透視技術(shù)本源，探尋 AI 定義汽車的底層命題。

作者|王蕊

編輯|西子

2026 高通汽車技術(shù)與合作峰會(huì)上，“AI 定義汽車”已經(jīng)成了全行業(yè)共識(shí)，但一個(gè)更底層的問(wèn)題依然沒(méi)有答案：未來(lái)汽車的“大腦”，到底該裝在座艙里，還是長(zhǎng)在智駕上？

這場(chǎng)“主腦之爭(zhēng)”中，站在利益中間方的觀點(diǎn)更彌足珍貴。博世智能駕控中國(guó)區(qū)總裁吳永橋提出了一個(gè)值得行業(yè)深思的判斷：智能駕駛是汽車領(lǐng)域第一個(gè)真正落地的物理 AI 場(chǎng)景，因此更有可能定義整車智能的技術(shù)基座。

△博世智能駕控中國(guó)區(qū)總裁吳永橋

這個(gè)判斷并非站在智駕立場(chǎng)的自說(shuō)自話，在智能座艙賽道，博世也是全球領(lǐng)先玩家。博世是全球第一家與高通合作、基于 8155 芯片開(kāi)發(fā)智能座艙項(xiàng)目的企業(yè)。2026 年 4 月，博世搭載高通芯片的智能座艙累計(jì)出貨超過(guò) 1000 萬(wàn)套，已成為全球最大的智能座艙供應(yīng)商之一。

也就是說(shuō)，博世不是拋開(kāi)座艙之外談智駕，更不是簡(jiǎn)單用智駕否定座艙。它是在把座艙做到千萬(wàn)級(jí)規(guī)模、摸透 AI 座艙量產(chǎn)難題之后，重新追問(wèn)整車智能的技術(shù)終局。

“人心無(wú)界”比“物理無(wú)界”復(fù)雜？

“座艙主腦論”最核心的論據(jù)，莫過(guò)于“人心無(wú)界”：智駕的目標(biāo)只是“安全送達(dá)”，有明確的物理邊界；而座艙需要滿足人類無(wú)限的情感、娛樂(lè)和服務(wù)需求，因此會(huì)持續(xù)生長(zhǎng)，最終形成“1 個(gè)座艙大腦 + N 個(gè)專業(yè)智能體”的架構(gòu)。

但在吳永橋看來(lái)，這套邏輯存在一個(gè)底層偏差：它把智駕窄化為一個(gè)“交通運(yùn)輸工具程序”，又把座艙放大成了“通用人工智能”。

回到底層技術(shù)，座艙的復(fù)雜度始終局限在數(shù)字空間。所謂“主動(dòng)服務(wù)、千人千面”，本質(zhì)上是大模型幫用戶調(diào)用服務(wù)、生成內(nèi)容、匹配需求。比如推薦路線、訂餐訂票、播放音樂(lè)、提醒日程。這些交互發(fā)生在屏幕與語(yǔ)音之間，容錯(cuò)率高，即使出錯(cuò)也有修正的機(jī)會(huì)。

而智駕面對(duì)的是開(kāi)放、不可預(yù)測(cè)的物理世界，它不僅要判斷前車會(huì)不會(huì)急剎、行人會(huì)不會(huì)橫穿、外賣車會(huì)不會(huì)突然竄出，還要在雨霧、遮擋、施工等極端場(chǎng)景下毫秒級(jí)決策，并直接控制車輛轉(zhuǎn)向、剎車、加速。

這才是物理 AI 和數(shù)字 AI 最大的區(qū)別：座艙解決“人與車的交流”，智駕解決“車與世界的交互”。

“人心無(wú)界”當(dāng)然成立，但物理世界的復(fù)雜度和難度是碾壓級(jí)的。一個(gè)能穩(wěn)定控制物理實(shí)體的 AI，可以向下兼容語(yǔ)言交互與主動(dòng)服務(wù)。但一個(gè)只會(huì)處理數(shù)字信息的座艙 AI，永遠(yuǎn)無(wú)法向上接管實(shí)時(shí)駕駛控制。

