智駕深水區(qū)，傳統(tǒng)車(chē)企靠AI破局？

2026年的中國(guó)汽車(chē)市場(chǎng)，一個(gè)標(biāo)志性信號(hào)正在浮現(xiàn)：智能駕駛不再是一項(xiàng)可選項(xiàng)，而正在成為一輛車(chē)的"靈魂"。

這個(gè)判斷并非來(lái)自營(yíng)銷(xiāo)話術(shù)，而是來(lái)自數(shù)據(jù)。NOA用戶(hù)活躍度正以超預(yù)期的速度攀升，各家車(chē)企的智駕系統(tǒng)也在從功能層面向體驗(yàn)層、甚至情感層面滲透。

但硬幣的另一面是，"靈魂"的鍛造遠(yuǎn)比想象中艱難。

此前，在2026智能電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展高層論壇期間，長(zhǎng)城汽車(chē)智能化產(chǎn)品副總經(jīng)理佘士東坦言：智能座艙的大模型化"剛跑過(guò)發(fā)令槍"，這要遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)日新月異的迭代速度。

一個(gè)更為殘酷的事實(shí)是：當(dāng)各家車(chē)企還在為大模型上車(chē)的入場(chǎng)券爭(zhēng)得頭破血流時(shí)，行業(yè)已經(jīng)意識(shí)到，這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的真正分水嶺，根本不在算力、不在算法、不在參數(shù)規(guī)模，而在于車(chē)企能否擁有自己獨(dú)立的智能化體系能力。

同質(zhì)化困境已來(lái)

一個(gè)令行業(yè)尷尬的事實(shí)已經(jīng)浮出水面：座艙交互已經(jīng)高度同質(zhì)化。

不同車(chē)企看到的幾乎是同一幅畫(huà)面——3D車(chē)模、壁紙桌面、導(dǎo)航與智駕分層的界面、位置固定的Dock欄、琳瑯滿目的APP生態(tài)。

"我們采集了市面上200多款不同的交互界面喂大模型，大模型給出的結(jié)論是'相似度95%以上'。"佘士東透露，整個(gè)行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)"非常痛苦的局面"——車(chē)廠做新東西的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)"無(wú)米下鍋"。

圖片來(lái)源：長(zhǎng)城汽車(chē)

這不是長(zhǎng)城一家的問(wèn)題。

從華為鴻蒙座艙到比亞迪DiLink，從小鵬Xmart到理想LiOS，各家座艙OS的底層邏輯趨同，功能矩陣高度重合。區(qū)別僅在于UI設(shè)計(jì)風(fēng)格、語(yǔ)音助手的品牌人設(shè)、以及APP生態(tài)的堆料程度。

當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)退化為"誰(shuí)的屏幕更大""誰(shuí)的APP更多"的時(shí)候，這條賽道的紅利已經(jīng)見(jiàn)底。

但與此同時(shí)，一個(gè)新的變量正在出現(xiàn)——大模型正在從"后置工具"演變?yōu)?系統(tǒng)內(nèi)核"。

佘士東將這一演進(jìn)分為三個(gè)階段：最早的2022至2023年，大模型以"生成內(nèi)容"的形式淺層介入，如聊天問(wèn)答、生成壁紙和路徑規(guī)劃，他稱(chēng)之為"后置式大模型"階段。

此后，具備上下文理解和記憶能力的"語(yǔ)音智能體"開(kāi)始出現(xiàn)。

到2025年下半年，特斯拉在北美搭載Grok、國(guó)內(nèi)各家爭(zhēng)搶大模型首發(fā)權(quán)，車(chē)載大模型正在向"對(duì)話式原生入口"演進(jìn)。

這是一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。當(dāng)大模型不再是座艙里的一層附加功能，而是成為座艙的底層架構(gòu)時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)邏輯將徹底改變。拼的不再是"你有多少APP"，而是"你有多理解用戶(hù)"。

然而，這條路徑上布滿了傳統(tǒng)車(chē)企此前從未面對(duì)過(guò)的難題。

佘士東在采訪中列舉了三大核心困難：

第一，端側(cè)算力不足，目前主流車(chē)載芯片算力在五六十TOPS，只能部署零點(diǎn)幾B的小模型，與豆包、千問(wèn)等大模型的認(rèn)知能力存在代際差距。

