2026 年智能驾驶竞争焦点转向 AI 体系能力，传统车企加速构建独立智能化架构

2026 年，智能驾驶在中国汽车市场已从可选配置转变为车辆核心组成部分。数据显示，NOA（导航辅助驾驶）用户活跃度快速上升，智驾系统正从功能实现向体验乃至情感层面演进。然而，行业面临同质化困境：主流智能座舱交互界面高度相似，UI 设计、语音助手人设和 APP 生态成为主要差异点，但难以形成实质性竞争力。 长城汽车智能化产品副总经理佘士东指出，当前智能座舱的大模型应用尚处初期阶段，远落后于互联网行业的迭代速度。行业共识逐渐形成：未来竞争的关键不在于算力、算法或参数规模，而在于车企是否具备独立的智能化体系能力。 大模型正从附加功能演变为座舱系统内核。其发展分为三个阶段：2022 至 2023 年为 " 后置式大模型 "，主要用于内容生成；随后出现具备上下文理解与记忆能力的语音智能体；到 2025 年下半年，大模型开始作为原生对话入口，深度整合进整车架构。这一转变使竞争逻辑从 " 功能数量 " 转向 " 用户理解深度 "。 传统车企在此过程中面临三大挑战：一是端侧算力有限，主流芯片仅支持零点几 B 的小模型，与主流大模型存在认知代差；二是车内空间关系建模缺乏成熟方案；三是对自身积累的汽车领域知识（如空调策略）在 AI 训练中的应用能力不足。 智驾竞争可拆解为三条战线： 第一，算法路线快速演进，从 BEV+Transformer 多段式方案，到端到端，再到 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型。理想汽车发布 VLA 司机大模型，智己 LS8 搭载通义千问。但核心难点并非算法本身，而是全链路工程能力，包括数据标注、训练、评价体系等系统性协同。 第二，端侧算力进入军备竞赛。高端车型智驾域算力已超 700TOPS，座舱域超 300TOPS。长城归元平台采用英伟达 Thor 芯片，双域合计约 1000TOPS。但关键在于模型部署效率与功耗控制，而非单纯堆砌算力。 第三，生态选择权争夺加剧。百度文心、阿里千问、字节豆包、华为盘古、特斯拉 Grok 等大模型厂商均已布局车载场景。车企需在自研与合作间平衡，避免将核心链路控制权交予供应商，以保持迭代主导权。 交互范式亦在重构。传统 " 人 - 机 " 二元模式正被 " 人 - 智 - 体 " 新范式取代：用户通过自然语言与智能体对话，由智能体调用车辆功能。例如，用户只需说 " 帮我打开座椅加热 "，系统即可自动识别位置、环境及个体需求，执行最优操作。长城基于近千万用户数据发现，人车交互频率约为每小时 4 至 5 次，属稀疏行为，因此智能座舱价值在于精准响应而非功能堆砌。 多家车企正推进智能体战略：智己推出 IMUltraAgent，理想布局 VLA 司机大模型，百度地图开发 AI 座舱智能体，方向均指向以单一智能体统一座舱与智驾体验。竞争重心由此转向 " 体验深度 " ——谁能实现 " 这辆车真的懂我 "，谁将赢得下一阶段优势。 差异化 " 性格 " 成为新壁垒。不同品牌因用户群体、品牌基因和场景数据差异，可训练出独特智能体。华为侧重安全冗余，小鹏聚焦通勤效率，理想倾向家庭友好，长城则融入越野特性。这些特质源于真实场景数据积累，非单纯算法调参可得。 长城汽车将其智能化转型划分为三阶段：2021 – 2023 年完成软件平台统一与 OTA 能力建设；2023 – 2025 年通过千余次用户沟通与数十次深度跟访，实现高用户满意度；2025 年起进入 AI 智能体化阶段，以 " 人 - 智 - 体 " 范式重构体验。该路径反映传统车企从 " 卖硬件 " 到 " 卖软件 " 再到 " 卖体验 " 的整体演进。 佘士东强调，车企不能将与用户的连接交予供应商。在 AI 成为人车中介的背景下，掌握智能体即掌握用户关系，这被视为智能化转型的核心命题。