杨德龙也表示，这种协同建设模式将为汽车AI技术的快速迭代与量产落地提供重要支撑：一方面能够降低汽车产业应用人工智能的算力成本，另一方面也能加速AI技术的迭代升级。行业各方应实现优势互补、协同发力，最大化释放智算设施对产业创新的赋能效能，推动AI技术落地应用创造更大实际效益。

　　促进与智能家居、智能穿戴等生态互联

　　《规划》提出，深化人工智能技术车端应用。加强人工智能在整车能量管理、运动控制、多模态人机交互、个性化及主动服务、智能故障预判等方面的应用。通过车内跨域协同，实现舱驾融合、全场景自适应调控等功能。促进汽车与智能机器人、智能家居、智能穿戴等生态互联。

　　崔东树分析，舱驾融合、全场景自适应调控以及跨生态互联，将重构用户出行体验。车内功能不再局限于座舱娱乐，车辆可根据路况、驾乘人员习惯主动调节运行状态；车、家、智能设备的互联互通，将出行与居家生活场景打通，推动汽车从单一交通工具向移动智能空间转型。对产业而言，这也将推动汽车价值从硬件制造向软件服务、生态服务延伸，打开新的价值增长空间。他提出，落地过程中行业需把握三大重点：坚持车端安全优先；统一接口与通信标准，打破生态孤岛；平衡好用户体验、数据安全与隐私保护，以量产落地为导向，避免单纯技术炫技，真正实现全场景深度融合。