豆包手机的GUI畅想，斑马给出AutoClaw答案

端云协同，斑马领跑。

4月22日的宝马品牌之夜上，伴随三款纯电新车的发布，现场出现一个别有深意的画面：宇树科技创始人王兴兴作为特邀嘉宾，上台试驾体验了由斑马智能提供技术方案的全新智能座舱。

这一看似跨界的联动，实则在向外界提示一个关键的变化：汽车，正在越来越像机器人。

这个变化并非孤立事件，而是技术演进与产业趋势共振的结果。2026年北京车展将主题定为“领时代 智未来”，相比2020年“智领未来”的表述变化不大，但背后的行业基础已经完全不同：一方面是电气化架构基本铺开，另一方面是大模型开始真正进入车内系统。

如果把最近两年的技术变化拆开来看，会更清晰一些。

DeepSeek、千问等高性价比模型推动AI低成本上车，让汽车智能有了思考能力，对话交流首当其冲；而2026年OpenClaw的走红，则开始转向“办事”，即是否能替人完成任务。前者重在模型推理能力，后者重在基于思考的执行能力。

当大模型深度介入座舱，并开始与智驾域产生交互时，汽车实际上正在跑通机器人感知-决策-执行的操作闭环。这背后的核心推手，正从单纯的主机厂，延伸至以斑马智能为代表的汽车智能化AI公司。

1.AutoClaw：豆包在手机上的畅想，斑马在汽车上实现了

过去三年，AI的变化不只是模型升级，而是沿着“大模型-Agent-Claw”的路径从生成内容走向执行任务。

去年大热的豆包手机通过开放系统级权限，让AI代为完成下单、发送信息等APP内操作；2026年风靡PC端的OpenClaw，则将该能力延伸至办公与开发流。然而，这些尝试仍局限于单一终端的数字界面，未能真正实现与物理世界的交互。

要让AI真正进入现实世界，破局的载体可能是汽车。

汽车天然是“Claw友好”的系统。其既完成了动力、底盘与车身的深度电子化，又打通了导航、娱乐、温控等座舱生态，配合丰富的多模态传感器，构筑了完整的“感知-决策-执行”物理闭环。

斑马智能敏锐识别到了这一趋势。从去年9月开始进行Claw类技术研发，今年4月23日，在AI-TECHDAY上发布了行业首个智舱AI协作服务方案AutoClaw（即业界津津乐道的“龙虾上车”），正式将AI执行任务的能力延伸至智能座舱。豆包在手机上的畅想，斑马智能在汽车上提前实现了。

过去的车载AI，往往需要由人来进行复杂的任务规划，AI只负责简单的单点执行（如“打开空调”）。但AutoClaw不同，其通过独创的“智能协作中枢+专属自治虾塘”架构，在面对用户的最终目标时，会自动向上拆解出所需执行的具体任务，展现出了“类人办事思维”。

例如，面对“今晚约朋友吃饭”这种非结构化需求，AutoClaw能自动拆解并同步处理时间协调、餐厅筛选与路线规划；若中途生变，还能动态重组方案，无需用户反复下达新指令。

更令市场兴奋的是其跨硬件的协同能力。作为“第三生活空间”，座舱天然具备多设备协同的基础条件，包括导航、娱乐、环境控制以及车辆本身的状态管理等。在上述场景中，AutoClaw在完成线上服务调度的同时，还可以同步完成车内座椅调整、温度控制，甚至与自动驾驶域进行协同，让乘客实现真正的“无缝”智能化体验。

斑马智能AutoClaw的发布，实际上将汽车AI从局限于单一终端的数字界面拉向了现实世界，完成从智能座舱向执行型智能体的能力升维。

2.端侧AI：汽车智能化的新基建

过去，当汽车智能化还局限于问答式的语音助手时，云侧部署的大模型足以满足需求。但当汽车智能步入“主动识别+自动执行复杂任务”的新阶段时，对系统的低延迟、隐私安全性以及网络环境均提出了更高维度的要求。

此时，端侧模型的出现就成了必然。AutoClaw作为车载多Agent执行层，必须依赖端侧AI提供实时的决策支持，端云混合架构已经成为当前行业的统一共识。

作为阿里巴巴在汽车智能化领域的重要布局，斑马智能在端侧AI的部署上拥有得天独厚的优势。早在2025年9月的云栖大会上，斑马智能就发布了全球首个全模态端侧大模型AutoOmni。