誰(shuí)消耗更大算力，誰(shuí)就是汽車大腦

在吳永橋看來(lái)，判斷誰(shuí)將是整車主腦，不用糾結(jié)概念，核心看三個(gè)最樸素的現(xiàn)實(shí)：數(shù)據(jù)往哪里流、算力往哪里堆、能力往哪里泛化。

隨著智駕向一段式端到端大模型演進(jìn)，過(guò)去分散的感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制模塊被統(tǒng)一到同一個(gè)基座中。

這個(gè)基座首先要處理的，是攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)每秒產(chǎn)生的 TB 級(jí)物理世界數(shù)據(jù)，這部分消耗了整車絕大部分的算力。

而座艙里的語(yǔ)音喚醒、聽(tīng)懂需求、生成回答這些功能，本質(zhì)上都只是簡(jiǎn)單的文字和聲音輸入。到了統(tǒng)一的整車大模型里，它們最終都會(huì)變成一句很簡(jiǎn)單的指令，就像你給 DeepSeek 發(fā)一條消息一樣。

因此，技術(shù)演進(jìn)的方向更可能是“整車 AI 先完成對(duì)物理世界的感知與決策，再接收來(lái)自座艙的人類指令”，而非“智駕把能力上交座艙”。吳永橋也在演講中提到，算力堆砌本身是個(gè)偽命題：座艙只要打磨好用戶高頻使用的功能，根本不需要 2000-3000TOPS 的硬件堆砌，真正重要的是模型、算法、存儲(chǔ)帶寬和成本之間的平衡。真實(shí)的算力流向與消耗權(quán)重，已經(jīng)暴露了誰(shuí)才更有可能承載核心主腦的角色。

智駕的終局，只是“器官化”？

業(yè)內(nèi)有人將汽車與人體進(jìn)行類比，認(rèn)為“智駕成熟后就會(huì)器官化”，這本質(zhì)是陷入了技術(shù)終點(diǎn)謬誤，誤將自動(dòng)駕駛當(dāng)成智能駕駛技術(shù)的最終形態(tài)。事實(shí)上，城市領(lǐng)航、全場(chǎng)景輔助駕駛，僅僅是物理 AI 在四輪出行載體上的第一站。

汽車本質(zhì)上就是一臺(tái)“四輪機(jī)器人”。智駕要解決的，不只是從 A 點(diǎn)開(kāi)到 B 點(diǎn)，而是讓 AI 在真實(shí)世界里完成一整套閉環(huán)：看見(jiàn)環(huán)境→理解風(fēng)險(xiǎn)→預(yù)測(cè)變化→規(guī)劃動(dòng)作→執(zhí)行控制。這套能力一旦跑通，絕不會(huì)只停留在汽車?yán)铩?/p>

吳永橋指出，復(fù)雜城市領(lǐng)航輔助并不是物理 AI 的終局，它只是大模型在“四輪機(jī)器人”上的第一階段落地。隨著無(wú)圖方案和端到端算法成熟，這套能夠理解三維空間、完成運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，并在物理世界中閉環(huán)操作的大模型，有機(jī)會(huì)繼續(xù)向人形機(jī)器人、無(wú)人配送、智能制造等更廣闊的物理 AI 場(chǎng)景延展。

這些場(chǎng)景看起來(lái)不同，但底層問(wèn)題很接近。人形機(jī)器人要理解空間、識(shí)別物體、規(guī)劃動(dòng)作；無(wú)人配送要識(shí)別道路、避開(kāi)行人、完成路徑?jīng)Q策；智能制造要感知工件、控制機(jī)械臂、完成操作。歸根到底，都是 AI 如何理解真實(shí)世界，并把判斷變成動(dòng)作。

這也是為什么特斯拉會(huì)把 FSD、整車 AI 和 Optimus 放在同一套 AI 體系下。所以，智駕更像物理 AI 在汽車上的第一塊試驗(yàn)田。誰(shuí)能持續(xù)從真實(shí)世界中獲取數(shù)據(jù)、理解環(huán)境并完成行動(dòng)，誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)成為整車智能的技術(shù)底座。

