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      留給車企的時間不多了

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      來源:虎嗅APP



      技術拐點下的生死時速。敬畏用戶、敬畏安全、敬畏漫長

      出品|虎嗅汽車組

      作者|楊杰 邢書博 王亞駿

      題圖|視覺中國

      2026年北京車展即將開幕,在這個百家爭鳴的舞臺背后,汽車產業正經歷一場靜水流深的質變。

      為進一步解析行業發展前景,虎嗅汽車歸納出六大AI核心技術拐點,并對每一項技術應用給予成熟度判斷。

      從城市級自動駕駛L3的“破冰”到智駕平權的加速滲透,從人形機器人量產線的轟鳴到AI大模型上車后的合規風暴,再到艙駕一體芯片的量產交付與線控底盤的法規松綁。

      這些拐點話題并非孤立的事件,而是同一幅產業進化圖景的不同剖面。

      它們共同指向一個事實:技術已不再是演示視頻里的特效,而是真切地壓向了工程落地、成本博弈與用戶信任的深水區。


      毫無疑問的是,昔日的“炫技”正讓位于“能用、好用、敢用”的殘酷拷問。

      為了更加清晰地讓大家感知六大AI技術,虎嗅從工程成熟度、商業落地進度、用戶可感知度、成本規模化以及風險邊界五大維度,進行了滿分10分制的評分。我們希望這一預判能夠給汽車產業的良性發展帶來更多助力,因為對于身處其中的每一個玩家而言,敬畏用戶、敬畏安全、敬畏漫長的工程驗證周期,或許才是穿越這場淘汰賽唯一的通行證。



      艙駕一體芯片:國產進擊“深水區”

      艙駕一體芯片是汽車電子電氣架構從分布式向中央計算演進的核心載體。目前該技術已結束“紙上談兵”,進入真實驗證期。


      虎嗅制圖

      據佐思汽研預測,中國艙駕一體市場年復合增長率將達36%。用戶對這一技術的感知是雙面的:正面是算力統一調度帶來的流暢3D渲染甚至3A級車載游戲;反面則是算力陷阱,若軟件優化不足,高算力芯片的實際體驗反而比成熟雙芯片方案更卡頓。相關汽車投訴平臺上,有關領克07EM-P和豐田卡羅拉的投訴都是前車之鑒。車企要明白,用戶最終感知的不是芯片型號,而是車機是否卡頓而已。

      同時,艙駕一體最直接的誘惑在于降本,單芯片方案每車可節省1500到4000元。但5nm乃至3nm先進制程的流片成本極高,若車型銷量不及預期,單顆高價芯片反而不如兩顆成熟芯片劃算。

      真正的風險在于安全隔離。

      座艙軟件漏洞多,智駕要求功能安全,一旦隔離失效,車機死機可能連帶影響駕駛系統。加之一體化對主機廠內部分立研發團隊的組織壁壘形成挑戰。所以,艙駕各技術雖已被驗證可行,但大規模量產的工程化驗證仍需時間沉淀。


      智駕平權:生存底線與成本極限的賽跑

      如果說L3是技術高地,那“智駕平權”則是關乎市場份額的生存底線。在技術方案收斂和軟硬件成本下降的背景下,將成熟的高速NOA、自動泊車功能下放至中低價格帶,已成為車企不容有失的戰略要地。


      虎嗅制圖

      從工程成熟度來看,智駕平權的普及堪稱迅猛。

      比亞迪去年率先推出此戰略,到了年底,其輔助駕駛車型累計保有量已超256萬輛,占公司年銷量的約55.6%。吉利、奇瑞等頭部車企紛紛入局,商業窗口期正在以肉眼可見的速度關閉。對于智駕供應商而言,百萬搭載量是邁過生死線的及格線,否則將陷入“收入不足反哺研發”的泥潭。

      不過,用戶雖然對這類成熟功能的下放感知明顯,但這并不意味著他們愿意為此支付溢價。

      德勤數據顯示,半數用戶認為核心智駕功能應免費標配。這解釋了為何在電商平臺上,幾十元一個的仿真激光雷達裝飾件比高階智駕選裝包賣得更好。

      由此可見,消費者要的是“智能感”而非“智能稅”。

      當下,激光雷達單價已從數萬美元跌至千元級別,而世界模型在軟件層面對算力需求的壓縮,更是打開了更大的降本空間。然而,在削減傳感器和算力以追求低成本時,如何保證足夠的安全冗余的問題依然困擾整個行業發展。

