摘要：
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从算力基建的加码到数据闭环的构建，从智能驾驶的突破到座舱体验的革新，车企们的角力已成为不可逆的趋势。
新能源车组
作者丨思原 编辑丨樱木
新能源普及多年后，一场悄然而至的变革正在汽车行业发生。车企之间的较量，似乎正从传统的造车技艺，逐渐转向了对AI技术的深度角逐。
不久前，理想汽车在新品发布会上，没有将重点过多放在车辆的硬件参数上，而是将大把时间放到了介绍车机智能化的新进展，以及VLA技术下智能驾驶的进化之路。
同时，吉利汽车携手阶跃星辰，联合发布了面向AI Agent原生打造的下一代智能座舱Agent OS（预览版）“智能蛋舱”，AI创新的交互体验和强大的功能也引发行业内外的广泛关注。
这些发布会的核心信息清晰地传达着，AI已经不再是车辆的“选配”功能，而是成为了定义产品体验、构建品牌护城河、吸引消费者的核心卖点。
副总经理高锐在中国电动汽车百人会论坛（2025）上也直言：“没有智驾能力就没有参与未来竞争的入场券，已经成为行业内普遍的共识。”。
这一系列现象不禁让人思考：车企们是否已从单纯的造车竞赛，转变为一场AI实力的大比拼？
01
押注AI“智造”升级
随着电动化浪潮的普及，汽车的核心技术壁垒被显著降低。以为代表的车企，凭借成熟的三电系统供应链，大幅降低了造车门槛。在硬件趋同、性能过剩的背景下，单纯依靠“堆料”已难以构建持久的竞争优势。
并且随着汽车普及率的提高和消费者认知的深化，用户的需求正在发生深刻的变化。他们不再仅仅满足于车辆作为交通工具的基本功能，而是追求更高层次的情感体验和个性化服务。汽车正在从一个“移动的机器”转变为“第三生活空间”，一个可以办公、娱乐、休憩的智能终端。
在此背景之下，AI技术的崛起，为车企提供了一个从“制造”向“智造”跃迁的绝佳机会。AI不仅能通过智能驾驶和智能座舱重构用户的出行体验，还能贯穿研发、生产、营销、服务的全生命周期，实现降本增效。更重要的是，掌握AI意味着掌握了数据与软件定义汽车的话语权，卡位了下一代出行生态的入口。
事实上，技术的成熟和成本的下降，正在推动AI功能在汽车产品中的快速普及。2024年被许多行业分析师视为“智能驾驶元年”。以特斯拉率先实现端到端自动驾驶方案落地为标志，国内车企如“蔚小理”、鸿蒙智行等也相继推出类似技术。
比如理想汽车的“端到端+VLM（视觉语言模型）双系统”成为其独特的技术优势。端到端系统能够实现对环境的快速响应，而VLM视觉语言模型则负责进行高层次的分析，两者有机结合，显著提升了自动驾驶的安全性与场景泛化能力。
同样，吉利汽车的千里浩瀚系统不断进化，提出“AI训练AI、AI检验AI”的理念，并计划在今年四季度落地面向L3的技术架构，推动L3级技术的实际落地应用，让用户能够更早地享受到更高级别的自动驾驶体验。
智能座舱也在AI技术的赋能下，实现了从“指令执行者”到“情感化智能体”的重大转变。吉利银河M9的超拟人车载AI智能体，基于阶跃星辰的端到端AI语音大模型，不仅能够实现多模态交互，精准感知用户的情绪，还能根据不同场景主动为用户提供服务。
上汽通用则全球首发高通8775座舱芯片，并搭建端云融合的AI中枢，实现了跨场景的意图理解，让用户在车内的交互体验更加流畅自然。理想同学智能体更是实现了从“车控助手”到“移动生活管家”的华丽跃迁。
毋庸置疑，AI大模型，特别是多模态大模型，使得车辆具备了从“感知智能”（识别物体）向“认知智能”（理解场景和意图)跨越的能力,为实现更高级别的自动驾驶和更人性化的智能座舱交互奠定了基础。
而一个明显趋势便是，如高速NOA和城市NOA这种高阶智驾功能，正逐步从高端车型的选配，下沉至20万元以内的主流价格带，甚至成为标配。AI大模型在智能座舱的应用也日益广泛，从提供更自然的语音交互，到根据用户习惯主动推荐服务，AI正在全方位地提升用户体验。这种从“选配”到“标配”，再到“准核心卖点”的转变，标志着AI已经成为决定汽车产品竞争力的关键变量。
02
AI也要拼差异化
就目前情况来看，头部企业正通过差异化技术路线争夺制高点，核心战场聚焦在智能驾驶、智能座舱以及AI贯穿全生命周期这三大领域。
首先，智驾是车企AI竞赛中最激烈、也是最受关注的战场。各大厂商纷纷投入巨资，通过自研或合作的方式，推动智能驾驶技术从L2级辅助驾驶向L3级及以上高阶自动驾驶演进。技术路线也呈现出百花齐放的态势，从多传感器融合到纯视觉方案，从模块化架构到端到端大模型，各家都在探索通往自动驾驶终局的最优路径。
理想汽车在智能驾驶领域的布局，体现了其“ALL in AI”的战略决心。其提出的VLA（视觉语言行动模型）技术，旨在让车辆像人一样，通过视觉感知环境，用语言理解意图，并最终转化为驾驶行动。
这一技术路径的核心，是通过训练一个端到端的大模型，使其能够处理复杂的、非结构化的道路场景。理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋曾表示，公司预计到2024年底，训练算力将超过8 EFLOPS，累积训练里程超30亿公里，并认为自动驾驶训练所需的算力最终要达到100 EFLOPS量级。这种对算力的巨大投入，正是为了支撑其VLA模型的快速迭代和进化，最终实现更安全、更拟人化的自动驾驶体验。
