OpenAI創始人奧爾特曼曾說，人工智能最終將像電和水一樣，作為一種基礎公用事業進行買賣。這話正在變成現實。

AI改變了搜索引擎的邏輯，我們不再需要從滿頁廣告鏈接里篩選正確答案；重塑了內容創作的方式，從文案到圖片，從短視頻到影視劇，生產效率以前所未有的速度在飆升；它甚至開始填平數字鴻溝，讓不會操作智能手機的老年人也能在AI協助下完成網購掛號。

我們的生活逐漸被AI填滿，但仍有一塊重要的拼圖處于“智能”與“智障”的薛定諤態——你永遠不知道它下一秒是聰明還是犯傻。這塊拼圖，就是汽車座艙。

曾幾何時，比亞迪創始人王傳福就說過：“智能汽車是長了腿的超級手機。”——這曾是車圈對智能座艙的全部想象。

但2026年的當下，隨著AI大廠深度入局汽車行業，曾經以為的“全部想象”已經不夠看了。邏輯變了，玩法變了，而這場變革的影響，遠比想象的要深遠。

01

尷尬的“前世”

座艙演化史，大致可以分為幾個“努力”但“笨拙”的階段。

1.0時代：功能堆砌的“硬件軍備競賽”。

最初，所謂的“智能座艙”更像是居家軟裝，把機械儀表升級到液晶屏，將收音機換成觸控屏。隨后車企極盡可能地將“彩電、冰箱、大沙發”平移到車里，營造“車＝家”的錯覺。但那時候的座艙，更像一臺與外界斷聯的平板——裝得很滿，但忽略了“移動”這個車輛最為核心的屬性。

十年前的汽車座艙

2.0時代：語音助手的“單選考題”。

用戶不再需要伸手擰旋鈕，動動嘴就能開空調、調音量。但本質上，“語音助手”只是“用嘴巴替代了手”，車輛只能接受固定指令。一旦用戶說了什么“規定指令外的閑話”，就只能得到一個官方回復：“很遺憾，暫不支持該指令。”

3.0時代：任務大師與“淺層智能”。

用戶可以提前設置“場景卡”，用類似“條件單”的邏輯，聯動多個車載功能。再到后來，以DeepSeek為首的大模型上車并不斷精進，車載語音助手變得更“聰明”了——能陪聊、能畫畫、能做導游、能講笑話，甚至掌握了“廢話文學”的精髓，和用戶插科打諢，提供情緒價值。

但這種智能依然是割裂的，它更像一個被框在平板里的“網友”，離車本身的核心硬件很遠。

事實上，直到2025年，車企的智能座艙依然深陷在“堆料”的迷宮中。算力越來越強，屏幕越來越多，車載APP甚至多到需要用文件夾來歸納。然而遺憾的是，車企提供了很多，但用戶用到的很少。

很多功能明明很不錯，卻只能躺在犄角旮旯“吃灰”。真正高頻使用的，依然是導航和音樂。其他創新功能要么學習成本太高，要么菜單層級太深。這種浪費對車企和用戶是雙輸。

幸好，事情正在向好的方向轉變。打破這種僵局的，不是更快的芯片，也不是更大的屏幕，而是AI智能體。

AI的出現終結了過去“堆硬件、堆功能、堆APP”的粗放式競爭。一種全新邏輯正在形成：AI不再是座艙的“附加項”，而正在成為座艙的“操作系統”本身。它不負責提供更多的按鈕，而是負責讓那些塵封的功能變得顯性和易得。

這，就是“AI定義汽車”時代的開端。

02

破局的“今生”

過去的AI，像是車上臨時加掛的“外掛”——你得先想起它，再喚醒它，然后一字一句地告訴它該做什么。

而現在，AI是汽車的“原住民”。它不再是等著被召喚的客服，而是一個隨時在側的家人：你不用說太多，它就能懂；你還沒開口，它可能已經做好了。

這其中最核心的差異，是從“指令執行”向“任務達成”的轉變。

在語音助手時代，你需要生硬地給出明確指令：“打開座椅加熱，溫度調到三檔，打開方向盤加熱，播放周杰倫的歌。”

在AI Agent時代，你只需要隨口說一句：“今天好冷，送完孩子上學我手都僵了。”

