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从“雷达数”到“含模量”：谁来为汽车AI买单？

AI概想席卷了北京车展的每个展台，但它不应只是停顿在聚光灯之下的炫技，而是尊沉真实需要，成为解决用户现实问题的工具

文｜《财经》钻研员尹路

编纂｜黄凯茜

2026年4月的北京车展，汽车行业的技术叙事出现了一个显著的特点：若是不谈AI、大模型、智能体（Agent），一家车企甚至“不好心理」刭开新闻颁布会
。

这股AI海潮席卷了整个产业链的高低游
。

在整车端，比亚迪颁发全系接入豆包与通义大模型，梦想颁布了基于Agent架构的I-OS v2.0，吉利、长城、温反、幼鹏纷纷将“全域智能体”“世界模型”作为主题卖点
。

在科技供给链一侧，腾讯在车展前夕颁布了“出行全场景智能体盛开平台”，一口气推出了随行点单、随行向导等七大场景智能体；火山引擎、华为乾崑、智谱AI等也悉数登场，将端云协同、多模态大模型等技术推向台前
。

仅仅一年前的上海车展，车企还在卷屏幕数量、算力大幼和雷达颗数；而今天，竞争的维度已经变为“含模量”
。从传统交通工具向“移动智能体”的进化，迅速成为整个行业的共识
。

但在一个习惯用颁布会和新概想造作热度的行衣凤，车企的集体狂欢与消费者的真实体感之间，往往隔着一路隐形的天堑
。

当几百亿甚至上千亿参数的大模型被塞进车厢，当智能体被塑造成无所不能的“超等管家”，这些到底是消费者不成或缺的真实需要，还是车企深陷同质化竞争时的一厢情愿？

履历的跃升与车企的一厢情愿

不成否定，AI和智能体上车，确切实技术底层为汽车产品带来了革命性的变动，重要体此刻智能驾驶和智能座舱两个维度
。

在智能驾驶层面，大模型和端到端技术的引入，让智驾系统从从前的“规定驱动”转向了“数据驱动”
。以往面对无；ぷ笞⑷顺祷煨幼⒊侵写迓房龅雀丛映【，传统辅助驾驶往往会因超出预设规定而罢工或要求人为收受
。而此刻的物理世界大模型，具备了对复杂环境的预判能力和应对能力，智能驾驶变得更像一个“老司机”，大幅缓解了远程或拥挤路况下的驾驶委顿
。

在智能座舱层面，变动则更为显著
。从前的语音交互性质上是“号令式”的，用户必须说出特定唤醒词和指令语法，例如“打开空调，调至22度”
。而融入大模型后的座舱智能体，实现了天然说话的深层理解与多模态交互
。用户只必要说一句“我有点冷，顺便找个提神的步骤”，系统就能自动调高温度、关关车窗，并播放一首节拍欢快的音乐或推荐一杯沿途的冰美式
。

这些的确是履历上的显著改善
。然而，在车展的镁光灯下，我们同样看到了大量充溢着“一厢情愿”的伪需要
。

好多车企在颁布会上极力描述这样的场景：车辆通过摄像头捉拿用户的微表情，自动陪用户谈天解闷；或者将办公生态搬进车内，让用户在通勤路上随时处置复杂的Excel表格和视频会议；更有甚者，在车机里养起了虚构宠物，而后用户通过各类指令去“投喂”和互动
。

很多所谓的AI创新，性质上偏离了驾驶场景主题诉求
。

汽车的性质属性依然是A点到B点的移动工具
。在绝大无数日常通勤中，用户最必要的是以安全、高效、低认知负荷的方式实现这段旅程
。那些过于活跃、频仍“自动搭话”的智能体，不仅没有减轻用户的职守，反而增长了信息噪声；那些必要用户在车内进行复杂多步操作的娱乐和办公职能，在旅程颠簸和有限的空间内，履历远不如一台通常的智能手机
。

致力于做车企“数字化副手”的科技巨头也看清了这一点
。腾讯智慧出行副总裁李博直抒己见：“车企智能化转型不是把大模型单一地搬上车，而是要结合真实场景，推动Agent落地解决现实问题
。若是只是单一搬上车，现实没有解决任何问题，这和在手机上直接问AI没有区别
。”腾讯智慧出行掌管人钟学丹也坦言，下一代的智能座舱，不是在车内增长几多屏幕、引入几多个利用；智能化比拼不再看AI职能堆得多不多，而是看谁能真正将大模型与整车能力组织成一个解决场景需要的智能中枢
。

若是一项技术不能解决痛点，反而造作了新的麻烦，那么它就不是创新，而是营销噱头
。车企不能将自己对AI技术的盲目崇拜，强加为消费者的现实需要
。

AI的底色是解决问题，而非炫技

AI上车到底应该给消费者带来什么？

不论是AI还是智能体，面向用户的价值可综合为两点：第一，把此刻已经能做的事件做得更好；第二，去做此刻做不了的事件
。

以导航为例，在传统模式下，用户必要正确输入主张地名称能力导航
。但在真实生涯中，人们的影象往往是吞吐的、特点化的
。

融入AI大模型后，导航应该怎么做？不必要确切的地址，用户只必要给出特点描述
。好比你说：“导航去那个能拍到‘浦东三件套’的广场”，或者“带我去雁栖湖边上那个长得像球一样的酒店”
。

系统可能瞬间通过天然说话理解、知识图谱检索和吞吐语义匹配等方式，正确地将主张地定位到“陆家嘴滨江绿地”或“日出东方凯宾斯基酒店”，并直接规划好蕴含实时路况的最佳路线
。

