2026 北京国际车展，作为全球汽车产业的年度风向标，正见证着智能汽车行业的深层变革。过去几年，行业的竞争焦点从续航、算力的军备竞赛，转向城市 NOA 的功能内卷；而如今，单一功能的比拼已走到尽头，系统级的舱驾融合，正在成为智能汽车产业竞争的核心赛道。
当下的行业现状已然清晰：L2+ 智能驾驶已成为行业标配，功能甚至下探至 10 万元以下的入门车型，技术同质化日益严重，消费者对辅助驾驶的溢价感知持续减弱，市场开始从技术驱动的增量竞争，转向成本驱动的存量较量。
与此同时，传统 " 智能驾驶 + 智能座舱 " 分立式开发的模式，弊端已全面暴露：两套系统、两套算力、两套软件栈，不仅推高了车企的开发成本、拉长了车型适配周期，还带来了传输延迟、交互割裂等用户体验痛点。
在此背景下，车企普遍转向 " 自研 + 外采 " 的并行策略，对第三方供应商的需求，也从单一的硬件或算法供应，升级为具备全栈 AI 能力、可提供一体化解决方案的深度合作伙伴。
本届北京车展前后，商汤绝影密集释放多项产品发布与合作进展——绝影原生 AI 智能体已正式上车量产车型；全新 AI Box 座舱软件模组 SageBox （千机智盒）亮相；生成式智驾 2.0 量产方案全面发布；与 T3 出行、东风汽车联合打造的 Robotaxi 战略合作正式官宣。
这一系列动作的背后，是商汤绝影以 " 舱驾云 " 一体化的全栈能力，为车企提供降本、提速、打造差异化体验的智能化解决方案，也让其成为车企智能化转型中，不可忽视的核心第三方力量。
座舱 AI：
从 " 陪你聊天 " 到 " 帮你做事 " 的能力跃迁
如果说过去几年智能汽车的内卷核心是智能驾驶，那么 2026 年，行业的竞争焦点已全面向智能座舱倾斜。
随着车企密集 " 卷座舱 "，座舱 AI 已从过去的差异化卖点，快速沦为新车的入门标配。几乎所有上市新车，都将智能语音、大屏交互作为核心宣传点，但绝大多数车型的座舱 AI，依然停留在 " 被动唤醒、指令执行 " 的初级阶段：只能执行精准语音指令，无法理解模糊语义；只能完成单一车控操作，无法实现跨场景任务闭环；只能 " 陪你聊天 "，无法真正 " 帮你做事 "。
车企端的痛点同样突出：全自研模式需要投入巨额研发成本，还要面对大模型技术迭代快、人才缺口大、适配周期长的难题；多家供应商的拼接方案，又会出现系统兼容性差、交互体验割裂、数据无法打通的问题。在行业进入成本驱动的阶段，车企亟需一套标准化、低成本、快适配，同时支持深度定制的座舱 AI 解决方案。
商汤绝影在智能座舱领域的布局，已完成从 " 定制化项目 " 到 " 标准化产品 "，再到 " 整车级 AI 系统 " 的三级跳。作为国内最早布局车载智能座舱 AI 的厂商之一，商汤绝影的座舱视觉 AI 市场份额已连续五年位居行业第一，累计合作车企超过 30 家，适配车型超 100 款，具备成熟的规模化量产验证经验。
支撑商汤绝影座舱能力实现本质跃迁的核心，是其于 4 月 22 日发布的端侧多模态智能体基座大模型 Sage。该模型采用 MoE 架构，总参数量为 32B，激活参数仅 3B，已在英伟达 Orin X 端侧平台实现部署。这对车企意味着：推理成本极低，量产门槛大幅下降。
优秀表现的背后是商汤绝影深厚的技术积累。商汤绝影围绕 Sage 后训练阶段自研的一项关键技术—— ERL（Erasable Reinforcement Learning，可擦除强化学习）技术，已被机器学习顶级会议 ICLR 2026 正式收录。
这项技术聚焦模型在长链路、多步骤任务执行中的稳定性难题，可让模型自动识别推理过程中的错误步骤，对错误内容进行擦除并重新生成，从源头阻断错偏差扩散，避免出现传统模型一步出错、全程失效的情况。
在装车实践中，ERL 技术直接推动 Sage 大模型的复杂任务完成率提高 20%，大幅提升了端侧智能体在真实出行场景下的交互可靠性与任务执行稳定性。