第二，車(chē)內(nèi)空間建模缺乏成熟方案，行業(yè)甚至互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都尚未解決"座艙空間關(guān)系建模"的問(wèn)題。

第三，車(chē)企對(duì)自身積累的汽車(chē)行業(yè)knowhow（如空調(diào)溫度在不同場(chǎng)景下的最佳策略）的使用水平，"遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)"。

簡(jiǎn)而言之，傳統(tǒng)車(chē)企手里握著最豐富的汽車(chē)數(shù)據(jù)，卻最不擅長(zhǎng)把這些數(shù)據(jù)喂給AI。這構(gòu)成了整個(gè)智駕行業(yè)當(dāng)前最核心的矛盾。

大模型上車(chē)中的三重博弈

如果將2026年的智駕競(jìng)爭(zhēng)拆解為三條戰(zhàn)場(chǎng)，會(huì)發(fā)現(xiàn)每一條戰(zhàn)場(chǎng)的規(guī)則都在被AI改寫(xiě)。

第一條戰(zhàn)線，是端到端與VLA模型的算法之爭(zhēng)。

從BEV+Transformer的多段式方案，到一段式端到端，再到VLA（視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作）模型，技術(shù)路線在兩年內(nèi)經(jīng)歷了三次迭代。

理想汽車(chē)在年初發(fā)布了VLA司機(jī)大模型并宣布向"具身智能企業(yè)"轉(zhuǎn)型，智己LS8成為全球首個(gè)搭載千問(wèn)大模型的車(chē)型。算法演進(jìn)的速度，讓行業(yè)來(lái)不及消化上一代技術(shù)，下一代就已經(jīng)入場(chǎng)。

圖片來(lái)源：momenta

但佘士東提出了一個(gè)冷靜的判斷："核心的算法其實(shí)并不是整個(gè)智駕工程里面最難的那部分……整個(gè)過(guò)程真正智駕里面最難的那一部分"是全鏈路的打通與協(xié)同。

他以長(zhǎng)城為例，自研智駕已推進(jìn)七八年，工程鏈路與數(shù)據(jù)訓(xùn)練鏈路的復(fù)用率已接近80%至90%，"從行業(yè)里面來(lái)看，可能也就是值1億到2億"——指的是核心算法的代碼價(jià)值，而真正拉開(kāi)差距的是數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、評(píng)價(jià)體系等系統(tǒng)工程能力。

這一判斷的潛臺(tái)詞是：算法的差距正在被快速抹平，但"工程化能力"的差距才是真正的護(hù)城河。那些能把智駕系統(tǒng)從幾十TOPS的車(chē)部署到七百TOPS的車(chē)、并且保持用戶(hù)體驗(yàn)一致性的車(chē)企，才是真正的贏家。

第二條戰(zhàn)線，是端側(cè)算力的軍備競(jìng)賽。

2026年，高端智能汽車(chē)的端側(cè)算力已經(jīng)從上一代的200TOPS級(jí)躍升至700TOPS以上。長(zhǎng)城歸元平臺(tái)搭載英偉達(dá)Thor芯片，智駕域算力超過(guò)700TOPS，座艙域算力超過(guò)300TOPS，雙域合計(jì)約1000TOPS。

佘士東將這兩個(gè)算力域比喻為"左腦"（智駕）和"右腦"（座艙），分別搭載VLA大模型和空間VLA模型，共同構(gòu)成整車(chē)智能體的大腦。

但算力競(jìng)賽的盡頭不是堆芯片，而是模型部署效率。如何在有限的功耗和散熱約束下，在端側(cè)部署足夠聰明的模型，同時(shí)保證毫秒級(jí)的響應(yīng)速度。這既是技術(shù)挑戰(zhàn)，也是成本挑戰(zhàn)。

比亞迪將激光雷達(dá)打進(jìn)10萬(wàn)元級(jí)車(chē)型的做法證明了"降本"的可能性，但如何在降本的同時(shí)不犧牲智能化體驗(yàn)，仍然是一個(gè)待解難題。

第三條戰(zhàn)線，是生態(tài)選擇權(quán)的爭(zhēng)奪。

2026年，幾乎所有頭部大模型廠商都已入局車(chē)載場(chǎng)景——百度文心、阿里千問(wèn)、字節(jié)豆包、華為盤(pán)古，甚至特斯拉Grok。

