量产落地，为车企构建稳定、可持续演进的智能体验提供有力支撑。

车云算力扩展平台作为一套面向量产应用的轻量化部署方案，通过端到端的全链路算力扩展方案，有效突破车端算力和存储限制，在入门级芯片平台上实现媲美高算力芯片的智能化用车体验，已在吉利多款车型中实现搭载落地，有效支撑低成本大规模的智能化应用部署，加速智能出行生态的持续进化。

智能场景开发平台基于SOA架构构建低代码开发环境，联合广汽打造全国首个车云一体化电子电气架构，支持车企围绕用户场景、品牌调性进行差异化灵活创新、快速迭代，真正构建起整车智能体验的“持续运营”能力。同时，平台集成AIGC生成式场景组件，让开发者以更低门槛、更高效率实现场景功能的创新开发，构建车云全链路自动化的场景生成式应用创新。

在“当前技术突破方向与技术融合的挑战”主题圆桌讨论中，东软睿驰副总裁王宁表示，面对智能汽车从架构演进到量产落地的深水区挑战，东软睿驰坚持从整车系统视角推进中央计算架构与车云协同的落地，探索出一条从0到1、自主可控的创新路径。智能化创新不只是技术的堆叠，更是对产业规律与安全底线的敬畏与坚守——在“有所为、有所不为”中寻求平衡：一方面坚定守住汽车安全的基本底线，另一方面在可验证、可控范围内积极推动AI等新技术上车，驱动体验创新与效率提升。正是这种安全底线与高效创新并重的思维，为中国智能汽车快速走向规模化落地提供了基础，也为行业构筑起更具韧性的技术护城河。

从车云能力底座构建到量产落地实践，东软睿驰正通过规模化验证的产品方案，持续推动智能汽车加速迈入“以用户体验为核心”的全新阶段。在AI重塑汽车价值体系的关键窗口期，东软睿驰将在车云协同方向持续创新实践，携手车企及产业链合作伙伴，加速实现整车从出行工具向“认知超级终端”的跨越式进化，引领未来智能出行生态的重构与升级。