对于车载场景而言，端侧部署的核心价值极为明确：更低的交互延迟，避免网络波动带来的响应卡顿；更高的数据安全性，用户语音、驾驶等隐私数据无需上传云端，完全在车端完成处理；更强的场景可用性，即使在隧道、山区等无网络信号的场景，依然能保证全功能正常运行。
据雷峰网 · 新智驾了解，Sage Box 是一套集成了全栈 AI 功能的标准化软件模组，可直接适配不同车企的整车开发平台，无需车企针对底层算法进行大规模二次开发，可以降低车企的研发成本，缩短车型适配周期，帮助车企快速实现高阶座舱 AI 能力的上车。
此外，商汤绝影在 4 月初已发布全场景跨设备协同智能终端 " 可悠 "。依托此前智能座舱 NewMember 产品的成熟技术沉淀，可悠将座舱智能能力从车载场景延伸至车、家、办公全场景链路，打通车机、手机、电脑、家用可悠硬件等全终端，搭配全局统一记忆体系，实现用户偏好、任务进度、交互上下文跨设备实时同步，彻底打破切换设备带来的体验断层。
但座舱 AI 做得再聪明，如果没有智驾的深度协同，仍然是 " 聪明的副驾 "，而不是 " 智能的司机 "。
从 L2+ 到 L4，构建全场景智驾体系
与智能座舱的内卷同步，智能驾驶行业也已进入全新的发展阶段。L2+ 级辅助驾驶几乎成为行业标配，城市 NOA 功能正在快速下探至 10 万元级入门车型，不同厂商的智驾方案，在功能覆盖、场景适配方面的差距越来越小。行业的竞争，已经从过去的 " 能不能做 "，转向了 " 能不能低成本快速量产、能不能和座舱功能深度融合 "。
此外，传统智驾方案采用的黑盒模式，车辆决策逻辑不透明，用户无法理解车辆的变道、刹车逻辑，极易产生焦虑情绪，甚至引发车主与系统 " 抢方向盘 " 的危险行为。
针对这些行业痛点，商汤绝影打出了三套组合拳，构建了从 L2+ 量产到 L4 运营的全场景智驾体系，实现了技术路线、成本控制、场景覆盖的差异化突破。
第一套组合拳，是生成式智驾 2.0 方案。针对传统智驾方案决策不透明、人机交互不足的核心痛点，商汤绝影在原有端到端智驾方案的基础上，引入多模态大模型，打造了生成式智驾 2.0 方案。
同时，基于多模态大模型的能力，生成式智驾 2.0 实现了语音与智驾的深度融合，用户可以直接通过自然语言控制车辆完成变道、超车、调整跟车距离等操作。这套方案预计将在 2026 年随 " 东风 L2.9Pro" 项目实现规模化落地。
第二套组合拳，是全价位覆盖的 L2 产品矩阵。商汤绝影打造了 AD Max、AD Ultra 两条核心产品线，采用平台化的软件架构设计，同一套底层软件架构，能够覆盖从入门级到旗舰级的全价位段车型需求，极大降低了车企的适配成本和研发周期。
第三套组合拳，是从 L2 到 L4 的全场景布局。2026 年被行业普遍视为 L4 级自动驾驶的商业化元年，Waymo 等全球头部 Robotaxi 玩家，正在全球范围内进一步扩大规模化运营，国内的 L4 级自动驾驶商业化进程也在持续加速。在本次北京车展上，商汤绝影正式官宣，将与 T3 出行、东风汽车携手，联合打造 Robotaxi 出行生态，推进 L4 级自动驾驶的规模化商业落地。
商汤绝影采用了通用技术平台的模式，同一套数据闭环和仿真基础设施，能够同时支撑 L2 量产智驾、Robotaxi、无人巴士、无人物流、无人清扫等多条产品线的研发与迭代，实现了技术成果的跨场景复用。
商汤绝影在 L4 级自动驾驶领域，已经积累了多年的运营经验，此前已经在深圳、上海等核心城市，落地了自动驾驶小巴的商业化运营。
更重要的是，商汤绝影将座舱 AI 的能力与 L4 自动驾驶进行了深度融合，解决了当前 Robotaxi 行业的核心用户痛点。此前，行业内曾多次出现乘客因 Robotaxi 系统限制，无法中途修改目的地，只能先前往错误地点的案例。而商汤绝影的 Robotaxi 方案，基于原生 AI 智能体的能力，乘客可以通过自然语言随时修改目的地、调整行程、控制车内设备，就像真的有一个司机在开车。
