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1995年，一個叫尼葛洛龐帝（Nicholas Negroponte）的美國麻省理工學(xué)院教授，在《數(shù)字化生存》（Being Digital）中寫下了一個日后被反復(fù)引用的判斷：“計算不再只和計算機有關(guān)，它決定我們的生存。”

那一年，中國最早的一家網(wǎng)絡(luò)公司“瀛海威”在中關(guān)村零公里處立起一塊廣告牌：“互聯(lián)網(wǎng)離中國有多遠？向北1500米。”后來的故事已被寫入商業(yè)史?；ヂ?lián)網(wǎng)從一串代碼演變?yōu)橐环N生存方式，從實驗室的幽微之光蔓延至城市、鄉(xiāng)村、工廠與家庭，直至成為所有人每天呼吸的空氣。

一切正在被改寫。

2026年3月26日，阿里千問被接入紅旗汽車智能座艙，據(jù)悉，首發(fā)將搭載于紅旗HS6PHEV。

用戶在車里說一句“先去北京大學(xué)，中午找一家沿途方便又好吃的烤鴨店，下午5點前我要到T3航站樓”，系統(tǒng)便同時理解了導(dǎo)航、用餐與時間約束等多重需求，結(jié)合實時路況和商戶狀態(tài)，生成完整行程。

當一條模糊的自然語言意圖被拆解、編排并推送到車端執(zhí)行時，一個分水嶺時刻就此到來：比特不再是屏幕上流淌的文字，它開始轉(zhuǎn)動方向盤、調(diào)度車輛，執(zhí)行真實的物理動作。

由此，尼葛洛龐帝的“數(shù)字化生存”翻到了新篇章。這一次，它叫“AI化生存”。

數(shù)字化生存關(guān)注的是信息的流動，讓比特以最低成本、最高效率地抵達世界的每一個角落。AI化生存則聚焦于智能的生成，讓機器不再停留于傳輸信息，而是理解意圖、拆解任務(wù)、調(diào)度資源，并最終在物理世界中完成執(zhí)行。

從數(shù)字化生存，到AI化生存，比特開始重塑原子，語言正在成為行動本身。

01

序曲：千問上車

汽車正是當前物理世界里，AI 助手最理想、也最具挑戰(zhàn)性的載體，沒有之一?！巴ㄓ肁I助手首次以完整形態(tài)進入車載場景”，這項進展的每一個細節(jié)都值得認真思考。

在此之前，車載AI產(chǎn)品大致可分為兩類：一類是語音指令的簡單替代，讓用戶用說話代替點擊，底層邏輯仍是“喚醒-執(zhí)行”的線性反饋；另一類是所謂“大模型上車”，即在車機中嵌入一個大語言模型，能聊天、能問答，但始終被圈養(yǎng)在“對話”的圍欄之內(nèi)。

從“AI上車”到“通用AI助手上車”，質(zhì)變之別。

特斯拉第一個吃螃蟹，Grok成AI副駕。2025 年 7 月 9 日，馬斯克宣布 xAI 的 Grok 4 大模型將作為 AI 助手登陸特斯拉車載系統(tǒng)，消息當日特斯拉股價大漲 4.7%。

這并非情緒炒作，背后有深層邏輯：Grok 顛覆了傳統(tǒng)車機思路，它不只是車載語音助手，更是馬斯克 “自動駕駛 + AI 生態(tài)” 戰(zhàn)略的核心棋子。

讓我們具體看看 Grok給特斯拉帶來了什么。用戶可以直接用自然語言描述復(fù)雜的出行需求，例如：“在去機場的路上，幫我找一家評分高的泰式餐廳，并且附近步行范圍內(nèi)要有超級充電站?！?/p>

這句話里包含了多個復(fù)合條件：目的地是機場、菜系是泰式、要求高評分、要有超級充電站。傳統(tǒng)車機根本無法理解如此復(fù)雜的口語化需求，而Grok則能夠準確提取所有意圖參數(shù)，并結(jié)合實時數(shù)據(jù)生成最優(yōu)推薦。

2025年12月9日，特斯拉正式推出Holiday Update，Grok的能力再次躍升，它首次可以直接參與車輛導(dǎo)航，為車主新增或編輯目的地。

千問上車的不同之處在于：它帶著完整的“辦事能力”進入了駕駛艙。

當用戶說出包含多個模糊意圖的自然語言指令時，千問需要完成的任務(wù)鏈條是：從一句話中提取至少三個獨立意圖（導(dǎo)航目的地、沿途餐飲、時間約束）；理解“方便又好吃”這種主觀評價標準的模糊語義；調(diào)用實時路況、天氣、商戶狀態(tài)等多源數(shù)據(jù)；進行聯(lián)合優(yōu)化計算；生成可執(zhí)行的行程方案；聯(lián)動車端應(yīng)用執(zhí)行。

