當新能源汽車的電動化競賽進入中場，人工智能正成為車企角逐的全新戰(zhàn)場。2026年，AI技術(shù)不再是點綴車型的附加功能，而是深度融入整車架構(gòu)、智能駕駛、座艙體驗?zāi)酥辽a(chǎn)服務(wù)全鏈條的核心生產(chǎn)力。從跨域協(xié)同的，到懂人知路的，車企的AI攻勢已突破單一功能迭代，轉(zhuǎn)向?qū)ζ嚠a(chǎn)業(yè)底層邏輯的重構(gòu)，推動出行生態(tài)邁入“感知-決策-服務(wù)”一體化的新范式。這場變革中，技術(shù)路徑的分化與生態(tài)合力的角逐，正重塑全球汽車行業(yè)的競爭格局。

全域智能體系

情感化交互

全域AI重構(gòu)整車

過去數(shù)年，汽車AI的發(fā)展多聚焦于單一域的突破，智駕、座艙、底盤各自為戰(zhàn)，形成數(shù)據(jù)孤島與決策割裂的困境。2026年，車企的AI攻勢率先在整車架構(gòu)層面破局，以“”為核心，構(gòu)建全域協(xié)同的智能體系，讓汽車從機械集合體進化為具備統(tǒng)一思考能力的智能有機體。這種變革的核心，在于打破傳統(tǒng)分散式電子電氣架構(gòu)的壁壘，通過中央計算平臺整合全域算力與數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)AI技術(shù)在架構(gòu)、動力、底盤、智駕、座艙等全環(huán)節(jié)的深度滲透。

軟件定義汽車

“全域AI 2.0”戰(zhàn)略的落地，成為全域智能體系的典型樣本。其構(gòu)建的“1+2+N”多智能體協(xié)同框架，以整車級超級智能體Eva為全局中樞，統(tǒng)籌智能駕駛、智能座艙兩大核心場景，聯(lián)動智能底盤、智慧能源等N個子域智能體，實現(xiàn)感知、數(shù)據(jù)與決策的跨域流動。不同于單一功能的疊加，這套體系讓汽車具備了統(tǒng)一的“世界觀”和判斷力：當智駕系統(tǒng)遭遇復雜路況緊急決策時，AI底盤能毫秒級調(diào)整懸架保持車身穩(wěn)定，座艙智能體則主動減少無關(guān)打擾，形成多維度協(xié)同響應(yīng)。這種跨域協(xié)作能力，背后是車企對芯片、軟件、云端服務(wù)與地圖數(shù)據(jù)的全棧布局，也是千億級研發(fā)投入沉淀的技術(shù)壁壘。

吉利

跨國車企也在加速全域AI架構(gòu)的落地，只是路徑選擇各有側(cè)重。以MB.OS為核心，通過引入微軟Azure OpenAI與谷歌雙AI引擎，實現(xiàn)智駕、座艙與整車控制的深度融合，計劃2027年啟動Robotaxi服務(wù)，打通技術(shù)落地與商業(yè)運營的閉環(huán)。大眾則憑借本土化合作補齊全域能力，通過入股引入其架構(gòu)體系，在合肥研發(fā)中心實現(xiàn)“早期研發(fā)-量產(chǎn)”的完整閉環(huán)，同時堅持“油電同進”戰(zhàn)略，讓AI技術(shù)同步賦能燃油車與混動車型，覆蓋更廣闊的市場群體。則走出差異化路線，以“人機協(xié)同”為核心理念打造統(tǒng)一數(shù)據(jù)與AI平臺“vista”，整合企業(yè)、客戶、車聯(lián)網(wǎng)等全維度數(shù)據(jù)，為AI規(guī)?；渴鹬蔚鬃?，同時將AI應(yīng)用于精益生產(chǎn)，通過智能化質(zhì)量檢測提升生產(chǎn)效率與環(huán)保性。

奔馳

小鵬汽車

豐田

全域AI的普及，正深刻改變汽車的研發(fā)與生命周期管理模式。傳統(tǒng)整車開發(fā)周期從48-60個月縮短至24-36個月，通過OTA持續(xù)更新軟件釋放新功能，成為車企維系用戶關(guān)系的核心手段。同時，車企通過集中硬件資源與算力，減少域控制器數(shù)量，在降低電氣架構(gòu)復雜度與成本的同時，強化了整車智能的迭代能力。這種變革不僅是技術(shù)層面的升級，更推動車企從“硬件制造商”向“軟件服務(wù)提供商”轉(zhuǎn)型，開啟全新的價值創(chuàng)造模式。

智駕落地與座艙升維

如果說全域架構(gòu)是AI攻勢的“骨架”，那么大模型技術(shù)就是注入其中的“靈魂”。2026年，AI大模型與智能駕駛、智能座艙兩大核心場景的深度融合，成為車企差異化競爭的關(guān)鍵，推動出行體驗從“功能滿足”向“情感共鳴”跨越。無論是智駕系統(tǒng)對復雜場景的精準應(yīng)對，還是座艙對用戶需求的主動預(yù)判，大模型都在重構(gòu)人與車的交互邏輯，讓汽車真正成為“懂車、懂路、更懂人”的移動空間。