      一旦出現“幾萬塊享百萬智駕”的過度營銷導致事故,透支的將是整個行業的信任。


      線控底盤:減重是剛需,安全是底線

      線控底盤是用電信號替代機械連接,直接關系到車輛減重與高階智駕的執行精度。2026年被業內普遍視為線控底盤的“量產元年”。


      虎嗅制圖

      目前,線控制動領域,伯特利已實現EMB小批量交付;線控轉向方面,蔚來ET9率先取消機械轉向柱獲中歐雙認證。今年七月即將施行的新國標首次為線控轉向劃定了清晰的安全邊界,為普及掃清了法規障礙。用戶對線控底盤的感知極為強烈。減重15%-20%帶來的續航提升,以及轉向手感、懸架軟硬的實時主動調節,都是消費者能直觀體會到的“科技感”。

      但高感知也意味著高風險,英菲尼迪Q50曾因線控轉向ECU軟件缺陷全球召回近六萬輛車,“像打游戲、喪失路感”的用戶反饋直接導致該技術退市。加之,目前線控底盤仍是50萬元以上豪華車專屬,普及至15萬級市場尚需時間。其最大的風險依然來自“電子信號替代機械連接”的安全冗余問題。EMB領域已出現專利侵權訴訟,說明國產替代進入深水區后,技術自主權將成為核心博弈點。

      在虎嗅看來,線控底盤是減重的剛需,但企業必須在技術驗證、成本控制與法規合規之間找到那個微妙的平衡點。


      AI大模型上車需要“慢一點”

      2025年初,行業還在高呼AI大模型上車元年開啟;2026年剛過完一個季度,風向已經變了。


      虎嗅制圖

      先看一組讓人腎上腺素飆升的數字:2025年,AI車載大模型的滲透率從1月的10.8%一路狂飆到12月的38.6%。比亞迪、問界、理想、小鵬、蔚來,每一家叫得上名字的車企,都在拼命給自家的車裝上AI大腦。

      但如果你以為這是一場AI大模型上車的狂歡盛宴,那就太天真了。看似狂歡的背景之下,暗流正在涌動。

      當各家車企紛紛推出搭載DeepSeek的智能座艙之際,語音助手卻在推薦車型時鬧出烏龍。更諷刺的是,多數人不關心這一技術。據杰蘭路新發布的《年度新能源汽車消費者行為研究》顯示,影響用戶購買新能源車的前三要素仍舊是外觀、安全性與品牌,輔助駕駛與智能座艙兩大AI大模型的落腳點,分別排在第七位和第九位。

      從數據中不難看出,當技術落地淪為營銷話術,車企砸下去的真金白銀,換來的更多是消費者的一句“好像也沒什么區別”。

      在商業模式維度,AI大模型上車也面臨挑戰。短期內往往會形成“B端收車企的錢,C端收用戶的訂閱費”的模式。不過,基于中國車市的經驗,用戶對訂閱制的抵觸情緒往往遠高于預期。如果AI大模型上車,復刻前幾年車企對座椅加熱、高級駕駛輔助收費引發的一地雞毛,那么尷尬的歷史勢必重演。

      此外,合規合法同樣是AI大模型面對的重視的領域之一,2026年3月,AI軟件首次被納入融合式車規級國家標準,安全自評估涵蓋160余項指標,審核標準之嚴苛,堪稱行業史上最嚴緊箍咒。更別說即將全面執行的歐盟《AI法案》意味著,搭載大模型的車賣到歐洲,幾乎每行代碼都要重新審一遍。

      基于此,AI大模型的合規成本勢必急劇上升,中小車企被迫放慢大模型上車節奏,甚至直接叫停。當用戶對“AI噱頭”產生審美疲勞,車企需要拿出真正解決痛點的場景化能力。

      大模型上車,真正的勝負手,從來不在于誰的模型參數更大、誰的接入速度更快,而在于誰能把“技術的炫技”變成“用戶離不開的理由”。目前來看,能夠有吸引力,讓用戶為此專門付費的車企,其實并不多。


      車企涉足人形機器人,賺錢還遠

      2026年人形機器人領域最值得關注的變量,不是純機器人廠商的產能爬坡,而是各家車企正在以超預期的速度進場。


      虎嗅制圖

      據標普全球統計,全球排名前20的汽車制造商中,已有16家正式發布人形機器人產品或啟動實質性研發。在國內市場,比亞迪、小米、小鵬、奇瑞、吉利、廣汽、長安、上汽等至少11家車企已入局。

