大模型公司還在混戰，一回頭發現車企湧進來了。
11 月，車市的年度沖刺如期而至。新車發布接踵而至，從小鵬 P7+、極越 ROBO X，到騰勢 Z9、方程豹 豹 8，再到阿維塔 12 增程版等，車企争相抓住年底的購車熱潮，試圖以新車型提升全年銷量。
在熱鬧的新品宣發背後，一個更深刻的趨勢正在逐漸浮現：車企間的較量，正從傳統的硬件之争轉向了一個全新的賽道：AI。
這一變化從近幾個月的新品發布會中可見端倪。無論是産品亮點的呈現，還是未來戰略的描繪，AI 幾乎成爲每一家車企的關鍵詞。
小鵬汽車董事長何小鵬明确表示，小鵬将在未來 10 年圍繞 AI 進行全面布局，力求轉型爲一家以 AI 技術爲核心的全球化科技公司；蔚來創始人李斌強調，成功的智能電動車企，必須首先是一家成功的 AI 公司；而理想汽車董事長李想也坦言，未來三到五年，AI 将是驅動行業質變的最大變量。
各大車企爲何着急貼上「AI」的标簽？AI 如何重塑汽車格局？
01 AI，不再隻是口号
AI 正成爲汽車行業的核心驅動力。從智能駕駛到智能座艙，各大車企不再滿足于概念宣傳，而是将 AI 技術的落地作爲競争的焦點。
在這個過程中，智能駕駛成爲最受關注的應用場景之一，也是技術叠代速度最快的領域。
最近，理想汽車公布了全新一代智能駕駛技術架構，以「端到端 +VLM（視覺語言模型）」的雙系統爲核心，進一步強化其智駕能力。即将在 11 月底推送的 OTA 6.5 版本車機系統，爲用戶帶來了多項創新功能：車位到車位智能駕駛、掌上車機等。
小鵬的首款 AI 汽車 小鵬 P7+ | 圖片來源：小鵬汽車
小鵬在智駕方面，基于小鵬圖靈 AI 智駕體系，成爲行業首家用一套智駕軟件以及基于端到端大模型實現車位到車位的企業。小鵬汽車在廣州車展期間宣布開啓全網首測，未來在 AI 天玑 5.5.0 上全量推送。
與此同時，極越也在 2024 廣州車展上首次展出了其 AI 智駕超跑 ROBO X。官方稱，該車首次将 AI、自動駕駛與超跑結合，零百加速不到 1.9s。
随着智能駕駛技術逐步成熟，行業競争正從「端到端」邁向「車位到車位」全場景解決方案。誰能率先實現複雜駕駛場景的無縫覆蓋，誰就将占據技術領先的優勢。
除了駕駛場景，智能座艙正成爲 AI 另一個深度應用的主戰場。随着 AI 大模型的引入，正在從根本上重塑智能座艙的核心價值，推動其從傳統的硬件功能堆疊向以用戶體驗驅動的全面變革邁進。
比如，與傳統語音交互不同，大模型突破了對命令式語言的依賴，帶來了更貼近人類思維的自然語言處理能力。用戶通過語音、多模态等交互方式，可以輕松實現「所想即所得」的服務體驗；同時，大模型不僅能高效完成單一任務，還能夠動态組合複雜服務場景。例如，用戶在旅途中可一鍵生成個性化規劃，包括導航、用餐推薦、車内娛樂選擇甚至辦公安排。
理想 Mind GPT 的技術架構 | 圖片來源：理想汽車
最近，理想推出了智能座艙新能力——理想同學 + 任務大師 2.0，将認知智能與推理能力引入車内，實現基于用戶指令生成專屬應用。
與此同時，各大車企正在加速推進 AI 大模型在智能座艙中的應用，使其成爲品牌競争的制高點。比如小鵬天玑 OS，以強大的場景化理解能力構建智能生态；比亞迪 DiLink 和長城 Coffee OS 3，通過語音及娛樂體驗的持續優化緊跟市場主流；吉利億咖通 Flyme Auto 與極氪 ZEEKR OS 的叠代升級，帶來更流暢的人機交互體驗；長安深藍 Deepal OS 憑借全新升級在交互、智能化上實現突破。
大模型的加入使座艙從單純的功能集合體，逐步轉變爲能夠理解用戶、适配場景并主動提供服務的「智慧伴侶」。未來，這一領域的競争将更多地聚焦于如何交付更具情感溫度的體驗。
02 從軟件定義汽車，到 AI 定義汽車
随着 AI 大模型的快速發展和普及，汽車行業正邁入新的裏程碑。業内逐漸形成共識：汽車正從「軟件定義汽車」向「AI 定義汽車」演進。這一轉變不僅是技術架構的升級，更是汽車開發、應用和用戶體驗的全方位重塑。
雖然「軟件定義汽車」曾推動汽車行業邁入智能化的初級階段，但與「AI 定義汽車」相比，其局限性也日益顯現。兩者的核心區别可以總結爲以下三方面：
