在近期的“2025新能源智能汽车新质发展论坛”上，一汽研发总院副院长兼九章平台CEO周时莹指出，自动驾驶领域的投资额度大幅缩减，许多从业者转向机器人领域。红旗已与机器人公司合作，探索嵌入式系统、神经网络与人工智能的应用，推动智能车进入具身智能时代。
周时莹提到，软件定义汽车的概念早在2016年就已提出，但至今多数车企仍未突破软硬件绝对分离与灵活部署的关键瓶颈。近年来，智能驾驶和智能座舱积累了大量模型、数据及软硬件能力，但在AI时代，汽车电子行业的固有知识沉淀面临被颠覆的风险。传统电子电气架构（EEA）需要大幅更迭以适应新的技术要求。
今年，“AI定义汽车”的概念逐渐取代“软件定义汽车”。端到端大模型从两段式演进至一段式，大语言模型如DeepSeek进一步融入座舱与智驾系统，成为行业标配。然而，这也带来了挑战：上层模型落地后，应用层软件泛化的代码能否在OS架构上顺利运行？这对底层技术提出了严峻考验。
此外，车企普遍面临AI融入后的知识技能体系调整问题。若下一阶段是“AI定义汽车”，在AIGC框架下，软件、硬件需按AI算法要求提供足够算力，而当前OS架构及车载以太网能否满足上下层传输需求，仍存较大挑战。
对于红旗而言，车型覆盖广，不同车型对智驾、座舱、车身控制的需求差异极大，难以用一套硬件系统驱动所有传感器与执行器。在过去七八年的智能网联自研过程中，红旗遇到了不少实际问题，主要体现在需求与技术的快速迭代带来的不确定性和软件接口与工程落地的挑战。
红旗品牌的架构演进始终由软件牵引，经历了关键阶段。2018年实现传统分布式架构量产；2023年下半年量产中央计算+区域控制。预计今年8—9月将出现“中央计算+舱控融合BOX”，通过软件中心化进一步降低单车电子成本2000—3000元。2025—2026年将推进至“中央计算OneBOX”级别。
周时莹还提出了智能化时代的其他核心挑战，例如市场与成本的平衡、SOA架构的全面服务化难题以及AI大模型对架构的更高要求。她表示，安全是底线，但如何在保障安全的同时避免车企成本增长是一大难题。在SOA架构实践中，尽管多数车企宣称已实现整车级SOA，但真正能将所有硬件抽象化并实现整车全面服务化的企业并不多。
未来，SOA架构全服务化与融合创新或许是破局关键。红旗的实践历经三个阶段：2018年采用STS垂直烟囱模式，各控制器独立开发软硬件及上层应用；2020—2023年推进部分服务化；2023年年底至今实现全服务化，支持灵活迭代调用，以此适配不同车型、跨平台需求，并应对国内外芯片及高制程芯片的供货波动。
周时莹预计，动力系统也会在今年下半年或明年年初与底盘系统充分融合。她表示，软件曾颠覆汽车行业，如今AI正进一步颠覆软件架构与组成方式。期待与软件OS、模型、数据处理、集成电路、工业母机等领域的企业及高校院所合作，共同推动汽车行业在颠覆中前行。