車企 AI 一把手，都是智駕人

技術(shù)路線的選擇，最終都會(huì)誠(chéng)實(shí)地體現(xiàn)在企業(yè)的組織架構(gòu)上。觀察全球最頭部的智能車企，會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)驚人一致的趨勢(shì)：整車 AI 或智能業(yè)務(wù)的最高統(tǒng)帥，幾乎無(wú)一例外由智駕業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人出任。越是 All in AI 的企業(yè)，這條組織邏輯就越清晰。

特斯拉是最典型的例子：AI 軟件副總裁 Ashok Elluswamy 同時(shí)負(fù)責(zé) FSD 全棧研發(fā)與 Optimus 人形機(jī)器人的 AI 體系——在馬斯克的架構(gòu)中，自動(dòng)駕駛和機(jī)器人本來(lái)就是同一個(gè)物理 AI 命題：同一套端到端神經(jīng)架構(gòu)、同一個(gè)世界模擬器、同一顆自研 AI 芯片在不同"身體"上的投影。智駕不是某個(gè)子系統(tǒng)，而是整家公司的技術(shù)主干。

無(wú)獨(dú)有偶，蔚小理三家的思路都在沿著同一方向走： 2025 年科技日上，小鵬明確提出"物理 AI 產(chǎn)品技術(shù)體系"，智駕中心本質(zhì)上已演變?yōu)橐源竽Ｐ蜑檩S心的統(tǒng)一研發(fā)體系；

理想 2026 年初將智駕體系拆分并入基座模型與軟件本體團(tuán)隊(duì)，明確“自動(dòng)駕駛是機(jī)器人的上半場(chǎng)”，李想親自聚焦 AI 戰(zhàn)略，由原智駕 VLA 模型負(fù)責(zé)人詹錕統(tǒng)領(lǐng)統(tǒng)一 AI 基座與智駕核心研發(fā)；

同樣，蔚來(lái)智駕負(fù)責(zé)人任少卿直接帶隊(duì)大模型部，打破傳統(tǒng)模塊化分工，將智駕部門(mén)收斂為統(tǒng)一 AI 中臺(tái)，為多品牌提供跨域模型能力。

如果“座艙主腦論”真的成立，如果人心的無(wú)界真的能向上兼容物理世界，為什么這些最懂技術(shù)的企業(yè)，沒(méi)有一個(gè)讓座艙負(fù)責(zé)人來(lái)統(tǒng)領(lǐng)全局？組織架構(gòu)的每一次洗牌，從來(lái)不是拍腦袋的決定。誰(shuí)承擔(dān)的數(shù)據(jù)最復(fù)雜，誰(shuí)消耗的算力最多，誰(shuí)負(fù)責(zé)的安全責(zé)任最重，誰(shuí)就握有最高指揮權(quán)。這，就是產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)技術(shù)終局最誠(chéng)實(shí)的投票。

打通壁壘才是唯一的必答題

最后需要明確的是，這場(chǎng)“主腦之爭(zhēng)”從來(lái)不是零和博弈。吳永橋的核心觀點(diǎn)，也不是“智駕會(huì)取代座艙”，而是重新定義兩者的分工：智駕更有可能成為整車智能的技術(shù)基座，負(fù)責(zé)理解真實(shí)世界、判斷風(fēng)險(xiǎn)、協(xié)調(diào)車輛動(dòng)作；座艙則會(huì)成為人與整車 AI 溝通的核心入口，負(fù)責(zé)理解人的需求、表達(dá)信息、承接服務(wù)體驗(yàn)。

一個(gè)面向物理世界，一個(gè)面向用戶體驗(yàn)。未來(lái)的整車智能，不會(huì)是座艙和智駕各自為戰(zhàn)，也不會(huì)是誰(shuí)徹底取代誰(shuí)，而是在統(tǒng)一的 AI 原生架構(gòu)下深度協(xié)同。

在 AI 定義汽車的下半場(chǎng)，真正重要的從來(lái)不是爭(zhēng)論 “誰(shuí)當(dāng)主腦”，而是誰(shuí)能率先打通物理世界與數(shù)字體驗(yàn)的壁壘，共同打造出真正安全、智能、人性化的下一代汽車。

最真誠(chéng)的智能汽車報(bào)道