撰文|李禾子

編輯| 黃大路

設計|甄尤美

2026年初，科技圈最炙手可熱的名詞是OpenClaw。隨著這個開源AI Agent（智能體）框架在開發者中病毒式傳播，“人手一只蝦”的呼聲迅速從硅谷傳到中國。

僅僅兩個月后的北京車展上，車企和供應商們已經集體亮出了自己的“龍蝦”——“XX蝦”的名字出現在了各大展臺的顯眼位置。

這種速度在傳統汽車行業幾乎不可想象。車展上，一家操作系統公司的CEO向媒體感嘆，如今一個架構師一個月能寫十幾萬行代碼，換個架構就像換衣服，“必須追，否則怎么創新？”

追得上的速度感，與追不上的成熟度，構成了這一輪“龍蝦”上車潮中最深刻的矛盾。

當觀眾在車展現場體驗這些產品時，3到5秒的響應延遲、受限的應用場景、以及從業者們對“營銷噱頭”毫不諱言的坦誠……這些依然在提醒人們：這究竟是一場產業革命的先聲，還是又一次集體“蹭熱點”？

《汽車商業評論》帶著這個問題在2026年北京車展前后走訪了多位行業人士，試圖在這場喧囂中理出一條相對清晰的脈絡。

集體搶跑

“車展是一個需要有吸引眼球東西的地方。”

一位芯片廠商高管向《汽車商業評論》談起為何突然之間，一批“龍蝦”在今年的北京車展突然涌現。他算道，車企規劃車展通常要提前三四個月，恰好與年初OpenClaw爆火的時間線吻合，“大家都希望往車展上趕。”

可以說，當行業意識到AI Agent可能成為下一代交互入口時，車展這個天然的展示窗口就在日程表上了，哪怕產品還沒打磨好，Demo也必須先上去。

這在某種程度反映出汽車行業正經歷一場身份焦慮。

過去，汽車品牌溢價建立在發動機、變速箱、底盤“老三樣”上，但電動化已經讓這些差異迅速抹平。上述芯片廠商高管直言，現在所有品牌，尤其是國產品牌，“必須要想盡辦法增加自己品牌的科技屬性，這是最重要的”。

這時，“龍蝦”恰好提供了一個絕佳的科技標簽，它夠新、夠前沿、夠有話題性，能讓品牌在消費者心智中占據“智能化”的高地。

某智能座艙解決方案頭部企業的產品研發負責人則用“集體焦慮”來解釋這一現象。他向《汽車商業評論》表示，自從大模型出現以來，行業的焦慮就在不斷加重，“龍蝦”現象“其實是在邁往下一代際AI駕艙的進程中，各家競爭的一個表現”。

該人士觀察到，年初OpenClaw爆火后，有的供應商和車企“兩三個月就開始出產品了”，盡管體驗還要打磨，但“基本已經跑通”。

當一個賽道里的玩家都在加速，沒有人敢停下來等產品成熟。停下來就可能被定義為“落后”，而在今天的市場敘事中，“不夠科技”是汽車品牌最不愿被貼上的標簽。

不過，用“蹭熱度”來定性這波浪潮，同樣過于粗暴。

受訪者幾乎都向《汽車商業評論》表達了一個共同的判斷：“龍蝦”所代表的AI Agent方向，不是一個稍縱即逝的wave（浪潮），而是一個不可逆的stage（階段）。

上述高管認為，“龍蝦”的到來幾乎顛覆了整個行業的認知，而當認知“提升了一個檔次，就下不去了”。

這有點類似GPT-3出現時的情形。技術本身還很早期，但方向已被驗證，剩下的只是等待誰能跑到終點。

“龍蝦”究竟改變了什么？

拋開營銷話術，“龍蝦”給汽車帶來的真正變量是什么？

關于這個問題，多位受訪者的觀點同樣一致：“龍蝦”帶來的，是交互范式的躍遷。

不過，博泰車聯產品總監杜芳也提醒《汽車商業評論》，“龍蝦”并非憑空出現。它不是在座艙里從零到一獨立生長出來的新技術，而是依賴了大量的基礎工作。

“作為整個AI技術棧演進的一部分，前期大家做的Agent、Skill、MCP這些東西，現在都成為實現‘龍蝦’服務的基礎，”她說，“沒有這些基礎，‘龍蝦’是沒有東西可以用的。”在她看來，“龍蝦”的本質是實現路徑發生了一次改變，把此前行業在AI上的種種積累重新組織和調用了起來。