智能駕駛領(lǐng)域，大模型驅(qū)動的端到端架構(gòu)成為主流，技術(shù)路徑的分化呈現(xiàn)出本土化適配的鮮明特征。憑借純視覺+端到端AI的路線持續(xù)領(lǐng)跑，其最新FSD系統(tǒng)依托7億英里實測數(shù)據(jù)迭代升級，能通過8路攝像頭與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自主應(yīng)對暴雨天氣、施工路段、信號燈故障等極端場景，實現(xiàn)長距離零人工接管。這套系統(tǒng)的核心優(yōu)勢的在于對北美規(guī)整道路環(huán)境的適配，激進的駕駛風格與流暢的操作邏輯，契合當?shù)赜脩魧νㄐ行实男枨螅?026年將正式落地歐洲與中國市場，開啟全球化布局。

特斯拉

中國車企則基于本土復雜路況，走出多傳感器融合的技術(shù)路線。吉利千里浩瀚輔助駕駛系統(tǒng)采用“多傳感器融合+WAM世界行為模型”架構(gòu)，搭載高算力芯片與激光雷達構(gòu)建360°全維感知網(wǎng)絡(luò)，在高密度混合交通環(huán)境中展現(xiàn)出更強的適配能力。在地下車庫場景中，其記憶車位功能可實現(xiàn)無感知系統(tǒng)切換與精準泊車；面對電瓶車等弱勢交通參與者，能精準控制安全距離，變道動作平順無頓挫，完美適配中國城市出行生態(tài)。這種差異化路線的背后，是車企對本土場景數(shù)據(jù)的深度挖掘，也是大模型在場景化訓練中的精準落地。此外，英偉達推出的Alpamayo自動駕駛世界模型，憑借100億參數(shù)賦予汽車因果推理能力，能解釋決策邏輯，成為不少車企研發(fā)高階智駕的重要支撐。

智能座艙的進化則更貼近用戶感知，從智能交互邁向情感服務(wù)。2026年的AI座艙已告別屏幕堆砌的內(nèi)卷，進入“情感理解+記憶+主動服務(wù)”的新階段，端云協(xié)同成為主流趨勢——車端側(cè)部署大模型減少云端依賴，云端完成復雜推理，實現(xiàn)響應(yīng)速度與交互深度的雙重提升。華為大模型支持語音、手勢、眼神多模態(tài)交互，能根據(jù)車主出行習慣自動規(guī)劃路線，通過語音指令聯(lián)動座椅、空調(diào)、香氛等功能，構(gòu)建沉浸式體驗；小鵬XNGP大模型則能感知用戶情緒，動態(tài)調(diào)整交互語氣與音樂氛圍，精準匹配個性化需求。

鴻蒙智行

本土化適配成為座艙大模型的核心競爭力。與科大訊飛聯(lián)合研發(fā)的DiPilot大模型，專門優(yōu)化方言交互與離線控制能力，即使在信號薄弱的農(nóng)村地區(qū)也能穩(wěn)定運行，同時整合車機生態(tài)實現(xiàn)導航、娛樂、車輛控制的無縫銜接。吉利Eva超擬人情感智能體更將交互升維，0.7秒的語音識別響應(yīng)速度配合情感識別能力，能理解用戶模糊需求與情緒狀態(tài)，當用戶提及“換了新工作”時，會以溫柔語氣給予回應(yīng)，讓座艙交互充滿人文溫度。這些功能的落地，讓座艙不再是單純的駕駛輔助空間，而是成為連接生活與出行的情感載體。

比亞迪

盡管大模型賦能成效顯著，行業(yè)仍面臨算力瓶頸與成本平衡的挑戰(zhàn)。高階大模型運行所需的高算力芯片推高了車載硬件成本，導致中低端車型難以搭載，形成“高端內(nèi)卷、低端缺位”的格局。但隨著芯片技術(shù)迭代與供應(yīng)鏈規(guī)?；杀緣毫φ鸩骄徑?，而禾賽科技等企業(yè)提升激光雷達產(chǎn)能，也為智駕技術(shù)的普及提供了硬件支撐。未來，如何在控制成本的同時保證體驗一致性，將成為車企AI攻勢的重要課題。

百姓評車

2026年車企的AI攻勢，本質(zhì)是一場關(guān)乎產(chǎn)業(yè)重構(gòu)與價值重塑的深度變革。從全域架構(gòu)的協(xié)同進化到雙場景的體驗升維，AI正打破汽車產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)邊界，推動行業(yè)從電動化向智能化全面轉(zhuǎn)型。這場變革中，無論是中國車企的本土創(chuàng)新，還是跨國巨頭的生態(tài)布局，最終都要回歸用戶本質(zhì)需求。隨著技術(shù)持續(xù)落地與成本優(yōu)化，AI將徹底改寫出行的核心邏輯，讓智能移動空間融入生活的每一個維度。未來，唯有掌握全棧技術(shù)能力、精準適配場景需求的車企，才能在這場白熱化競爭中站穩(wěn)腳跟，引領(lǐng)出行生態(tài)的下一個時代。