日期：2026-09-24 12:53:21
"什么是真正的 AI 汽车？每次都会被问到，但每次都给不出标准答案。"
近日，在 2026 第四届 AI 定义汽车论坛上，上汽大乘用车智能化软件中心高级总监、零束科技 CTO 孟超抛出了这个问题。
但他并非没有自己的答案。
在孟超看来，真正的 AI 汽车不是多了一个语音助手，也不是增加某项智驾功能，而是能够理解用户目标、拆解任务，再调用整车能力去完成它。判断车载 AI，也应该从"用了什么模型"，转向"它能替用户完整办成什么事"。
他举了一个很具体的例子。
夜间下雨，孩子已经在后排睡着。用户上车只说了一句："安静一点，顺路找家还营业的药店，到附近再提醒我。"
过去，这可能意味着调低音量、搜索药店、修改导航、设置提醒，几个功能各做各的。
孟超所理解的 AI 汽车，要做的是先弄明白：用户要买药，但不想吵醒孩子，也不愿意绕太远。然后再去调用导航、座舱、车控乃至外部服务，把这件事完整办完。
差别不只是车机更会聊天，而是汽车开始尝试理解：你到底想干什么。
问题也由此而来。如果这算 AI 汽车，那么会聊天算不算？会开车算不算？AI 能够控制底盘算不算？如果 AI 已经进入车辆研发、测试甚至售后，一辆车还需要满足什么条件，才值得被重新叫作" AI 汽车"？
到了 2026 年，这个问题没有变简单。
答案反而越来越多。
" AI 汽车"突然变多了
小鹏 P7+ 曾被冠以"全球首款 AI 汽车"；荣威家越 07 又提出"全球首款 AI 原生汽车"；AIVA 喊出" AI 定义汽车，先有 AI，再有车"；智己开始讲物理 AI，吉利讲舱驾融合超级智能体，长城把 AI 继续往操作系统底层推，中国一汽则把 AI Car 定义成数据驱动、能够持续进化的整车智能体。
图源：小鹏汽车
乍看之下，大家都在讲同一个故事。
拆开看，却不是一回事。
小鹏更关心 AI 怎么开车。端到端、VLA、世界模型，核心还是让汽车面对复杂道路时，不再只依赖一条条提前写好的规则。
图片来源：荣威
荣威所说的" AI 原生"，则更强调 AI 能不能真正调用一辆车。家越 07 开放大量 SOA 服务接口，座椅、灯光、音响乃至智驾能力，都可以被统一调度。
吉利往前走了一步，希望 AI 不再只是座舱或智驾里的单点模型，而是通过世界行为模型和多个智能体，把舱、驾以及更多车辆域连起来。
到了长城，问题进一步下沉到了操作系统。Coffee AI OS 4 强调的已经不是"在 OS 上增加 AI "，而是让 AI 能力嵌进系统底座，再向上调用车辆能力。
所以长城汽车技术中心副总裁、首席科学家陈晓峰会说："大模型可以有创造力，但操作系统绝不能有幻觉。"
中国一汽的答案又不太一样。
中国一汽研发总院 EE 架构总工徐宝军把 AI Car 描述成一个能够感知、决策、执行并持续进化的整车智能体，但与此同时，又强调模型矩阵、Agent、权限沙箱和可追溯机制。
如果一定要把这几条路线压缩成一句话：
小鹏在回答 AI 怎么开车，荣威在回答 AI 怎么调用一辆车，吉利在回答 AI 怎么把舱和驾连起来，长城在回答 AI 怎样进入汽车底层，一汽则试图回答 AI 怎样最终组成一套完整的整车系统。
这也是为什么" AI 汽车"到今天依然没有标准答案。
不是没人给答案，是每个人手里拿着的尺子，本来就不一样。
为什么偏偏这两年集中爆发？
因为过去几条相对独立的技术路线，终于开始碰到了一起。
中央计算和 SOA 让过去分散在不同控制器里的车辆能力可以被统一调用；端到端、VLA、世界模型让智能驾驶减少对人工规则的依赖；大模型和 Agent 又带来了意图理解、记忆、任务拆解和工具调用。
