认知座舱上车：中国车企的AI竞赛进入系统栈阶段

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　　当新车型项目评审会上，座舱团队展示的不再只是语音唤醒率、车机流畅度和导航推荐，而是一套更复杂的能力清单：本地大模型能否理解连续对话，座舱Agent能否调用车辆控制、地图、娱乐和售后服务，智能驾驶系统能否把环境感知结果转化为乘员可理解的解释，整车操作系统能否支撑跨域协同，芯片算力和热管理还能留下多少余量。

　　这类讨论正在成为中国汽车竞争的新现场。到2026年，新能源汽车的主战场已经从电池容量、续航里程和车身形态，转向车内人工智能能力。所谓“认知座舱”并不是把大模型接进车机做一个更会聊天的助手，而是让车辆具备持续感知、理解意图、调用功能、记忆偏好、解释状态和协同驾驶任务的能力。座舱由交互入口变成整车智能的前台，背后则是模型、芯片、操作系统、数据闭环和安全验证的综合竞争。

　　理想、蔚来、小鹏这类新一代电动车企业，正在主动淡化传统车企身份，把自己放进AI公司的叙事中。

　　理想汽车着重强调将在大模型、芯片、操作系统及具身智能领域构建长期技术壁垒，并将高阶自动驾驶与座舱智能纳入同一条AI技术演进脉络。蔚来提出座舱从功能型向认知型演化，关注的不只是“能不能执行命令”，还有“能不能理解用户、场景和车辆状态”。小鹏则进一步把自身定位延展到“具身智能”，试图把车辆看作物理世界AI能力落地的载体之一。

　　这类企业的共同点，是把车端大模型、高算力车载计算平台、自研芯片、数据闭环和软件栈整合在一起推进。过去评价一辆车的智能化，常看屏幕数量、语音交互、导航体验和辅助驾驶功能包；现在，行业越来越关注车端算力、模型部署方式、跨域操作系统能力以及Agent框架。比如国信证券2024年汽车智能化月报显示，2024年2月乘用车自动驾驶域控制器渗透率已达10.2%，英伟达、地平线、华为等企业的自动驾驶芯片占比合计超87%，标配L2级及以上功能的乘用车渗透率也达到39.9%，TOPS、双芯片配置、本地推理能力和云端协同，已经从技术参数变成市场语言。

　　但算力本身不会自动形成体验优势。认知座舱真正考验的是系统工程能力：模型能否在车端资源约束下稳定运行，是否理解车辆状态和驾驶语境，是否能在多轮交互中保持一致性，是否会在不确定场景下给出过度承诺，是否能把娱乐、导航、空调、车控、补能和智驾解释串成连续服务。用户感受到的是一句自然的回答，工程团队面对的是端云架构、权限控制、实时性、功能安全、网络安全和SOTIF边界。

