在2025年下半年，理想汽车推出的VLA司机大模型将智能语音交互应用于日常驾驶，实现语音控制的常态化。数据显示，截止2025年底，该模型的月使用率达80%，指令使用次数达1225.4万次，展现了其在安全、效率和用户体验上的显著优势。

理想汽车花费五年时间，打造这一智能驾驶助手。VLA大模型让汽车从单纯的交通工具升级为能够与用户高效沟通的智能体，具备“听得懂、看得见、找得到”的能力。通过大数据和人工智能，VLA能够实现复杂驾驶操作，例如根据用户习惯适配驾驶速度，提升驾乘舒适度。

此技术的进步不仅体现在智能语音控制，还包括“端到端+VLM”架构，借助人类驾驶数据训练模型，以改善辅助驾驶性能。2025年的数据表明，理想的有效驾驶数据已近15亿公里，为模型训练提供了丰富的场景。

理想汽车在AI领域的投入也非常显著，预计将在2025年投入60亿元。VLA的开发不仅涉及到辅助驾驶，同时还计划进军更加广泛的具身智能领域，包括机器人和可穿戴设备。理想的长远目标是将VLA大模型打造为具备智能交互能力的移动终端，进一步满足日益增长的用户需求。通过这样的全方位智能化布局，理想汽车正朝着“具身智能企业”转型，推动未来交通和智能生活的变革。

在2025年，中国电信完成了战略升级，全面拥抱人工智能，推动其应用惠及各行各业。这一年中，中国电信的四大技术方向不断创新，推出了行业领先的“息壤”科技，并在资本市场的估值中接近国内顶尖科技企业，显示了科技创新提升企业价值的明显成效。

中国电信在“云改数转智惠”的战略背景下，构建了“五位一体”的智能云体系，整合算力、平台、数据、模型和应用。其可调度的智算算力已经达到85EFLOPS，同时推出了《云网融合2035技术白皮书》，为云网融合的未来十年制定了明确的技术路线图。这一切为智能赋能奠定了扎实的基础。

此外，中国电信聚焦于核心应用，加快了“星辰”大模型的建设，推动人工智能的创新应用，实现了从简单的“+AI”向“AI+”的转变，促进了业务重塑和生产模式的根本变革。此外，中国电信还积极组建了AI投资联盟，联合科研机构驱动底层技术的研发，加速创新成果商用。

综合来看，2025年，中国电信的战略不仅在技术上取得显著进步，同时重塑了产业生态。在面向2026年的新起点上，中国电信将以“云改数转智惠”为战略引领，深入推进“AI+行动”，推动服务型、科技型和安全型企业建设迈向更高层次。

在人工智能与汽车产业深度融合的背景下，奇瑞汽车于2026年1月17日在安徽芜湖举办的“AI之夜”不仅展示了其技术成果，也表明了其战略转型的决心。活动围绕“科技有AI”的主题，展示了从智能驾驶到机器人应用的完整AI生态，描绘出奇瑞从传统汽车制造商向全球AI科技公司的转变。

奇瑞的AI布局源于20多年的持续投入，自2003年推出“会说话的QQ”以来，奇瑞逐步构建了涵盖研发、制造、供应链、销售和服务的全链路智能化体系。这种全面的数字化基础为AI之夜上各项技术成果的展示提供了支持。

全域AI战略的发布使奇瑞的AI发展进入了系统化阶段，强调“以人为本”的底线，关注技术伦理和用户体验。其三大方向分别为功能实现、情感互动与产业协同，构建了AI技术的价值体系。

在智能驾驶领域，奇瑞推出猎鹰智驾，满足不同用户需求的产品，如猎鹰900则支持L3、L4级自动驾驶，带来了更高的智能驾驶体验。灵犀智舱则在互动、记忆和隐私保护方面进行了重要升级，通过AI技术实现个性化服务。

此外，AI还深度融入传统汽车核心领域，如飞鱼数智底盘和AI电池数字大脑，这些应用提高了安全性和性能。奇瑞已经拓展至智能制造和机器人领域，其机器人应用在全球30多个国家的成功商业化，展示了AI技术的通用性。

通过集中推出AI赋能的车型和多项升级计划，奇瑞将在2026年实现全面落地。这种转型不仅推动了自身发展，还为传统制造企业的数字化转型提供了参考与启示，展现出在时代变革中的主动创新。

AI与医药领域的协同创新迎来了重要进展。2023年1月12日，英伟达与制药巨头礼来达成协议，未来五年将在旧金山湾区共同投资10亿美元，建设联合实验室，加速AI在药物研发中的应用。这一实体实验室是首次由制药公司与AI芯片巨头共同成立，标志着AI制药从软件协作迈向硬件与数据深度整合。

英伟达计划通过开源人工智能模型和软件，为制药商提供工具，助其在英伟达硬件上建立专属药物开发平台。宣布合作的同时，英伟达发布了更新模型，旨在确保AI设计的药物可以在实验室中成功合成，努力实现全球首个AI驱动的药物研发工厂。

礼来对AI的重视可见一斑，其早在2025年就投资建立AI工厂，并部署了搭载1000颗宁德芯片的超级计算机。礼来董事长表示，结合海量数据和科学知识与英伟达的计算能力，或将显著革新药物研发模式。与多家企业的合作进一步展示了其在AI药物研发领域的决心。

使用AI技术进行药物设计，能显著缩短研发周期40%-60%，成本减少25%-50%，同时提高一期临床试验的成功率至80%-90%。AI药物研发已经成为医疗领域的重要发展环节，占市场28%，并生成了更高的研发效率。这一转变不仅降低了创新成本和加快了创新速度，还从根本上重塑了药物研发流程，为中国和全球的制药行业带来了希望与机遇。