吉利汽车陈勇：智能汽车数据闭环建设的三大核心挑战与破局路径

在7月25日上海举办的 AI 汽车创新发展论坛 上，吉利汽车研究院首席人工智能科学家陈勇的发言直指智能汽车产业的核心命题数据闭环体系的构建。这场由中国电动汽车百人会与中国电信联合主办的论坛，汇聚了车企、科技公司、通信巨头等产业链各方，而陈勇提出的三大挑战，恰是行业在 AI 技术落地过程中必须跨越的 深水区。

　　吉利汽车研究院首席人工智能科学家陈勇

　　数据闭环：智能汽车的生命线

陈勇强调，无论是提升智能辅助驾驶的安全性、优化语音交互的流畅度，还是推动自动驾驶算法的快速迭代，数据都是不可替代的核心驱动力。一个高效运转的数据闭环体系，能让汽车从实际行驶中持续 学习，不断优化决策模型 比如通过分析海量路况数据让刹车时机更精准，通过用户语音指令数据让车机响应更 懂你。但这套体系的搭建，正面临着三重现实考验。

　　三大挑战：从数据获取到共享的全链条难题

高质量海量数据的低成本获取：智能汽车对数据的需求堪称 海量，但传统采集模式往往周期长、成本高，且易出现数据重复或遗漏。如何在短时间内以可控成本，收集到覆盖多样场景、标注精准的高质量数据，是企业首先要攻克的难关。

极端场景数据的采集困境：交通事故、恶劣天气等极端场景虽发生概率低，却是决定智能驾驶安全性的关键。这类数据分布散、获取难，且涉及隐私与安全问题，如何建立一套广覆盖、易获取且安全合规的采集体系，考验着行业的技术与伦理智慧。

数据的复用与共享壁垒：不同车企、技术公司的数据标准不一，且存在 数据孤岛 现象。如何打破壁垒实现数据高效复用，同时兼顾安全与隐私保护，是推动全行业技术升级的重要前提。

　　破局路径：虚实结合的合成数据方案

面对这些挑战，陈勇给出了明确的解决方向：依托合成数据仿真平台，构建 虚拟 + 现实 的混合训练数据集。通过计算机仿真技术，不仅能低成本生成海量常规场景数据，更能精准模拟极端天气、复杂路况等难采集的特殊场景，填补真实数据的空白。

这种虚实结合的模式，不仅适用于汽车领域，更能延伸至机器人、智能家居等 具身智能 领域 这些领域同样面临数据采集难、场景复杂的问题。陈勇的观点，为整个 AI 行业的数据闭环建设提供了可借鉴的思路。

　　生态合力：从技术突破到产业协同

值得关注的是，论坛期间启动的 AI 汽车生态共建行动，或许正是破解数据共享难题的关键一步。当中国电动汽车百人会、中国电信及产业链企业携手，有望推动数据标准统一、隐私计算技术落地，让数据在安全框架内流动起来。

陈勇的分享，不仅揭示了智能汽车发展的技术痛点，更指向了一个核心逻辑：AI 时代的汽车产业竞争，早已不是单一企业的 单兵作战，而是数据能力、生态协同能力的综合较量。唯有跨越数据闭环的三大挑战，才能让智能汽车真正从 概念 走向 可靠，驶向更安全、更智能的未来。

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