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AIVA ME7现身吐鲁番 “AI定义汽车”接受夏测挑战

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AIVA品牌发布两个多月后,首款量产车型ME7的测试车出现在吐鲁番。谍照中可以看到多辆测试车仍处于重度伪装状态,正在戈壁和砂石路面进行测试。目前还没有正式公布的动力形式、车身尺寸和核心技术架构等信息,但可以确定项目已经进入实车研发和环境验证阶段。

在今年6月的发布会上,AIVA提出“AI定义汽车,先有AI,再有车”。当时外界看到的是品牌理念和AIVA Origin Concept概念车。现在ME7第一次以量产车型测试车的形态出现,马上引起了外界的浓厚兴趣。

AI定义汽车从发布会到测试场

6月9日赛豆科技发布AIVA品牌,AIVA Origin Concept概念车同步亮相,首款量产车型ME7计划在2026年年内亮相,但上市和交付时间尚未公布。

AIVA把“先有AI,再有车”解释为一种产品定义方法,希望先考虑AI能够理解哪些用户需求、提供哪些服务,再据此设计车辆与人的交互方式。这样的思路在发布会上容易理解,进入汽车开发以后,产品团队要把它落实到具体功能和整车系统中。量产车型与发布会上的展示车最大的不同是:要所有功能做成能够长期运行的整车能力,并完整的进入制造和质量体系。ME7测试车出现在吐鲁番,说明这项工作已经进入量产车验证。到了这个阶段,很多概念都要逐渐收敛成可以验证、制造和长期维护的产品方案。

吐鲁番高温测试属于新车研发中的常规项目,持续高温和强日照会给整车热管理、电子系统和长期稳定性带来压力。对于ME7来说,这是量产车型必须完成的基础工程工作。


在重度伪装下,外界目前能看到的信息比较有限。动力形式和电子电气架构如何设计还不得而知,车端AI算力和模型部署这些与AI智能化体验关系紧密的信息也还在保密期。到了正式亮相时很有可能成为下一个关注点,到那时,AIVA才会把“先有AI,再有车”这个概念全部拿出来讲清说透,还是很值得期待的。

AI开始调用车辆功能 用户体验将有质的变化

AIVA曾用不同季节的“22度”解释AI汽车的产品思路,夏天穿着T恤和冬天脱下羽绒服以后,同样把空调设为22度,人的实际体感可能完全不同。AIVA希望车辆能够结合环境、乘员状态和使用习惯,主动提供更合适的服务。

在“22度”这个场景里,用户没有给出一条固定指令,系统先判断当前状态,再决定是否调整空调、座椅等功能。到了这一步,准确、稳定、可控的车辆动作就成了基本要求。

如果语音回答出现偏差,用户重新说一次就能继续使用。车辆功能的执行结果会直接改变车内环境,AIVA想把主动服务做的更深,就要把模型参与哪些功能、车辆基础控制如何保持稳定、系统异常时怎样处理这些问题讲清楚。

主动服务让车辆在用户没有明确下指令时也会主动做判断,车辆越主动,用户越需要清楚系统做了什么,也要能够随时纠正。系统记住用户习惯后可以判断主动操作的时机,这就要考验是否真能恰到好处,不打扰、不烦人,让人真正觉得被服务的很舒服,这是非常考验产品设计和调试能力的,作为最大卖点,也直接影响用户是否愿意长期使用这套功能。对AI汽车来说,“懂你”最终要落在稳定、可控的日常体验上。

主动服务还有一个容易被忽略的问题:用户状态本身会发生变化。一次临时偏好和长期习惯需要分开处理,如果系统长期保留过去的判断,也可能在新的场景里做出不合适的操作。AIVA强调车辆要更懂用户,后续产品就需要让这种记忆能够被更新、纠正,并且保持足够透明。

模型可以频繁更新,汽车安全相关功能必须每一次都能经过更严格的验证。模型能力变化以后,车辆相关功能仍然要保持可预期的表现。量产车里的AI功能更新,最终要服从整车安全和可靠性的要求。

AI功能和车辆基础系统之间还要有清楚的边界,网络状态变化、模型服务受限或者AI功能出现异常时,车辆仍然要保持基本驾驶和控制能力。AIVA后续还要公开这些AI能力会参与哪些场景,以及它们和车辆基础功能之间怎样划分责任。

丰富的合作资源全方位提升驾乘体验

AIVA由赛豆科技推出并独立运营,赛力斯提供整车制造、供应链、质量体系和工程经验支持,宁德时代提供电池及相关能源能力,火山引擎提供豆包大模型和智能座舱等技术服务。对一个新品牌来说,这套资源基础让ME7的开发可以直接建立在现有产业能力之上,减少从零搭建制造、电池和AI体系的工作量。AIVA需要负责把这些能力组织成一款完整产品。

这些资源覆盖了整车工程、电池和AI等关键环节,进入具体车型后仍然要重新组合。模型和座舱能力最后要在真实车辆里工作,新增的软件能力也要和整车的功耗、热管理和质量要求一起考虑。合作方提供开发起点,ME7的实际体验由整车开发结果决定。


“22度”就是一个很具体的例子,模型能够理解乘员的需求只是第一步,车辆最后还要把判断变成稳定的功能表现。座舱软件可以持续更新,车辆的基础功能和安全边界需要保持一致。合作伙伴提供的是能力基础,ME7最终呈现出来的体验,取决于这些能力在整车开发和质量体系中怎样配合。

AI能力进入车端后,持续计算会占用算力,也会带来能耗和热量。模型和座舱功能持续迭代,整车测试和质量管理还要保证不同版本下的基础功能稳定。语音问答、内容生成和常见座舱控制已经普遍出现在智能汽车上,“AI定义汽车”还需要拿出更清晰的产品体验。进入实车开发后,各合作方需要把能力协调统一在同一款产品上,让1+1>2,每一个合作方都应该给用户体验带来增量,这也是最考验AIVA的地方。目前ME7已经进入实车研发与多场景测试阶段,技术架构和量产质量会逐渐给出更准确的答案。


ME7计划在年内亮相,伪装车在吐鲁番的测试把AIVA的进度推进到了实车研发和环境验证阶段。接下来有看头的是AIVA准备怎样把“懂你”做成一套每天都能用、用户愿意长期打开的功能,这也是用户最关心的答案。

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