整合舱驾云，提供一站式智能化解决方案
随着智能汽车行业进入舱驾融合的新阶段，行业的竞争格局也正在发生深刻的变化。
数字 AI 的蓬勃发展，使得智能座舱成为了行业竞争的重点，豆包、阶跃星辰等通用大模型领域的玩家，正在纷纷进入智能座舱赛道，试图以通用大模型的能力切下车载 AI 的蛋糕。
在国外，特斯拉已在智能座舱中接入了马斯克另一公司 xAI 旗下的大模型 Grok，并实现与智能驾驶功能的深度联动，开启了 " 舱驾融合 " 的全球竞争。在国内，拥有同一名董事长的阶跃星辰与千里科技，也在极氪 8X 上实现深度合作。
这一系列变化，指向了一个清晰的行业趋势：在未来的智能汽车供应商竞争中，同时拥有智能座舱与智能驾驶能力的厂商，将更容易获得车企的青睐。
商汤绝影的独特优势在于，它不仅同时拥有座舱与智驾的全栈能力，还更进一步拥有 AI 云基础设施，形成了 " 舱驾云 " 一站式的完整解决方案。
首先，商汤绝影的核心壁垒，来自于全栈自研的 AI 技术底座。不同于行业内很多厂商采用 " 外购大模型 + 二次开发 " 的模式，商汤绝影依托商汤科技多年的 AI 技术积累，实现了从大模型底座、算法架构、芯片适配、数据闭环的全栈自研。此前，商汤团队的自动驾驶相关技术，多次获得 CVPR 最佳论文奖项，拥有深厚的学术积累和技术沉淀。
其次，商汤绝影的舱驾融合方案，可以打通座舱与智驾的数据壁垒，实现了两套系统的深度协同。比如，当用户开启辅助驾驶功能时，座舱系统可以自动调整座椅姿态、调暗屏幕亮度、优化空调风量，为用户提供更舒适、更专注的驾驶环境；智驾系统感知到前方有拥堵路段、恶劣天气时，座舱系统会主动向用户播报相关信息，询问是否需要调整导航路线；甚至当智驾系统检测到用户出现疲劳驾驶、分心驾驶的状态时，座舱系统会主动通过语音、音乐、座椅震动等方式，提醒用户专注驾驶，实现了 " 感知 - 决策 - 交互 - 服务 " 的全链路闭环。
第三，商汤绝影的 AI 云基础设施，为舱驾融合方案提供了全链路的支撑。不同于很多厂商只能提供端侧的算法方案，商汤绝影拥有自主可控的 AI 云平台，能够为车企提供数据闭环、模型迭代、远程控车、OTA 升级等全链路的云端服务。
这种 " 舱驾云 " 一体化的能力，让商汤绝影成为了行业内极少数能够为车企提供一站式智能化解决方案的供应商。在车企普遍采用 " 自研 + 外采 " 并行策略的当下，商汤绝影既能够为车企提供全栈的一体化方案，也能够根据车企的自研进度，提供模块化的产品服务，适配不同车企的智能化转型需求。
结语
从整个智能汽车行业的发展来看，过去十年，行业完成了从燃油车到电动车的能源革命；而未来十年，行业的核心变革，将是从电动车到智能汽车的智能化革命。当电池、电机、电控等核心硬件的技术差距越来越小，当 L2+ 辅助驾驶成为行业标配，当座舱大屏交互成为入门级车型的必备功能，智能汽车的竞争，已经开始从单点功能的军备竞赛，转向了系统级协同的综合实力比拼。
舱驾融合，正是这场智能化革命的核心赛道。它不是简单的座舱与智驾功能的叠加，而是基于统一的 AI 大模型底座，实现数据打通、能力协同、体验闭环的系统级重构。
对于传统车企而言，智能化转型不是一道 " 要不要做 " 的选择题，而是一道 " 能不能做好 " 的生存题。在这条转型之路上，拥有全栈 AI 能力、丰富量产经验、一体化解决方案的商汤绝影，正在成为越来越多车企的核心合作伙伴。
随着舱驾融合的持续落地，智能汽车行业的底层逻辑正在被改写，过去，高端智能往往意味着高成本、长周期与定制化能力；而今天，舱驾融合正在证明：真正的智能化，不在于堆料的上限，而在于普及的效率。
这或许才是商汤绝影在本届北京车展上，最值得被记住的价值判断。
