上车后，千问想让AI成为副驾了

一个典型的中国车主，上班通勤、周末外出，一年在车上可能要待上超 400 个小时，相当于朝九晚五工作制下的 50.5 个工作日，或是连续 10 个周末一直在车上。

这是一笔巨大的时间成本，但过去我们一直把它当成理所当然的消耗品，默认它不可避免，甚至默许它被浪费。

车从诞生那天起，本质上就是一个通过消耗时间，将人从 A 点送到 B 点的工具。纵览人类汽车工业百年发展史，车速越来越快、座椅越来越舒适、操控与变速越来越准确、车上的娱乐越来越丰富。

科技公司与车企们，希望人在车上待得舒适，也从未停止将人类从驾驶中解放的探索。智驾的出现，让驾驶的效率又往前迈了一大步，人类第一次有机会从驾驶这项耗时、耗力且充满风险的任务中解放出来。

但真正的问题也随之出现，当人不再需要开车，当这 400 个小时被释放出来，它该被用来做什么？车内的时间与冗余的算力，如何转化为新的价值？

在 2026 年，我们已经习惯向 AI 索取效率，Agent 开始解决编程与汇报的效率问题、解决创作与输出的效率问题。AI 又该如何解决车上 400 个小时的效率问题？

这是智能化的下半场。也是科技公司与车企们要回答的问题。能回答好这个问题的公司，也会在智能化的下半场获得先机。

智驾之后，智能化下半场的新战事

辅助驾驶的出现，拉开了智能电动汽车的大幕，也一度是上半场竞争的主轴。

来到 2026 年，智驾已经渗透到 10 万以下车型，新上市的车型基本都具备了行泊一体的智驾能力。车企、智驾供应商与背后的算力、芯片等科技公司，一路投入资源，不断提高智驾的可用性、安全性与门槛。

这个过程中，阿里是一个不可忽视的角色。在智驾的浪潮中，阿里云全栈AI能力获得了中国车企普遍的认可：中国 60% 的智能驾驶 AI 算力来自阿里云，有 30 多家头部车企和智驾方案商在阿里云上开展智驾研发。但无论在上半场取得怎样的成绩，都要面临新的竞争形势。

车企需要新的差异化建立优势，消费者期待下一步的创新。上半场，人们关心的是如何更快、更省力、更舒服地到达。而到了下半场，问题变成了当驾驶被接管，这段被释放出来的时间还能做什么，需求从驾驶效率转向时间价值。

注意力成为稀缺资源的当下，座舱的价值愈发凸显，封闭私密的空间、完整不被打扰的碎片化时间、天然可联动出行与消费的场景属性。智驾供应商向舱内延伸，大模型公司寻找终端落地，芯片厂商试图以软硬一体突围，所有玩家都在争夺同一件事——这段被释放的时间。

也因此，在北京车展上，一批展商们密集发布了座舱智能化的新动态。为车企提供智能化服务的角色有几类，一是过去的智驾供应商，在舱驾一体的趋势下，也开始切入座舱的智能化；二是大模型公司，为模型找到新的落地终端；还有芯片公司，希望靠软硬一体突围。

这其中，阿里千问联手数十家车企落地上车，也是行业风向转向的缩影。

在智能化的下半场，谁能率先给出新的座舱范式，谁就有机会打破同质化。积累了数据、行业认知与生态后，阿里也在智能座舱这场战役里，展示了其充分的准备。

大模型上车，该以怎样的新姿势？

大模型上车绝非改造语音助手这样简单，回顾历史，每一项技术在迁移到新平台时，都会经历从单纯复制原有模式，到探索出全新范式的演进过程。

Agent 在手机上的落地，已经给行业做了一次预演。

过去一年，不少公司尝试把手机操作 Agent 化。一条路径是绕开操作系统，用独立 App 去编排流程，再通过模拟点击、滑动，在不同 App 之间来回跳转完成任务。结果很直接，体验割裂、效率低下，点一杯奶茶比手动还慢，还伴随着权限与隐私争议，最终被服务方普遍抵制。

另一条相似的教训来自智驾，车企沿用 AB 供思路，把感知、决策、泊车、行车拆给不同供应商，结果是模块协同效率低、体验不一致，最终反而倒逼一体化方案成为主流。

这些尝试虽然走了弯路，但结论很清晰。AI 落地新终端，拼的不是能不能做，而是能不能一体做，从底层模型、系统接口到服务与商业闭环，端到端全部打通，以“一揽子打包”的形式完整交付。

