李涛强调，汽车智能化与大模型的融合具有历史必然性。他认为，AI汽车代表了智能座舱的最终形态，这依赖于强大的理解、记忆、逻辑和生成能力，而这正是大模型的强项。
“百度很早就开始布局车辆智能化，并与多家主机厂建立了深度合作。预计今年内，搭载百度智能座舱的汽车数量将突破1000万辆。”李涛透露。
李涛指出，当前智能座舱的设计应基于大模型进行正向开发，而非简单地将技术剪切、接入。他描述，座舱的最终形态将是一个具备独立理解认知、学习能力的“车端智能体”，能自动化地为用户提供情景感知和服务。
然而，当前许多座舱设计仍停留在将Pad和移动APP直接迁移到车机的阶段，导致单台车上搭载的APP数量高达189个。李涛坦言，这不仅占用了宝贵的车机算力和内存资源，还可能给用户带来认知负担，甚至增加事故风险。
他进一步补充，软件使用遵循二八原则，即80%甚至更高比例的应用不会被使用，这不仅造成应用端资源浪费，还迫使主机厂为搬上车载应用而大量投入，无形中造成了社会财富的浪费。
随着AI技术和自然语言理解的进步，部分车载智能化系统已能泛化理解用户的口语化表达，用户对智能座舱的使用频次也普遍上升。但李涛认为，语音交互次数并非越多越好，这可能反映了车辆整体设计的智能化程度较低。
李涛透露，智能座舱下一个明确的应用方向是全感融合，基于大模型的理解、记忆、逻辑生成能力做出全局规划，然后全方位驱动各种应用进行深度协同和执行，类似于具备高度自动化和主动化的汽车机器人。