过去所谓智能汽车，更像是在一辆车上不断增加聪明的功能。
今天发生的变化则是，AI 开始尝试参与这些能力怎么产生、怎么组合、怎么自己继续变化。
孟超把软件定义汽车与 AI 定义汽车的差别概括得很直接：软件时代，能力大多由工程师预先定义；进入 AI 时代之后，一部分能力开始在安全边界内，由模型通过数据、学习和推理生成。
长城早在 2024 年也给过一个更形象的说法，过去是在"教机器怎么开车"，以后可能变成"教 AI 开车"。
技术逻辑确实发生了变化。但技术路线还没有收敛，商业竞争已经先开始了。
" AI 汽车"又恰好是一个很难被车企放弃的标签。谁能先提出一种定义，也更容易把自己的技术优势变成新的行业叙事。
于是才有了" AI 汽车"" AI 原生""物理 AI ""超级智能体"不断出现。
技术还在找答案，市场已经开始争定义权。
这可能才是今天" AI 汽车"最真实的状态。
消费者要的，可能根本不是" AI 汽车"
产业对于" AI 汽车"的热情，并不意味着消费者也在等待一个新的汽车品类。
用户当然需要智能化。
麦肯锡今年的中国汽车消费者调研显示，69% 的受访者已经把城市 NOA 等高阶智驾视为购车标配，84% 的受访者希望车载智能体不再只是被动听指令，而能够主动提供服务。
但另一面同样值得看。
J.D. Power 的中国汽车智能化体验研究显示，智能配置仍在快速普及，但功能表现指数出现四年来首次下降，"工作不稳定 / 不准确"已经成为先进配置最突出的问题之一。
这两个结果放在一起，其实很有意思。
消费者希望车越来越聪明，但他们也越来越不愿意为"不成熟的聪明"买单。
对于绝大多数普通用户来说，需求可能很朴素，导航别绕路，语音一次能听懂，泊车别今天能用明天不能用，主动服务别变成主动骚扰。
至于背后跑的是 VLA、世界模型还是几个 Agent，多数时候并不重要。
用户买的是结果，不是技术栈。
这也是" AI 汽车"这个标签有些尴尬的地方。
在座舱里，AI 越明显，越容易成为卖点。它会聊天，会记住用户，会推荐餐厅，会理解一句模糊的话。就算偶尔推荐得不够准，后果也有限。
今天说 A 餐厅不错，明天换成 B，大部分人不会因此对汽车产生安全焦虑。
但产业端的 AI 化，已经走到了消费者视线之外。
如果告诉消费者，AI 开始参与这辆车的研发、测试、故障判断，甚至部分驾驶和车辆控制，第一反应可能就不是"先进"，而是靠谱吗？
过去几年生成式 AI 已经完成了一轮特殊的"消费者教育"。
所有人都知道 AI 很聪明，所有人也都知道，它会一本正经地犯错。
这意味着一个有点反常识的结果：越接近消费者的 AI，越需要让人感受到它；越接近汽车核心的 AI，反而越需要让人忘记它的存在。
用户看到 AI，车企已经开始"用" AI
AI 在汽车行业里的扩散，其实早已不只是一条"上车"的路线。
赛力斯今年提出建设" AI 原生企业"，把 AI 进一步引入研发、制造和服务。
图片来源：赛豆汽车
中国一汽已经把自主大模型和 AIGC 用于车型创意设计。
长城也已经把企业智能体用于工程研发。
SONATUS 联合创始人兼 CTO 方宇则把 AI 进一步推向测试、诊断以及售后。
他提到过一个案例：通过把研发信息和车辆测试数据结合，再由 AI 辅助分析问题根因，一些原本需要约两周调查的复杂问题，可以缩短至两天左右。
当然，这些头部企业的实践不能代表整个汽车行业已经走到同一个阶段。
不同车企的数据积累、软件能力、组织方式乃至愿意投入的成本，都有很大差别。
但至少有一件事情已经越来越清楚：汽车行业对 AI 的理解，正在从"给消费者什么 AI 功能"，扩展成"怎么用 AI 造车"。