原生AI會進行即時推理：感知到車外溫度低，結合用戶生物特征，理解了你沒說出口的需求。它不僅會打開座椅和方向盤加熱，還會詢問是否需要調整空調溫度和出風口位置，甚至將導航目的地推薦到公司附近那家你喜歡的咖啡店。

一套操作，行云流水，妥帖周全。

這種“任務達成”式的AI智能，并非停留在概念里。在2026年北京車展上，它已經走進了現實，開幕首日，火山引擎正式發布了基于Agentic AI架構的新一代汽車AI解決方案，讓這樣的體驗真正上了車。

火山引擎打造的汽車大腦

在新一代架構中，火山引擎把三個核心引擎——對話推理、目標驅動、學習成長，塞進了一個統一的“汽車大腦”里，打通車控、導航、智駕等不同功能域，實現從感知到學習的一體化閉環。

對話推理引擎，基于行業領先的雙流式全雙工能力，實現全時免喚醒詞和多人對話能力，AI助手會在用戶每次交流時自然加入對話，隨時打斷、隨時插話，自然如真人交流。

目標驅動引擎，可以基于任務目標和環境感知，自主且持續地調用全域車載工具、生態服務和沉淀下來的Skill，真正像人一樣去做事，把復雜、多步驟、跨場景的事情從頭到尾幫你辦完，不用你反復交代。

學習成長引擎，能夠像人一樣不斷在過程中總結經驗、提升自己，不只局限于偏好、話題等基礎記憶，更能在任務執行中沉淀經驗，形成可復用的Skill。

基于這三個引擎的協同，火山引擎構建了一套“一個大腦控整車”的架構，并提供了兩種靈活的合作方式：

AI座艙套件，像是一個“樂高工具箱”——從底層大模型到三大引擎，再到完整的AI大腦，車企可以按需選用，適合那些喜歡自己掌控節奏的合作伙伴。

豆包座艙助手，則更像是“開箱即用”的完整產品。火山引擎一站式交付，車機助手和手機豆包App互聯互通，你在手機上培養出來的習慣和偏好，上車就能無縫銜接。據火山引擎表示，該方案將于年內量產上車。

用火山引擎副總裁楊立偉的話說，無論哪種合作方式，最終落到用戶日常體驗中，能被用戶能夠直觀感受到的，就是聰明、普適、鮮活——這也是AI汽車最顯性的特點。

火山引擎副總裁楊利偉

所謂聰明，是有大腦能推理，有眼耳能感知，有手腳能執行。

汽車大腦擁有雙重推理能力：即時推理和響應能力，讓你說什么它都能立刻接住；異步推理能力，讓它能記住更復雜的任務，并在合適的時機主動推進，直到任務完成。眼耳，則是全時全模態感知，全面感知車內外環境和用戶狀態，時刻在線。而深度打通整車功能域、全面深入的控車能力，則讓它真正擁有了“手腳”——有想法，能執行，說到做到。

舉個例子，當你開車時說一句“幫我照看下寶寶”，傳統助手只能做單一的即時響應——比如寶寶睡著了調暗燈光、降低空調溫度等。

而火山引擎的座艙助手，則會像一個真正的“帶娃搭子”，把“帶娃”當作一個需要持續跟進的長期任務：寶寶睡著時營造舒適環境，醒了陪講故事，哭鬧了放他最愛的《小豬佩奇》，想媽媽了就用媽媽的口吻輕聲安撫。它還會時不時跟你匯報寶寶狀態，并通過簡明的可視化畫面讓你余光一掃就心里有底——而你只需專注開車，全程不用分心。

所謂普適，是因為再強大的技術都不應該只是少數人的專利。AI的深度思考和推理，替代了過去復雜的規則，即使用戶不會打字、只說方言，也能以很低甚至零門檻去使用產品，真正做到“人使用機器”，而非“人適應機器”。

鮮活，則體現在新一代超擬人對話模型帶來的“人味兒”上。指令化語言帶來的冰冷距離感被徹底打破。人和車可以實現實時同頻對話：你可以隨時打斷它，可以插話，它也能識別你的神態語氣，像老朋友一樣自然打招呼。它的思想會成長，感情會貼近——它不是冷冰冰的工具，而是“活的”。

