当前,国内新能源汽车产业正经历从硬件竞争向智能化服务的战略转型。多家头部车企不约而同地将发展重心转向人工智能技术应用,力图打造新一代智能汽车产品形态。 理想汽车首席执行官李想近日公开表示,人工智能技术正从简单的对话交互向具备实际行动能力的智能体演进。他认为,汽车本质上是在物理世界中移动的机器人,应当具备理解用户需求并主动提供服务的能力。小鹏汽车首席执行官何小鹏也持相似观点,他判断汽车产业正进入与人工智能深度融合的新阶段,智能座舱与智能驾驶将实现技术合流,最终形成"超级智能体"。 为实现此愿景,两家企业已启动内部组织架构调整。理想汽车重组了自动驾驶研发部门,按照人工智能企业的组织模式,将团队划分为基础设施、基座模型、软件本体、硬件本体等板块。小鹏汽车则将原本独立运作的自动驾驶中心和智能座舱中心合并为"通用智能中心",建立统一的人工智能中台,以支撑智能驾驶、智能座舱及机器人等多项业务。 业内专家分析认为,这种舱驾融合与统一人工智能底座的技术路线,将成为未来汽车智能化发展的主流方案。从技术层面看,智能座舱采用的视觉-语言大模型与智能驾驶采用的视觉-语言-动作大模型,在底层技术架构上具备复用空间。同时,新一代高算力芯片的成熟,为同时运行两类模型提供了硬件基础。对面临成本压力的汽车企业来说,舱驾融合还能有效降低硬件冗余与系统开发成本。 特斯拉在这一领域已有初步实践。在北美地区,用户发出模糊语音指令后,由智能助手解析语义并生成导航目的地,随即交由全自动驾驶系统执行路径规划与车辆控制。不过,从事有关领域研究的业内人士指出,这种交互联动仍处于初级阶段,系统依然依赖驾驶员的显性指令触发动作,尚未实现从被动响应向主动服务的跨越。 未来更理想的状态是,系统不再依赖显性指令,而是通过捕捉驾驶员的生理信号、行为习惯等多模态输入,精准预判其潜在意图,并与物理世界的实时状态对齐,实现人-车-环境的协同感知。座舱可动态调整对驾驶员的干预程度,让车辆主动融入人类的感知-决策闭环。 然而,现阶段实现座舱与智驾的统一人工智能底座仍面临诸多技术难题。人工智能领域专家指出,智能座舱主要承载服务体验,允许一定的不确定性,偶尔出错最多影响用户体验;而自动驾驶属于安全关键系统,需要毫秒级稳定性、可验证与可回放性,任何失误都可能带来安全风险。统一底座的难点不在于模型能力本身,而在于如何确保自动驾驶链路的绝对可靠性不受影响。 最常见的技术挑战集中在算力和系统调度层面。座舱大模型运行时会瞬时占用大量算力和显存,而自动驾驶则要求每一帧计算都稳定、延迟不能波动。如何在两者之间实现资源的动态平衡与优先级管理,成为工程实现的关键难点。此外,数据安全、隐私保护、系统冗余设计等问题,也需要在技术架构设计之初就予以充分考虑。
从"智能座舱"到"自动驾驶",再到"汽车机器人",概念更迭背后是产业从单点功能竞争走向系统能力竞争的趋势。越接近"主动服务",越需要在安全、算力、数据与组织协同上提出更高要求。能否在可靠性底线上实现体验跃迁,将决定舱驾融合是概念营销,还是真正可持续的产业升级路径。