圖片來(lái)源：四維圖新

對(duì)于車(chē)企而言，選擇與哪一家合作，不僅僅是技術(shù)選型，更是生態(tài)綁定和用戶(hù)入口的爭(zhēng)奪。

佘士東在采訪中明確表示，長(zhǎng)城不會(huì)完全依賴(lài)任何單一供應(yīng)商。"它不是一個(gè)完全替代的關(guān)系，而是逐漸滲透，并且把局部的算法也可以跟行業(yè)做共創(chuàng)"。

他透露，長(zhǎng)城在旗艦級(jí)產(chǎn)品上會(huì)采用深入自研，在"普惠智能"（100T至200T算力區(qū)間）上會(huì)逐漸替換為自研方案，而在"頭部"和"胸部"產(chǎn)品上仍然保持開(kāi)放，接受行業(yè)里優(yōu)秀的解決方案。

這一策略的邏輯在于：智駕系統(tǒng)不是一次性交付的產(chǎn)品，而是需要持續(xù)進(jìn)化的服務(wù)。如果核心鏈路掌握在供應(yīng)商手里，車(chē)企就失去了迭代節(jié)奏的控制權(quán)——而這恰恰是佘士東認(rèn)為的傳統(tǒng)車(chē)企轉(zhuǎn)型最大的陷阱。

重新定義"懂你的車(chē)"

在技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)之外，一個(gè)更深層的變革正在發(fā)生：人與車(chē)的關(guān)系，正在被AI重構(gòu)。

佘士東提出了一個(gè)概念："人-智-體"座艙智能體交互新范式。

傳統(tǒng)的交互關(guān)系是"人-機(jī)"二元結(jié)構(gòu)，用戶(hù)直接操作功能按鍵或語(yǔ)音指令；而在新的范式下，智能體（"智"）作為中間層介入，用戶(hù)不再直接面對(duì)"體"（車(chē)控和生態(tài)），而是與智能體進(jìn)行自然對(duì)話，由智能體來(lái)調(diào)用車(chē)輛功能。

這一轉(zhuǎn)變聽(tīng)起來(lái)抽象，但體驗(yàn)上是顛覆性的。

圖片來(lái)源：特斯拉

佘士東舉了一個(gè)例子：當(dāng)車(chē)上坐了三個(gè)人時(shí)，用戶(hù)想打開(kāi)座椅加熱，傳統(tǒng)的方式是說(shuō)出精準(zhǔn)指令——"打開(kāi)二排右側(cè)座椅加熱"。

在"人-智-體"模式下，用戶(hù)只需說(shuō)"幫我打開(kāi)座椅加熱"，智能體就能自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話者是誰(shuí)、坐在哪個(gè)位置、是否需要先關(guān)車(chē)窗、出風(fēng)口是否對(duì)準(zhǔn)用戶(hù)、用戶(hù)的身高體型如何——然后以最優(yōu)策略執(zhí)行。

這不是語(yǔ)音識(shí)別能力的提升，而是交互邏輯的徹底重構(gòu)。從"人適應(yīng)機(jī)器"到"機(jī)器適應(yīng)人"，一字之差背后是整個(gè)座艙工程范式的轉(zhuǎn)變。

長(zhǎng)城汽車(chē)近千萬(wàn)用戶(hù)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，人車(chē)交互頻率約為每小時(shí)4至5次，是一個(gè)非常稀疏的使用過(guò)程。

這意味著，智能座艙的價(jià)值不在于提供更多可操作的功能，而在于在用戶(hù)真正需要的時(shí)刻，以最自然的方式提供服務(wù)。

佘士東將長(zhǎng)城智能體的演進(jìn)分為四個(gè)階段——"相識(shí)、相知、相愛(ài)、相伴"，對(duì)應(yīng)從識(shí)別用戶(hù)、理解習(xí)慣、主動(dòng)服務(wù)到全時(shí)陪伴的漸進(jìn)式進(jìn)化。

但這一愿景的實(shí)現(xiàn)面臨現(xiàn)實(shí)約束。

佘士東坦言，目前整個(gè)AI化的座艙"剛跑過(guò)發(fā)令槍"，遠(yuǎn)沒(méi)有到可以提供"美好生活方式"推薦的程度。他用馬拉松做比喻："可能我們還需要很長(zhǎng)的一段時(shí)間來(lái)完成全程的過(guò)程"。

