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為什么車企都在布局AI？

本文 首發于影子備忘錄

文 陌影笙

2026年6月，重慶，2026未來汽車AI技術展。

走進展館，搭載大模型的座艙里人與車自然對話，高階自動駕駛車輛在模擬山路上從容決策，具身智能機器人在產線上精準裝配。

幾乎同一時間，理想汽車在Livis Day上喊出“四季度對標特斯拉FSD V14”；

小鵬汽車董事長何小鵬親自掛帥機器人業務，誓要在年底量產人形機器人；

比亞迪執行副總裁李柯公開確認公司正在開發人形機器人；奇瑞一周之內連簽引望、火山引擎兩大合作伙伴。

如果你是一個普通消費者，打開手機刷到這些新聞，大概率會冒出兩個疑問：這些車企到底在干什么？AI真的能定義一輛汽車嗎？

從“四個輪子”到“兩條腿”的變遷

先說一個你可能沒注意到的趨勢，目前車企正在從“造車”變成“造人”。

據不完全統計，截至2026年4月，海內外已有特斯拉、奔馳、寶馬、大眾、長安、上汽、小鵬、廣汽、奇瑞等近20家主流車企，分別通過自研、合資、孵化等方式入局具身智能賽道。

比亞迪的“堯舜禹”人形機器人項目早在2022年就已啟動；小鵬IRON量產基地已在廣州動工，占地約11萬平方米；理想汽車把自動駕駛團隊拆了重組，人形機器人業務提成獨立條線。

特斯拉首批Optimus Gen-3量產機型已經下線，原有Model S/X生產線將升級為機器人專屬產線，設計年產能達到100萬臺。

你可能會問：一個造車的，跑去造機器人，這不是不務正業嗎？

表面看是跨界，底層邏輯其實高度同源。汽車產業與人形機器人在底層技術架構及供應鏈體系上具有高度同源性。

自動駕駛的傳感器、電驅動、電控等技術，約有70%可以直接復用到人形機器人上。CIC灼識董事總經理余怡然直言，車企多年積累的算法、仿真訓練體系等均為跨界核心底牌。

更關鍵的是另一組數據，2026年前4個月，汽車行業銷售利潤率已降至3.4%，仍處于歷史低位。在競爭白熱化的存量格局下，車企需要在整車之外尋找第二增長曲線。

小鵬汽車的美股市值從2020年接近520億美元的高點降至當前不到150億美元，資本市場已經用腳投票：單純靠賣車，撐不起一家科技公司的估值想象。

所以，車企“造人”不是心血來潮，而是一場被利潤率和估值雙雙逼出來的戰略突圍。

AI大模型“上車”

如果說造機器人是“遠景布局”，那AI大模型上車就是“當下戰場”。

2025年被業界視為大模型“上車”元年，而2026年則被看作AI大模型全面上車元年。競爭焦點已經從“有沒有城市NOA”升級為“擬人化駕駛能力”。

來看看各家都在干什么：

理想汽車：在Livis Day上發布了馬赫VLA（視覺-語言-動作）模型，響應速度僅0.28秒，優于F1車手反應時間。李想把智能汽車重新定義為“四合一體”機器，電動汽車、專業司機、AI計算機和生活助理。

更狠的是，理想直接把自動駕駛團隊打散重組，按“造硅基人”的邏輯劃分成臟器系統、腦系統、軟件本體和硬件本體四大板塊。

小鵬汽車：今年一季度正式更名為“小鵬集團”，從智能電動車企向物理AI公司轉型。何小鵬在內部信中明確提出小鵬機器人的四大特征，“最擬人、本地AI交互、最安全、全棧自研+跨域融合”。

所謂“跨域融合”，就是用一套技術體系同時驅動智能汽車、人形機器人、飛行汽車等多種物理AI終端。

比亞迪：推出了“物理AI大模型”，強調“看得懂、能預測、做得對”。舉個例子：當系統看到路上有籃球滾過時，可以進一步預測可能有兒童沖出，提前減速。

同時發布了AI語音助手智能體“迪迪蝦”，具備“陪伴、理解、執行”三方面能力。

奇瑞：聯手華為引望加快L3級、L4級自動駕駛量產落地；其“獵鷹900”采用VLA+世界模型新一代智駕系統，具備L3級有條件自動駕駛能力。

奇瑞執行副總裁高新華直言：“AI技術正在重新定義產業邊界與用戶體驗，汽車行業已經進入AI定義時代。”

華為引望的數據更震撼：截至5月底，華為乾崑智駕累計輔助駕駛里程已突破114.7億公里；智能駕駛方案已累計搭載車型銷量超過170萬輛。

你會發現一個有意思的現象，各家都在做AI，但路徑完全不同：理想走“芯片+模型”垂直整合，小鵬押注“物理AI”跨域融合，比亞迪強調整車智能，奇瑞聯手科技巨頭共建生態。

