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AI接棒三電,成車企新戰場

2025/08/07 14:48      科技新知


   作者丨思原 編輯丨櫻木、九黎

  新能源普及多年后,一場悄然而至的變革正在汽車行業發生。車企之間的較量,似乎正從傳統的造車技藝,逐漸轉向了對AI技術的深度角逐。

  不久前,理想汽車在新品發布會上,沒有將重點過多放在車輛的硬件參數上,而是將大把時間放到了介紹車機智能化的新進展,以及VLA技術下智能駕駛的進化之路。

  同時,吉利汽車攜手階躍星辰,聯合發布了面向AI Agent原生打造的下一代智能座艙Agent OS(預覽版)“智能蛋艙”,AI創新的交互體驗和強大的功能也引發行業內外的廣泛關注。

  這些發布會的核心信息清晰地傳達著,AI已經不再是車輛的“選配”功能,而是成為了定義產品體驗、構建品牌護城河、吸引消費者的核心賣點。

  廣汽集團副總經理高銳在中國電動汽車百人會論壇(2025)上也直言:“沒有智駕能力就沒有參與未來競爭的入場券,已經成為行業內普遍的共識。”。

  這一系列現象不禁讓人思考:車企們是否已從單純的造車競賽,轉變為一場AI實力的大比拼?

  押注AI“智造”升級

  隨著電動化浪潮的普及,汽車的核心技術壁壘被顯著降低。以比亞迪為代表的車企,憑借成熟的三電系統供應鏈,大幅降低了造車門檻。在硬件趨同、性能過剩的背景下,單純依靠“堆料”已難以構建持久的競爭優勢。

  并且隨著汽車普及率的提高和消費者認知的深化,用戶的需求正在發生深刻的變化。他們不再僅僅滿足于車輛作為交通工具的基本功能,而是追求更高層次的情感體驗和個性化服務。汽車正在從一個“移動的機器”轉變為“第三生活空間”,一個可以辦公、娛樂、休憩的智能終端。

  在此背景之下,AI技術的崛起,為車企提供了一個從“制造”向“智造”躍遷的絕佳機會。AI不僅能通過智能駕駛和智能座艙重構用戶的出行體驗,還能貫穿研發、生產、營銷、服務的全生命周期,實現降本增效。更重要的是,掌握AI意味著掌握了數據與軟件定義汽車的話語權,卡位了下一代出行生態的入口。

  事實上,技術的成熟和成本的下降,正在推動AI功能在汽車產品中的快速普及。2024年被許多行業分析師視為“智能駕駛元年”。以特斯拉率先實現端到端自動駕駛方案落地為標志,國內車企如“蔚小理”、鴻蒙智行等也相繼推出類似技術。

  比如理想汽車的“端到端+VLM(視覺語言模型)雙系統”成為其獨特的技術優勢。端到端系統能夠實現對環境的快速響應,而VLM視覺語言模型則負責進行高層次的分析,兩者有機結合,顯著提升了自動駕駛的安全性與場景泛化能力。

  同樣,吉利汽車的千里浩瀚系統不斷進化,提出“AI訓練AI、AI檢驗AI”的理念,并計劃在今年四季度落地面向L3的技術架構,推動L3級技術的實際落地應用,讓用戶能夠更早地享受到更高級別的自動駕駛體驗。

  智能座艙也在AI技術的賦能下,實現了從“指令執行者”到“情感化智能體”的重大轉變。吉利銀河M9的超擬人車載AI智能體,基于階躍星辰的端到端AI語音大模型,不僅能夠實現多模態交互,精準感知用戶的情緒,還能根據不同場景主動為用戶提供服務。

  上汽通用則全球首發高通8775座艙芯片,并搭建端云融合的AI中樞,實現了跨場景的意圖理解,讓用戶在車內的交互體驗更加流暢自然。理想同學智能體更是實現了從“車控助手”到“移動生活管家”的華麗躍遷。

