在7月25日上海舉辦的 “AI 汽車創(chuàng)新發(fā)展論壇” 上，吉利汽車研究院首席人工智能科學(xué)家陳勇的發(fā)言直指智能汽車產(chǎn)業(yè)的核心命題——數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的構(gòu)建。這場由中國電動汽車百人會與中國電信聯(lián)合主辦的論壇，匯聚了車企、科技公司、通信巨頭等產(chǎn)業(yè)鏈各方，而陳勇提出的三大挑戰(zhàn)，恰是行業(yè)在 AI 技術(shù)落地過程中必須跨越的 “深水區(qū)”。

　　吉利汽車研究院首席人工智能科學(xué)家陳勇

　　數(shù)據(jù)閉環(huán)：智能汽車的“生命線”

　　陳勇強調(diào)，無論是提升智能輔助駕駛的安全性、優(yōu)化語音交互的流暢度，還是推動自動駕駛算法的快速迭代，數(shù)據(jù)都是不可替代的核心驅(qū)動力。一個高效運轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，能讓汽車從實際行駛中持續(xù) “學(xué)習(xí)”，不斷優(yōu)化決策模型 —— 比如通過分析海量路況數(shù)據(jù)讓剎車時機更精準，通過用戶語音指令數(shù)據(jù)讓車機響應(yīng)更 “懂你”。但這套體系的搭建，正面臨著三重現(xiàn)實考驗。

　　三大挑戰(zhàn)：從數(shù)據(jù)獲取到共享的全鏈條難題

　　高質(zhì)量海量數(shù)據(jù)的低成本獲?。褐悄芷噷?shù)據(jù)的需求堪稱 “海量”，但傳統(tǒng)采集模式往往周期長、成本高，且易出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù)或遺漏。如何在短時間內(nèi)以可控成本，收集到覆蓋多樣場景、標注精準的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，是企業(yè)首先要攻克的難關(guān)。

　　極端場景數(shù)據(jù)的采集困境：交通事故、惡劣天氣等極端場景雖發(fā)生概率低，卻是決定智能駕駛安全性的關(guān)鍵。這類數(shù)據(jù)分布散、獲取難，且涉及隱私與安全問題，如何建立一套廣覆蓋、易獲取且安全合規(guī)的采集體系，考驗著行業(yè)的技術(shù)與倫理智慧。

　　數(shù)據(jù)的復(fù)用與共享壁壘：不同車企、技術(shù)公司的數(shù)據(jù)標準不一，且存在 “數(shù)據(jù)孤島” 現(xiàn)象。如何打破壁壘實現(xiàn)數(shù)據(jù)高效復(fù)用，同時兼顧安全與隱私保護，是推動全行業(yè)技術(shù)升級的重要前提。

　　破局路徑：虛實結(jié)合的合成數(shù)據(jù)方案

　　面對這些挑戰(zhàn)，陳勇給出了明確的解決方向：依托合成數(shù)據(jù)仿真平臺，構(gòu)建 “虛擬 + 現(xiàn)實” 的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過計算機仿真技術(shù)，不僅能低成本生成海量常規(guī)場景數(shù)據(jù)，更能精準模擬極端天氣、復(fù)雜路況等難采集的特殊場景，填補真實數(shù)據(jù)的空白。

　　這種虛實結(jié)合的模式，不僅適用于汽車領(lǐng)域，更能延伸至機器人、智能家居等 “具身智能” 領(lǐng)域 —— 這些領(lǐng)域同樣面臨數(shù)據(jù)采集難、場景復(fù)雜的問題。陳勇的觀點，為整個 AI 行業(yè)的數(shù)據(jù)閉環(huán)建設(shè)提供了可借鑒的思路。

　　生態(tài)合力：從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)協(xié)同

　　值得關(guān)注的是，論壇期間啟動的 “AI 汽車生態(tài)共建行動”，或許正是破解數(shù)據(jù)共享難題的關(guān)鍵一步。當(dāng)中國電動汽車百人會、中國電信及產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)攜手，有望推動數(shù)據(jù)標準統(tǒng)一、隱私計算技術(shù)落地，讓數(shù)據(jù)在安全框架內(nèi)流動起來。

　　陳勇的分享，不僅揭示了智能汽車發(fā)展的技術(shù)痛點，更指向了一個核心邏輯：AI 時代的汽車產(chǎn)業(yè)競爭，早已不是單一企業(yè)的 “單兵作戰(zhàn)”，而是數(shù)據(jù)能力、生態(tài)協(xié)同能力的綜合較量。唯有跨越數(shù)據(jù)閉環(huán)的三大挑戰(zhàn)，才能讓智能汽車真正從 “概念” 走向 “可靠”，駛向更安全、更智能的未來。