近日，第三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽（SAECCE 2025）在重慶圓滿落幕。車凌科技CTO劉曉貝受邀出席，并發(fā)表題為《車云一體化拓展AI定義汽車新場景》的主題演講，圍繞在 “軟件定義” 向 “AI定義” 轉型的關鍵時期，車凌科技基于Hyper Flow和Hyper Agent平臺，構建 “車云一體化+AI垂域智能體”的技術體系，為主機廠提供靈活配置、多規(guī)則共享、數據閉環(huán)的數據智能化解決方案，賦能車輛全生命周期（研、產、供、銷、服）的數據價值挖掘展開。

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“汽車智能化正從‘功能驅動’轉向‘智能驅動’，這就需要將數據獲取方式從過去的粗放式轉變?yōu)楦悄芑木毷剑辉偻耆蕾囋贫诉M行海量的處理，而是讓邊緣端初步具備處理能力。隨著汽車智能化和算力的大幅提升，車云交互正在經歷從比特到Token的轉變，過去的集中處理方式不再具備高效性和經濟性，給車企在網絡、流量和云資源上帶來了沉重的成本負擔。

全新車云數據一體化的架構，增加數據流動性的同時，通過輕量化的分布式計算，讓汽車更智能的同時，全面降低車企的TCO負擔。”

技術革新：四大支柱構建智能數據底座

靈活配置，精準采集：摒棄過去“全量上報、云端清洗”的高成本模式，該方案支持云端對車端數據采集任務進行動態(tài)、靈活的規(guī)則配置。AI智能體可根據具體場景（如故障診斷、特定功能測試）按需喚醒，只采集最相關的數據，并通過車端邊緣計算進行預處理和壓縮，從源頭實現高達90%的流量節(jié)省和75%的存儲成本降低。

多規(guī)則共享，高效復用：平臺化的設計理念允許為不同業(yè)務場景創(chuàng)建的采集與分析規(guī)則在云端進行統(tǒng)一管理和共享。例如，為“在線可靠性測試”開發(fā)的診斷模型，可以與“AI智能診斷”應用共享底層數據規(guī)則，避免了重復開發(fā)，極大提升了AI應用的部署效率和迭代速度，實現了跨業(yè)務場景的協(xié)同智能。

數據閉環(huán)，持續(xù)進化：利用擁塞優(yōu)化算法有效降低傳輸延時（時延降低70%），通過“采集-分析-決策-再采集”的方式，實現完整的數據閉環(huán)流程，使車輛系統(tǒng)具備可持續(xù)學習與進化的能力。例如車輛故障數據采集后，經云端診斷模型分析生成維修方案，方案執(zhí)行效果又反哺模型迭代，使故障診斷準確率持續(xù)提升至92%以上。

智能應用，價值涌現：在強大的數據閉環(huán)基礎上，一系列覆蓋車輛全生命周期的垂域智能應用應運而生，將數據潛力轉化為切實的應用場景，從而輔助業(yè)務挖掘更多商業(yè)價值。

“我們堅信，未來的汽車將是一個不斷進化的移動智能體，”劉曉貝總結道，“車凌科技正致力于為這個‘智能體’構建強大的‘數字神經系統(tǒng)’。通過車凌車云一體化平臺，我們希望與所有主機廠和生態(tài)伙伴一起，真正實現‘讓每一段里程更有價值’的愿景。”

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