在最近的“ 2025年新型能源智能车辆新质量开发论坛”中，Zhou Shiying，FAW R＆D总体研究所副总裁兼Jiuzhang平台首席执行官指出，自主驾驶领域的投资价值已大大降低，许多从业人员已转向机器人领域。 Hongqi与机器人公司进行了互动，以探索嵌入式系统，神经网络和人工智能的应用，并促进智能汽车进入体现的情报时期。周·舒恩（Zhou Shiying）指出，指定的软件车的概念是在2016年初提出的，但直到今天，大多数汽车公司还没有受到完整软件和硬件分离和灵活扩展的主要瓶颈的破坏。近年来，明智的驾驶和智能驾驶舱已成为大量型号，数据和软件和硬件功能，但是在AI期间，电子知识的自然积累IC自动化行业面临着跌倒的风险。需要更改传统的电子和电气体系结构（EEAS）以满足新的技术要求。今年，“ AI定义的汽车”的概念逐渐取代了“ car指定的软件”软件。端到端的大型模型从两个阶段到一个阶段出现，大型语言（例如Deptseek）进一步集成到驾驶舱和智能驾驶系统中，这已成为该行业的标准。但是，这也带来了挑战：实施高层模型后，应用程序层软件的整体应用程序是否可以在OS体系结构中正确运行？它对基础技术进行了强大的测试。此外，汽车公司通常会在AI集成后面临组织知识和技能系统的问题。如果下一个阶段是“ AI定义的汽车”，则在AIGC框架下，软件和硬件将需要根据RE提供足够的计算能力AI算法的Quirents。但是，如果当前的OS体系结构和板载以太网可以满足上层和下层交付的要求，仍然面临着挑战。对于Hongqi而言，车辆的范围很大，对不同型号的智能驾驶，驾驶舱和身体控制的需求发生了巨大变化，并且很难使用一组硬件系统来驱动所有传感器和执行器。在过去的七八年中，智能网络的自我发展过程中，洪基遇到了许多实际问题，主要反映在需求和技术的快速复发以及软件接口和工程实施的挑战的不确定性中。