一条线在车内。座舱、智驾、智能体、主动服务，最终都需要消费者亲自体验。
另一条线藏在背后。设计、研发、测试、生产、故障诊断、售后服务，用户可能永远看不到其中大部分 AI。
两条线缺一不可。座舱和智驾决定消费者愿不愿意相信" AI 汽车"，产业端的 AI 决定这种相信有没有工程能力支撑。
产业端 AI 真正值得关注的，不是它比座舱或者智驾"更重要"。
而是它改变了一件过去很少被放到 AI 汽车讨论里的事情：AI 不仅可能成为汽车的一项能力，也开始成为造出这辆车的一种工具。
一旦这条线继续深入，" AI 汽车"的边界就会变得更加模糊。
AI 参与了产品定义，参与了设计和开发，又参与了测试和制造；汽车交付之后，它继续存在于座舱、驾驶、诊断和售后。
那么所谓" AI 汽车"，到底指一辆用了 AI 的产品，还是一套正在被 AI 重新改造的汽车工业体系？
这可能比争论谁才是"全球首款 AI 汽车"更值得讨论。
真正难的是：把多少判断权交给 AI
问题到了这里，才真正触到汽车行业的底线。
方宇在论坛上举过一个很简单的例子："座舱里问餐厅推荐，答案不同无所谓；但汽车诊断过程中，AI 必须保证确定性正确。"
一句话，把两个世界分开了。
AI 真正擅长的，是面对复杂、开放、规则难以完全写尽的环境，从大量数据里找到规律，再在不完全确定的情况下做判断。
汽车工业长期追求的却是另一件事：可验证、可重复、可追溯。
餐厅推荐可以有十个合理答案。但一辆车为什么报故障灯，不能今天一个答案，明天另一个答案。
AI 生成一张不好看的造型图，设计师删掉即可。研发阶段提出一个错误假设，也还有工程师复核。
但一旦 AI 开始影响故障诊断、智驾决策、底盘甚至车辆执行，"先试试看"就不再是一种可以接受的方式。
所以，当"什么才算 AI 汽车"的定义仍在争论时，另一套规则其实已经不能等。
那就是安全。
产品叫什么，可以继续讨论。
AI 一旦进入安全相关环节，却必须回答更具体的问题。
哪些事情可以交给模型，哪些必须经过传统规则校验？哪些结果允许概率判断，哪些必须达到确定的安全条件？
这些是边界问题。
而在边界之外，还有兜底问题：AI 错了以后，系统能不能发现？谁来兜底？又该怎样追责？
ISO/PAS 8800 已经开始针对道路车辆里的安全相关 AI 建立专门框架，国内关于 AI 模型测试、风险治理、功能安全、数据和信息安全的标准也在推进。
这也是为什么，看起来路线完全不同的企业，最后却开始说类似的话。
孟超强调安全边界；一汽给 Agent 设置权限沙箱；长城要求操作系统不能有幻觉；方宇强调诊断结果必须可靠。
真正困难的问题，从来不是汽车能不能使用 AI，而是汽车究竟愿意把多少判断权交给 AI。
回到最开始。
"什么是真正的 AI 汽车？"到今天，当然不是没有答案，只是答案还没有收敛。
而消费者真正关心的问题，可能从来没有那么复杂：AI 到底让这辆车变好了什么？
汽车行业还要再回答一句：这种"变好"，能不能稳定、可靠、可验证地实现？
如果这两个问题能回答，" AI 汽车"叫什么，可能真的没有那么重要。
甚至有一天，当大模型、Agent、AI 智驾和 AI 辅助研发都变成汽车工业的默认能力，" AI 汽车"这个标签本身反而会慢慢退到幕后。
真正决定 AI 能不能重新定义汽车的，不是它出现在哪一场发布会上。
而是当规则无法写尽一个场景时，AI 能不能帮车做出更好的判断——并且让这个判断，经得起安全、可靠和可验证的追问。
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