用AI定义汽车这条路，到底行不行？

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为什么车企都在布局AI？

本文 首发于影子备忘录

文 陌影笙

2026年6月，重庆，2026未来汽车AI技术展。

走进展馆，搭载大模型的座舱里人与车自然对话，高阶自动驾驶车辆在模拟山路上从容决策，具身智能机器人在产线上精准装配。

几乎同一时间，理想汽车在Livis Day上喊出“四季度对标特斯拉FSD V14”；

小鹏汽车董事长何小鹏亲自挂帅机器人业务，誓要在年底量产人形机器人；

比亚迪执行副总裁李柯公开确认公司正在开发人形机器人；奇瑞一周之内连签引望、火山引擎两大合作伙伴。

如果你是一个普通消费者，打开手机刷到这些新闻，大概率会冒出两个疑问：这些车企到底在干什么？AI真的能定义一辆汽车吗？

从“四个轮子”到“两条腿”的变迁

先说一个你可能没注意到的趋势，目前车企正在从“造车”变成“造人”。

据不完全统计，截至2026年4月，海内外已有特斯拉、奔驰、宝马、大众、长安、上汽、小鹏、广汽、奇瑞等近20家主流车企，分别通过自研、合资、孵化等方式入局具身智能赛道。

比亚迪的“尧舜禹”人形机器人项目早在2022年就已启动；小鹏IRON量产基地已在广州动工，占地约11万平方米；理想汽车把自动驾驶团队拆了重组，人形机器人业务提成独立条线。

特斯拉首批Optimus Gen-3量产机型已经下线，原有Model S/X生产线将升级为机器人专属产线，设计年产能达到100万台。

你可能会问：一个造车的，跑去造机器人，这不是不务正业吗？

表面看是跨界，底层逻辑其实高度同源。汽车产业与人形机器人在底层技术架构及供应链体系上具有高度同源性。

自动驾驶的传感器、电驱动、电控等技术，约有70%可以直接复用到人形机器人上。CIC灼识董事总经理余怡然直言，车企多年积累的算法、仿真训练体系等均为跨界核心底牌。

更关键的是另一组数据，2026年前4个月，汽车行业销售利润率已降至3.4%，仍处于历史低位。在竞争白热化的存量格局下，车企需要在整车之外寻找第二增长曲线。

小鹏汽车的美股市值从2020年接近520亿美元的高点降至当前不到150亿美元，资本市场已经用脚投票：单纯靠卖车，撑不起一家科技公司的估值想象。

所以，车企“造人”不是心血来潮，而是一场被利润率和估值双双逼出来的战略突围。

AI大模型“上车”

如果说造机器人是“远景布局”，那AI大模型上车就是“当下战场”。

2025年被业界视为大模型“上车”元年，而2026年则被看作AI大模型全面上车元年。竞争焦点已经从“有没有城市NOA”升级为“拟人化驾驶能力”。

来看看各家都在干什么：

理想汽车：在Livis Day上发布了马赫VLA（视觉-语言-动作）模型，响应速度仅0.28秒，优于F1车手反应时间。李想把智能汽车重新定义为“四合一体”机器，电动汽车、专业司机、AI计算机和生活助理。

更狠的是，理想直接把自动驾驶团队打散重组，按“造硅基人”的逻辑划分成脏器系统、脑系统、软件本体和硬件本体四大板块。

小鹏汽车：今年一季度正式更名为“小鹏集团”，从智能电动车企向物理AI公司转型。何小鹏在内部信中明确提出小鹏机器人的四大特征，“最拟人、本地AI交互、最安全、全栈自研+跨域融合”。

所谓“跨域融合”，就是用一套技术体系同时驱动智能汽车、人形机器人、飞行汽车等多种物理AI终端。

比亚迪：推出了“物理AI大模型”，强调“看得懂、能预测、做得对”。举个例子：当系统看到路上有篮球滚过时，可以进一步预测可能有儿童冲出，提前减速。

同时发布了AI语音助手智能体“迪迪虾”，具备“陪伴、理解、执行”三方面能力。

奇瑞：联手华为引望加快L3级、L4级自动驾驶量产落地；其“猎鹰900”采用VLA+世界模型新一代智驾系统，具备L3级有条件自动驾驶能力。

奇瑞执行副总裁高新华直言：“AI技术正在重新定义产业边界与用户体验，汽车行业已经进入AI定义时代。”

华为引望的数据更震撼：截至5月底，华为乾崑智驾累计辅助驾驶里程已突破114.7亿公里；智能驾驶方案已累计搭载车型销量超过170万辆。

你会发现一个有意思的现象，各家都在做AI，但路径完全不同：理想走“芯片+模型”垂直整合，小鹏押注“物理AI”跨域融合，比亚迪强调整车智能，奇瑞联手科技巨头共建生态。