站在產品經理的角度，杜芳梳理了這場變革兩個遞進的層次。

最直觀的變化是，汽車內的交互從“回合制”進化到了“目標式”。

過去用戶說一句話、系統答一句話，后來升級為它能完成一個任務流（比如自動連接藍牙再撥號），而現在，用戶只需要表達一個模糊的需求，系統便會自己拆解目標、組織步驟、調用工具鏈。

一個典型的例子是，當用戶在車上說了一句“車里好臭”，AI會自己判斷需要打開空氣凈化器還是切換內外循環，而不是等用戶說出精確的操作指令。

這種“目標式交互”的精髓在于，AI的響應不再是預設腳本，而是一種具有自主規劃能力的動態執行。

“龍蝦”帶來的另一種變化是交互的觸發機制，即從被動響應走向了主動感知與交互。

系統能通過多模態能力感知場景，比如用戶的疲勞狀態、健康狀態，車輛的駕駛環境，泊車環境，離車后的車周環境等，判斷場景異常或需要提供服務時，在合適的時機發起主動交互，并在用戶許可的情況下規劃服務流程、調用服務能力等。

“龍蝦”帶來的這些變化，最終都將指向交互邊界的打破。

杜芳描述了車展上一個令她印象深刻的Demo：用戶在車里說一句“和好友A、B都說一下，我們后天晚上聚個餐，再幫我們預定一個中間點的餐館”，系統便會自己打電話、發消息、訂餐廳，協調多人日程，遇到沖突還會返回來和用戶確認，再統一通知所有人。

這意味著，原本需要手動操作多個APP、打多個電話的復雜流程，已經能被一句話替代（前提是這套系統真的能跑通）。

顯而易見的是，“龍蝦”帶來的交互變革實際并沒有創造新的場景。

前述芯片廠商高管告訴《汽車商業評論》，“龍蝦”實際上是站在用戶和場景中間的一層，“它并不會讓場景增加，只是改變了完成任務的方式”。

說得更詳細一些，用戶本來就要導航、訂餐、調空調，“龍蝦”并沒有發明這些需求。它給用戶帶來最大的改變是，讓用戶不再需要分別打開不同的應用，而是能通過一個統一的入口去完成。

不過，這事實上也點出了“龍蝦”上車的隱含風險：如果它只是交互方式的改良，而非創造新的價值場景，那么用戶是否真的愿意為此付費？

云端VS端側

技術路線的選擇從來不只是技術問題，它決定了誰掌握入口、誰擁有數據和付費關系。當大模型廠商、車企、供應商三方同時布局起“龍蝦”上車時，一場圍繞計算架構的暗戰已經打響。

在接受《汽車商業評論》等媒體的采訪時，地平線創始人余凱提出了一個頗具歷史縱深感的視角。

他回溯了過去五十年計算史的大勢：“七八十年代計算基本上在主機；八十年代末Personal computer發展起來，到了互聯網時代計算又到了云上；移動互聯網時代APP贏了，計算到了手機；到了人工智能時代，計算又再一次回到了云端。”

而隨著Agent導致Token調用量暴漲，他現在看到的是一波新需求：把大模型計算搬到本地。因為“第一便宜，第二能保障實時性，第三是能保護用戶隱私”。

這解釋了地平線近期的種種動作。

4月22日，地平線在北京舉辦年度產品技術發布會，高調推出了旗下首顆艙駕融合芯片星空（Starry），分為算力650TOPS的Starry 6P，及算力500TOPS的Starry 6H兩款。被定義為車載OS的“KakaClaw咖咖蝦”也同時推出。