这是能给用户带来明确收益的改进——它不必要死记硬背地标名称，不必要在手机上先查好再同步到车机，它突破了机械的僵化逻辑，切合人类的天然习惯
。

再好比复杂工作的关环处置
。在多模态和Agent技术的支持下，用户能够在快放工时对车机说：“按老端正助我点一杯咖啡，在我到公司楼下的时辰刚好能拿
。”系统必要自动调取用户的汗青偏好（常喝美式、少冰）、当前车辆地位、预计达到功夫，并在相宜的功夫节点自动向幼法式下发订单，甚至自动实现支付
。

这就是AI智能体“能做此刻做不了的事件”的体现
。它从被动的“职能执行者”，进化为自动的“工作规划者”，真正实现自主规划、自主执杏注交付成就
。

但问题在于，当前的市场环境并不嘉奖求实
。自动的克造延展职能天堑、打磨基础履历的单调过程，在短期内很难转化为传布上的爆点
。因而，行业更偏差于走向另一个方向：用堆砌的参数和花哨的概想，来覆盖基础履历的粗糙
。当车企在颁布会上高慢地颁发自己的大模型又刷了几多榜单、占有几千亿参数时，消费者可能依然在忍受着地下车库里由于连不上网，就成了“人为智障”的语音副手
。

技术进取的梦想状态，是让技术自身“隐没”在顺滑的履历中
。若是消费者在开车时还必要像个提醒词工程师一样，咬文嚼字地给系统下达指令，反而增长了使用职守
。

被折叠的隐形成本与价值

在车企铺天盖地的宣传中，AI带来的美好图景似乎触手可及
。但这些改善背后，消费者必要支出的成本却鲜有提及
。这就好比冰山，水面之上是极具引诱力的智能履历，水面之下则是消费者必须承担的显性与隐性成本
。

首先是避无可避的显性成本
。

AI算力的落地必要实打实的硬件支持
。要跑通端侧大模型、实现高阶智能驾驶，车辆必须搭载算力动辄数百甚至上千TOPS（每秒万亿次运算能力）的车规级芯片，以及激光雷达、高清摄像优等成本高昂的感知硬件
。统一款车型，搭载高阶智驾与AI大模型座舱的版本，相比基础版普遍存在数万元的溢价
。

这还不蕴含后续的持续性支出，高级智驾职能和特定的AI增值服务，正越来越多地选取“订阅造”
。每月上百元的订阅费，让汽车从“一次性买断资产”造成了“持续付费服务”
。此表，更多的数据流量亏损、由于雷达等精密传感器增长而高企的变乱维建成本及车辆保险用度，都在拉高消费者的拥车成本
。

但相比显性成本，更令人忧郁的是那些难以量化的隐性成本
。

第一路难关是“冷启动”成本和使用门槛
。

车展颁布会演出示的“懂你所想、先你一步”的智能体，并非一出厂就具备这种能力
。一个优良的Agent，运行的前提是有大量用户数据与前期配置的堆集：系统必要把握用户的家庭住址、公司地位与通勤路线，绑定微信、淘宝、美团等账号，并获取免密支付等授权；还必要在数月的持续使用中，不休网络用户的驾驶习惯、座椅偏好，甚至是对冷热的敏感度数据
。

这对通常消费者来说是一个啰嗦且充斥疑虑的过程
。若是不足这些深度数据的“喂养”，所谓的超等智能体就退化成只能查气象的通常语音副手
。但要求消费者事无大幼地交诞生涯的所罕见字接口，这自身就是一个巨大的生理和操作门槛
。

第二路阻碍是数据安全与隐衷风险
。

汽车在成为一个装满传感器的移动“全景监控室”
。为了让AI可能“察言观色”，车内摄像头可能实时追踪车主视线、分析面部表情；麦克风阵列在时刻监听车内的每一次对话
。

数据去了哪里？谁有权接见这些数据？在车企的云端服务器里，这些涉及幼我隐衷的信息是否绝对安全？在多家跨国车企和造车新权势都曾爆出过数据泄露事务确当下，消费者的忧郁绝非杞人忧天
。为了换取更多方便，将幼我的“数字性命”齐全露出给企业，这种互换对好多用户而言并不等价
。

第三路难题是进建成本与安全责任的吞吐
。

随着AI系统收受的权限越来越多，系统的行为逻辑变得越来越复杂，甚至出现出肯定的“黑箱”特点
。消费者必要破费大量功夫去进建系统的能力天堑：什么时辰能够信赖它？什么时辰必须立刻收受？

更辣手的是责任划分
。当搭载AI大模型的系统在规划路线并执行复杂智驾工作时产生了变乱，责任归属仍不确定
。目前，司法律规层面依然将大无数高阶智驾界定为L2级，这意味着无论系统多么“智能”，最终的安全责任仍全在驾驶员身上
。这种“享受有限方便，承担无限责任”的错位，让很多消费者对AI上车维持着本能的警惕
。

汽车行业在进入一个前所未有的技术深水区
。早期的马力和续航竞争已有明确的衡量尺度，而智能化的竞争难以量化：不是谁先首发了某个新名词，而是谁能把复杂的技术暗藏在极简的履历背后；不是谁的模型参数更大，而是谁能真正守住数据安全与隐衷的底线
。

追赶AI技术，不能覆盖汽车工业对于安全和靠得住性的根基敬畏
。尊沉消费者，也不应只是车企营销上的一句标语
。它是一套必须践行的贸易逻辑与伦理：履历吓宗概想，解决真事阀难吓宗创造伪需要，；ひ衷天堑吓宗夺取数据盈利
。