當你在晚高峰堵車時吐槽路況，它不會只是冷冰冰地重新規劃路線，可能會用略帶同情和遺憾的語氣說：“這條路今天確實有點暴躁，要不要聽個播客放松一下？”

它具備長期記憶，認識你、熟悉你，甚至比你的家人更懂你的用車習慣。情感大師、興趣同擔、貼心管家——你想讓它是什么角色，它就是什么角色。

座艙新玩法，就此誕生。

但新玩法，最怕純炫技、不實用。

當用戶不再刻意提醒自己“這是AI”，而是像呼吸一樣自然地與它聊天、讓它幫忙設定復雜的通勤路線、甚至在車里處理生活瑣碎、舒緩自己的負面情緒時，智能座艙才算真正落地。

火山引擎作為晚入局的AI云廠商，過去三年在汽車圈快速攻勢，后發先至，靠的是覆蓋智能駕駛、智能座艙、智能營銷等全流程的能力。目前，已經和100%主流車企合作推動AI創新。

截至2026年，基于火山引擎的豆包大模型已覆蓋超過50個汽車品牌、145個車型，搭載量穩居行業第一——超過700萬臺在路上跑的汽車，擁有了這顆“AI大腦”。

更關鍵的是活躍度：豆包大模型日均完成超過3000萬次座艙AI交互和服務閉環，成為用戶真正“用起來”的高頻伙伴。

高活躍度的背后，是整個汽車行業的集體轉向。

本屆車展期間，梅賽德斯-奔馳純電GLC、上汽奧迪E7X、上汽大眾 ID. ERA 9X、奇瑞星途EX7、一汽紅旗HS6 PHEV、別克至境E7、榮威“家越”等眾多新車都搭載了豆包大模型，為2026年國內車市帶來了全新智能體驗。

奔馳純電GLC和豆包在座艙上進行了深度合作

當然，AI智能體的賽道也在變得擁擠。阿里旗下的千問大模型、百度文心一言、華為盤古大模型都在擴大影響力。一場圍繞“誰才是最強車端智能體”的暗戰，已經悄然打響。

但無論最終誰勝出，方向已經明確：AI不再是座艙的“選配”，而是“標配”。

03

“AI座艙”就是終點嗎？

顯然不是。

智能座艙只是拉開了AIDV時代的帷幕，距離真正的“AI汽車完全體”，還有兩道坎要邁。

其一，是智能體與APP生態的終極博弈。

當AI智能體足夠強大，一個微妙的對峙正在浮現——智能體試圖“架空”傳統車載APP。

過去的邏輯是打開“美團”點外賣，打開“酷狗”聽歌。而在AI Agent架構下，AI成為唯一入口。你只需要說“到目的地時幫我取一杯咖啡”，AI就能完成下單、選品、定位、支付的全流程。

這對用戶是極致簡化，對服務方卻是流量入口的重新洗牌。這不只是技術問題，更是一場生態主導權的持久博弈。

其二，是智駕與智艙的深度聯姻。

過去，“智駕”負責開車，“座艙”負責服務，但在AI算力和云計算能力大幅溢出的今天，艙駕融合的呼聲越來越高。

想象一下：你在高架路上開啟智駕，AI感知到你已連續駕駛3小時、眼皮打架。這時候，它一邊通過智駕系統發出預警、保持車道居中，一邊通過座艙調低空調溫度、釋放提神香氛、切換快節奏歌單，甚至在你到達目的地前下單好外賣。當你說“把車開到藍衣服外賣小哥旁邊”時，它自動前往，甚至還能泊入離電梯口最近的車位。

這種跨域融合，需要AI具備極高的“素養”——記住你的疲勞狀態，分析車輛的剩余續航，預判你的心理需求，在駕駛策略和座艙環境之間找到最優解。

特斯拉FSD與Grok的結合、階躍星辰和吉利的共同探索、火山引擎與榮威的聯合開發——我們已然可以看到，艙駕融合的腳步正在加速逼近。

但腳印還不是路。

當智駕的決策邏輯與智艙的交互邏輯被同一個大腦統一調度時，汽車才算真正擁有了靈魂。而那一天到來之前，這兩道門檻，正是AI定義汽車時代必須翻越的關隘。

跨過去，才是真正的未來。

編輯：羅松松

責任編輯：羅松松