这场竞赛没有标准答案，每个人都在用自己的方式回答同一个问题：AI到底该怎么“上车”？

当所有车都变成了“AI汽车”

然而，硬币总有另一面。

2026年的中国车市正在经历一场“七年之痒”。价格战打到第三年，智能电动汽车技术开始收敛，产品的同质化越来越严重。

J.D. Power的研究显示，2026年中国汽车智能化水平持续提升，TXI创新指数再增70分，达到658分，但功能表现指数却回落至875分，为四年来首次下滑。

简单说：配置堆上去了，体验没跟上。

更扎心的是消费者的真实感受。有媒体调研发现，不同车企之间的大模型基本没差异。很多时候用户发现车载大模型与更古老的车载AI语音助手也没多大差异。

过去两年，车企们热衷于在发布会上展示车载大模型写诗、讲笑话的能力，但在实际用车场景中，这些功能往往沦为“鸡肋”。

麦肯锡的调研也印证了这一点：品牌因素在购车决策中的排名，从一两年前的第5位上升至第2位。当技术本身无法构成差异化时，品牌就成了最后的护城河。

这揭示了一个危险的趋势：如果所有车企都在“用AI定义汽车”，但定义出来的东西大同小异，那AI非但没有成为差异化的利器，反而成了新一轮同质化的加速器。

正如一位行业人士所言：“2026年上半年是个转折点——大模型进了车，但大家越来越发现，会说话和真的懂你，是两件截然不同的事。”

那么，用AI定义汽车这条路到底行不行？

我的答案是：方向没错，但姿势很重要。

先看一个正面案例。2026年6月9日，一个叫AIVA的新品牌正式亮相，打出的口号是“AI定义汽车，先有AI，再有车”。

这不是简单的营销话术，而是一套完整的产品哲学，从一台车诞生之初，就围绕AI来定义产品，从用户的真实场景、出行需求、情绪状态和生活方式出发，重新组织汽车的交互、智能和体验。

这套理念被拆解为四个“前置”：需求前置，从真实出行场景出发理解用户需要什么；架构前置，让车从底层为AI协同预留空间；功能前置，让AI围绕用户目标组织能力。

翻译成大白话就是：别为了AI而AI，得先搞清楚用户到底需要什么。

随着技术日益成熟，客户已不满足基本功能，而更看重实际的体验，城区驾驶能不能像老司机一样流畅，恶劣天气自动辅助驾驶会不会失灵，泊车能不能应对极限的场景。

智能化AI的竞争，正在从之前的配置比拼转向体验决胜。

智能驾驶、智能座舱发展到今天，用户期待发生了很大的变化，核心的一点是“能不能更懂我”。

赛迪顾问分析师对“AI定义汽车”的定义值得深思：“AI定义汽车的核心是让车辆从被动执行的终端，进化为具备自主思考能力的移动智能体，而传统的软件定义汽车则只是解决了软硬件解耦与软件在线升级迭代的问题。”

注意这个关键词，“自主思考”。真正的AI汽车不是装个语音助手、加个自动泊车就完事了，而是要真正理解用户、预测用户、服务用户。不是让用户去适应AI，而是让AI去适应人。

用AI定义汽车，这条路本身没有问题。问题在于，太多车企把AI当成了“配置清单”上的又一个勾选项，别人有大模型我也要有，别人有城市NOA我也要有。

这种思维本质上还是“软件定义汽车”的延续，只不过把“软件”换成了“AI”这个更时髦的词。

真正的AI定义汽车，应该是从用户出发、以体验为本的重新思考。

不是“我们有了AI技术，所以造一辆车”，而是“用户需要这样的出行体验，所以用AI来实现它”。

地平线创始人兼CEO说得好：“真正的车载智能化的方向一定是智能体。只有真正成为智能体的车，才会赋予它灵魂，而不是被动的指令响应。”

AI绝不仅仅是一个技术问题，也不仅仅是对电动化、智能化的简单赋能或升级。AI会改写整个汽车产业底层逻辑和运作机制，重構整零关系和汽车生态，让汽车从移动终端进化为移动智能体。

真正的创新，不是千篇一律地堆大模型、堆算力、堆传感器，而是回归到最朴素的问题：用户到底需要一辆什么样的车？然后用AI去回答这个问题。

以人为本，贴合用户需求。

这句话听起来像废话，但在AI浪潮席卷一切的今天，恰恰是最容易被忽视的真理。