一個典型的中國車主，上班通勤、周末外出，一年在車上可能要待上超 400 個小時，相當于朝九晚五工作制下的 50.5 個工作日，或是連續 10 個周末一直在車上。

這是一筆巨大的時間成本，但過去我們一直把它當成理所當然的消耗品，默認它不可避免，甚至默許它被浪費。

車從誕生那天起，本質上就是一個通過消耗時間，將人從 A 點送到 B 點的工具。縱覽人類汽車工業百年發展史，車速越來越快、座椅越來越舒適、操控與變速越來越準確、車上的娛樂越來越豐富。

科技公司與車企們，希望人在車上待得舒適，也從未停止將人類從駕駛中解放的探索。智駕的出現，讓駕駛的效率又往前邁了一大步，人類第一次有機會從駕駛這項耗時、耗力且充滿風險的任務中解放出來。

但真正的問題也隨之出現，當人不再需要開車，當這 400 個小時被釋放出來，它該被用來做什么？車內的時間與冗余的算力，如何轉化為新的價值？

在 2026 年，我們已經習慣向 AI 索取效率，Agent 開始解決編程與匯報的效率問題、解決創作與輸出的效率問題。AI 又該如何解決車上 400 個小時的效率問題？

這是智能化的下半場。也是科技公司與車企們要回答的問題。能回答好這個問題的公司，也會在智能化的下半場獲得先機。

智駕之后，智能化下半場的新戰事

輔助駕駛的出現，拉開了智能電動汽車的大幕，也一度是上半場競爭的主軸。

來到 2026 年，智駕已經滲透到 10 萬以下車型，新上市的車型基本都具備了行泊一體的智駕能力。車企、智駕供應商與背后的算力、芯片等科技公司，一路投入資源，不斷提高智駕的可用性、安全性與門檻。

這個過程中，阿里是一個不可忽視的角色。在智駕的浪潮中，阿里云全棧AI能力獲得了中國車企普遍的認可：中國 60% 的智能駕駛 AI 算力來自阿里云，有 30 多家頭部車企和智駕方案商在阿里云上開展智駕研發。但無論在上半場取得怎樣的成績，都要面臨新的競爭形勢。

車企需要新的差異化建立優勢，消費者期待下一步的創新。上半場，人們關心的是如何更快、更省力、更舒服地到達。而到了下半場，問題變成了當駕駛被接管，這段被釋放出來的時間還能做什么，需求從駕駛效率轉向時間價值。

注意力成為稀缺資源的當下，座艙的價值愈發凸顯，封閉私密的空間、完整不被打擾的碎片化時間、天然可聯動出行與消費的場景屬性。智駕供應商向艙內延伸，大模型公司尋找終端落地，芯片廠商試圖以軟硬一體突圍，所有玩家都在爭奪同一件事——這段被釋放的時間。

也因此，在北京車展上，一批展商們密集發布了座艙智能化的新動態。為車企提供智能化服務的角色有幾類，一是過去的智駕供應商，在艙駕一體的趨勢下，也開始切入座艙的智能化；二是大模型公司，為模型找到新的落地終端；還有芯片公司，希望靠軟硬一體突圍。

這其中，阿里千問聯手數十家車企落地上車，也是行業風向轉向的縮影。

在智能化的下半場，誰能率先給出新的座艙范式，誰就有機會打破同質化。積累了數據、行業認知與生態后，阿里也在智能座艙這場戰役里，展示了其充分的準備。

大模型上車，該以怎樣的新姿勢？

大模型上車絕非改造語音助手這樣簡單，回顧歷史，每一項技術在遷移到新平臺時，都會經歷從單純復制原有模式，到探索出全新范式的演進過程。

Agent 在手機上的落地，已經給行業做了一次預演。

過去一年，不少公司嘗試把手機操作 Agent 化。一條路徑是繞開操作系統，用獨立 App 去編排流程，再通過模擬點擊、滑動，在不同 App 之間來回跳轉完成任務。結果很直接，體驗割裂、效率低下，點一杯奶茶比手動還慢，還伴隨著權限與隱私爭議，最終被服務方普遍抵制。

另一條相似的教訓來自智駕，車企沿用 AB 供思路，把感知、決策、泊車、行車拆給不同供應商，結果是模塊協同效率低、體驗不一致，最終反而倒逼一體化方案成為主流。

這些嘗試雖然走了彎路，但結論很清晰。AI 落地新終端，拼的不是能不能做，而是能不能一體做，從底層模型、系統接口到服務與商業閉環，端到端全部打通，以“一攬子打包”的形式完整交付。