  毋庸置疑,AI大模型,特別是多模態大模型,使得車輛具備了從“感知智能”(識別物體)向“認知智能”(理解場景和意圖)跨越的能力,為實現更高級別的自動駕駛和更人性化的智能座艙交互奠定了基礎。

  而一個明顯趨勢便是,如高速NOA和城市NOA這種高階智駕功能,正逐步從高端車型的選配,下沉至20萬元以內的主流價格帶,甚至成為標配。AI大模型在智能座艙的應用也日益廣泛,從提供更自然的語音交互,到根據用戶習慣主動推薦服務,AI正在全方位地提升用戶體驗。這種從“選配”到“標配”,再到“準核心賣點”的轉變,標志著AI已經成為決定汽車產品競爭力的關鍵變量。

  AI也要拼差異化

  就目前情況來看,頭部企業正通過差異化技術路線爭奪制高點,核心戰場聚焦在智能駕駛、智能座艙以及AI貫穿全生命周期這三大領域。

  首先,智駕是車企AI競賽中最激烈、也是最受關注的戰場。各大廠商紛紛投入巨資,通過自研或合作的方式,推動智能駕駛技術從L2級輔助駕駛向L3級及以上高階自動駕駛演進。技術路線也呈現出百花齊放的態勢,從多傳感器融合到純視覺方案,從模塊化架構到端到端大模型,各家都在探索通往自動駕駛終局的最優路徑。

  理想汽車在智能駕駛領域的布局,體現了其“ALL in AI”的戰略決心。其提出的VLA(視覺語言行動模型)技術,旨在讓車輛像人一樣,通過視覺感知環境,用語言理解意圖,并最終轉化為駕駛行動。

  這一技術路徑的核心,是通過海量數據訓練一個端到端的大模型,使其能夠處理復雜的、非結構化的道路場景。理想汽車智能駕駛研發副總裁郎咸朋曾表示,公司預計到2024年底,訓練算力將超過8 EFLOPS,累積訓練里程超30億公里,并認為自動駕駛訓練所需的算力最終要達到100 EFLOPS量級。這種對算力的巨大投入,正是為了支撐其VLA模型的快速迭代和進化,最終實現更安全、更擬人化的自動駕駛體驗。

  除了理想,小鵬汽車是國內最早布局智能駕駛的新勢力之一,其技術路線以“全棧自研”為核心。在硬件層面,小鵬汽車投入自研AI芯片,以期實現軟硬件的深度協同優化;比亞迪也是借助三電系統的優勢,在整車智能戰略,通過璇璣架構實現了電動化和智能化的深度融合,讓車輛的各個部分都能被AI統一調度和控制。

  如果說智能駕駛解放了用戶的雙手和雙腳,那么智能座艙則致力于解放用戶的大腦,提供更具情感溫度和個性化的人機交互體驗。AI大模型的應用,正在推動智能座艙從過去簡單的功能堆砌,向能夠理解用戶、主動服務的“情感化智能體”進化。不少大廠也在跟進。

  吉利汽車與階躍星辰聯合發布的Agent OS(預覽版)“智能蛋艙”,以及蔚來汽車的智能座艙系統NOMI,便是AI Agent原生打造的智能座艙系統的代表。根據官方描述,這種AI智能體不再是被動地執行指令,而是能夠主動感知用戶需求,提供個性化的服務。例如,它可以根據用戶的日程安排,提前規劃好出行路線,可以根據用戶的情緒狀態,推薦合適的音樂或氛圍燈。

  這種從“功能”到“智能體”的轉變,預示著智能座艙將進入一個全新的發展階段。并且也向行業釋放了一個信號:未來誰能構建一個讓開發者愿意涌入、讓用戶深度依賴的AI Agent生態,誰才能建立起護城河。

  當然,除了消費者能夠明確感知到的部分,研發設計、生產售后、營銷服務等汽車全域也都在積極推進AI化。無論是AI仿真試車、AI技術檢測、AI客服等,在未來均是企業夯實地基的重要一環。

