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专题：聚合智能产业发展大会（2026）

　　在武汉光谷由聚合智能产业创新中心 、湖北科投联合主办的聚合智能产业发展大会2026于9月9日举行，车百会研究院理事长张永伟在演讲中表示 ，汽车行业有自身的难题：行业竞争加剧
、盈利承压
，必须开拓新空间，才能走出当前困境 。而具身智能行业最大挑战在于产业化落地 ，如何降本
，如何把技术从实验室、演示样机走向真实应用
。

　　张永伟认为，两个赛道面临的痛点各不相同 ，需要在以下几个方面融合发展：

　　第一
，加快打造统一的AI技术底座。回看汽车行业，从早期小模型 ，到2023年行业提出端到端方案，再到去年
，行业共识转向大模型为核心 。想要做好智驾 、座舱，没有优质模型 ，很难支撑这两套高难度巨型无人系统上车
，所以行业纷纷发力大模型
。面向未来，行业进一步提出混合模型思路 ，实现模型“沿途下蛋”
、逐步落地。机器人的模型体系虽然更加复杂
，但技术演进路径是相通的 。这也印证，双方拥有共同方向：共建统一AI底座 ，在不同领域复用落地。

　　第二
，共同发展几个领域的“存算连感 ”硬科技底座，具体来看：

　　一是存储 ，在过去一年汽车、机器人面临的很大的一个问题是存储涨价
，而未来如果没有强大的存储芯片能力的支撑，也很难去支持AI ，支持智能汽车和具身
。

　　二是是算力与计算，特别是大算力芯片
，这是聚合产业的目前来讲最具创新的领域，过去是卡脖子的 ，现在国产在不断地上车。

　　三是现在越来越被大家重视
，创新空间巨大的连接板块，特别是新一代的链接技术光通讯 、无线通讯、卫星通讯 。这些链接技术会极大的提升这些智能终端的作用空间
。

　　四是感知 ，无论是天上飞的
，陆上走的还是地上跑的，都需要装载大量的感知设备 ，这些感知技术又涉及到很多的新材料
，新工艺的迭代，所以“存算连感”是最底层的智能硬件 ，最底层的AI硬件。

　　第三
，打通材料—零部件—执行器的机械产业链条 。机器人50%~70%的成本来自机械结构，汽车同样如此 ，还要叠加电池系统
。搭载了“存算连感
”硬件能力的各类执行基础产品，就是核心零部件。打通从材料
、零件到执行器的完整链条
，就是两大产业供应链最完美的融合 。推动汽车供应链与具身供应链融合迁移，企业一边深耕汽车赛道 ，一边布局具身智能
，持续实现技术双向转化，汽车产业就能开辟全新赛道
。

　　第四 ，释放场景资源。除AI底层硬件、机械零部件的迁移复用
，场景是第四个关键抓手 。汽车产业的工厂，本身就是具身智能非常适配的应用场景：高危 、重体力工作 ，比如整车总装
、质检、电池拆解产线
，还有厂区物流等危险作业场景，覆盖整车与零部件制造环节
。依靠场景拉动具身技术落地 ，能够走出一条中国新兴产业发展的新路径。

　　第五
，聚合智能既要借鉴汽车产业经验，又要超越汽车 。汽车产业发展路径是先国内 、再出海。而根据近期海外调研 ，我们认为具身经济应当**生而国际化**，从起步阶段就同时兼顾国内与国际市场；海外市场甚至有可能成为不少新技术
、新场景率先落地的区域
，带来全新机会
。

　　最后，聚合智能产业发展 ，需要加快构建标准、检测 、认证体系。汽车行业从起步就建立起车规级体系
，以人身安全为底线，形成一套成熟完善的标准检测认证体系 ，等级要求最高 。依托这套成熟的车规级标检认体系
，协同共建具身智能领域的标准
、检测与认证规范，也是推动汽车与具身产业融合的重要抓手
。

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