　　中国传统车企的应对之道则更为务实。它们未必以最激进的AI叙事自我包装，而是将智能化深度融入整车平台、供应链、成本管控与规模制造体系之中。

　　比亚迪的“璇玑”架构强调全车智能和规模化普及，核心逻辑是把智驾、座舱、底盘、动力和车身控制纳入统一架构，让智能功能不只出现在高端车型上。为实现这一目标，比亚迪针对自研核心智驾芯片璇玑A3制定了分阶段、分车型梯度推进的搭载规划：2026年底起，仰望全系列、腾势全系以及王朝网汉、唐、海洋网海豹等高端与中高端车型率先标配，方程豹及王朝、海洋网主流走量车型则采用部分标配+选装的灵活方案；2027年后，芯片将覆盖10万级及以下入门车型。同时，即便是海洋系列的入门级产品，用户仅需12000元就能选装包含激光雷达在内的城市领航智驾体验，这一价格门槛远低于行业多数同功能车型，且比亚迪承诺全系均可选装天神之眼B激光版智驾系统，真正推动高阶智能功能向全价位车型普及。吉利推动“通用汽车大脑”和多模态记忆、模型部署框架，目标是在旗下涵盖大众市场的吉利汽车、高端市场的领克、豪华跑车品牌路特斯等不同品牌，以及从4.69万的吉利熊猫到定位高端的路特斯车型等不同车型和价位段复用智能能力，目前旗下不同品牌已布局多条高阶智驾路线，如路特斯、领克、银河采用Momenta感知+路特斯规控方案，极氪、极星、沃尔沃搭载外供ME SV、自研Orin平台等。广汽、长城、长安等企业也在推进多Agent、跨域控制和统一调度方案，把座舱、驾驶、动力、底盘等域之间的隔离墙逐步打通。其中广汽于2022年6月28日发布基于星灵架构的跨域标准化操作系统普赛OS，通过SOA跨域服务引擎等多个引擎实现中央计算机、智能驾驶计算机和信息娱乐计算机在软件层面的有机融合；长城则在2022年10月落地了VCP+区域(GEEP 4)计划，将软件功能上移到中央计算VCP，推进SOA落地；长安也与德赛西威深化域控制器领域合作，共同打造行业领先的中央计算机产品，推进相关关键零部件的研发及产品量产落地。

　　传统车企的优势绝非单点技术炫技，而是将智能功能打磨成具备可制造、可定价、可维护、可追溯属性的成熟产品能力。认知座舱若仅止步于发布会演示，实则价值有限；唯有融入平台化开发、供应商接口适配、售后迭代升级、诊断维护体系与法规合规全流程，才有望构筑长期竞争力。

　　这也意味着“全车智能”不会只是软件部门的事情。电子电气架构、热设计、线束、车载以太网、功能安全概念、信息安全架构、OTA策略、数据合规和量产质量，都需要跟AI功能同步设计。一个能够主动推荐驾驶模式、调节底盘、规划补能并解释智驾行为的座舱Agent，已经触达车辆控制链路，不能再按普通信息娱乐功能管理。

　　全球车企面对的是双重压力。一边，海外市场的电动化需求放缓，据EVTank数据显示，2024年欧洲新能源汽车销量同比增速为-2.0%，美国同比增速为7.2%，远低于中国市场的35.5%；同时高阶自动驾驶商业化节奏不及预期，研发成本持续上升，部分企业开始调整纯电和高等级自动驾驶时间表；另一边，中国市场的智能化体验迭代太快，2024年中国新能源汽车销量达到1286.6万辆，占全球销量比重提升至70.5%，消费者已经把座舱AI、城市智驾、语音交互和本地生态当作购车决策的重要因素。

　　于是，很多跨国车企采取双轨策略：在全球范围内收缩或放缓部分电动化与L3自动驾驶计划，在中国市场加深本地AI合作。Momenta成为多家车企智能驾驶系统的重要合作方，华为HarmonyOS座舱被更多品牌采用，甚至延伸到部分燃油车型。大众在中国与小鹏合作推进本地化电子电气架构和AI芯片方案，奔驰、宝马也在中国市场引入更本地化的AI助手和智驾系统。

　　这绝非简单的技术外包，而是全球车企在中国市场对自身研发边界进行的重新定义。过去，跨国车企习惯把全球平台引入中国，再做局部适配；现在，座舱和智驾体验必须深度本地化，语义理解、地图生态、手机互联、城市道路场景、用户偏好和数据闭环都离不开中国供应链和本地工程团队。

　　特斯拉是一个特殊样本。它仍坚持高度一体化的“车轮上的机器人”路线，软件、芯片、数据、算法和整车体验形成闭环，这一点更接近中国新势力的打法，而不是多数传统外资车企的分工模式。

　　车企宣传中常见的TOPS数字，确实能反映一定硬件能力，但它不是认知座舱成熟度的充分条件。目前大多数车企的座舱智能化水平还停留在L2级(语音命令)，少数领先者达到了L3级(场景预设)，而认知座舱属于L4级以上，其成熟度需要多维度的积累，比如蔚来凭借NOMI的七年积累，才在数据量、模型成熟度和用户反馈上建立了显著优势。车内AI系统需要在有限功耗和温度窗口下运行，还要面对网络不稳定、用户输入模糊、传感器异常、地图数据延迟、云端服务不可用等真实情况。模型在实验室里能回答问题，不代表在车内就能承担驾驶相关解释、控制建议或跨域任务调度。

