AI上车，改变了什么？

新华网记者 王岩 凌纪伟

“我想去太湖边兜风，来首应景的歌，顺便订一家附近的餐馆。”车载AI随即完成路线规划、歌曲点播、餐馆筛选等复合指令。

“打开尾门！”车主怀抱行李匆匆走来，无需伸手触碰，驻车状态下的车辆通过特定用户的声纹识别感知唤醒，尾门缓缓升起。

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从单一语音迈向多模态感知，从被动响应升级为主动服务和执行闭环，智能体AI上车，是如何推动汽车从单一交通工具向“智能终端”和“移动生活空间”演进的？近日，记者在2026高通汽车技术与合作峰会期间采访多家中外企业，展望汽车产业怎样驶入AI定义的智能出行新阶段。

什么是智能体AI上车？

在智能网联汽车领域，AI应用成为发展最快的方向之一。让汽车变得更聪明，离不开智能体AI等技术推动。

何为“AI上车”？“AI定义汽车的核心是让车辆从被动执行的终端，进化为具备自主思考能力的移动智能体，而传统的软件定义汽车则只是解决了软硬件解耦与软件在线升级迭代的问题。”赛迪顾问汽车产业研究中心分析师周新越告诉记者，目前，座舱是AI上车最快、容错空间最大、用户感知最直接的场景，而智驾侧的AI化，核心是技术范式从规则流水线向数据驱动的端到端大模型架构迁移。

在高通公司中国区董事长孟樸看来，AI上车，主要体现在两个具体的趋势上：一是在车的座舱里，AI要服务于人，不管是服务驾驶员，还是服务乘客。二是在行驶过程中，AI要提供针对物理世界的解决方案，把车和周围的环境融合到一起。他认为，随着AI能力持续上车，汽车的价值将从“把人送到目的地”，进一步走向“理解人、辅助人、服务人”的智能伙伴。

“过去座舱里的语音助手基本只能‘听’，现在我们让它‘睁开眼睛’，既能‘听’也能‘看’，还要‘主动思考’。”理想汽车研发高级副总裁勾晓菲用一个生动的比喻解释了AI座舱带来的变化。

以今年5月刚发布的理想L9 Livis为例，基于骁龙8797平台本地AI算力，理想在端侧部署了多模态大模型，覆盖车控、导航、娱乐、生活服务和跨端联动等多个场景。用户只需一句自然语言，AI智能体基于模糊语义的多意图理解与跨功能编排，即可完成“关窗户、听歌、找地点、调氛围”等任务。

如果说座舱交互是从“被动”到“主动”的体验升级，那么备受关注的舱驾一体的中央计算方案，则带来从“分立”到“集中”的架构变革，为高阶智能辅助驾驶的普及提供了一条更具成本效益的技术路径。

当前，产业链持续推进舱驾融合技术迭代与量产落地。比如，极狐问道V9、全新阿尔法T5和全新阿尔法S5三款量产车型，支持记忆泊车与高速和城市NOA等L2级及以上组合驾驶辅助功能，同时支持中控、仪表、HUD多屏显示等丰富应用。车联天下打造的新一代舱驾融合域控，通过中央计算与分布式边缘计算协同，构建起统一、高效的整车计算基础，为智驾、座舱、端侧AI应用提供稳定算力支撑。

“依托世界模型、VLA（视觉语言动作模型）技术的升级，未来舱驾融合方案将持续迭代，融合更强AI能力，让智能驾驶更安全、更贴合出行场景。”北汽集团副总经理刘宇说，智驾平权是行业发展必然趋势，高阶辅助驾驶不应是高端车型的专属，而应成为全价位车型的标配。

在需求侧，智能化成为消费者购车核心决策因素。根据赛迪顾问的数据，L2级及以上辅助驾驶渗透率逼近70%，城市NOA从30万+旗舰已下探到15万—20万元主流价格带。中国消费品质量安全促进会等联合发布的报告显示，中国和全球的新车装载智能化座舱的渗透率分别攀升至73%和58%，已成为新车的重要配置。

从政策上看，车用人工智能技术发展与应用迎来多重机遇。《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》明确“电动化、网联化、智能化”发展方向，要求应用人工智能等技术，推动新能源汽车与信息通信融合发展。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，大力发展智能网联汽车等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。

智能体AI上车改变了什么？

过去，行业谈软件定义汽车，今天，大家的共识是AI将定义汽车。但AI赋能汽车，绝非简单将大模型搬上车。

“智能化竞争，不只是功能或参数的比拼，核心在于系统能不能真正理解用户、有没有跨域协同的能力、能不能建立稳定可信的人机关系。”上汽大众汽车有限公司党委书记、总经理陶海龙说，AI赋能汽车要实现从“指令中心”向“意图中心”转变，让车辆具备预判用户需求的能力，成为能感知情绪、预判意图、全域灵动的“移动智能生命体”。

