具身AI落地整车 AIVA能否跑通造车新路径？

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网易汽车6月12日报道 2026年6月9日，雁栖湖畔。这个曾见证过无数历史的坐标，迎来了一个全新汽车物种——赛豆科技正式发布了AI先锋生态出行品牌AIVA。

这是汽车行业第一次由“AI生命体”主持的发布会。“AI定义汽车，先有AI，再有车”，AIVA提出命题不是文字游戏，而是实现了将AI全链路前置，让AI深度参与汽车从需求挖掘、架构搭建、功能设计到长期进化的全生命周期。

“To be is to do。真正相信的事情，与其讨论，不如创造。”正如AIVA总裁、产品经理李博所说：“AIVA是让AI的大脑，生长出汽车的身体，成为了具备感知和行动能力的具身AI生命体。”

Part1：车里有AI≠AI汽车

要理解AIVA，必须先理清一个行业误区：AI汽车不是在原有的智能座舱系统里塞进一个大模型，让语音助手变得能导航、能画画。

此前智能汽车的开发逻辑是：硬件平台先成型，然后在这个钢铁躯壳上叠加AI大模型。但用户会发现，大模型可以陪你聊叔本华，却无法在你进入地库拐角下坡的盲区时，自动为你拉起环视摄像头；它能分析复杂的宏观经济，却无法理解你此刻因为穿着厚重的冬装，需要一个不同于夏天的22度温感。

火山引擎副总裁杨立伟将这个演进路径梳理为三个阶段：

2022年底的“回合制AI”：你问一句，它答一句，无法自主完成连串任务；

2024至2025年的“代理式AI”（Agentic AI）：能够自我驱动、调用工具、跟进任务；

2026年的“物理AI”（Physical AI）：将智能装入拥有传感器和执行器的机器中，在真实世界里感知、推理、规划、行动和反思。

核心区别不是车里有没有AI，而在于AI进入产品定义的时机。

AIVA所践行的就是全流程前置，把AI放置在产品定义的源头，让大模型的大脑先发育，再去长出汽车这个身体。在这个逻辑下，汽车成为了拥有感知、推理、规划与行动能力的“具身AI生命体”。

Part2：四个前置重构造车方法

李博在发布会上分享了一个耐人寻味的细节：去年年初，他尝试让智能体助手写了一份车型立项报告，20分钟70页，质量极高，相当于传统团队10个人干一周的工作。

这让他意识到，AI不仅改变了工具，也必须改变组织。AIVA从诞生之初，就在做两件事：打造AI原生的组织，以及打造AI汽车的产品。这两者相互喂养、共同生长。

体现在产品开发上，“AI定义汽车：先有AI，再有车”被拆解为四个维度的“前置”：需求前置、架构前置、功能前置与学习前置。

首先是需求前置，即：不只从配置表出发，而是从真实出行场景出发，理解用户在通勤、家庭出行、长途驾驶、休息放松等不同情境下真正需要什么。

传统的产品经理定义一辆车的时候，他们会做大量问卷调研、组织用户Focus Group、推演用户场景。但信息在从市场端传递到研发端的过程中是会不断衰减的。

AIVA彻底颠覆了这一路径。它让大模型去做海量的数据分析、趋势洞察与需求推理，用AI强大的跨领域关联能力去探索那些人类产品经理无法想象的长尾场景。

李博打了个比方：“过去是产品经理辛苦地边挖矿边淘金，现在是AI在前面挖矿，人在后面淘金。”

其次是架构前置：先考虑AI需要调用哪些车辆能力、数据接口和执行系统，让车从底层架构上为AI协同预留空间。

如果底盘、动力、空调和车身电子系统不向AI彻底敞开大门，AI定义汽车就是一句空话。

传统汽车的电子电气架构是分布式的，甚至是域控制的，各个ECU（电子控制单元）之间壁垒森严，调用一个新功能需要极其复杂的协议联调。

AIVA在规划底盘和电子电气架构之初，就将“AI的调用需求”作为第一优先级。AI大模型不再是挂在以太网末端的一个“应用”，而是整个车载操作系统的核心调度器。

底盘的生物力学设计、G4律动曲面的车身形态，甚至像鸟类叉骨（Wishbone）般稳定灵动的轮毂结构，都是为了物理AI在真实世界中的高效运动而服务的。架构前置，意味着车辆在硬件层面就为AI的感知、规划与执行留出了最大的自由度与最快的响应带宽。

此外是功能前置，即：不是把功能做成一个个菜单，而是让AI围绕用户目标组织能力。

在传统的智能座舱里，功能是以“App”或“多级菜单”的形式存在的。而在AIVA的理念中，功能不再是死板的菜单，而是围绕用户目标重组。

AIVA的具身AI：你的一句“去健身”，会触发一系列自适应协同。它知道你工作日和周末偏好不同的健身房，知道你喜欢走哪条路以避开拥堵，它甚至能预判你健身完回程时体温偏高，从而自动将空调风向从直吹改为避开身体，并播放节奏感更强的音乐。

