6家車圈大佬的共識：整車智能，不是座艙、智駕、底盤的“拼盤式”創(chuàng)新｜重慶車展觀察

下一代汽車將從“功能集合”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)智能”。

作者 | 趙翔國

編輯 | 馬廣宇

“下一代汽車不會再單域地考慮智能。”

在中國汽車重慶論壇以“整車企業(yè) X 科技公司，下一代汽車如何定義”為主題的研討會上，長安汽車產(chǎn)品規(guī)劃與定義業(yè)務(wù)總監(jiān)柳宇翔用這句話概括了 AI 時代汽車定義正在發(fā)生的變化。

過去幾年，汽車行業(yè)談智能化，更多還是圍繞一個個具體功能展開，不同系統(tǒng)各自升級，構(gòu)成了上一階段智能汽車競爭的主要內(nèi)容。

但在 AI 化階段，這種單點升級已經(jīng)不足以解釋下一代汽車的變化。

柳宇翔認(rèn)為，未來汽車會越來越像一個由中央大腦統(tǒng)一調(diào)度的系統(tǒng)，底盤、動力、座艙、智駕、云端不再各自獨立運行，而是需要被整車智能重新組織起來。

在這場研討會上，來自整車企業(yè)、智能座艙、汽車電子、全球零部件供應(yīng)商、消費電子制造企業(yè)以及自動駕駛物流企業(yè)的嘉賓，也從各自所在的產(chǎn)業(yè)位置給出了類似判斷。

雖然大家的出發(fā)點各有不同，但一個共識是，AI 進(jìn)入汽車之后，變化并不止于給座艙加一個大模型，或讓語音助手回答更多問題，而是讓汽車從一個機(jī)械電子產(chǎn)品，變成一個能夠感知、決策、協(xié)同和持續(xù)進(jìn)化的移動智能體。

PART 1

下一代汽車的核心

不是單點智能，而是整車智能

過去的汽車智能化，更多是分域推進(jìn)。智駕有智駕的系統(tǒng)，座艙有座艙的系統(tǒng)，底盤、車身、動力也各有自己的控制邏輯。

到了 AI 階段，這種以單域為中心的定義方式碰到了瓶頸。

長安汽車產(chǎn)品規(guī)劃與定義業(yè)務(wù)總監(jiān)柳宇翔在研討中提到，下一代汽車不會再以單一域的方式理解智能。以長安的實踐來看，車輛可以被拆分為多個域，從底盤到頂層云端，不同域之間需要由中央大腦統(tǒng)一感知、統(tǒng)一調(diào)度。真正困難的地方在于，這不再是幾個功能模塊的簡單相加，而是整車能力邊界的重新擴(kuò)展。

他用了一個“老司機(jī)”的例子來解釋這種變化。一個真正優(yōu)秀的老司機(jī)，不是只會控制方向盤、油門和剎車，還能夠根據(jù)車輛性能、道路環(huán)境、乘客狀態(tài)等因素進(jìn)行綜合判斷。同樣一輛車，老司機(jī)可以讓乘客坐得更舒服，剎車更平順，同時也更省油。

這正是下一代汽車中央大腦需要具備的能力，無論是智駕還是人駕，車輛都需要在底盤、動力、能耗、車內(nèi)溫度、乘坐舒適性之間進(jìn)行動態(tài)平衡。

這意味著，下一代汽車的定義難度會明顯提高。過去，車企可以圍繞某個具體功能做規(guī)劃，比如提高智駕覆蓋范圍，提升座艙響應(yīng)速度，優(yōu)化底盤舒適性。但在 AI 汽車階段，車企需要處理的是系統(tǒng)之間的關(guān)系，例如智駕如何調(diào)用底盤能力，底盤如何配合能耗管理，座艙如何理解用戶狀態(tài)等等。

汽車由此從“功能集合”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)智能”。這正是 AI 對汽車產(chǎn)業(yè)最底層的改變之一。

北斗智聯(lián)總裁敬鋒也表達(dá)了類似觀點。他認(rèn)為，AI 汽車的核心標(biāo)簽不是單一智駕，也不是單一座艙，而是跨域融合。自動駕駛解決的是“車怎么開”的問題，智能座艙則是用戶體驗的入口，但真正的 AI 汽車，需要把智駕、座艙、云端和大模型打通。

敬鋒表示，智駕像主干，座艙像交互軀干，而 AI 模型則更接近靈魂。只有當(dāng)這些能力真正打通，汽車才能從局部智能走向整體智能。

PART 2

AI 會重塑車內(nèi)體驗

但不會簡單復(fù)制曾經(jīng)手機(jī) APP 的生態(tài)

