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豆包手機的GUI暢想,斑馬給出AutoClaw答案

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端云協(xié)同,斑馬領(lǐng)跑。

4月22日的寶馬品牌之夜上,伴隨三款純電新車的發(fā)布,現(xiàn)場出現(xiàn)一個別有深意的畫面:宇樹科技創(chuàng)始人王興興作為特邀嘉賓,上臺試駕體驗了由斑馬智能提供技術(shù)方案的全新智能座艙。

這一看似跨界的聯(lián)動,實則在向外界提示一個關(guān)鍵的變化:汽車,正在越來越像機器人。

這個變化并非孤立事件,而是技術(shù)演進與產(chǎn)業(yè)趨勢共振的結(jié)果。2026年北京車展將主題定為“領(lǐng)時代 智未來”,相比2020年“智領(lǐng)未來”的表述變化不大,但背后的行業(yè)基礎(chǔ)已經(jīng)完全不同:一方面是電氣化架構(gòu)基本鋪開,另一方面是大模型開始真正進入車內(nèi)系統(tǒng)。

如果把最近兩年的技術(shù)變化拆開來看,會更清晰一些。

DeepSeek、千問等高性價比模型推動AI低成本上車,讓汽車智能有了思考能力,對話交流首當其沖;而2026年OpenClaw的走紅,則開始轉(zhuǎn)向“辦事”,即是否能替人完成任務。前者重在模型推理能力,后者重在基于思考的執(zhí)行能力。

當大模型深度介入座艙,并開始與智駕域產(chǎn)生交互時,汽車實際上正在跑通機器人感知-決策-執(zhí)行的操作閉環(huán)。這背后的核心推手,正從單純的主機廠,延伸至以斑馬智能為代表的汽車智能化AI公司。

1.AutoClaw:豆包在手機上的暢想,斑馬在汽車上實現(xiàn)了

過去三年,AI的變化不只是模型升級,而是沿著“大模型-Agent-Claw”的路徑從生成內(nèi)容走向執(zhí)行任務。

去年大熱的豆包手機通過開放系統(tǒng)級權(quán)限,讓AI代為完成下單、發(fā)送信息等APP內(nèi)操作;2026年風靡PC端的OpenClaw,則將該能力延伸至辦公與開發(fā)流。然而,這些嘗試仍局限于單一終端的數(shù)字界面,未能真正實現(xiàn)與物理世界的交互。

要讓AI真正進入現(xiàn)實世界,破局的載體可能是汽車。

汽車天然是“Claw友好”的系統(tǒng)。其既完成了動力、底盤與車身的深度電子化,又打通了導航、娛樂、溫控等座艙生態(tài),配合豐富的多模態(tài)傳感器,構(gòu)筑了完整的“感知-決策-執(zhí)行”物理閉環(huán)。

斑馬智能敏銳識別到了這一趨勢。從去年9月開始進行Claw類技術(shù)研發(fā),今年4月23日,在AI-TECHDAY上發(fā)布了行業(yè)首個智艙AI協(xié)作服務方案AutoClaw(即業(yè)界津津樂道的“龍蝦上車”),正式將AI執(zhí)行任務的能力延伸至智能座艙。豆包在手機上的暢想,斑馬智能在汽車上提前實現(xiàn)了。



過去的車載AI,往往需要由人來進行復雜的任務規(guī)劃,AI只負責簡單的單點執(zhí)行(如“打開空調(diào)”)。但AutoClaw不同,其通過獨創(chuàng)的“智能協(xié)作中樞+專屬自治蝦塘”架構(gòu),在面對用戶的最終目標時,會自動向上拆解出所需執(zhí)行的具體任務,展現(xiàn)出了“類人辦事思維”。

例如,面對“今晚約朋友吃飯”這種非結(jié)構(gòu)化需求,AutoClaw能自動拆解并同步處理時間協(xié)調(diào)、餐廳篩選與路線規(guī)劃;若中途生變,還能動態(tài)重組方案,無需用戶反復下達新指令。

更令市場興奮的是其跨硬件的協(xié)同能力。作為“第三生活空間”,座艙天然具備多設(shè)備協(xié)同的基礎(chǔ)條件,包括導航、娛樂、環(huán)境控制以及車輛本身的狀態(tài)管理等。在上述場景中,AutoClaw在完成線上服務調(diào)度的同時,還可以同步完成車內(nèi)座椅調(diào)整、溫度控制,甚至與自動駕駛域進行協(xié)同,讓乘客實現(xiàn)真正的“無縫”智能化體驗。

斑馬智能AutoClaw的發(fā)布,實際上將汽車AI從局限于單一終端的數(shù)字界面拉向了現(xiàn)實世界,完成從智能座艙向執(zhí)行型智能體的能力升維。

2.端側(cè)AI:汽車智能化的新基建

過去,當汽車智能化還局限于問答式的語音助手時,云側(cè)部署的大模型足以滿足需求。但當汽車智能步入“主動識別+自動執(zhí)行復雜任務”的新階段時,對系統(tǒng)的低延遲、隱私安全性以及網(wǎng)絡環(huán)境均提出了更高維度的要求。

此時,端側(cè)模型的出現(xiàn)就成了必然。AutoClaw作為車載多Agent執(zhí)行層,必須依賴端側(cè)AI提供實時的決策支持,端云混合架構(gòu)已經(jīng)成為當前行業(yè)的統(tǒng)一共識。

