佐思汽研发布的《2024年AI大模型对整车智能化设计和开发的影响研究报告》指出，以GPT、文心一言等为代表的AI大模型技术，正以前所未有的深度和广度，重塑汽车产业的智能化研发体系，推动整车设计与开发迈向以数据驱动、智能原生为核心的新阶段。

报告首先分析了AI大模型为整车智能化技术研发带来的范式转变。传统研发流程中，电子电气架构设计、软件代码编写、硬件选型匹配、测试验证等环节高度依赖工程师的经验与手工操作，周期长且迭代慢。而AI大模型的引入，特别是其在自然语言处理、代码生成、多模态理解与生成方面的强大能力，使得“智能体辅助研发”成为可能。设计人员可以通过自然语言交互，快速生成架构设计方案、软件模块代码甚至仿真测试用例，极大提升了创新效率和系统复杂性管理能力。

在智能化设计层面，报告重点阐述了三大影响领域：

1. 智能座舱与HMI设计：大模型成为新一代“车载超级大脑”，能够深入理解用户个性化、场景化的需求，驱动座舱从功能堆砌向“有情感、会思考”的智能生活空间演进。基于大模型的对话式交互、多模态感知（语音、视觉、手势）与内容生成能力，使得座舱系统能够提供更加精准、流畅和个性化的服务，从根本上改变了人机交互的设计逻辑与用户体验标准。
2. 智能驾驶系统开发：大模型在感知、预测、规划与控制等核心环节展现出巨大潜力。通过在海量驾驶场景数据上进行预训练与精调，大模型能够更准确地理解复杂交通环境，处理长尾场景，并生成更拟人化、安全的驾驶策略。这加速了自动驾驶算法从“规则驱动”到“数据与模型驱动”的演进，同时也对数据闭环、仿真测试平台提出了更高的智能化和自动化要求。
3. 整车电子电气与软件架构：面向“软件定义汽车”的趋势，大模型助力开发更复杂、更灵活的集中式电子电气架构和SOA（面向服务的架构）。它可以辅助进行架构的自动化设计、模块化拆分、服务接口定义，并自动生成部分底层代码与集成测试脚本，从而应对软件规模指数级增长带来的挑战，加快整车OTA升级与功能迭代速度。

在开发流程与组织变革方面，报告强调，AI大模型不仅是一种工具，更将引发研发体系的深度重构。它要求企业建立“数据-模型-应用”的高效闭环，整合跨域（座舱、驾驶、车控、云）的数据与知识，并培养既懂汽车工程又精通AI技术的复合型人才团队。基于大模型的自动化代码生成与测试，将显著降低开发门槛，但也对代码质量、系统安全性与合规性验证提出了新的课题。

佐思汽研认为，AI大模型与汽车产业的融合将不断深化。整车厂与供应商需积极拥抱这一趋势，战略性地布局大模型相关技术栈，构建自身的数据优势与模型能力，并探索新的商业模式与合作生态。AI大模型正成为决定下一代汽车智能化竞争力的关键核心技术，其发展将深刻影响未来几年的产业格局与产品形态。能否高效利用这项技术，实现智能化研发的质效飞跃，将成为车企在激烈市场竞争中脱颖而出的重要分水岭。