一個(gè)值得注意的趨勢(shì)是，長(zhǎng)城并非孤例。

智己汽車(chē)發(fā)布的IM Ultra Agent智能體、百度地圖的AI座艙智能體、理想的VLA司機(jī)大模型，都在朝著"整車(chē)智能體"的方向演進(jìn)。各家路線雖有差異，但方向高度一致：用AI統(tǒng)一座艙和智駕，用一個(gè)智能體連接用戶(hù)和整輛車(chē)。

這意味著，行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)重心正在從"功能堆料"轉(zhuǎn)向"體驗(yàn)深度"——誰(shuí)能讓用戶(hù)感受到"這輛車(chē)真的懂我"，誰(shuí)就贏得了下一階段的門(mén)票。

另一個(gè)深層次的變化發(fā)生在"性格"層面。

當(dāng)佘士東被問(wèn)及此前關(guān)于"特斯拉FSD像觀光模式""坦克400太溫柔用戶(hù)反而不滿意"的著名觀點(diǎn)，并追問(wèn)"智駕的性格是不是比能力上限更重要"。

佘士東回應(yīng)稱(chēng)，在智能體時(shí)代，不同場(chǎng)景下的差異化體驗(yàn)會(huì)被智能體"吸收掉"——智能體會(huì)根據(jù)用戶(hù)場(chǎng)景自動(dòng)在舒適、效率、安全等維度之間找到最優(yōu)解，用戶(hù)只需要表達(dá)"我怎么更舒適、更輕松"，而不需要關(guān)心底層系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。

這種"性格"的差異化，恰恰是傳統(tǒng)車(chē)企最有機(jī)會(huì)形成壁壘的地方。

每家車(chē)企的用戶(hù)群體不同、品牌基因不同、場(chǎng)景數(shù)據(jù)不同，當(dāng)這些差異被灌入AI模型后，理論上每家車(chē)企都能訓(xùn)練出獨(dú)一無(wú)二的智能體。

華為的智駕偏重安全冗余和全場(chǎng)景覆蓋，小鵬的智駕側(cè)重通勤效率，理想的智駕傾向于家庭友好，而長(zhǎng)城的智駕則天然帶有越野基因。這些差異不是靠算法參數(shù)調(diào)出來(lái)的，而是靠數(shù)百萬(wàn)公里的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)"喂"出來(lái)的。

從這個(gè)意義上說(shuō)，大模型上車(chē)的真正價(jià)值，不是讓所有車(chē)變得一樣聰明，而是讓每輛車(chē)變得獨(dú)一無(wú)二。

回望長(zhǎng)城汽車(chē)的智能化轉(zhuǎn)型歷程，佘士東將其劃分為三個(gè)階段：

第一階段（2021-2023）解決平臺(tái)化，統(tǒng)一240多個(gè)軟件版本，實(shí)現(xiàn)OTA迭代能力；第二階段（2023-2025）深入用戶(hù)共創(chuàng)，組織1000多次用戶(hù)溝通和60多次48小時(shí)跟訪，實(shí)現(xiàn)90%以上的OTA用戶(hù)滿意度；第三階段（2025至今）進(jìn)入AI智能體化，用"人-智-體"范式重構(gòu)用戶(hù)體驗(yàn)。

這三個(gè)階段的演進(jìn)，本質(zhì)上是一個(gè)傳統(tǒng)車(chē)企從"賣(mài)硬件"到"賣(mài)軟件"再到"賣(mài)體驗(yàn)"的完整蛻變路徑。而這條路，幾乎適用于所有正在經(jīng)歷智能化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)車(chē)企。

佘士東在采訪中說(shuō)了一句意味深長(zhǎng)的話："不能把與用戶(hù)的連接轉(zhuǎn)手交給供應(yīng)商。"這或許是對(duì)整個(gè)行業(yè)最犀利的提醒。

在AI重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的過(guò)程中，技術(shù)永遠(yuǎn)不是最大的障礙，真正的陷阱在于——你是否愿意、是否有能力直接面對(duì)用戶(hù)。因?yàn)楫?dāng)智能體成為用戶(hù)與汽車(chē)之間的唯一中介時(shí)，誰(shuí)擁有這個(gè)中介，誰(shuí)就擁有了一切。