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头部车企驶入AI深水区 从造车转向造智能体

头部车企驶入AI深水区 从造车转向造智能体

热心网友 时间:2026-06-17
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汽车行业正被人工智能重塑,头部车企从造车转向造智能体。理想发布马赫VLA系统及自研芯片,智能体需在安全、能力、效率三个维度质变。特斯拉FSDV14达准L4水平,国内车企在场景适配、多传感器融合形成优势,但数据积累与端到端模型泛化仍有差距,底层自研能力成为竞争壁垒。

汽车行业正被一股无形却极具颠覆性的力量重塑——人工智能,正在成为改写行业竞争格局的关键变量。

从造车到造智能体,头部车企竞争驶入AI深水区

就在6月15日,理想汽车在Livis Day软件与具身智能发布会上密集释放了一系列重磅消息:智能驾驶系统“马赫VLA”计划于第三季度推送全新版本,第四季度目标是对齐特斯拉FSD V14的水平;同时,自研基座大模型体系、自研芯片等关键技术进展也一并公布。可以说,车企向人工智能企业转型这件事,已经从“要不要做”全面转向“如何加速推进”。汽车,正从单纯的交通工具,进化为一种“AI驱动的智能体”。

那么,究竟什么样的汽车才算得上是真正的智能体?理想汽车CEO李想有一个非常形象的判断:如今的智能手机和智能汽车,虽然挂着“智能”的名头,本质上仍然是“功能驱动”的逻辑——智能能力服务于特定场景,安全标准局限于功能安全,离一个有生命的智能体还有很大距离。在他看来,未来的智能汽车必须在三个维度上实现质的跨越:安全上,从传统的免责优先转向以保护人类安全为核心;能力上,从特定场景的功能切换升级为独立完成任务的全面技能学习;效率上,彻底摆脱人机共驾,实现比人类更高的驾驶效率。

沿着这一方向,理想、小鹏、蔚来等头部车企,均已明确提出向物理AI科技公司转型的路线。而全球智驾标杆特斯拉,更是用基座模型驱动整个研发生态——其统一的基础模型架构,让自动驾驶(FSD)和人形机器人(Optimus)在底层AI逻辑上实现了深度复用。从当前进度来看,国内车企在本土化场景适配、多传感器融合、座舱智驾融合等方面已经形成了差异化优势。但客观来说,在全球数据积累规模和端到端模型的泛化成熟度上,我们与特斯拉之间仍然存在一段不小的距离。业内普遍认为,FSD进入中国市场将形成直接的“鲶鱼效应”,倒逼国内车企加速技术迭代与落地节奏。这未必是坏事。

中信证券的一份研报也印证了这一判断:2026年,特斯拉将在全球引领物理AI端侧(智能驾驶及机器人)变革。随着智驾端到端大模型率先跑通,特斯拉有望进入新一轮加速成长周期,商业模式也将从硬件产品销售延伸至软件订阅及出行运营。具体来看,2025年第四季度部署的FSD V14已达到准L4水平,Robotaxi即将进入无人规模化运营阶段,FSD订阅率从12%开始加速提升。与此同时,Optimus Gen3定型发布后启动规模量产,下一代AI5/AI6端侧芯片性能实现跃升,将进一步加速物理AI能力的迭代。

回到国内市场,当前汽车行业竞争激烈程度已无需多言。全栈自研的物理AI能力,正成为国内车企构建竞争壁垒、应对全球标杆正面比拼的核心抓手。目前,蔚来、理想、小鹏等玩家,已在芯片、架构、智驾、座舱、操作系统全链路体系上构建起自研能力。这让人联想到智能手机与PC行业的演变史——底层能力,最终决定了你能走多远。

理想汽车CTO谢炎在接受采访时,用一个非常精辟的类比点明了这个逻辑:“PC行业普遍采用Windows系统及英特尔、AMD芯片,终端产品高度同质化,唯有苹果依靠底层自研形成差异化,并收获市场溢价。当前汽车行业内卷的逻辑与之相似——上层功能容易被同行复制,越往底层、越垂直整合,壁垒就越高。”

所以,这场从“造车”到“造智能体”的竞赛,才刚刚进入深水区。谁能把AI能力真正扎进底层,谁才有资格在下一轮洗牌中拿到船票。

来源:https://www.163.com/dy/article/KVIVUO0V0519DDQ2.html

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