如果說整車智能解決的是汽車如何“思考”，那么座艙解決的就是汽車如何與人相處。

過去幾年，車企在座艙上投入巨大。大屏、多屏、語音助手、車載應(yīng)用商店、車內(nèi)游戲、影音娛樂，幾乎成為智能電動車的標(biāo)準(zhǔn)配置。但一個現(xiàn)實問題是，很多車內(nèi)應(yīng)用的實際使用頻率并不高。

Unity 中國 CEO 張俊波在研討中提到，過去幾年汽車智能化在芯片、屏幕、音響和應(yīng)用支持上做了很多投入，但車上的應(yīng)用并沒有真正充分釋放。原因很簡單：人的主要精力仍然在駕駛上。很多應(yīng)用只有在停車時才有價值，比如看視頻、玩游戲、處理復(fù)雜操作。

簡單把手機(jī) App 搬到車機(jī)上，并不能真正建立汽車的軟件生態(tài)。汽車不是手機(jī)，駕駛場景對注意力、安全和信息呈現(xiàn)都有更高要求。車內(nèi)主界面始終要服務(wù)于駕駛，導(dǎo)航、道路信息、安全提示不能被復(fù)雜應(yīng)用遮擋。

但是 AI 帶來的機(jī)會在于，它會改變車內(nèi)服務(wù)的組織方式。

張俊波認(rèn)為，未來傳統(tǒng) App 的交互方式在車內(nèi)會逐步弱化。用戶不需要在屏幕上點開一個個應(yīng)用，再層層進(jìn)入菜單完成操作。更合理的方式是，AI 通過自然語言、語音、手勢等方式理解用戶需求，再由 Agent 編排服務(wù)，替用戶完成任務(wù)，并把結(jié)果以最合適的方式呈現(xiàn)出來。

車內(nèi)服務(wù)會從“人找應(yīng)用”，轉(zhuǎn)向“AI 調(diào)度服務(wù)”。

比如，用戶不一定需要打開一個生活服務(wù) App、選擇頁面、輸入目的地、比較信息，而是直接告訴車：“幫我找一個路上順路、排隊少、適合吃晚飯的地方。”AI 需要理解用戶需求、路線、時間、偏好和當(dāng)前駕駛狀態(tài)，再給出結(jié)果。它呈現(xiàn)的信息也不能干擾駕駛，而是要出現(xiàn)在合適的位置，以最輕量的方式完成交互。

這和手機(jī)生態(tài)有本質(zhì)區(qū)別。手機(jī)上的應(yīng)用通常爭奪用戶注意力，車內(nèi)系統(tǒng)則必須克制地使用注意力。手機(jī)可以讓用戶沉浸在一個 App 中，但汽車不行。汽車?yán)锏?AI 服務(wù)，必須服從駕駛安全和場景效率。

張俊波提到，智能手機(jī)出現(xiàn)之后，應(yīng)用和服務(wù)成為手機(jī)上最大的利潤和收入來源之一。汽車過去雖然也在談軟件價值，但由于駕駛場景限制，很多駕駛以外的應(yīng)用很難被充分使用。隨著自動駕駛逐步釋放人的注意力，再加上 AI 重新組織交互方式，車內(nèi)生活服務(wù)、娛樂服務(wù)、辦公服務(wù)才有可能真正落地。

敬鋒也提到，AI 可能改變汽車的服務(wù)商業(yè)模式。過去車企嘗試賣服務(wù)并不容易，因為很多服務(wù)本質(zhì)上是推送，用戶會覺得自己被打擾。但 AI 如果能真正理解用戶，在合適的時機(jī)提供“這正是我需要的”服務(wù)，那么賣服務(wù)才會變成一種可能。

PART 3

越是 AI 化

汽車越不能忽視安全和工程底座

在 AI 汽車的討論中，大模型、智能座艙、自動駕駛很容易成為最吸引注意力的部分。但從產(chǎn)業(yè)落地角度看，汽車首先仍然是車，安全和可靠依然需要被放在第一位。

歐摩威集團(tuán)中國區(qū)首席執(zhí)行官兼架構(gòu)與網(wǎng)聯(lián)方案事業(yè)群中國區(qū)負(fù)責(zé)人陳遠(yuǎn)在研討中強(qiáng)調(diào)，未來汽車會有更多科技屬性，但車的基本屬性不會改變。汽車的第一屬性仍然是移動性和安全性，舒適和娛樂都是在此基礎(chǔ)上的疊加。