作為阿里巴巴在汽車智能化領(lǐng)域的重要布局,斑馬智能在端側(cè)AI的部署上擁有得天獨厚的優(yōu)勢。早在2025年9月的云棲大會上,斑馬智能就發(fā)布了全球首個全模態(tài)端側(cè)大模型AutoOmni。

到了2026年4月的北京車展前夕,AutoOmni已經(jīng)升維成了一個可搭載多種參數(shù)大模型、適配多種類型芯片的龐大產(chǎn)品矩陣,并與AutoClaw共同形成了元神AI“一腦雙引擎”的架構(gòu)。

當然,汽車行業(yè)的特殊性決定了:智能化絕非“有模型、有架構(gòu)”就能直接OTA上車。底層的軟硬件適配,是橫亙在所有軟件方案商面前的一座大山,也是一項必須完成的苦活和累活。

不同主機廠對車輛的產(chǎn)品定義千差萬別,從十萬級代步車到百萬級豪華車,價格定位、目標人群、功能需求各不相同,這就導致汽車座艙所采用的硬件平臺和SoC芯片五花八門。如何把龐大的端側(cè)AI“塞”進算力大小不一的芯片里,并確保其穩(wěn)定運行、發(fā)熱可控,是對座艙軟件方案提供商最嚴苛的考驗。

在這個問題上,斑馬智能采取了“執(zhí)牛耳”的破局策略—不直接去啃分散的主機廠,而是從源頭抓起,與高通、英偉達、黑芝麻智能、紫光展銳等底層芯片巨頭展開深度綁定與合作,先在底層架構(gòu)上實現(xiàn)AI與芯片的完美打通與適配,隨后再依托芯片廠商龐大的現(xiàn)成客戶生態(tài),順水推舟地切入各個主機廠的供應鏈。

目前,斑馬智能與芯片廠商的適配已經(jīng)跑通了兩個主要方向:

一是深度融合路線,即將AutoOmni和AutoClaw直接集成至諸如高通等高性能座艙專用SoC,或新一代艙駕融合SoC的底層系統(tǒng)中。截至2026年車展期間,國內(nèi)已有10多家已經(jīng)或計劃采用高通8397、8797芯片的車企,絕大部分都已經(jīng)確定搭載斑馬AutoOmni端模型方案。



二是靈活外掛路線,即針對算力不足的老舊車型或成本敏感的低端車型,采用集成至“AI Box”(外掛算力盒子)的方案。目前在AI Box形態(tài)上,斑馬已經(jīng)形成了適配高通9075、英偉達Orin、紫光展銳A8880三種算力芯片的成熟方案組合。

據(jù)官方介紹,斑馬智能在AI領(lǐng)域的合作客戶已經(jīng)接近20家,包括智己、寶馬、紅旗、東風、比亞迪等。



3.終極形態(tài),會是機器人嗎?

馬斯克曾經(jīng)多次在公開場合表示“汽車是輪子上的機器人”,從當前汽車智能化的演進路徑來看,這一判斷正在逐步被驗證。以斑馬智能為例,其端側(cè)模型AutoOmni與執(zhí)行層AutoClaw構(gòu)成的系統(tǒng),本質(zhì)上也是在構(gòu)建一個具備感知、決策與執(zhí)行能力的統(tǒng)一智能體。

如果將汽車與機器人進行對比,二者在核心能力上已呈現(xiàn)出明顯趨同:統(tǒng)一的計算中樞(中央計算平臺+端云大模型)、多模態(tài)感知系統(tǒng)(激光雷達、攝像頭、麥克風),以及面向物理世界的執(zhí)行能力(軟硬件協(xié)同調(diào)度與自動駕駛)。



一個當下仍存在的較大區(qū)別是,出于安全考量,汽車的座艙域和智駕域通常采用獨立的SoC芯片,導致感知與執(zhí)行之間存在數(shù)據(jù)延遲和協(xié)同隔閡。

但墻壁正在被打破。硬件端,高通近年來力推艙駕一體SoC;2026車展上,地平線也發(fā)布了國內(nèi)首個艙駕一體SoC。

在軟件端,斑馬智行在AI-TECHDAY上展示了這樣一個艙駕協(xié)同的未來場景:當端側(cè)視覺大模型敏銳捕捉到駕駛員處于疲勞狀態(tài)時,不僅座艙會做出反應,智駕系統(tǒng)也會主動接管,調(diào)整至更安全的輕柔行駛狀態(tài)。

這意味著,一旦感知與執(zhí)行的鏈路徹底打通,汽車將不再是多個子系統(tǒng)的拼湊,而是一個具有統(tǒng)一意志的生命體。

過去幾年,智能座艙與高階智駕分別發(fā)力,推動了新能源車的快速普及;如今,在2026年這個大模型全面滲透的關(guān)鍵節(jié)點,艙駕一體+機器人化將成為下一個決定勝負的主流賽道。

汽車,正在從單一的出行工具,蛻變?yōu)榫邆涑掷m(xù)交互與任務執(zhí)行能力的智能載體。從這個角度看,斑馬智能通過端側(cè)大模型提升“腦力”,以AutoClaw打通“動手能力”,并深度綁定芯片廠商實現(xiàn)工程化落地的做法,無疑為“汽車進化為機器人”提供了一條最現(xiàn)實的通關(guān)路徑。



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