地平線的判斷是，當智駕趨成熟，艙與駕必然走向融合。

言下之意其實也是在說，未來因“龍蝦”上車產生的大量計算需求，終將跑在本地（車里）。

地平線的這一判斷實際上直指“龍蝦”上車所帶來的計算層面的核心分歧：到底是跑在云端還是端側？

據《汽車商業評論》了解，比起地平線星空（Starry）這樣的艙駕融合芯片，當前行業更流行的做法是算力外掛，即在車上引入AI Box。兩者的共同點都是致力于提升車輛的AI能力，但本質區別在于“融合”與“外掛”代表了不同技術路徑。

嚴格來說，這兩種技術路徑的核心，都是依托于“端云一體”或“端云協同”的大框架，但它們的定位和依賴程度有著顯著差異。

打個比方，艙駕融合芯片是“主力軍”，旨在提升本地算力上限，力求更多任務在車端完成；而AI Box則更像一個“特種兵”或“增強包”，專為補充算力而生，但它與生俱來就高度依賴云端協同。

對此，前述芯片廠商高管從物理現實角度分析了AI Box的存在。

“之所以引入AI Box，是因為本地的算力不夠，”他說，而車上的物理限制是剛性的，“在車上放一臺B300服務器，車的電池都撐不住。”

從這個意義上說，純端側的“龍蝦”本質上是一個“裁剪版”，只能完成有限任務。

但他同時點出了商業層面的張力：“車企肯定不愿意說我的入口又被互聯網公司占走。但是沒辦法，用戶選擇了用誰的服務，你阻止不了。”

這背后是一個殘酷的商業邏輯：未來用戶可能每月為“龍蝦”的Token付費，就像今天交手機話費和充視頻會員一樣；誰提供“龍蝦”，誰就擁有賬號、數據和持續收費的權利。

互聯網巨頭想把“龍蝦”養在自己的云上，車企想守住車內的入口，最終的平衡點可能還要取決于用戶用腳投票。

按照余凱的說法，地平線未來依然會選擇“專注于汽車”——不自己做跨終端的“龍蝦”生態，而是做車內計算平臺的底層。

有平臺架構師向《汽車商業評論》表達過一個很有意味的產品思考。他談到整車BOM成本的分配邏輯時指出，傳統車企往往按當下的需求配置芯片算力，但汽車的生命周期是五年。

“對計算系統的考量一定不是今天夠不夠，是在未來，至少明年或者是后年夠不夠。”他說。

該架構師繼續補充，如果車上算力第三年已經捉襟見肘，到第五年用戶體驗就會嚴重衰減。“你的成本分布不可避免是向計算機部分轉移，誰先認識到這個規律，誰把這件事做得最徹底……那誰就能在每一年的競爭里面取得優勢。”

這些其實都說明了一個目前被很多人忽視的問題：“龍蝦”上車不僅是軟件問題，更是一個硬件預埋問題。

今天選擇什么樣的芯片配置，決定了三年后這輛車能不能跑得動不斷升級的AI Agent。而那些只為了趕車展熱點草草上馬Demo、卻沒有對計算平臺做長遠規劃的做法，可能是在為日后的用戶不滿埋下伏筆。

從Demo到量產的距離

與車展上呈現的“龍蝦”上車熱鬧景象形成鮮明對比的，是真正技術落地的難度。Demo距離大規模量產，中間橫亙著不小的技術鴻溝。

紅帽副總裁兼邊緣事業部和汽車操作系統總經理Francis Chow用一個生動的比喻，向《汽車商業評論》表達了他對“龍蝦”上車的擔憂：“龍蝦”就像“把手機交給一個六歲的小孩”。

“你把太多能力交給一個還不懂的人……如果你不知道怎么用它，其實很危險，而且沒人知道怎么給它設定邊界。”他表示。

他還特別指出了一個前所未有的變量：技術的發展速度已經超出了人類預判的能力。“以前我們總能預測三到五年后的未來，現在我連三個月后能做什么都無法預測。”

Francis Chow點出的是一個根本矛盾：當一個技術的演進速度超過了我們理解其風險的能力時，應該如何安全地將它部署到人命關天的汽車上？

自OpenClaw問世以來，針對AI智能體的供應鏈攻擊、越權操作、密鑰泄露等安全事件時有發生。2026年1月爆發的“利爪浩劫”事件，曾是迄今已知最大規模的AI智能體供應鏈攻擊，深刻暴露了智能體生態安全的脆弱性。