车企不需要在每个环节去对接不同的公司，提供模型与服务的公司也不需要彼此提防，就像公司内拆掉了部门墙，协同链路被打通，效率自然成倍提升。

在车展上，阿里提出的 AI 超级副驾概念，就与这样的思路与实现方式不谋而合。

这套方案不是单点能力的交付，而是打包了阿里全栈的 AI 能力与生态资源，从算力、端云协同模型，到语音助手、数据体系，再到服务链路，全部打通。这也是阿里重整集团 AI 战略后，第一次把已获得验证的完整技术栈落地到一个重要的新平台——智能汽车座舱。

全链路交付的优势显而易见，除了更能听懂人话的语音助手外，高德导航也支持了多轮对话添加途经点。支付宝与淘天、淘宝闪购的能力也全线打通，用户在开车时想买东西，用支付宝的声纹支付、通过淘宝闪购下单，全程不需要掏手机，就像副驾上坐着一个人在帮你操办一切。

支撑这一切的，是端云协同的架构。相比手机和 PC，汽车对本地模型的依赖更强——既要保证低时延响应，也要在弱网环境下具备基础能力，同时兼顾数据隐私。端侧负责处理车内的多模态数据与实时交互，云端则承担深度推理与生态连接，双方协同形成一套完整的架构。

但更关键的变化，不在体验，而在商业。

把时间拉长，它的价值会更显性，汽车拥有远超手机的算力与电力供给，有望成为个人智能、数据和算力的核心枢纽，下一步，它会成为连接人、数据与现实世界的核心节点。

在通用机器人普及之前，汽车就是当下规模最大、算力最强的物理 AI 载体，全球已有约 6000 万至 7500 万辆具备 L2 及以上能力的车辆，这些庞大的端侧算力会是分布式的超级计算机，同时，它所积累的数据与认知，也是通往物理 AI 世界的门票。

谁有资格成为定义者？

不可否认，推动智能化上半场发展的，主要是来自硅谷的力量，Google 的 Waymo 长期重金投入 Robotaxi，马斯克与特斯拉在不被看好的路径上持续迭代，最终把乘用车辅助驾驶推向主流。

在这一阶段，无论是 L2 还是 L4，中国公司更多扮演追赶者的角色，沿着既定的技术与商业路径前行。

而在大模型浪潮中，中国公司显然已经开始与硅谷处在接近的领先地位。智能化的下半场是一个尚未被定义的领域，没有成熟路径可循，真正进入了无人区，同时这也意味着，从追赶走向定义的机会。

智能驾驶更像登山，目标清晰，难的是路径。智能化下半场更像开荒，方向未定，技术、产品与商业生态又耦合紧密，仅靠车企或单一供应商，都无法独立完成。

同时，行业分工也会发生变化，行业也不再需要一个个单独的智能化供应商，而是更需要一个“智能化底座共建者”，去打通从模型、算力到服务与商业闭环的全链路能力。

这股浪潮中，同时掌握全链路的公司，天然更有希望成为那个底座。

阿里是行业内极少数同时掌握了大模型能力、云、超级 App 与完整的生态的公司。

在月初的智能电动汽车发展高层论坛上，阿里云智能集团公共云事业部 AI 汽车行业总经理李强总结，阿里云在汽车行业的差异化价值主要有两方面：第一，全栈技术的差异化价值；第二，阿里巴巴有最丰富的生态。

Qwen 模型处于全球领先位置，车端小模型的部署已跑通。千问 App 目前月活数已超 1.6 亿。叠加高德沉淀的出行与路网数据，以及淘天体系的交易能力，使其具备从理解需求到完成交易的闭环能力。

年初千问请奶茶的尝试，本质上是对这套链路的实战验证——不仅带来了用户增长，更重要的是证明了流程可以跑通，并具备跨终端复制的可能。

回看上半场，领先者往往具备几个共同特征：强大的自研能力、软硬一体的控制力、持续滚动的数据飞轮，以及清晰的商业闭环。开启下半场，想走到领先位置，所需要的能力只会更多。作为少数能提供全栈服务的公司，阿里有机会成为行业新底座、与车企一同深入无人区。

更进一步地，历史上的伟大科技公司，几乎都是解决了一个具体的问题：大幅提高了人类的效率。而当生产力被极大释放，如何承接并放大这些能力、创造新的价值空间，本身就是孕育下一代巨头的机会。

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