2025年开年的中国汽车市场，一场由大模型驱动的智能化浪潮正以颠覆性姿态席卷而来。比亚迪“天神之眼”高阶智驾系统的全系上车，宣告了从仰望U8到海鸥的“全民智驾”时代正式开启。与此同时，国产AI大模型DeepSeek的爆火，则从生产端撕开了一道低成本智能化的裂口：其开源特性、仅为GPT-4 Turbo 1/70的推理成本，以及强化学习驱动的技术路径，吸引了吉利、岚图、零跑等超20家车企争相接入。

这轮变革的底层逻辑是消费市场与产业供给的双向奔赴：一方面，消费端用户对智能座舱与智能驾驶体验的刚性需求持续攀升，智能化水平正赶超传统性能参数成为购车决策的核心指标之一；另一方面，制造端整车厂则在智能化军备竞赛中寻求更优解。既要突破高阶智控的体验天花板，又要破解规模化量产的性价比魔咒。当前车企对DeepSeek的青睐，本质正是其在算力消耗与模型表现间找到了短期平衡点。因此，在这个热闹喧嚣的“开门红”中，我们也不妨冷静下来思考下当前的汽车智能化发展技术路径与趋势。

在这场成本与效能的博弈中，类脑智能技术正悄然成为突破现有桎梏的一个不可忽略变量。人脑以仅20瓦的超低功耗完成每秒百亿次量级的复杂决策，而当前大模型单次训练能耗动辄达到兆瓦级，这种生物进化赋予的能效奇迹为人工智能发展提供了新的范式。类脑智能通过模拟人脑神经系统的运行机制，构建起以脉冲神经网络（SNN）为核心的三层技术体系：在感知层，引入事件驱动型视觉传感器，摒弃传统摄像头逐帧扫描模式，仅在场景变化时触发信号传输，将传感时延压缩至亚毫秒级；在计算层，采用类脑脉冲信号传递机制，将传统神经网络的连续激活转化为离散脉冲事件，使推理功耗降低两个数量级；在训练层，构建神经元突触可塑性模型，通过动态权重调整实现增量式在线学习，使模型迭代成本下降一半以上。这种“仿生而不惟生”的技术路径，正在为汽车智能化开辟出“低功耗、快响应、自进化”的全新可能。

学术界的前沿探索已展现出技术落地的曙光。清华大学施路平教授团队研发了“天机芯”类脑计算芯片与“天眸芯”类脑感知芯片，不仅登上《自然》杂志封面，更在开放环境车载测试中展现了低延迟、高可靠的性能，为智能汽车的感知系统提供了“类脑化”的硬件-算法协同范例；清华大学李升波教授团队以类脑学习型决控系统为核心，利用自动驾驶仿真平台和实车运行过程的驾驶数据，通过自主学习进化的方式达到比驾驶员更好的自动驾驶能力。

在类脑智能技术逐步突破理论瓶颈的当下，车企与科技公司已竞相将其融入商业化实践。长安汽车作为传统车企智能化转型的标杆，已率先开启类脑智能与自动驾驶的预研融合。科技公司阵营中，Nullmax在其最新发布的NI（Nullmax Intelligence）自动驾驶系统中创新性地将安全类脑架构与端到端模型深度耦合，模拟人类“趋利避害”的生物本能，实现了基于类脑神经网络的安全类脑。

从实验室到量产线，类脑智能正重构智能网联汽车的价值链。这场“生物进化”与“数字革命”的共振，或将催生出真正具备环境自适应能力的“汽车生命体”，让每辆车都成为持续进化的智能终端。当脉冲信号在硅基芯片上复现碳基神经元的跃动，智能汽车终将突破“机器”的范畴，迈向具身智能的新纪元。

（本文作者系中国信通院技术与标准研究所车联网与智慧交通研究部高级项目主管。）