這區(qū)別于“大模型+車機”的簡單拼接，其本質(zhì)在于模型直接進入決策鏈路，成為任務(wù)編排的中樞。如果說數(shù)字化生存時代的車載系統(tǒng)解決的是“如何高效傳輸導(dǎo)航指令”，那么AI化生存時代的千問解決的，則是“如何理解用戶真實意圖并生成最優(yōu)行動方案”。前者是信息的流動，后者是智能的生成。

千問紅旗方案則展示了另一種可能性：當用戶說出復(fù)雜的出行需求時，系統(tǒng)直接在調(diào)度層面完成了多目標優(yōu)化，并將決策結(jié)果推送到車端執(zhí)行。模型不僅“理解”了用戶說什么，還“知道”該做什么，并且“做到了”。

這正是從“屏幕內(nèi)服務(wù)”走向“物理世界執(zhí)行”的關(guān)鍵一躍。車載場景的復(fù)雜度遠高于AI眼鏡，它涉及實時性要求極高的路徑規(guī)劃、安全敏感的車控操作，以及多模態(tài)信息融合。能夠在這一場景完成閉環(huán)，意味著AI助手的邊界已被重新定義。

圖：Grok與千問上車路徑對比，來源：錦緞研究院

02

進化：AI化生存

2026年，一個新的產(chǎn)業(yè)共識正在形成：AI助手如果不進入物理世界，就永遠只能是一個“屏幕前的應(yīng)用”，而無法成為真正的“全能管家”。即用戶可以問AI“今天吃點什么？”，但AI無法幫你下單；用戶可以讓AI“查合適的航班信息”，但AI無法幫你訂一張機票。

所以可知千問的野心遠不止于上車。它正在兩個方向上同時延展，構(gòu)筑一個覆蓋比特世界與原子世界的完整版圖。

第一個方向：向上兼容，接入各種“辦事能力”。

回顧AI助手的發(fā)展歷程，我們會發(fā)現(xiàn)一個清晰的進化軌跡。早期的AI助手本質(zhì)上是一個“智能問答系統(tǒng)”——用戶提問，AI回答。這種模式的局限性是明顯的。用戶需要的往往不是“標準答案”，而是“解決方案”。

當你問“附近有什么好吃的烤鴨店”時，你需要的不是一堆餐廳名字和評分，而是一個直接可以前往、可以直接預(yù)訂座位、可以直接導(dǎo)航到達的完整服務(wù)閉環(huán)。

千問的進化方向，即打通數(shù)字和物理世界，就是要打破這種局限。

2026年1月，千問App宣布全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等阿里生態(tài)，上線一系列AI辦事功能。3月，“AI打車”能力上線，用戶只需說“幫我打車去公司，要空氣清新車”，系統(tǒng)便會理解“空氣清新”這個非標需求，匹配車內(nèi)整潔評分高、近期無煙味差評的車輛。3月26日，千問被接入紅旗汽車座艙。

這套邏輯正在形成一個閉環(huán)：模型是大腦，阿里生態(tài)中積累二十余年的電商、出行、本地生活、支付能力是手臂。用戶通過千問表達需求，模型調(diào)用相應(yīng)的“辦事能力”完成閉環(huán)交付。

圖：千問APP生態(tài)；來源：互聯(lián)網(wǎng)

第二個方向：向下進入各種硬件形態(tài)。

2026年2月，36氪披露，千問將進入AI硬件領(lǐng)域，規(guī)劃中的產(chǎn)品包括AI眼鏡、AI耳機、AI指環(huán)，面向全球市場發(fā)售。3月初，千問AI眼鏡在MWC（Mobile World Congress，世界移動通信大會）上亮相，千問App上的點外賣、打車等功能未來也將無縫遷移到終端設(shè)備中。

阿里在AI眼鏡領(lǐng)域的核心差異化優(yōu)勢，在于與阿里生態(tài)的深度整合。AI眼鏡不僅僅是“能聽會說”的語音助手，更是深度集成阿里生態(tài)各種服務(wù)能力的AI助手：