到了2026年4月的北京车展前夕，AutoOmni已经升维成了一个可搭载多种参数大模型、适配多种类型芯片的庞大产品矩阵，并与AutoClaw共同形成了元神AI“一脑双引擎”的架构。

当然，汽车行业的特殊性决定了：智能化绝非“有模型、有架构”就能直接OTA上车。底层的软硬件适配，是横亘在所有软件方案商面前的一座大山，也是一项必须完成的苦活和累活。

不同主机厂对车辆的产品定义千差万别，从十万级代步车到百万级豪华车，价格定位、目标人群、功能需求各不相同，这就导致汽车座舱所采用的硬件平台和SoC芯片五花八门。如何把庞大的端侧AI“塞”进算力大小不一的芯片里，并确保其稳定运行、发热可控，是对座舱软件方案提供商最严苛的考验。

在这个问题上，斑马智能采取了“执牛耳”的破局策略—不直接去啃分散的主机厂，而是从源头抓起，与高通、英伟达、黑芝麻智能、紫光展锐等底层芯片巨头展开深度绑定与合作，先在底层架构上实现AI与芯片的完美打通与适配，随后再依托芯片厂商庞大的现成客户生态，顺水推舟地切入各个主机厂的供应链。

目前，斑马智能与芯片厂商的适配已经跑通了两个主要方向：

一是深度融合路线，即将AutoOmni和AutoClaw直接集成至诸如高通等高性能座舱专用SoC，或新一代舱驾融合SoC的底层系统中。截至2026年车展期间，国内已有10多家已经或计划采用高通8397、8797芯片的车企，绝大部分都已经确定搭载斑马AutoOmni端模型方案。

二是灵活外挂路线，即针对算力不足的老旧车型或成本敏感的低端车型，采用集成至“AI Box”（外挂算力盒子）的方案。目前在AI Box形态上，斑马已经形成了适配高通9075、英伟达Orin、紫光展锐A8880三种算力芯片的成熟方案组合。

据官方介绍，斑马智能在AI领域的合作客户已经接近20家，包括智己、宝马、红旗、东风、比亚迪等。

3.终极形态，会是机器人吗？

马斯克曾经多次在公开场合表示“汽车是轮子上的机器人”，从当前汽车智能化的演进路径来看，这一判断正在逐步被验证。以斑马智能为例，其端侧模型AutoOmni与执行层AutoClaw构成的系统，本质上也是在构建一个具备感知、决策与执行能力的统一智能体。

如果将汽车与机器人进行对比，二者在核心能力上已呈现出明显趋同：统一的计算中枢（中央计算平台+端云大模型）、多模态感知系统（激光雷达、摄像头、麦克风），以及面向物理世界的执行能力（软硬件协同调度与自动驾驶）。

一个当下仍存在的较大区别是，出于安全考量，汽车的座舱域和智驾域通常采用独立的SoC芯片，导致感知与执行之间存在数据延迟和协同隔阂。

但墙壁正在被打破。硬件端，高通近年来力推舱驾一体SoC；2026车展上，地平线也发布了国内首个舱驾一体SoC。

在软件端，斑马智行在AI-TECHDAY上展示了这样一个舱驾协同的未来场景：当端侧视觉大模型敏锐捕捉到驾驶员处于疲劳状态时，不仅座舱会做出反应，智驾系统也会主动接管，调整至更安全的轻柔行驶状态。

这意味着，一旦感知与执行的链路彻底打通，汽车将不再是多个子系统的拼凑，而是一个具有统一意志的生命体。

过去几年，智能座舱与高阶智驾分别发力，推动了新能源车的快速普及；如今，在2026年这个大模型全面渗透的关键节点，舱驾一体+机器人化将成为下一个决定胜负的主流赛道。

汽车，正在从单一的出行工具，蜕变为具备持续交互与任务执行能力的智能载体。从这个角度看，斑马智能通过端侧大模型提升“脑力”，以AutoClaw打通“动手能力”，并深度绑定芯片厂商实现工程化落地的做法，无疑为“汽车进化为机器人”提供了一条最现实的通关路径。