除了理想，小鹏汽车是国内最早布局智能驾驶的新势力之一，其技术路线以“全栈自研”为核心。在硬件层面，小鹏汽车投入自研AI芯片，以期实现软硬件的深度协同优化；比亚迪也是借助三电系统的优势，在整车智能战略，通过璇玑架构实现了电动化和智能化的深度融合，让车辆的各个部分都能被AI统一调度和控制。
如果说智能驾驶解放了用户的双手和双脚，那么智能座舱则致力于解放用户的大脑，提供更具情感温度和个性化的人机交互体验。AI大模型的应用，正在推动智能座舱从过去简单的功能堆砌，向能够理解用户、主动服务的“情感化智能体”进化。不少大厂也在跟进。
吉利汽车与阶跃星辰联合发布的Agent OS（预览版）“智能蛋舱”，以及蔚来汽车的智能座舱系统NOMI，便是AI Agent原生打造的智能座舱系统的代表。根据官方描述，这种AI智能体不再是被动地执行指令，而是能够主动感知用户需求，提供个性化的服务。例如，它可以根据用户的日程安排，提前规划好出行路线，可以根据用户的情绪状态，推荐合适的音乐或氛围灯。
图/蔚来汽车的智能座舱系统NOMI
这种从“功能”到“智能体”的转变，预示着智能座舱将进入一个全新的发展阶段。并且也向行业释放了一个信号：未来谁能构建一个让开发者愿意涌入、让用户深度依赖的AI Agent生态，谁才能建立起护城河。
当然，除了消费者能够明确感知到的部分，研发设计、生产售后、营销服务等汽车全域也都在积极推进AI化。无论是AI仿真试车、AI技术检测、AI客服等，在未来均是企业夯实地基的重要一环。
毋庸置疑，AI和大模型正在成为车厂的重要卖点之一。这就倒逼车企需要迅速建立AI方面的能力，充实“全域AI”的概念。不过AI虽然为汽车产业描绘了一幅美好的蓝图，但通往未来的道路并非一片坦途。
03
狂热背后的冷思考
其实从各大车企在AI上的加码不难看出，几乎都是在中高端车型上的尝试，而这或许也与当下的现实困境有关。
技术是实现一切愿景的基石，当前算力基础设施的巨大差距，导致车企在AI领域面临瓶颈。中国汽车工业协会副总工程师王耀曾一针见血地指出：“国内所有车企AI（芯片）的显卡加起来都没有特斯拉Dojo多。”
这句话揭示了国内车企与全球顶尖玩家在算力上的“代差”。特斯拉自研的Dojo超级计算机，专门用于处理其全球车队每日采集的约1600亿帧视频数据，为其纯视觉自动驾驶方案提供了强大的算力支持。而国内车企，尽管如小鹏、理想等也在积极建设自己的超算中心，但在总体规模和投入上仍存在较大差距。
特斯拉自研的Dojo超级计算机
除了算力，数据闭环的构建也是一个巨大的挑战。AI模型的训练和优化，离不开海量、高质量的数据。如何高效地采集、标注、处理和应用数据，形成一个良性的数据闭环，是决定AI能力演进速度的关键。
清华大学苏州汽车研究院智能网联中心技术总监孙辉认为，在算法同质化日益明显的今天，数据将成为下一个关键的竞争点。拥有百万级实车数据的企业，能够通过海量真实路况的训练，解决“交互博弈”难题，优化“长尾场景”，从而构建起难以被复制的竞争优势。
另外，智能驾驶和智能座舱在硬件和软件上大多是相互独立的，二者的深度融合，构建以“舱驾一体”为代表的融合方案，虽然可以将智驾域和座舱域的计算平台合二为一，但这也意味着需要更出色的算法迭代，这在前期也需要持续的资金投入。
还有就是AI技术的发展，正在推动汽车产业的商业模式从传统的“一次性卖产品”向“持续性卖服务”转变，软件和服务的价值将日益凸显。
但无论是算法和算力还是服务价值，都有极高的成本，这些成本也需要平摊到产品上，尤其是发展初期，而关注中高端车型的车主往往对价格不太敏感，所以这些产品便承担了AI上车的重任。
只是，当我们将视线从云端的AI模型拉回到坚实的柏油马路，从一线城市的核心商圈下沉到更广阔的二三线市场，会发现，对于绝大多数将汽车视为“出行工具”的消费者而言，那些看得见、摸得着的物理体验——空间和操控，依然是他们做出购买决策时，心中最重的那块砝码。
这种看似矛盾的现象，恰恰揭示了汽车产业在智能化转型中的深层逻辑：AI并非要颠覆汽车作为“交通工具”的本质，而是要在夯实基础体验的前提下，用技术为出行注入新的可能性。
当高阶智驾功能下沉到20万元主流市场，当智能座舱的AI助手能精准记住每个家庭成员的偏好，当AI优化的供应链让车辆性价比持续提升——这些技术进步最终都要回归到“让出行更美好”的本质。
这场从“造车”到“造AI的转向，本质上是汽车产业从“硬件定义产品”向“软件定义体验”的跨越。从算力基建的加码到数据闭环的构建，从智能驾驶的突破到座舱体验的革新，车企们的角力已成为不可逆的趋势。汽车产业的未来，正在这场“硬核制造”与“柔性智能”的深度融合中，朝着AI定义的新赛道加速狂奔。
参考资料:
理想WAIC 2025发布会
吉利WAIC 2025发布会
中国电动汽车百人会论坛相关资料
极客公园，《一切竞争，都变成了「AI竞争」》
