何小鵬看重的AI汽車，到底是個(gè)啥？

創(chuàng)業(yè)圈聚焦創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)，關(guān)注創(chuàng)投機(jī)構(gòu)

近日，在《羅永浩的十字路口》視頻播客中，何小鵬拋出了一組驚人的數(shù)字：未來一家AI汽車公司的年研發(fā)投入至少需500億元，其中約300億元可能用于AI技術(shù)。

對一家造車新勢力而言，這樣的數(shù)字既像是藍(lán)圖，也像是一場押注。300億元，幾乎相當(dāng)于一家中小型車企一年的營收，卻要投向一個(gè)邊界尚未清晰的賽道。

過去，車企研發(fā)的核心在于發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱和底盤，如今算法、算力和數(shù)據(jù)成為不能忽視的因素。AI不再只是語音助手或自動(dòng)泊車的附屬功能，而是被推上了產(chǎn)業(yè)重構(gòu)的中心舞臺。

東吳證券研報(bào)指出，未來5年汽車將迎來智能化時(shí)代，智能汽車不是簡單的智能手機(jī)復(fù)制，或?qū)⒊蔀锳I時(shí)代最重要終端之一。

中國信通院的報(bào)告同樣顯示，AI 技術(shù)正全面融入（汽車）研發(fā)設(shè)計(jì)、用戶運(yùn)營、座艙體驗(yàn)等核心價(jià)值域，構(gòu)建業(yè)務(wù)智能化升級支柱。

何小鵬此前曾喊話，小鵬汽車的目標(biāo)是“成為面向全球的AI汽車公司”。而在資本市場與產(chǎn)業(yè)鏈的交織中，重金投入背后尚有一個(gè)未解的問題：AI真正能為汽車帶來什么？

01

智能座艙：AI大模型的新戰(zhàn)場

沙利文聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布的《AI賦能千行百業(yè)白皮書》顯示，2025年3月，全國已有451個(gè)生成式人工智能服務(wù)完成備案，其中超80%為垂直領(lǐng)域定制化解決方案，僅19%為通用模型，標(biāo)志著AI應(yīng)用正從“通用能力”向“場景化落地”深度演進(jìn)。

汽車產(chǎn)業(yè)正是這波演進(jìn)的前線：用戶需求足夠高頻、數(shù)據(jù)閉環(huán)天然可得、硬件更新周期與軟件持續(xù)迭代可以解耦，“座艙”因此成為最先跑通商業(yè)與體驗(yàn)閉環(huán)的入口。

“AI作為通用技術(shù)，可以在多個(gè)維度賦能汽車產(chǎn)業(yè)。”北方工業(yè)大學(xué)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主任紀(jì)雪洪對創(chuàng)業(yè)圈記者表示。在他看來，L4級自動(dòng)駕駛是產(chǎn)業(yè)最關(guān)注的方向，而在座艙里，AI的應(yīng)用已經(jīng)開始改變用戶體驗(yàn)。如理想i8搭載的智能體功能，正是通過AI來優(yōu)化交互、提升場景化服務(wù)，讓座艙成為AI落地的重要載體。

這一趨勢已經(jīng)在車企層面顯現(xiàn)。2025年，隨著DeepSeek大模型走紅，吉利、東風(fēng)、廣汽、上汽、長城、奇瑞、比亞迪等頭部車企密集宣布與其合作，目標(biāo)直指座艙智能化的重構(gòu)。它不僅僅是一次功能“升級”，而且讓座艙從執(zhí)行命令的工具，轉(zhuǎn)向能主動(dòng)理解與陪伴的伙伴。

中國信通院報(bào)告認(rèn)為，AI重新定義了人與座艙的互動(dòng)本質(zhì)。端到端優(yōu)化的大模型技術(shù)顯著降低了語音交互延遲，并能更準(zhǔn)確地理解和執(zhí)行復(fù)雜的多意圖指令。強(qiáng)大的場景引擎協(xié)調(diào)艙內(nèi)各系統(tǒng)，基于情境（如目的地、電量）和用戶狀態(tài)（如情緒識別）提供主動(dòng)、連貫的服務(wù)。同時(shí)，大模型能力拓展至豐富的服務(wù)生態(tài)，包括自然對話、內(nèi)容創(chuàng)作、信息獲取及用車幫助等。

“原來的語音助手模式比較固定，依賴有限的指令集，給人的感覺更像是‘我說他做’的冷冰冰的機(jī)器人。”在2025沙利文新投資大會(huì)上，四維智聯(lián)CEO楊賴土接受創(chuàng)業(yè)圈記者采訪時(shí)表示，有了AI大模型加持后，智能助手會(huì)變得更智能，能更容易理解人的指令及背后的意圖，還會(huì)結(jié)合車內(nèi)外環(huán)境、人的狀態(tài)、天氣、位置等多模態(tài)信息綜合判斷，給出更擬人化、有情感的反饋。