而且 AI 越深入車輛系統(tǒng)，對安全和可靠性的要求就越高。手機(jī) App 出錯可以退出重開，車機(jī)卡頓可以重啟，但如果剎車、轉(zhuǎn)向、底盤、智駕決策出現(xiàn)問題，后果完全不同。

陳遠(yuǎn)提到，歐摩威會把更多投入放在車輛安全和可靠性上，包括主剎車系統(tǒng)、分布式制動助力系統(tǒng)、夜視攝像頭、整車架構(gòu)、算力平臺、區(qū)域控制器和相關(guān)軟件。他認(rèn)為，基礎(chǔ)能力越容易被忽視，越需要被強(qiáng)調(diào)。安全是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。

隨著汽車智能化程度提高，車內(nèi)控制器數(shù)量越來越多，算力平臺也越來越復(fù)雜。過去大量分布式控制器分別完成各自任務(wù)，未來則會逐步向集中式架構(gòu)演進(jìn)。算法會向中央計算平臺遷移，區(qū)域控制器、邊緣控制器和中央計算單元之間，需要形成更高效的分工。

如何把車內(nèi)冗余算力調(diào)動起來，如何通過軟件方式提升硬件利用率，如何確保關(guān)鍵系統(tǒng)在復(fù)雜情況下依然穩(wěn)定運行，都是 AI 汽車?yán)@不開的工程問題。

華勤技術(shù)執(zhí)行副總裁、汽車電子業(yè)務(wù)事業(yè)群總裁張文國也從成本和制造角度談到類似變化。他認(rèn)為，面向消費者，汽車至少要滿足安全、釋放人的精力、成為智能移動空間等需求；而對車企來說，在滿足這些需求之外，還必須面對成本壓力。

AI 和智能駕駛會推動車輛體驗升級，但電子電氣架構(gòu)從分布式向集中式演進(jìn)，也會帶來算力集中和成本優(yōu)化。華勤過去在消費電子領(lǐng)域積累了大規(guī)模軟硬件開發(fā)和制造能力，每年涉及大量智能設(shè)備。進(jìn)入汽車電子之后，這些消費電子經(jīng)驗會被遷移到汽車場景中，為車企提供硬件、軟件、供應(yīng)鏈和成本優(yōu)化支持。

但汽車并不是更大的消費電子產(chǎn)品。它對可靠性、測試周期、安全冗余和質(zhì)量體系的要求更高。柳宇翔也提到，車企和科技企業(yè)合作時，必須面對質(zhì)量體系的差異。AI 技術(shù)需要快速迭代，但汽車不能像手機(jī) App 那樣出現(xiàn)問題后簡單重啟。

因此，AI 汽車的落地不是單純拼模型能力，也不是簡單堆硬件配置，而是模型、軟件、硬件、測試、質(zhì)量和安全體系的共同進(jìn)化。

PART 4

車企和科技公司的關(guān)系

正在從供應(yīng)鏈走向共創(chuàng)鏈

過去，汽車產(chǎn)業(yè)鏈相對清晰。主機(jī)廠定義需求，供應(yīng)商提供零部件或解決方案，雙方更多是甲方乙方關(guān)系。車企提出目標(biāo)，供應(yīng)商完成交付，最終由車企集成。

但 AI 時代的很多問題，車企和科技公司都沒有現(xiàn)成答案。大模型如何上車，座艙如何變成 Agent，智駕和底盤如何協(xié)同，車端和云端如何形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，很多方向都需要邊探索邊定義。

柳宇翔提到，長安最近也在和不少科技企業(yè)溝通合作。他發(fā)現(xiàn)，AI 到來之后，合作關(guān)系發(fā)生了明顯變化。與大模型公司、算力公司合作時，雙方各自擅長的領(lǐng)域不同，不能再用傳統(tǒng)供應(yīng)商視角看待彼此。長安內(nèi)部更傾向于把這種關(guān)系稱為“同向而行”。

他認(rèn)為，過去是供應(yīng)鏈邏輯，現(xiàn)在則更像共創(chuàng)鏈。以前是技術(shù)采購，現(xiàn)在是價值共生。過去可以理解為“交鑰匙工程”，供應(yīng)商把東西做好交給車企；現(xiàn)在更像是“一起打鑰匙”，甚至是一起蓋房子。

這種合作關(guān)系要求雙方在更早階段進(jìn)入彼此的定義過程。車企了解車，科技公司了解 AI，雙方需要在戰(zhàn)略方向、產(chǎn)品定義、技術(shù)實現(xiàn)、測試標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量管理方法上進(jìn)行融合。

