当AI来“开车”之后

10月10日，杭州奥体中心，吉利银河战舰700上市。

12分钟，大定破万。

这台车最让我感兴趣的，是一个听起来有点抽象的功能，叫AI全地形模式。

啥意思？用吉利汽车研究院院长李传海的话说，就是：越野遇到AI，就应该让小白也能轻松上手。

以前玩越野，是老炮的专利。攀岩场景下，油门踩猛了不行，不敢踩也不行，对车身姿态的操控要求极高。现在，AI通过对环境的感知，对整车动力、悬架、车身姿态进行实时控制，可以自动完成这些操作。在上饶试验场45度坡，开启AI全地形模式，可以不用人去驾驶。

这意味着，AI正在从座舱里走出来，开始真正“开车”了。

AI先是让智能座舱真正变成了智能助理，再是智能驾驶不再是靠程序员穷尽所有想象的单兵作战，加上线控底盘乃至滑板底盘这样的未来技术，正在加速让汽车从一个被操控的机器，变成一个可感知、可决策、可执行的智能体。

同时，变化的不只是技术，更是组织形态；不只是整车企业，更是整个产业链，最终会影响到商业模式和估值体系。

衡量头部车企的未来，传统逻辑是销量× 单车利润，如今到了淘汰的时刻，未来看的是：硬件+软件订阅+数据增值。全栈AI自研能力，正在成为估值的核心变量。

从卖整车硬件，到卖软件订阅服务，再到输出智能运力与技术能力，率先完成技术、组织、生态全链条布局的企业，有望在未来的竞争中占据主动。

当AI开始“开车”，汽车就不再是一台机器，而是一个会感知、会决策、会执行的智能体。

而这，只是一场更大变革的缩影，远比一块屏幕的大小，深刻得多。

该主题的研究文章刊发于汽车工程学会主管刊物《汽车之友》，题为《范式之变——人工智能重塑汽车产业全链条》

01.从座舱到智驾，智能助理真来了

开车用车的体验已经变了。

十年前，工程院院士王坚曾对我说：“消费者如果买了智能汽车，还要装手机支架，这是汽车人的耻辱。”那时候，彼时车机卡顿、功能单一，屏幕虽大，却不聪明，体验一般，消费者难免买椟还珠。

那时候说到智能座舱，远期目标是上车说一句“我要买咖啡”，车辆就能自动识别最近的咖啡店，帮你下单，做takeaway的路线规划。而真正能做到的，也只是语音开关车窗、调空调温度，还得用机器听得懂的词汇才行。

如今搭载大模型的座舱，正逐渐真正地聪明起来：用户用自然语言说出复杂需求，系统自主拆解任务，串联路线规划、行程安排、场景适配，打通信息、决策与车辆执行的完整闭环。

比如，你说一句“我要去机场接吃素的朋友逛完燕京八景”，系统就能先查询燕京八景是哪，今天是否开放，基于航班到达信息，设定路线尽量不走冤枉路，最后再给你选上合适的餐厅。

不只是座舱，智能驾驶的底层逻辑更是变了天。此前靠程序员编写海量路况代码，试图穷尽所有场景，开发周期长、极端场景适配难。如今端到端大模型落地后，从规则驱动变成了数据驱动：系统像人类驾驶员一样，通过实时感知环境自主判断决策。

这是一场技术推动的全面变革。卓驭科技CEO沈劭劼对我说，公司已全面转向端到端架构，推翻了过去八年积累的规则式代码。在他看来，工程化落地是核心门槛，未完成数据驱动转型的企业终将被淘汰。

02.从座舱到底盘，汽车真的聪明了

如果说座舱和智驾，是汽车的左右大脑，那么现在AI已经逐渐在助力汽车的小脑和脑干了，开始控制底盘和动力。

李传海透露，吉利从2021年就开始布局AI团队、算力和模型，今年1月发布的全域2.0，基于WAM世界行为模型（让AI理解物理世界的行为规律并做出决策）做全域融合，能力深入到动力域、底盘域、安全域。

AI全地形模式就是最典型的例子。在越野场景下，AI实时感知地形变化，精准控制扭矩输出。比如攀岩时要大扭矩，还要控制得精准，踩猛了会窜，踩轻了上不去。悬架的软硬、车身的姿态，都由AI实时调整。以前需要老炮凭经验手动操作的事，现在小白开启AI模式就能搞定。

中国汽车市场是全球最卷的市场，卷出了成本的竞争力，但这还无法卷出真正的品牌。在笔者看来，破解这个难题必须创新，不仅是技术的创新，还有品类的创新，把技术的创新变成一个个品类。AI就是那个能诞生无数新物种的技术变量。

就如吉利汽车集团销售总公司常务副总经理范峻毅所说：“我们不缺新车型，我们缺新标准。” 银河已经进入2.0时代，1.0拼速度和销量，三年多突破200万辆；2.0研发拼技术产品，营销拼品牌服务。

