大模型上車兩年，為什么「真·AI 汽車」現(xiàn)在才出現(xiàn)？

AI 上車不缺口號(hào)，缺的是一條從模型到量產(chǎn)的完整通路。

作者｜靖宇

今天在北京車展上爆火的極氪8X，有網(wǎng)友放出了一段新車演示視頻，用戶坐在車?yán)镎f(shuō)了一句「帶我去接孩子放學(xué)，順便找一家麥當(dāng)勞，5 點(diǎn)前我要到學(xué)?！埂?/p>

接下來(lái)發(fā)生的事情，和你過去對(duì)「智能汽車」的認(rèn)知完全不同。車輛自主規(guī)劃路線，啟動(dòng)智能駕駛，中途?？葵湲?dāng)勞，到達(dá)學(xué)校門口自動(dòng)泊車。整個(gè)過程，用戶不需要碰導(dǎo)航、手動(dòng)切換智駕模式、或者在停車場(chǎng)里找車位。

這不是一個(gè)語(yǔ)音助手在幫你搜索，而是一個(gè) Agent 在替你執(zhí)行。

在這個(gè)炫酷演示的背后，需要的不是「在車?yán)锝尤胍粋€(gè)聰明的大模型」，而是一套從「大腦」到「四肢」都打通的整車智能體系統(tǒng)。

AI 上車喊了三年。為什么到今天，我們才開始看到這樣的產(chǎn)品？

01

從 ChatBot 到「AI 上車」

回頭看這兩年的「大模型上車」熱潮，一個(gè)尷尬的事實(shí)是——大模型進(jìn)了車，但并沒有真正變成車的一部分。

2024 年到 2025 年，幾乎所有車企都宣布接入了大模型。DeepSeek、千問、豆包，各家輪番登場(chǎng)，座艙語(yǔ)音助手確實(shí)變聰明了不少。它能陪你聊天，能查百科，做得好的把車輛手冊(cè)灌進(jìn)去了，可以告訴你「輪胎壓報(bào)警怎么辦」。

但最終，這還是一個(gè)跑在座艙里的對(duì)話機(jī)器人。

語(yǔ)音助手管不了方向盤，智駕系統(tǒng)也不知道你剛才跟車機(jī)聊了什么。就像給一個(gè)人裝了一顆聰明的大腦，但大腦和手腳之間沒有神經(jīng)連接。智駕技術(shù)有自己的演進(jìn)路線——從規(guī)則駕駛到 BEV+Transformer，到端到端，再到 VLA+世界模型——但這條路和座艙智能完全是兩條平行線。

這種割裂不是因?yàn)闆]人想解決，而是確實(shí)難。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是模型本身。行業(yè)主流做法，是拿一個(gè)通用大語(yǔ)言模型，再用智駕數(shù)據(jù)做后訓(xùn)練。這種「拼接式」路徑能讓模型聊天，但不能讓它真正理解物理世界——它不懂交警手勢(shì)意味著什么，不懂復(fù)雜路口里行人和車輛的博弈邏輯。想走向 L4，模型需要從預(yù)訓(xùn)練階段就具備對(duì)物理世界的理解，而不是事后「補(bǔ)課」。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是架構(gòu)。智駕和智艙是兩套系統(tǒng)、兩顆芯片、兩個(gè)團(tuán)隊(duì)。要實(shí)現(xiàn)「一句話調(diào)動(dòng)全車」，整車架構(gòu)需要從底層重構(gòu)——感知、決策、交互，得統(tǒng)一在同一個(gè)模型體系下。

第三個(gè)挑戰(zhàn)是量產(chǎn)。從 PPT 到量產(chǎn)車之間，隔著芯片適配、車規(guī)安全、成本控制和 OTA 迭代，拼湊式的合作模式很難高效跑通這個(gè)閉環(huán)。

也就是說(shuō)，真正的 AI 汽車，需要的不是在車?yán)锓乓粋€(gè)聰明的大模型，而是用 AI 重寫汽車的底層邏輯。

02

誰(shuí)有更好的答案？

2026 年北京車展前夕，幾乎所有廠商都在喊「AI 汽車」。但仔細(xì)看各家的方案，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們解決的是不同層面的問題。

智己和阿里合作的 IM AIOS 生態(tài)座艙，強(qiáng)項(xiàng)在于把阿里的生態(tài)服務(wù)——餓了么、高德、支付寶——以 Agent 的形式搬進(jìn)了車?yán)?/strong>。用戶用自然語(yǔ)言就能點(diǎn)外賣、訂餐廳，體驗(yàn)確實(shí)新鮮。但它的核心聚焦在座艙服務(wù)層，不涉及智駕融合。

字節(jié)的豆包大模型接入了別克至境、榮威等多個(gè)品牌的座艙，主要提升語(yǔ)音交互的智能度。這屬于「模型即服務(wù)」的輕量合作——模型公司提供 API，車企在座艙里調(diào)用，各自邊界清晰。