他進(jìn)一步指出，除了執(zhí)行指令，智能助手還能主動(dòng)感知環(huán)境變化，給出車輛調(diào)整建議或軟件優(yōu)化方案，甚至提供情感陪伴，成為更智能的伙伴。

但智能座艙的演進(jìn)并非一帆風(fēng)順。在新能源汽車業(yè)界，“冰箱、空調(diào)、彩電”一度成為發(fā)布會(huì)上的熱詞，也讓中控屏變成功能菜單的集市。億歐智庫指出，座艙中控屏上堆滿各種功能選項(xiàng)，讓人眼花繚亂，這不僅提高了用戶的使用難度，也阻礙了用戶體驗(yàn)的提升。

多模態(tài)AI大模型的應(yīng)用為智能座艙帶來新的解決方案。它通過更簡單、流暢的人車交互方式，將多種功能進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和管理。用戶無需逐個(gè)操控各個(gè)功能，只需與AI簡單交互即可滿足需求。

在楊賴土看來，智能座艙最終會(huì)從APP堆疊，演化成一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的“大腦”。用戶與座艙的交互形式也會(huì)隨之變化——更多依賴語音，輔以主動(dòng)提醒和輕量化的屏幕提示，而不是像目前的大段文字或念白。

此外，楊賴土認(rèn)為，其實(shí)智能座艙每個(gè)場景、每個(gè)功能背后都會(huì)有AI加持，比如導(dǎo)航、音樂、娛樂等。隨著輔助駕駛能力增強(qiáng)，司機(jī)投入開車的精力減少，就能通過汽車這一“移動(dòng)空間”連接智能家居、手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)信息等，形成新的生活方式。

02

或大幅降低物理測試成本

在業(yè)內(nèi)看來，AI技術(shù)也正深度革新汽車研發(fā)流程。它使用生成式算法，依據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)和物理參數(shù)自動(dòng)創(chuàng)建設(shè)計(jì)方案并進(jìn)行優(yōu)化。高度逼真的虛擬仿真平臺，可以模擬復(fù)雜環(huán)境以大幅減少物理測試成本。

在深信科創(chuàng)創(chuàng)始人楊子江看來，虛擬仿真并不是新鮮詞。“早在五十年前，汽車廠商就已經(jīng)在用仿真技術(shù)。比如做車輛碰撞實(shí)驗(yàn)，總不能每次都真車相撞。當(dāng)時(shí)的仿真更多是聚焦車輛自身的動(dòng)力學(xué)特性。”他向創(chuàng)業(yè)圈記者說道。

但到了自動(dòng)駕駛和輔助駕駛時(shí)代，仿真的內(nèi)核被徹底改寫。過去是模擬“車”，如今是模擬“世界”。

楊子江舉例稱，假如等算法開發(fā)完、車子造出來，再推到道路上去測試，成本幾乎無法承受。軟件研發(fā)有一個(gè)規(guī)律——每個(gè)階段沒發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤，到了下一個(gè)階段修復(fù)成本會(huì)以十倍遞增。假如等兩年后車造好后，才回過頭修復(fù)現(xiàn)在算法里的漏洞，整個(gè)項(xiàng)目可能就要推倒重來。

因此，在一輛車還沒有量產(chǎn)之前，虛擬仿真就能讓工程師把算法丟進(jìn)一個(gè)模擬的城市中，測試它如何應(yīng)對復(fù)雜的交通場景、物流狀況。這意味著算法錯(cuò)誤會(huì)更早暴露出來，研發(fā)成本也隨之下降。

更重要的，是安全。汽車制造是一個(gè)高安全門檻的系統(tǒng)，研發(fā)通常遵循嚴(yán)格的“V字流程”——從模型在環(huán)、軟件在環(huán)、硬件在環(huán)再到車輛在環(huán)、駕駛員在環(huán)。對自動(dòng)駕駛而言，仿真平臺的軟件在環(huán)格外重要。沒有仿真，算法很難覆蓋各種極端情況的安全驗(yàn)證。

楊子江說，“它是確保安全的必備手段。”過去幾十年，仿真只是實(shí)驗(yàn)室里的輔助工具；而在自動(dòng)駕駛時(shí)代，它逐漸變成真正的試煉場。

虛擬仿真為自動(dòng)駕駛研發(fā)搭建了“試煉場”，而世界模型與視覺-語言-動(dòng)作模型（VLA）則被視作它的進(jìn)階版本。

在3D高斯重建、NeRF（神經(jīng)輻射場）等新技術(shù)的支持下，真實(shí)場景能夠被更精準(zhǔn)地還原到虛擬空間中。再疊加“世界模型”，算法不僅能在已有數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)，還能“想象”出新的場景。