在我看来，AI全地形模式就是一次品类创新的尝试：用技术给越野这个品类立一个新标准，让越野不再是老炮的专利。

一切才刚刚开始。

这不，上汽智己LS6上市时，新车型采用了线控底盘，这项黑科技不简单，方向盘和车轮之间没有机械连接，靠电信号控制转向，是未来高阶自动驾驶的底层核心技术。

今年国标才准许线控转向落地，上汽就把这项技术应用到了新车上。上汽智己整车运动控制部技术总监裴亦辰告诉花生，早在2018年就成立了前瞻团队，历时8年、试验超1万次、里程100万公里。早就蓄势待发，绝不把消费者当小白鼠。

花生是最早报道并深度参与线控乃至滑板底盘的财经媒体人，在我看来，线控底盘可以让车辆真正智能起来，千人千面驾驶无限可能，一键切换不同的车辆运动状态，更是让车辆未来的形态都变得更为丰富。

03.为了AI，车企正在重新排兵布阵

AI对汽车的改造，远不止产品体验。底层技术体系也在面临重构。

一辆汽车的价值核心，正从传统机械硬件，快速向电子电气、智能化环节倾斜。据高工智能汽车测算，2026年一季度国内乘用车单车智能化部件BOM占比已超35%，较2020年提升20个百分点。

最先被重构的是电子电气架构。过去“烟囱式”开发，智驾、座舱、底盘、动力各成体系，部门墙厚重。如今舱驾融合成为主流，单颗芯片同时支撑座舱与智驾，远期目标是用统一的“中央大脑”打通感知、决策、控制全链路。

技术在变，组织也得跟着变。

以往汽车研发沿用职能制分工，底盘、智驾、座舱分属不同部门，需求逐层传递、协同效率低。

李想在今年5月接受罗永浩访谈时说得更透彻：今天造产品就是在造人。理想全面重构了研发组织，数据、模型、部署、测试团队归属于同一个“脑系统”大体系。他还建议所有公司不要盲目裁人，因为AI 时代的人才标准和过去不一样，按旧标准筛选容易误伤最适配未来的顶尖人才。

智己汽车CTO项娇对花生透露，为了推动AI全面落地，智己内部设立了两个CTO直属部门：一个是AI产品线部门，以AI产品为导向贯穿传统开发体系；另一个是AI赋能部门，用AI工具提升工程师研发效率。

产业链的分工逻辑也在重建。传统模式下，主机厂提需求、供应商交钥匙，甲乙双方边界清晰。但AI技术迭代太快，很多新方向全行业没有现成答案，上下游关系自然转向联合共创。

动力电池也在变得智慧，欣旺达等企业已将AI融入电池全生命周期管理，通过大模型实现状态实时采集、故障智能诊断与自动化运维，优化充放电策略与安全管控。

芯片自研逐渐成为头部车企的目标。理想汽车CTO谢炎对我说，自研芯片没有沿用传统冯诺依曼架构，而是采用动态数据流架构，能效提升数倍。这一点和消费电子很像，PC时代Wintel联盟主导标准化分工，产品高度同质化；苹果凭借自研芯片、系统、硬件的全栈垂直整合，建立起差异化壁垒。

电驱系统也在被AI重新定义。吉利旗下星驱科技全栈自研的智能电驱，采用一芯集成方案，将传统控制链路的平均40毫秒压缩至最快2毫秒；通过AI偏差预测控制，将实时扭矩偏差从3%降至1%。

04.AI需要一个物理实体

汽车就是最好的载体

据中国信通院测算，2026年全球具身智能核心产业规模将突破千亿元，智能汽车贡献了超过六成的产业落地价值。

马斯克有一次走在了前面，这不，特斯拉统一的基座模型既支撑FSD自动驾驶，也服务Optimus人形机器人，二者共享纯视觉感知架构、端到端Transformer模型与数据训练体系。汽车海量的真实路测数据，成为物理AI技术迭代的核心燃料。

就像均胜电子旗下灵犀智能科技创始人雷雄所言：“当年《变形金刚》里，汽车能变机器人，如今看来就是精准预言。”

阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇认为，智能体正在成为生产力的最小单元；车，尤其是L4级别的Robotaxi体系，是未来三年内大众能真正朝夕相处的唯一具身载体。

在我看来，千里科技和北汽联合打造的游心，正是新一轮造车新范式迭代的代表，科技公司不再只是供应商，而是与制造企业联合定义品牌、共同分享智能化价值。

就在今天，上海工博会上，宇树科技创始人王兴兴，这个造了十几年人形机器人、把硬件做到全球最能打的工程师，坦承自己过去十几年犯的最大错误，是“对AI的相信还不太够”。他说现在对AI的信仰与日俱增，但还是不够，“到现在可能很多人还没有充分使用或者拥抱AI”。

一个做硬件的人，检讨的是自己对AI的信仰不够。这事儿放在汽车行业，同样成立。

AI已来。当它开始“开车”，方向盘或许会消失，但选择去哪里的权利，还在你手里，怎么选择，看你了。

文 | 李皙寅·花生

编辑 | 黑松