进入智能化时代，汽车的底层电子电气架构也在变革。以前是分布式控制，现在开始走向“中央计算+区域控制”。

陶海龙认为，只有架构足够集中、数据足够贯通，AI大模型才能真正融入整车的感知、决策和执行闭环，为“AI定义汽车”打下底层基础。

传统的智能座舱和驾驶辅助是两个完全不同的解决方案。在很多传统车厂，两个解决方案通常由不同的部门来分别执行。如今，大家注意到中央计算的重要性和未来应用平台的可扩展性。通过算力共享、数据互通、功能协同，舱驾一体解决方案实现智能座舱的服务优势与智能驾驶的安全优势深度融合，既提升整车智能化水平，也大幅降低高等级智能辅助驾驶的量产落地成本。

据刘宇介绍，针对10万—20万元家用车型落地高阶智驾的行业难题，北汽联合高通、车联天下、卓驭科技组建专项合作团队，依托骁龙8775芯片打造轻量化舱驾融合方案。在72T稠密算力的基础上，通过内存共享、算力统筹、模型精简优化，最大化挖掘芯片算力价值，以更具成本效益的方式实现高等级智驾功能的落地，为中端车型智能化升级提供路径。

电动化向智能化快速跃迁，业界落地成果丰硕。记者在今年峰会现场看到，超过70家汽车电子供应商呈现50多项实车展示与动态体验，集中展现AI智能体全场景体验、AI多模态交互、舱驾一体、先进驾驶辅助（ADAS）能力进阶等领域的创新方案。

高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal认为，相比全球其他地区，中国本土车企投资全新大模型或更先进的ADAS软件栈等创新技术所带来的投资回报周期更快。“中国拥有成熟的数字生态系统，且中国消费者拥抱新技术的速度极快。因此，我们对中国市场正在发生如此快速的发展变化完全不意外，实际上我们也正助力推动这一进程。”

如何共建开放协作生态？

AI上车的规模化落地，离不开单点技术突破，更离不开全产业链的生态协同。

当前，汽车智能化竞争已从单一企业、单一技术的比拼，升级为生态体系的竞争。芯片企业、车企、软件服务商、解决方案厂商深度联动，构建起从底层算力、模型开发、场景适配到量产落地、持续迭代的完整产业闭环，持续激活汽车智能化创新活力。

“面向未来，车用人工智能发展必须实现体系性突破。”国家智能网联汽车创新中心战略与标准事业部技术研究员杨志成建议，要加快车用人工智能基础能力建设，加强前沿技术攻关与应用，加强配套要素、标准规范和生态建设，打造开放协同、交叉融合的车用人工智能技术研发生态、技术应用生态、技术创新生态，从而有力推动车用人工智能技术发展与应用。

面向AI定义的智能出行下半场，汽车产业链企业已形成长期协同迭代的发展共识。

“现代工业文明最重要的一个贡献就是分工，大家各自做擅长的事情。”达摩院院长、斑马智能董事长张建锋认为，分工并不是分蛋糕，分工创造新的价值，相互赋能，让行业变得更繁荣、更富有创新力。

蔚来汽车董事长李斌认为，未来车企与科技企业需聚焦三大核心方向持续发力：一是推进全车算力、内存资源跨域融合，杜绝硬件资源闲置；二是共建可长期迭代的软硬件生态，打造持续好用的智能座舱体系，适配汽车长生命周期的使用特性；三是构建开放多元的智能体生态，丰富车载AI应用场景。

陶海龙也认为，AI汽车产业的发展不能为了AI而AI，需以用户价值、产业价值为核心，分层分步推进技术迭代。同时，行业需共同攻克功能安全、系统验证、组织架构变革等行业难题，以开放协同的姿态打破技术壁垒，实现全产业链相互赋能。

据了解，为加速车载AI智能体规模化部署，高通、诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等生态企业共同启动“车端人工智能Claw生态计划”，整合各方技术优势，打造面向智能体AI的全维度解决方案，推动车载AI从单一功能应用向全场景、系统化服务升级。

“我们深切感受到中国合作伙伴对于创新的敏锐判断、对于量产的强大执行，以及对于持续提升用户体验的不懈追求。”孟樸表示，面向AI智能体时代，高通拥有构建跨层级系统的能力，得以让AI真正无缝进入汽车、机器人和更广泛的物理世界。我们将与中国汽车生态系统，在“中国速度”和“中国规模”方面一起扎扎实实合作。

智能体AI的意义，不只是让汽车变得更聪明，更是让科技回归人本身。AI上车，让汽车不再只是一个交通工具，而正在成为一个逐渐智能化、持续进化、与真实世界深度连接的移动空间。