      由此可見,純機器人廠商面對的,不再是同賽道對手,而是一群降維打擊者。因為,智能汽車與人形機器人在底層邏輯上高度一致,均為從感知到決定再到執行的閉環系統。

      從特斯拉Optimus直接復用FSD視覺方案、小鵬IRON移植了七成智駕技術儲備等案例,可以清晰看到,車企正將供應鏈管理經驗及大規模制造優勢,系統性地遷移至機器人領域,這種“工程化溢出效應”是其他行業難以復制的。更何況,車企的工廠就是人形機器人最天然的練兵場,車企制造的機器人也因此并不缺少出路。

      但是,“車企造人”面對的挑戰同樣頗多。統計數據顯示,2025年國內人形機器人整機企業超過140家,發布產品超過330款。任何一個理性的產業觀察者都清楚,這個數字不可能持續。而車企的集體進場,正在讓這條賽道的競爭格局加速重構。

      更何況,從長遠的布局來看,真正決定行業生死的,是人形機器人的復購采購單,而這類訂單,目前幾乎看不到。很多公司把入場測試、聯合開發、戰略簽約和樣機部署都包裝成落地,但這些動作距離標準化采購、批量交付、持續復購,往往隔著好幾個商業臺階。

      車企的集體入局,正在讓人形機器人賽道從一個技術競賽變成一場工業能力競賽。這些能在產線上把一致性做到極致、把成本壓到極致的車企,憑借百萬級造車的工業能力遷移,有可能在規模化這條路上跑得比純機器人廠商更快,卻也同樣面臨“高額成本”帶來的運營壓力。

      當下來看,仍沒有車企在人形機器人領域,能夠交出一份令人滿意的答卷。


      L3城市級自動駕駛:臨門一腳前的數據積累戰

      三年前,城市NOA橫空出世,讓城區智能駕駛從“Demo”形態落地成可用的技術。如今,在L3路權已經破冰的背景下,L3城市級自動駕駛成為市場矚目的焦點。但虎嗅認為,2026年不是L3的放量年,而是數據儲備年。


      虎嗅制圖

      大和證券預測,2026年中國乘用車市場L3級功能滲透率僅約1%,對應銷量約25.7萬輛。這不是因為工程技術不成熟,而是長期存在的極端場景尚未被完全解決,諸如施工路段的異形水馬、無保護左轉的路口博弈等場景,這些人類司機憑直覺處理的狀況,仍是AI的盲區。

      此外,業內普遍認為L3的生命周期極短,2027年就將向L4過渡。在這方面,華為靳玉志的判斷值得重視:2027年將是L3規模放量之年,且城區L4商用也將同步實現。這意味著L3的使命極有可能在2028年前完成向L4的過渡。

      對于車企而言,智駕競爭的“升維”將在此前發生。領先者通過規模效應取得成本優勢,落后者將陷入全方位的馬太效應,徹底失去超車可能。

      用戶信任度依然是高懸的達摩克利斯之劍,中消協調研數據揭示了尷尬的現實。即便65%的消費者體驗過L2,僅有38%愿意在L3激活時完全放開方向盤。對接管不及時和系統誤判的擔憂,讓用戶心理防線遠高于技術紅線。


      虎嗅制圖

      成本僵局同樣不容忽視,深藍汽車董事長鄧承浩曾表示,為滿足L3冗余底盤與控制系統帶來的成本上漲,下一代L3車型增額目標是控制在3萬元以內。在價格戰肆虐的當下,這3萬元的硬成本意味著L3短期內注定是中高端車型的專屬。降本的唯一出路是百萬級甚至千萬級的銷量規模,但這對于高價車型而言談何容易。

      同時,涉及自動駕駛技術層面,事故責任確認流程的冗長是最大的制度性風險。雖然法規明確了“系統未要求接管時出事由車企擔責”的原則,但中央財經大學法學院教授沈建峰指出,在實際操作中,鑒定事故原因是系統故障還是人為失誤的過程復雜耗時,消費者權益保障面臨嚴峻挑戰。

      基于此,虎嗅認為對于2026年的國內汽車產業而言,L3城市級自動駕駛的最大價值,并非大規模商業化落地,而是為通往L4的終局之戰積累寶貴的數據糧草。


      結語:潮水退去,裸泳者現

      2026年的這六大技術拐點,無一不在訴說著同一個邏輯:技術的光環正在褪色,產業的底色回歸工程與信任。無論是L3的數據積累、智駕平權的成本搏殺,還是人形機器人的B端滲透、艙駕一體的量產爬坡,競爭的底層邏輯已從“有沒有”轉向“好不好”。

      以上這六大核心技術的窗口期正以月為單位收窄,領先與落后的分野不再取決于參數的高低,而在于能否將技術勢能轉化為真實的用戶體驗與商業閉環。

      本內容未經允許不得轉載。授權事宜請聯系 hezuo@huxiu.com。

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