文章提出别克向人工智能驾驶转型的分阶段路线：短期以AI增强ADAS与稳健接管为核心，中期构建数据闭环与车云一体平台并灰度开通城市场景，长期探索端到端策略与弱地图方案；同时在芯片与地图生态、本地合规与安全体系、OTA迭代与用户体验上同步升级，以平台化与订阅组合实现成本与商业化平衡。

文章提出以数据闭环、可伸缩算力与功能安全为核心，构建分层架构与灰度发布机制，分阶段从高速到城区扩展可运营域，稳健升级人工智能驾驶。通过多模态感知融合、端到端与模块化协同、仿真与封闭场地验证，降低长尾风险与接管率；以DevOps/MLOps与OTA打通研发到运营的闭环，兼顾隐私与合规治理；在生态协作与城市GEO策略下优化成本与体验，形成可持续商业化。未来将以通用化多模态模型、V2X边缘协同与分层付费进一步推动规模化落地。

大模型助力智驾的最佳路径是把语言、视觉与传感器数据统一到多模态框架，通过语义增强与工程增效实现“认知—规划—仿真—数据闭环”。短期在场景理解、交互解释、合成数据与测试验证上最先产生显著价值；中期依靠车云协同与检索增强提升稳健性与覆盖度；长期将推动端到端“驾驶基础模型”演进。工程落地的关键是端侧算力优化、实时性保障、评估KPI与合规治理，确保任何策略变更都有可追溯证据与安全边界，从而在复杂城市交通中稳步提升安全与体验。