?導(dǎo)航投射：眼鏡可以直接顯示來自高德的路線指引，用戶無需低頭看手機或車機；

?淘寶比價：看到任何商品時，用戶可以讓眼鏡掃描并搜索淘寶同款；

?支付寶無感支付：與支付寶賬戶綁定后，眼鏡可以完成“刷臉支付”。

千問在硬件側(cè)的終極場景構(gòu)想，是創(chuàng)建“跨設(shè)備協(xié)同”的AI服務(wù)體系。當用戶同時擁有千問App、AI眼鏡和車載千問時，它們通過統(tǒng)一賬戶和AI調(diào)度系統(tǒng)深度協(xié)同，實現(xiàn)無感銜接。

比如，用戶早上在手機上讓千問安排行程，中午上車后車載千問自動同步方案并優(yōu)化路線，下午到達目的地后，眼鏡千問繼續(xù)提供導(dǎo)航服務(wù)。這種連續(xù)、自然的體驗，讓千問成為無處不在的AI管家，也構(gòu)建了更高的用戶粘性和生態(tài)壁壘。

在這個場景中，用戶感受到的不是三個不同的設(shè)備，而是一個無處不在的AI管家。他不需要在手機、汽車、眼鏡之間做選擇，也不需要在切換設(shè)備時重新開始任務(wù)。一切都是連續(xù)的、自然的、無感的。

從商業(yè)角度看，跨設(shè)備協(xié)同意味著更高的用戶粘性和更深的生態(tài)壁壘。

圖：“跨設(shè)備協(xié)同”能力展望 來源：德勤

這兩個方向的疊加，正在重構(gòu)阿里自身的業(yè)務(wù)邏輯。

過去，阿里的生態(tài)體系以“APP”為中心，淘寶、高德、飛豬等各守一方，通過支付寶的支付能力串聯(lián)。用戶需要在不同APP之間切換，完成復(fù)雜任務(wù)。未來，千問或許能夠成為整個生態(tài)的“統(tǒng)一入口”。用戶不再需要知道“訂機票要用飛豬、叫車要用高德、點餐要用淘寶閃購”，只需要對千問說一句話，模型在后端就能完成服務(wù)的拆解與調(diào)度。

圖：GUI和LUI體系下用戶交互對比 資料來源：申萬宏源

這背后體現(xiàn)的正是從“信息流動”到“智能生成”的范式躍遷。

在數(shù)字化生存時代，阿里構(gòu)建的是信息流動的基礎(chǔ)設(shè)施——讓商品信息、商家信息、支付信息高效匹配。而在AI化生存時代，阿里構(gòu)建的是智能生成的中樞——讓模型理解用戶的模糊意圖，自主拆解任務(wù)，調(diào)度海量服務(wù)完成閉環(huán)交付。

03

結(jié)語：一個新世界正在到來

1939年，圖靈（Alan Turing）與維特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）在劍橋進行了一場著名的論戰(zhàn)。分歧的本質(zhì)在于：圖靈相信形式化建?？梢员平悄?，維特根斯坦則堅持，理解必須在語境中發(fā)生。

維特根斯坦在《邏輯哲學(xué)論》（Tractatus Logico-Philosophicus）中寫道：“我的語言的界限意味著我的世界的界限?！卑雮€多世紀后，這句話為AI時代提供了最深沉的注腳。

在維特根斯坦看來，語言的意義不在于它與世界的“對應(yīng)”，而在于它在具體情境中的“使用”。他提出的“語言游戲”概念強調(diào)：語言是動態(tài)的、充滿活力的活動，不同的語言游戲有不同的規(guī)則和功能，意義在使用情境中得以確定。

這與當前AI語言模型的演進路徑不謀而合。千問能夠理解“先去北京大學(xué)，中午找一家沿途方便又好吃的烤鴨店”這樣的復(fù)雜指令，恰恰是因為它學(xué)會了“語言游戲”的規(guī)則：它知道“先去”意味著路徑優(yōu)先級，“沿途”意味著空間約束，“方便又好吃”是主觀評價與客觀數(shù)據(jù)的融合判斷。

這正是“AI化生存”的本質(zhì)：我們正在創(chuàng)造一種新型的智能體，它不完全復(fù)制人類的理解方式，而是以它自己的方式，通過海量數(shù)據(jù)、模式識別、概率推理，通過“思考-執(zhí)行-驗證”的CLI循環(huán)，參與構(gòu)建人類的生存圖景。

1995年，尼葛洛龐帝預(yù)言了數(shù)字化生存。那個時代關(guān)注的是信息的流動，讓比特以最低成本抵達世界的每一個角落。三十年后，AI化生存關(guān)注的，是智能的生成，讓機器理解意圖、拆解任務(wù)、調(diào)度資源，并最終在物理世界中完成執(zhí)行。

比特正在重塑原子。語言正在成為行動。AI正在生存。

而我們，正在見證一個新世界的到來。