這場競賽沒有標準答案，每個人都在用自己的方式回答同一個問題：AI到底該怎么“上車”？

當所有車都變成了“AI汽車”

然而，硬幣總有另一面。

2026年的中國車市正在經歷一場“七年之癢”。價格戰打到第三年，智能電動汽車技術開始收斂，產品的同質化越來越嚴重。

J.D. Power的研究顯示，2026年中國汽車智能化水平持續提升，TXI創新指數再增70分，達到658分，但功能表現指數卻回落至875分，為四年來首次下滑。

簡單說：配置堆上去了，體驗沒跟上。

更扎心的是消費者的真實感受。有媒體調研發現，不同車企之間的大模型基本沒差異。很多時候用戶發現車載大模型與更古老的車載AI語音助手也沒多大差異。

過去兩年，車企們熱衷于在發布會上展示車載大模型寫詩、講笑話的能力，但在實際用車場景中，這些功能往往淪為“雞肋”。

麥肯錫的調研也印證了這一點：品牌因素在購車決策中的排名，從一兩年前的第5位上升至第2位。當技術本身無法構成差異化時，品牌就成了最后的護城河。

這揭示了一個危險的趨勢：如果所有車企都在“用AI定義汽車”，但定義出來的東西大同小異，那AI非但沒有成為差異化的利器，反而成了新一輪同質化的加速器。

正如一位行業人士所言：“2026年上半年是個轉折點——大模型進了車，但大家越來越發現，會說話和真的懂你，是兩件截然不同的事。”

那么，用AI定義汽車這條路到底行不行？

我的答案是：方向沒錯，但姿勢很重要。

先看一個正面案例。2026年6月9日，一個叫AIVA的新品牌正式亮相，打出的口號是“AI定義汽車，先有AI，再有車”。

這不是簡單的營銷話術，而是一套完整的產品哲學，從一臺車誕生之初，就圍繞AI來定義產品，從用戶的真實場景、出行需求、情緒狀態和生活方式出發，重新組織汽車的交互、智能和體驗。

這套理念被拆解為四個“前置”：需求前置，從真實出行場景出發理解用戶需要什么；架構前置，讓車從底層為AI協同預留空間；功能前置，讓AI圍繞用戶目標組織能力。

翻譯成大白話就是：別為了AI而AI，得先搞清楚用戶到底需要什么。

隨著技術日益成熟，客戶已不滿足基本功能，而更看重實際的體驗，城區駕駛能不能像老司機一樣流暢，惡劣天氣自動輔助駕駛會不會失靈，泊車能不能應對極限的場景。

智能化AI的競爭，正在從之前的配置比拼轉向體驗決勝。

智能駕駛、智能座艙發展到今天，用戶期待發生了很大的變化，核心的一點是“能不能更懂我”。

賽迪顧問分析師對“AI定義汽車”的定義值得深思：“AI定義汽車的核心是讓車輛從被動執行的終端，進化為具備自主思考能力的移動智能體，而傳統的軟件定義汽車則只是解決了軟硬件解耦與軟件在線升級迭代的問題。”

注意這個關鍵詞，“自主思考”。真正的AI汽車不是裝個語音助手、加個自動泊車就完事了，而是要真正理解用戶、預測用戶、服務用戶。不是讓用戶去適應AI，而是讓AI去適應人。

用AI定義汽車，這條路本身沒有問題。問題在于，太多車企把AI當成了“配置清單”上的又一個勾選項，別人有大模型我也要有，別人有城市NOA我也要有。

這種思維本質上還是“軟件定義汽車”的延續，只不過把“軟件”換成了“AI”這個更時髦的詞。

真正的AI定義汽車，應該是從用戶出發、以體驗為本的重新思考。

不是“我們有了AI技術，所以造一輛車”，而是“用戶需要這樣的出行體驗，所以用AI來實現它”。

地平線創始人兼CEO說得好：“真正的車載智能化的方向一定是智能體。只有真正成為智能體的車，才會賦予它靈魂，而不是被動的指令響應。”

AI絕不僅僅是一個技術問題，也不僅僅是對電動化、智能化的簡單賦能或升級。AI會改寫整個汽車產業底層邏輯和運作機制，重構整零關系和汽車生態，讓汽車從移動終端進化為移動智能體。

真正的創新，不是千篇一律地堆大模型、堆算力、堆傳感器，而是回歸到最樸素的問題：用戶到底需要一輛什么樣的車？然后用AI去回答這個問題。

以人為本，貼合用戶需求。

這句話聽起來像廢話，但在AI浪潮席卷一切的今天，恰恰是最容易被忽視的真理。