  毋庸置疑,AI和大模型正在成為車廠的重要賣點之一。這就倒逼車企需要迅速建立AI方面的能力,充實“全域AI”的概念。不過AI雖然為汽車產業描繪了一幅美好的藍圖,但通往未來的道路并非一片坦途。

  狂熱背后的冷思考

  其實從各大車企在AI上的加碼不難看出,幾乎都是在中高端車型上的嘗試,而這或許也與當下的現實困境有關。

  技術是實現一切愿景的基石,當前算力基礎設施的巨大差距,導致車企在AI領域面臨瓶頸。中國汽車工業協會副總工程師王耀曾一針見血地指出:“國內所有車企AI(芯片)的顯卡加起來都沒有特斯拉Dojo多。”

  這句話揭示了國內車企與全球頂尖玩家在算力上的“代差”。特斯拉自研的Dojo超級計算機,專門用于處理其全球車隊每日采集的約1600億幀視頻數據,為其純視覺自動駕駛方案提供了強大的算力支持。而國內車企,盡管如小鵬、理想等也在積極建設自己的超算中心,但在總體規模和投入上仍存在較大差距。

  除了算力,數據閉環的構建也是一個巨大的挑戰。AI模型的訓練和優化,離不開海量、高質量的數據。如何高效地采集、標注、處理和應用數據,形成一個良性的數據閉環,是決定AI能力演進速度的關鍵。

  清華大學蘇州汽車研究院智能網聯中心技術總監孫輝認為,在算法同質化日益明顯的今天,數據將成為下一個關鍵的競爭點。擁有百萬級實車數據的企業,能夠通過海量真實路況的訓練,解決“交互博弈”難題,優化“長尾場景”,從而構建起難以被復制的競爭優勢。

  另外,智能駕駛和智能座艙在硬件和軟件上大多是相互獨立的,二者的深度融合,構建以“艙駕一體”為代表的融合方案,雖然可以將智駕域和座艙域的計算平臺合二為一,但這也意味著需要更出色的算法迭代,這在前期也需要持續的資金投入。

  還有就是AI技術的發展,正在推動汽車產業的商業模式從傳統的“一次性賣產品”向“持續性賣服務”轉變,軟件和服務的價值將日益凸顯。

  但無論是算法和算力還是服務價值,都有極高的成本,這些成本也需要平攤到產品上,尤其是發展初期,而關注中高端車型的車主往往對價格不太敏感,所以這些產品便承擔了AI上車的重任。

  只是,當我們將視線從云端的AI模型拉回到堅實的柏油馬路,從一線城市的核心商圈下沉到更廣闊的二三線市場,會發現,對于絕大多數將汽車視為“出行工具”的消費者而言,那些看得見、摸得著的物理體驗——空間和操控,依然是他們做出購買決策時,心中最重的那塊砝碼。

  這種看似矛盾的現象,恰恰揭示了汽車產業在智能化轉型中的深層邏輯:AI并非要顛覆汽車作為“交通工具”的本質,而是要在夯實基礎體驗的前提下,用技術為出行注入新的可能性。

  當高階智駕功能下沉到20萬元主流市場,當智能座艙的AI助手能精準記住每個家庭成員的偏好,當AI優化的供應鏈讓車輛性價比持續提升——這些技術進步最終都要回歸到“讓出行更美好”的本質。

  這場從“造車”到“造AI的轉向,本質上是汽車產業從“硬件定義產品”向“軟件定義體驗”的跨越。從算力基建的加碼到數據閉環的構建,從智能駕駛的突破到座艙體驗的革新,車企們的角力已成為不可逆的趨勢。汽車產業的未來,正在這場“硬核制造”與“柔性智能”的深度融合中,朝著AI定義的新賽道加速狂奔。

  參考資料:

  理想WAIC 2025發布會

  吉利WAIC 2025發布會

  中國電動汽車百人會論壇相關資料

  極客公園,《一切競爭,都變成了「AI競爭」》

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