車企不需要在每個環節去對接不同的公司，提供模型與服務的公司也不需要彼此提防，就像公司內拆掉了部門墻，協同鏈路被打通，效率自然成倍提升。

在車展上，阿里提出的 AI 超級副駕概念，就與這樣的思路與實現方式不謀而合。

這套方案不是單點能力的交付，而是打包了阿里全棧的 AI 能力與生態資源，從算力、端云協同模型，到語音助手、數據體系，再到服務鏈路，全部打通。這也是阿里重整集團 AI 戰略后，第一次把已獲得驗證的完整技術棧落地到一個重要的新平臺——智能汽車座艙。

全鏈路交付的優勢顯而易見，除了更能聽懂人話的語音助手外，高德導航也支持了多輪對話添加途經點。支付寶與淘天、淘寶閃購的能力也全線打通，用戶在開車時想買東西，用支付寶的聲紋支付、通過淘寶閃購下單，全程不需要掏手機，就像副駕上坐著一個人在幫你操辦一切。

支撐這一切的，是端云協同的架構。相比手機和 PC，汽車對本地模型的依賴更強——既要保證低時延響應，也要在弱網環境下具備基礎能力，同時兼顧數據隱私。端側負責處理車內的多模態數據與實時交互，云端則承擔深度推理與生態連接，雙方協同形成一套完整的架構。

但更關鍵的變化，不在體驗，而在商業。

把時間拉長，它的價值會更顯性，汽車擁有遠超手機的算力與電力供給，有望成為個人智能、數據和算力的核心樞紐，下一步，它會成為連接人、數據與現實世界的核心節點。

在通用機器人普及之前，汽車就是當下規模最大、算力最強的物理 AI 載體，全球已有約 6000 萬至 7500 萬輛具備 L2 及以上能力的車輛，這些龐大的端側算力會是分布式的超級計算機，同時，它所積累的數據與認知，也是通往物理 AI 世界的門票。

誰有資格成為定義者？

不可否認，推動智能化上半場發展的，主要是來自硅谷的力量，Google 的 Waymo 長期重金投入 Robotaxi，馬斯克與特斯拉在不被看好的路徑上持續迭代，最終把乘用車輔助駕駛推向主流。

在這一階段，無論是 L2 還是 L4，中國公司更多扮演追趕者的角色，沿著既定的技術與商業路徑前行。

而在大模型浪潮中，中國公司顯然已經開始與硅谷處在接近的領先地位。智能化的下半場是一個尚未被定義的領域，沒有成熟路徑可循，真正進入了無人區，同時這也意味著，從追趕走向定義的機會。

智能駕駛更像登山，目標清晰，難的是路徑。智能化下半場更像開荒，方向未定，技術、產品與商業生態又耦合緊密，僅靠車企或單一供應商，都無法獨立完成。

同時，行業分工也會發生變化，行業也不再需要一個個單獨的智能化供應商，而是更需要一個“智能化底座共建者”，去打通從模型、算力到服務與商業閉環的全鏈路能力。

這股浪潮中，同時掌握全鏈路的公司，天然更有希望成為那個底座。

阿里是行業內極少數同時掌握了大模型能力、云、超級 App 與完整的生態的公司。

在月初的智能電動汽車發展高層論壇上，阿里云智能集團公共云事業部 AI 汽車行業總經理李強總結，阿里云在汽車行業的差異化價值主要有兩方面：第一，全棧技術的差異化價值；第二，阿里巴巴有最豐富的生態。

Qwen 模型處于全球領先位置，車端小模型的部署已跑通。千問 App 目前月活數已超 1.6 億。疊加高德沉淀的出行與路網數據，以及淘天體系的交易能力，使其具備從理解需求到完成交易的閉環能力。

年初千問請奶茶的嘗試，本質上是對這套鏈路的實戰驗證——不僅帶來了用戶增長，更重要的是證明了流程可以跑通，并具備跨終端復制的可能。

回看上半場，領先者往往具備幾個共同特征：強大的自研能力、軟硬一體的控制力、持續滾動的數據飛輪，以及清晰的商業閉環。開啟下半場，想走到領先位置，所需要的能力只會更多。作為少數能提供全棧服務的公司，阿里有機會成為行業新底座、與車企一同深入無人區。

更進一步地，歷史上的偉大科技公司，幾乎都是解決了一個具體的問題：大幅提高了人類的效率。而當生產力被極大釋放，如何承接并放大這些能力、創造新的價值空間，本身就是孕育下一代巨頭的機會。

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