再比如，当你想听的一首歌由于版权问题无法播放时，AI不会冷冰冰地弹窗报错，而是通过其强大的生成式能力，为你“清唱几句”或换一个更具温度的方式满足你的情感目标。

这种交互是普适的、鲜活的。它不需要复杂的唤醒词，没有高昂的学习成本，像一个懂分寸、知进退的朋友。

最后是学习前置：让车辆在长期使用中理解用户习惯，形成持续进化的体验。

传统的车，在交付的那一天就是它体验的巅峰，此后便开始漫长的贬值与老化。即便有了OTA，也多是修修Bug或增加一些不痛不痒的小功能。

AIVA则是“生命化的成长体”。它的开发终点不是下线那一刻，而是用户每一次使用的起点。

在AI原生组织的闭环中，感知层实时汇聚用户反馈、市场变化与供应链动态；决策层通过“AI沙盘”进行模拟和推演；执行层的每一次交互结果和用户微调，都会自动回流，变成下一次决策的依据。

这就是“每做一件事就变聪明一点”的飞轮效应。你开这台车越久，它的跟车距离、刹车力度、温度控制、甚至是说话的语气和节奏，都会无限趋近于你最舒适的状态。

Part3：人与车的关系重塑

AI前置到产品定义的源头，也改变了人与车的关系——每一次重大的技术进步，其本质都是让人从重复、单调的劳动中解放出来，从而拥有更多属于自己的、可支配的时间。

“我觉得，更多的‘时间自由’，才是AI送给人类最大的礼物。”李博如此阐释造车初心。而当AI长出了汽车的身体，这种自由便具象为了“Live Alive，爱予自由”的品牌主张。

AIVA不再是一台冷冰冰的两吨重的钢铁代步工具，而是一场“碳基生命与硅基生命的美好双向奔赴”。

22度是空调面板上一个毫无生气的数字，但在AIVA这里，它是一个充满温度的物理学与心理学课题——夏天穿着T恤的22度，和冬天脱下羽绒服、穿着羊毛衫的22度，是不一样的AIVA不依靠用户去繁琐地调整出风口和温度数值，它通过舱内的多模态感知能力（温感摄像头、心率监测或气味识别），主动为你匹配最适合当下场景的温感。

驾驶风格不应该只有“经济、舒适、运动”三种模式。AIVA会根据你的情绪、日程和路线习惯，动态调整整车的物理节奏：早上出门晚了5分钟，它能选择最快的车道，把丢失的5分钟追回来；驶入地库拐角下坡的盲区，它记住你在这里曾经有过犹豫和紧张，因此在相同位置自动打开环视摄像头；在早高峰的拥堵中，它知道你不喜欢被人加塞，于是自动将跟车距离拉近半档……

而实现人车这种默契关系的背后，是AIVA建立在庞大的中国AI产业生态与硬核制造体系上。

技术层面，AIVA选择与火山引擎联合定义、联合设计、共同打造AI汽车体验。火山引擎为AIVA带来了行业领先的豆包大模型与智能座舱技术服务，彻底重塑了AIVA的智商与情商上限。

具体表现在支持免唤醒、多轮自然对话、同声打断、拟人化的语气与情感表达；能理解复杂情境，自动规划任务，自主调用导航、空调、音乐等工具链达成目标；能精准识别用户身份，记住历史交互偏好，自适应调整语气。

火山引擎副总裁杨立伟强调：“AI的发展非常快，这也意味着AIVA不是一个‘一次定义、长期不变’的产品。在云端大模型持续进化与车载物理执行器深度绑定的逻辑下，车会成为一个不断成长的生命。”

长期以来，新能源汽车行业在“全栈自研”与“买办拼装”两个极端之间摇摆。赛豆科技和AIVA品牌则代表了第三条道路——以AI前置为牵引、以独立市场化主体为承载、以产业顶级长板深度协同为支撑的全新合伙人机制：

赛豆科技作为独立运营主体，负责品牌建设、全生态产品定义、业务推进与用户体验的闭环；赛力斯作为重要股东方和产业资源方，具有多年的整车豪华制造经验、严苛的供应链管理以及质量控制体系；宁德时代则在动力电池、系统安全、超充与换电能源网络建设上，提供系统级的能源解决方案；火山引擎有顶尖的AI算法、豆包大模型、智能座舱数字化能力。

这种产业协同新范式，彻底解决了造车新势力缺乏制造根基、而传统合规车企缺乏AI原生基因的悖论。

Part4：总结

AIVA Origin Concept概念车已于当晚正式亮相，以“具身AI生命体”形态，给出了物理世界的回答。而在2026年年内，首款量产车型——定位在20万元以上主流市场的AIVA ME7，就将正式与公众见面。

曾经以为，智能汽车的终局是一场关于“算力、雷达数量和马力”的无休止内卷。但AIVA用“先有AI，再有车”的理念，将行业拉回到了一个更质朴、也更伟大的起点：关怀人，陪伴人，解放人。