　　一旦AI助手开始影响驾驶决策、接管部分车控操作或解释自动驾驶行为，安全边界就必须重新划清。功能安全关注E/E系统失效后是否会带来不可接受风险；网络安全关注攻击者能否通过座舱入口、云端接口、手机互联或OTA链路影响车辆；SOTIF关注系统没有故障时，AI理解能力不足、场景覆盖不足或用户误用是否会引发危险。正如招商局检测车辆技术研究院有限公司副总经理曹飞所指出的，智能座舱面临的安全问题正对应这三个方面：功能缺失失效带来的功能安全问题、车内外通信带来的信息安全问题，以及人机交互风险引发的预期功能安全问题。同时，据公开信息统计，2024年中国企业通过功能安全认证有134项，且长城汽车、一汽红旗等二十多家主机厂和供应商已在预期功能安全流程进行部署，足见行业对相关安全体系的重视。因此这三条线都要进入认知座舱的工程评审，而不能等到量产前才补材料。

　　认知座舱能否成为车企的利润来源，还没有答案。高算力芯片、本地大模型、云端推理、数据存储和持续OTA都需要成本。根据相关调查数据，如果用户更愿意为新车购买时的“智能感”一次性买单，却不愿意长期订阅AI功能，车企就会面临投入与回报不匹配的问题。如参考资料显示，63.92%的受访者倾向于一次性买断智能相关功能永久使用，仅25.1%的受访者倾向于“基础功能免费+高级功能订阅”；同时麦肯锡的调研也指出，超过50%的消费者倾向于通过一次性买断的方式支付自动驾驶附加功能费用，且消费者仅愿意为能切实解决用车痛点的实用功能买单，对订阅模式的接受度仍有局限。

　　更具可行性的破局路径，或许是推行分层商业化模式。基础语音、导航、车控和常用服务成为标配；高阶个性化助手、专业出行规划、城市智驾协同、车队数据服务和企业级场景作为增值功能；与保险、维修、充电、内容生态和办公生态结合，形成新的服务收入。但每增加一个商业入口，也会增加数据合规、权限管理、网络安全和用户信任方面的压力。

　　对工程团队来说，认知座舱不应只按“功能上线”管理，而要按“可持续运营的AI系统”管理。数据来源是否可追溯，模型版本是否受控，端云策略是否可解释，用户授权是否清晰，异常回答是否可复盘，安全相关功能是否有降级策略，这些问题将深刻影响认知座舱AI系统的长远发展。

　　中国汽车市场接下来的竞争，不会只看谁卖出更多电动车，也会看谁掌握车内AI栈的主导权。新势力在AI叙事、端云闭环和快速迭代上更激进；传统车企在平台化、成本控制和规模量产上更稳健；外资车企在中国市场开始接受更深度的本地合作，以换取智能化速度。

　　认知座舱的下一阶段，会从“能聊天、能控车、能展示大模型”转向更严肃的产品检验：能否在真实驾驶场景中稳定工作，能否把座舱与智驾协同成可信体验——据2024世界新能源汽车大会上发布的报告显示，当前中国智能座舱标配率已提升至88%，且66%的用户期待L2+、L2++的智能驾驶功能，用户对座舱与智驾协同的高阶体验需求强烈，能否通过安全、网络安全和SOTIF评审，能否形成用户愿意持续付费的价值。

　　车企争夺的表面是座舱入口，深层是整车智能系统栈。目前已有多家汽车企业接入适配DeepSeek模型，同时芯片厂商也在与大模型厂商深度联合适配提升技术转化效率，在此趋势下，谁能把模型、芯片、操作系统、Agent框架、数据闭环和安全论证放进同一套量产体系，谁才更接近下一轮汽车产业的控制点。返回搜狐，查看更多