紀(jì)雪洪指出，世界模型的最大意義，在于補(bǔ)齊 Corner case（邊角案例）的覆蓋不足。現(xiàn)實(shí)中自動(dòng)駕駛車輛很難接觸到所有極端場景，但這些場景又可能影響安全。它通過虛擬仿真生成各類罕見、高難度場景，像 “做難題” 一樣訓(xùn)練算法，讓車輛在遇到類似情況時(shí)能更好應(yīng)對。

VLA 則是另一條路徑。它將大語言模型與視覺模型結(jié)合，試圖訓(xùn)練出一個(gè)通用的自動(dòng)駕駛“大腦”。過去端對端模型雖數(shù)據(jù)利用更全、擬人化效果好，但存在 “黑箱” 問題；VLA 通過語言與視覺的結(jié)合實(shí)現(xiàn)推理，能解釋駕駛行為，相當(dāng)于 “解構(gòu)黑箱”，讓模型更聰明，具備舉一反三的泛化能力和解釋能力。

紀(jì)雪洪認(rèn)為，世界模型側(cè)重 “經(jīng)驗(yàn)總結(jié)”，靠海量虛擬場景積累應(yīng)對能力；VLA 側(cè)重 “認(rèn)知提升”，靠多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)通用推理。但它們完全可以結(jié)合，既有足夠的場景經(jīng)驗(yàn)，又有聰明的決策大腦，能快速提升自動(dòng)駕駛應(yīng)對能力。

03

物理AI提升設(shè)計(jì)效率

在CES 2025上，英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛提出一個(gè)新概念——“Physical AI（物理 AI）”。他回溯過去十余年的AI演進(jìn)：從2012年AlexNet引領(lǐng)的“感知 AI”，到近年的“生成式 AI”，再到正在興起的“智能體AI”；而下一個(gè)時(shí)代，將是全面進(jìn)入物理世界的“物理 AI”。

在黃仁勛的設(shè)想中，未來的自動(dòng)駕駛汽車和機(jī)器人一樣，需要依賴三個(gè)計(jì)算平臺。一是在數(shù)據(jù)中心的DGX，用于訓(xùn)練AI堆棧；二是運(yùn)行在OVX平臺上的Omniverse，負(fù)責(zé)仿真與合成數(shù)據(jù)生成；三是車載的DRIVE AGX，作為超級計(jì)算平臺，實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)以保障駕駛安全。

這種對“物理 AI”的定位，很快在國內(nèi)找到了呼應(yīng)者。

傳統(tǒng)仿真往往以有限元求解為基礎(chǔ)，各模塊彼此獨(dú)立：風(fēng)阻、動(dòng)力學(xué)、胎壓、結(jié)構(gòu)受力，各有一套單獨(dú)的軟件。松應(yīng)科技創(chuàng)始人聶凱旋向創(chuàng)業(yè)圈記者表示，“新的物理AI仿真系統(tǒng)，核心是實(shí)現(xiàn)了不同仿真求解數(shù)據(jù)的共享，遵循 “多物理場融合法則”，能把不同來源的數(shù)據(jù)放在同一個(gè)物理系統(tǒng)里運(yùn)行，模擬出多種要素組合的場景。”

這種協(xié)同對車企尤其關(guān)鍵。汽車設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)保密性強(qiáng)，分工細(xì)碎——外觀、內(nèi)飾、結(jié)構(gòu)，各自用不同軟件，數(shù)據(jù)相互隔離，難以合作。過去宣傳片里的設(shè)計(jì)動(dòng)畫往往是后期合成的，實(shí)際研發(fā)過程中各團(tuán)隊(duì)基本是“各做各的”。

松應(yīng)科技的ORCA系統(tǒng)試圖打破這種割裂。在與某車企的合作中，他們搭建了一條“數(shù)據(jù)管線”，把五個(gè)離散部門的軟件連通起來，相當(dāng)于放了一張“共享桌子”：誰修改了某個(gè)部件，其他環(huán)節(jié)能實(shí)時(shí)看到影響，不必等到整車合成后才發(fā)現(xiàn)問題。這既提升了效率，也讓設(shè)計(jì)更具整體性。

談到與英偉達(dá)的差異，聶凱旋坦言，從系統(tǒng)架構(gòu)上看兩者并無太大不同，但松應(yīng)科技的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)。“國內(nèi)制造業(yè)客戶的場景數(shù)據(jù)是我們比英偉達(dá)強(qiáng)的地方。有些機(jī)器人要進(jìn)工廠應(yīng)用，需要數(shù)據(jù)訓(xùn)練，我們能提供大量高精度、能與工業(yè)軟件打通的數(shù)據(jù)。”

作者 | 朱成呈

編輯 | 郭儒逸

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