開發模式。軟件定義汽車依賴大量人工開發和工程師介入，需要爲每個功能模塊（如感知、規劃、控制）獨立設計算法，并通過大量的路測和叠代完善。
系統複雜性高，數據閉環效率受限；
AI 定義汽車則以大模型爲核心，通過雲端驅動數據訓練、仿真和驗證，更多依賴 AI 模型的自動化叠代，極大簡化了開發流程和硬件部署。
數據驅動與叠代效率。軟件定義汽車以數據閉環依賴人工幹預和基礎設施支持，邊緣場景（Corner Case）的識别與優化需要通過海量路測積累完成；
AI 定義汽車則通過雲端仿真和端到端大模型實現自動數據閉環，車端觸發 Corner Case 後快速回傳，自動完成模型訓練和更新。
部署與更新模式。軟件定義汽車以 OTA（Over-the-Air）更新爲主，重點在于更新系統代碼。
雖然這種方式符合嚴格的合規要求，但流程複雜，更新周期較長；
AI 定義汽車更新模式更偏向模型層面，驗證與部署流程簡化，減少車端設備依賴，升級靈活高效。
蔚來曝光世界模型（NWM）| 圖片來源：蔚來
「AI 定義汽車」标志着智能汽車從「工程驅動」向「智能驅動」的轉變。這背後驅動因素主要有以下三個：首先，軟件定義汽車的成熟。随着電動車滲透率達到已經超過 50%，軟件定義汽車的理念已得到行業驗證。
其次，智能駕駛的 AI 化進程。智能駕駛正從基于規則的傳統算法，全面轉向以 AI 爲核心的技術棧。早期的模塊化方法，通過 AI 增強的方案逐步成熟，發展到當下的世界模型和端到端（End-to-End）技術，大模型正在爲智能駕駛注入「認知能力」，推動技術進入全新高度。
還有，生成式 AI（如 ChatGPT）的橫空出世，爲智能駕駛提供了全新的思路。從「教機器開車」到「教 AI 開車」，大模型的引入賦予 AI 類似人類的認知能力。以一個有完整認知的大模型爲例，它不再是單一任務的執行者，而是能夠在動态、複雜環境中靈活決策的「智慧駕駛助手」。
03 速度與叠代能力是關鍵
「AI 大模型」這一概念，近年來已成爲汽車行業的熱門話題，成爲技術發布和市場宣傳中的頻頻亮相的焦點。各大車企紛紛高調宣稱擁抱 AI，力求在智能化浪潮中占據先機。
然而，雖然這一概念廣泛傳播，但在實際産品中，AI 技術的表現卻常常不盡如人意。它們更多地停留在營銷層面，未能爲消費者帶來顯著的體驗升級。
例如，目前市場上量産的高速 NOA（高速自動駕駛輔助）通常僅能做到「可用」，而非「好用」。這種功能在實際駕駛過程中，往往在精度、穩定性和智能決策上表現出一定的局限性，難以達到預期的用戶體驗。至于高階的城市 NOA 功能，仍未普及，甚至在一些複雜場景下表現不佳，尚處于「不可用」的階段。
小米目前已擁有最高 8.1E FLOPS 可用于智能駕駛訓練的算力，并擁有 300 萬 CLIPS 的數據 | 圖片來源：小米
要真正進入「AI 定義汽車」的階段，車企不僅需要突破技術門檻，還需跨越資金和資源的重重壁壘。算力、算法、數據閉環是這一過程中不可或缺的三大核心要素。極越汽車 CEO 夏一平此前曾表示，「沒有 500 億做不好智駕，隻花幾十億做出的智駕都是『馬路殺手』。」這意味着，要在智能駕駛領域取得領先，車企不僅需要投入巨額資金，還需要不斷優化技術，建立高效的數據閉環。
随着 AI 驅動的技術進步，領先者與追随者之間的差距将愈發明顯。尤其是行業接下來的競争将圍繞全場景智能駕駛，數據閉環和模型積累的優勢使得行業領先者處于幾乎不可逾越的技術壁壘之中。這種差距不僅體現在技術層面，還将逐步顯現爲市場份額和品牌影響力的巨大差距。
例如，具備強大數據積累和模型訓練能力的車企，可以通過 AI 大模型快速适應不同場景的變化，優化駕駛策略和用戶體驗。而缺乏數據積累的車企，則可能面臨技術更新緩慢、産品叠代滞後的困境。
如今，變革的關鍵時刻已經到來。在這場 AI 戰局中，車企的戰略非常明确——應出盡出，搶占制高點。此時的智駕和智艙，已經從「單點突破」走向「全面覆蓋」，誰能快速構建技術護城河，誰就能在未來的行業版圖中占據主動。
作者：周永亮。
