2026年6月30日下午，由深圳市科学技术协会主办、深圳市信息行业协会承办、深圳计算科学研究院、深圳崖山科技有限公司协办的“AI+数字化赋能新能源汽车（885431）产业发展”系列沙龙第四期在深圳计算科学研究院成功举行。本期活动以“算力赋能新能源汽车（885431）发展”为主题，邀请了来自汽车领域科研机构、算力服务、智能出行、数据平台等多个方向的专家、企业负责人及技术高管等四十余位嘉宾齐聚一堂，围绕算力基础设施、数据底座构建、AI技术产业化应用等核心议题展开了深入研讨。深圳市信息行业协会秘书长陈一木主持本次活动。
在主题分享环节，中国汽车工程研究院算法开发高级工程师王振亚博士指出，随着新能源汽车（885431）保有量快速增长，动力电池作为成本中心、价值中心和安全中心，面临安全机理不清、风险传递周期（883436）长、检测手段不全等挑战，亟需从“发现问题再检测”升级为“提前预警”的主动管理模式。依托海量车辆实时运行数据，中国汽研（601965）构建了“标准规范制定—线上监测筛查—线下检测验证”三位一体的数字化测评技术体系，研发了覆盖主流电池类型的健康状态快速检测、寿命预测等核心算法，并融合领域知识推理打造了电池垂直领域大模型，实现了高可信、可解释的电池健康评估。目前，该技术体系已在行业监管、二手车检测、维修保障等场景中得到验证，有效支撑了新能源汽车（885431）的安全管理与后市场服务。未来，中国汽研（601965）将持续构建“检测装备+数据平台+数字孪生（885820）+智能评估”一体化技术体系，以算力与数据驱动新能源汽车（885431）健康管理不断升级。
王振亚中国汽车工程研究院算法开发高级工程师
深圳计算科学研究院产品与解决方案团队负责人黄晓涛以《数驭新程，智链未来：多模态引擎构建新能源汽车（885431）智脑》为题，分享了深算院在数据库与多模态数据融合方面的创新实践。他介绍，深算院自主研发的崖山数据库系统是国内首个在统一内核上同时融合共享存储集群与分布式架构的数据库产品，未使用任何开源代码，完全自主可控。针对新能源汽车（885431）运行时产生的实时数据、空间数据、向量数据等多模态数据，崖山数据库提供了原生态的多模融合引擎，能够实现一条指令内同时完成对不同类型数据的计算，有效解决了传统方案中数据孤岛和计算时效性滞后的问题。他通过电池质检的案例展示了技术的实际价值——仅利用电池充放电的6000多个数据点构建多维向量，通过离群分析即可精准识别不合格电芯，替代了传统依赖数百条人工规则的质检模式。
黄晓涛深圳计算科学研究院产品与解决方案团队负责人
深圳计算科学研究院智能制造AI解决方案专家陈健红以《全栈AI技术驱动的汽车电池容量预测与全生命周期（883436）智能管理》为题，分享了深算院全栈AI技术在电池制造与回收领域的最新成果。他介绍，深算院自2019年起提出全栈AI技术理论，将传统的逻辑推理与统计机器学习相融合，兼具高精度、高稳定性和可解释性优势。在电池容量预测方面，深算院“梦溪”新能源（850101）电池AI分容系统融合图计算、图规则、逻辑推理与机器学习技术，实时解析MES数据和化成工艺特征，将分容时间从20多小时压缩至4小时，预测误差控制在3%以内，能耗降低50%以上，成为国内外首个攻克磷酸铁锂、三元锂电池容量预测难题的AI智能决策系统。在电池回收利用领域，深算院正探索利用全栈AI技术对退役电池进行残值评估与梯次利用智能分选，为电池全生命周期（883436）管理提供技术支撑。
陈建红深圳计算科学研究院智能制造AI解决方案专家
在自由讨论环节，与会嘉宾围绕算力基础设施如何应对高阶自动驾驶需求、深圳新能源汽车（885431）产业发展路径等议题展开了热烈交流。
关于算力挑战，与会专家指出，从L2级自动驾驶到L3/L4级，算力需求将实现数量级跃升，算力已成为与芯片、电池同等重要的战略资源。深圳目前已建和在建的智能算力超过62EFLOPS，但随着智算需求与超算需求同步攀升，算力供给仍面临较大压力。有嘉宾提出了“集中+分布”的分布式算力协同构想，将车辆本地算力、路侧边缘计算节点与云端算力进行统一调度，形成算力网络，大幅提高资源利用率，这一设想引发了深入讨论，大家认为深圳在电子信息产业和通信基础设施方面具有独特优势，有条件在这一领域率先探索。关于数据共享与产业协同，与会嘉宾普遍认为，当前车企对车辆运行数据尤其是故障信息的上传意愿较低，导致第三方检测评估和行业监管缺乏数据基础。有专家建议通过国家标准推动充电数据传输协议扩展、OBD诊断接口标准化等方式逐步打破数据壁垒。也有嘉宾提出，应通过开放API接口、提供免费开发测试环境等方式，降低数据应用门槛，鼓励高校、创业团队参与汽车数据应用的创新开发，以应用促进数据流通。关于深圳新能源汽车（885431）产业路径，与会嘉宾形成共识：深圳不应在整车制造上与重庆、长春等传统汽车城市正面竞争，而应充分发挥电子信息产业、汽车电子（885545）、跨境服务等领域的深厚积累，在应用场景创新和技术服务输出上走差异化道路。嘉宾们建议，深圳应持续强化在无人配送、智能网联测试、车路云协同等特色场景的先行优势，通过应用市场拉动产业链发展；同时积极推动算力服务、数据服务、AI算法等技术服务向汽车产业渗透，打造“新能源汽车（885431）技术服务的深圳高地”。
陈一木秘书长在总结中指出，汽车产业正从“马力”时代迈向“算力”时代，算力基础设施、数据底座和AI算法将成为决定产业竞争格局的关键要素。深圳作为国家改革开放的实验田，有责任也有条件在分布式算力调度、多模态数据融合等前沿领域率先探索、先行示范。她表示，协会后续还将继续围绕数据要素（886041）在新能源汽车（885431）领域的价值释放，举办系列专题研讨，持续搭建跨行业协同创新平台，为深圳新能源汽车（885431）产业高质量发展贡献力量。