張俊波也從 Unity 的經(jīng)歷中提到類似變化。Unity 早期進(jìn)入汽車行業(yè)時，更多是提供 3D 座艙交鑰匙方案。但隨著車企自建軟件團(tuán)隊，供應(yīng)商的角色開始變化。Unity 不再只是交付一個完整方案，而是支持車企建立自己的開發(fā)能力，并通過 AI 工具提升開發(fā)效率。

他提到，汽車軟件開發(fā)與游戲開發(fā)不同。游戲開發(fā)容忍度較高，而汽車從開發(fā)機(jī)、臺架到實車上路，涉及大量性能、穩(wěn)定性和適配問題。同樣芯片、同樣系統(tǒng)，在不同車上的表現(xiàn)都可能不同。Unity 正在開發(fā) AI 工具，幫助車企更快發(fā)現(xiàn)性能問題，縮短從開發(fā)機(jī)到實車的時間。

對供應(yīng)商來說，這意味著能力邊界也要重新定義。敬鋒認(rèn)為，AI 時代會帶來架構(gòu)、能力價值、商業(yè)模式和競爭格局的變化。單域供應(yīng)商如果不走向 AI，不參與跨域融合，未來競爭力會明顯減弱。具備規(guī)模化量產(chǎn)能力的供應(yīng)商，與科技公司、車企進(jìn)行互補(bǔ)共創(chuàng)，會成為主流。

陳遠(yuǎn)則認(rèn)為，中國汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了很強(qiáng)的技術(shù)活力，但也存在內(nèi)耗和資源浪費。出海是中國汽車產(chǎn)業(yè)能量積累到一定程度后的自然需求，但出海不能只是功能堆疊，而是要把效率、質(zhì)量和用戶體驗帶出去。

在他看來，未來生態(tài)會分為“大生態(tài)”和“小生態(tài)”。大生態(tài)是中國汽車產(chǎn)業(yè)整體的競爭環(huán)境，小生態(tài)則是車企、系統(tǒng)供應(yīng)商、芯片企業(yè)、軟件企業(yè)之間形成的共生關(guān)系。一部分頂尖車企可能通過自研算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)和自建算力平臺形成相對封閉的系統(tǒng)；更多頭部車企則可能追求“全棧掌控”而不是“全棧自研”，讓具備能力的系統(tǒng)供應(yīng)商進(jìn)入體系，共同完成產(chǎn)品定義和技術(shù)落地。

華勤的判斷也類似。張文國認(rèn)為，未來產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系會走向相互賦能、共生共融和價值最大化發(fā)揮。沒有任何一家企業(yè)可以掌握所有核心技術(shù)，每家公司都需要在自己擅長的領(lǐng)域發(fā)揮價值。因此，產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)要更早進(jìn)入整車開發(fā)過程，在產(chǎn)品概念還沒有完全成熟時，就與車企、芯片公司、模型公司共同參與定義。

卡爾動力副總裁王珂則提到，重卡物流是國民經(jīng)濟(jì)的“動脈血管”。卡爾動力所處的 L4 自動駕駛重載物流場景，目標(biāo)并不是簡單展示技術(shù)，而是重塑干線物流的成本結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式。

在這個場景里，安全是底線，效率決定商業(yè)價值上限。未來的效率提升不只發(fā)生在駕駛過程中，還會延伸到裝卸貨、充換電、道路擁堵、路線規(guī)劃等全鏈條環(huán)節(jié)。當(dāng)足夠多的自動駕駛卡車在一個區(qū)域內(nèi)運行時，每一輛車都可以成為獨立的 Agent 節(jié)點，車輛之間共享擁堵、排隊、充電、調(diào)度等信息，最終形成一個智能流動的物流網(wǎng)絡(luò)。

從這場研討可以看到，下一代汽車要如何定義并沒有一個單一答案。

對整車企業(yè)來說，它是由中央大腦統(tǒng)籌的進(jìn)化型汽車；對座艙企業(yè)來說，它是由 AI Agent 重新組織服務(wù)的移動空間；對汽車電子企業(yè)來說，它是從硬件、軟件走向模型和數(shù)據(jù)閉環(huán)的新平臺；對自動駕駛物流企業(yè)來說，它則可能是一張由車輛組成的流動智能網(wǎng)絡(luò)。

過去，汽車行業(yè)卷的是配置、成本、硬件、單點智能和供應(yīng)鏈效率。未來，真正的競爭可能轉(zhuǎn)向整車智能架構(gòu)、跨域協(xié)同能力、服務(wù)組織能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力、工程可靠性，以及生態(tài)共創(chuàng)能力。

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