4月下旬，百川智能CEO王小川也曾公開發出警告，認為由OpenClaw類智能體引發的大規模安全事件可能在2026年集中爆發。

百川智能CEO王小川

據業內人士透露，智駕領域一直強調技術演進與安全性的精妙平衡，而“龍蝦”目前“連一個行業標準都沒有”。

前述芯片廠商高管則表達了他更明確的判斷：“所有跟車控相關的東西肯定不能碰……所有可能會產生安全隱患的權限都不會給‘龍蝦’”。至于未來能否逐步開放，他的回答是取決于技術成熟度和安全性之間的平衡，就像智駕一樣，走一步看一步。

安全之外，成本是另一道緊箍咒。

杜芳表示，Token消耗面臨雙重成本壓力：云端調用需要付費，端側部署則需要更強算力的芯片，而目前“至少驍龍8295之前的芯片都不太能滿足當前行業對端側AI產品的需求，因此很多車企正在考慮用AI BOX方案作為補充”。

而作為端側AI的支持者，中科創達CEO宋洋則向《汽車商業評論》表達了對端側降本能力的看好：用端側模型覆蓋80%的日常意圖，如開空調、開車窗這類操作本就不需要云端，一次部署終身使用；只有新聞查詢、復雜規劃這類才調用云端，花費不會太多。

除了安全和成本，“龍蝦”在車端交付體驗的鴻溝同樣顯著。

即便是Demo，當前的車上“龍蝦”體驗仍有很大的提升空間，例如：交互速度、用戶體驗設計等。杜芳在車展實地體驗多家產品后的感受是，3到5秒甚至更長的響應時延依然普遍，這距離用戶習慣的毫秒級語音控制仍有相當大的距離。

而在時延之外，更根本的體驗落差還在于，當前絕大多數“龍蝦”上車方案還遠未實現“全端打通”。它們更像一個被圈定在座艙內的功能模塊，而非理想中那個隨人流轉、跨設備無縫銜接的AI個人助手。

這也是當前的車端“龍蝦”被認為是“裁剪版”的另一層含義。

“‘龍蝦’帶來更關鍵的變化，是從車內交互變為跨端跨域式復雜任務交互。”杜芳說。

盡管她也留意到，北京車展上已有供應商展示了通過手機微信或飛書的自然語言“聊天”方式遠程操控車輛，或在車端與語音助理“聊天”操控辦公電腦和家中IoT設備等等的Demo。但這類跨端場景目前仍停留在概念演示階段，距離大規模落地還有相當長的路要走。

對此，前述芯片廠商高管的評價更為直白：“‘龍蝦’還很早期，現在都還在以零點幾版本的速度更新，沒準沒出到1.0版本之前就被新的東西顛覆了。”

最后還有一個無法繞過的根本問題：用戶在車上真的需要一只“龍蝦”嗎？

比起車展上的熱鬧場面，普通用戶對“龍蝦”的感知尚不明顯。并且，已經有觀點認為PC端存在Token浪費的情況，匆匆移植到車端更像各企業在應對焦慮，難說是否將帶來更大浪費。

但又或許，現在的答案不在于用戶“需要或不需要”，而在于產業方向已經不可逆轉。

一位資深從業者在接受《汽車商業評論》的采訪時講到一段頗具啟發性的觀點，“如果以世界末日的觀點回頭看，我們今天做的所有技術和努力的活動都是無意義的……技術的發展是step by step的，而且是一個綜合體。”

他認為真正能改變世界的，不是追逐最性感的技術概念，而是用未來兩到三年效率最大化、成熟度最大化的技術，把產品扎扎實實推向市場，“18個月以后再來一次”。

這番話事實上道出了“龍蝦”上車此刻的本質面目：它被過載的營銷期待和真實的產業探索同時裹挾，真正的落地不會是一場閃電戰，而是一場持久戰。

而從概念到量產的路上，跑得穩比跑得快更重要。