這些方案各有價(jià)值，但有一個(gè)共同點(diǎn)——模型和車之間，是 API 接入的關(guān)系，不是從底層融合的關(guān)系。

4 月 22 日，階躍星辰與千里科技宣布達(dá)成全面戰(zhàn)略合作，雙方將聯(lián)合共建「原生智駕基座模型」。這個(gè)合作的打法，和上面幾種方案走的是一條完全不同的路。

核心差異在于「原生強(qiáng)耦合」。

傳統(tǒng)路徑是「先做一個(gè)通用大模型，再拿到車上做適配」。階躍和千里的做法是反過來(lái)——從基礎(chǔ)模型的預(yù)訓(xùn)練階段，就同時(shí)注入通識(shí)數(shù)據(jù)和智駕數(shù)據(jù)，讓模型原生具備對(duì)物理世界的理解能力。不是把一個(gè)通用大腦塞進(jìn)車?yán)?，而是從頭培養(yǎng)一個(gè)「懂開車」的大腦。

階躍星辰的技術(shù)底座撐得住這件事。作為國(guó)內(nèi)知名的基模公司，階躍圍繞「AI+終端」戰(zhàn)略，構(gòu)建了一套完整的技術(shù)體系。面向 Agent 場(chǎng)景的旗艦基座模型 Step 3.5 Flash，發(fā)布以來(lái)在 OpenRouter 調(diào)用量登頂全球第一，成為全球開發(fā)者構(gòu)建智能體的首選模型之一。

在多模態(tài)領(lǐng)域，階躍擁有國(guó)內(nèi)最全的自研模型矩陣——語(yǔ)音交互、音頻推理、圖像理解、圖像生成、視覺語(yǔ)言模型，覆蓋了汽車場(chǎng)景從「聽」到「看」到「說(shuō)」的全鏈路感知需求。在部署層面，階躍構(gòu)建了從 1B 到 200B 參數(shù)的端云協(xié)同模型體系——端側(cè)輕量模型負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)感知和快速執(zhí)行，云側(cè)大模型負(fù)責(zé)復(fù)雜場(chǎng)景的推理和決策，形成類似人類大腦「快思考+慢思考」的分層架構(gòu)。

千里科技則補(bǔ)上了另一半——全棧工程能力。

雙方的合作不是簡(jiǎn)單的商務(wù)結(jié)盟，而是對(duì)「AI 原生汽車」同一終局的共同押注。技術(shù)架構(gòu)對(duì)齊，產(chǎn)品愿景對(duì)齊，從模型設(shè)計(jì)，到終端部署形成完整閉環(huán)。

有人把這稱為最符合「Grok + FSD」敘事的中國(guó)組合——特斯拉用 Grok 大模型，和 FSD 智駕的原生融合定義了 AI 汽車的標(biāo)桿，而階躍 × 千里，是目前中國(guó)最接近這一模式的搭配。

值得注意的是，階躍的生態(tài)拼圖還在持續(xù)補(bǔ)全。

4 月 23 日，階躍星辰與騰訊云達(dá)成戰(zhàn)略合作，雙方將圍繞智能座艙展開深度協(xié)作。騰訊在音樂、視頻、地圖、支付等領(lǐng)域的生態(tài)矩陣，將通過智能座艙 Agent 與用戶連接——基于個(gè)性化偏好做內(nèi)容推薦，打通從需求識(shí)別到交易完成的車內(nèi)服務(wù)閉環(huán)。

如果說(shuō)階躍+千里解決的是「大腦+四肢」的問題，騰訊云的加入則補(bǔ)上了「生態(tài)服務(wù)層」，讓這個(gè)智能體不僅會(huì)開車，還能幫你點(diǎn)歌、導(dǎo)航、付費(fèi)。

03

真正的「AI 汽車」，要來(lái)了

而極氪 8X，是階躍和千里「Grok + FSD」模式下最新的量產(chǎn)標(biāo)桿。

Step 3.5 Flash 從全面開源到正式上車，只用了 40 多天——這個(gè)速度本身就說(shuō)明了原生強(qiáng)耦合模式在工程效率上的優(yōu)勢(shì)。

極氪 8X 首發(fā)搭載的超級(jí) Eva 整車智能體，實(shí)現(xiàn)了大模型與智駕、底盤、動(dòng)力的原生融合。基于階躍最強(qiáng)語(yǔ)音模型，Eva 具備情緒理解和思辨能力，語(yǔ)音自然且富有感情；基于視覺理解模型，Eva 能看到車周圍的環(huán)境并做出判斷——路況、車位、周邊商鋪，都在它的感知范圍內(nèi)。

4 月 17 日極氪 8X 正式上市，29 分鐘大定突破 10,000 臺(tái)——市場(chǎng)在用腳投票。

兩年前，大模型剛上車的時(shí)候，它能做的最多是幫你查一下附近的麥當(dāng)勞在哪里。今天，它能替你規(guī)劃路線、開車、停車、點(diǎn)餐，全程只需要一句話。

這個(gè)變化的背后，不是某個(gè)模型變強(qiáng)了，而是模型和汽車的關(guān)系從根本上變了——從「外掛 App」變成了「原生大腦」。

當(dāng) AI 真正成為汽車的底座而不是配件，駕駛體驗(yàn)的變革，才剛剛開始。

*頭圖來(lái)源：階躍星辰

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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