AI汽车，至今没有标准答案

“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。

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。

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。