不止智駕，2026車企AI攻勢滲透全產業鏈！

當新能源汽車的電動化競賽進入中場，人工智能正成為車企角逐的全新戰場。2026年，AI技術不再是點綴車型的附加功能，而是深度融入整車架構、智能駕駛、座艙體驗乃至生產服務全鏈條的核心生產力。從跨域協同的，到懂人知路的，車企的AI攻勢已突破單一功能迭代，轉向對汽車產業底層邏輯的重構，推動出行生態邁入“感知-決策-服務”一體化的新范式。這場變革中，技術路徑的分化與生態合力的角逐，正重塑全球汽車行業的競爭格局。

全域智能體系

情感化交互

全域AI重構整車

過去數年，汽車AI的發展多聚焦于單一域的突破，智駕、座艙、底盤各自為戰，形成數據孤島與決策割裂的困境。2026年，車企的AI攻勢率先在整車架構層面破局，以“”為核心，構建全域協同的智能體系，讓汽車從機械集合體進化為具備統一思考能力的智能有機體。這種變革的核心，在于打破傳統分散式電子電氣架構的壁壘，通過中央計算平臺整合全域算力與數據資源，實現AI技術在架構、動力、底盤、智駕、座艙等全環節的深度滲透。

軟件定義汽車

“全域AI 2.0”戰略的落地，成為全域智能體系的典型樣本。其構建的“1+2+N”多智能體協同框架，以整車級超級智能體Eva為全局中樞，統籌智能駕駛、智能座艙兩大核心場景，聯動智能底盤、智慧能源等N個子域智能體，實現感知、數據與決策的跨域流動。不同于單一功能的疊加，這套體系讓汽車具備了統一的“世界觀”和判斷力：當智駕系統遭遇復雜路況緊急決策時，AI底盤能毫秒級調整懸架保持車身穩定，座艙智能體則主動減少無關打擾，形成多維度協同響應。這種跨域協作能力，背后是車企對芯片、軟件、云端服務與地圖數據的全棧布局，也是千億級研發投入沉淀的技術壁壘。

吉利

跨國車企也在加速全域AI架構的落地，只是路徑選擇各有側重。以MB.OS為核心，通過引入微軟Azure OpenAI與谷歌雙AI引擎，實現智駕、座艙與整車控制的深度融合，計劃2027年啟動Robotaxi服務，打通技術落地與商業運營的閉環。大眾則憑借本土化合作補齊全域能力，通過入股引入其架構體系，在合肥研發中心實現“早期研發-量產”的完整閉環，同時堅持“油電同進”戰略，讓AI技術同步賦能燃油車與混動車型，覆蓋更廣闊的市場群體。則走出差異化路線，以“人機協同”為核心理念打造統一數據與AI平臺“vista”，整合企業、客戶、車聯網等全維度數據，為AI規模化部署筑牢底座，同時將AI應用于精益生產，通過智能化質量檢測提升生產效率與環保性。

奔馳

小鵬汽車

豐田

全域AI的普及，正深刻改變汽車的研發與生命周期管理模式。傳統整車開發周期從48-60個月縮短至24-36個月，通過OTA持續更新軟件釋放新功能，成為車企維系用戶關系的核心手段。同時，車企通過集中硬件資源與算力，減少域控制器數量，在降低電氣架構復雜度與成本的同時，強化了整車智能的迭代能力。這種變革不僅是技術層面的升級，更推動車企從“硬件制造商”向“軟件服務提供商”轉型，開啟全新的價值創造模式。

智駕落地與座艙升維

如果說全域架構是AI攻勢的“骨架”，那么大模型技術就是注入其中的“靈魂”。2026年，AI大模型與智能駕駛、智能座艙兩大核心場景的深度融合，成為車企差異化競爭的關鍵，推動出行體驗從“功能滿足”向“情感共鳴”跨越。無論是智駕系統對復雜場景的精準應對，還是座艙對用戶需求的主動預判，大模型都在重構人與車的交互邏輯，讓汽車真正成為“懂車、懂路、更懂人”的移動空間。

智能駕駛領域，大模型驅動的端到端架構成為主流，技術路徑的分化呈現出本土化適配的鮮明特征。憑借純視覺+端到端AI的路線持續領跑，其最新FSD系統依托7億英里實測數據迭代升級，能通過8路攝像頭與神經網絡，自主應對暴雨天氣、施工路段、信號燈故障等極端場景，實現長距離零人工接管。這套系統的核心優勢的在于對北美規整道路環境的適配，激進的駕駛風格與流暢的操作邏輯，契合當地用戶對通行效率的需求，2026年將正式落地歐洲與中國市場，開啟全球化布局。

特斯拉

中國車企則基于本土復雜路況，走出多傳感器融合的技術路線。吉利千里浩瀚輔助駕駛系統采用“多傳感器融合+WAM世界行為模型”架構，搭載高算力芯片與激光雷達構建360°全維感知網絡，在高密度混合交通環境中展現出更強的適配能力。在地下車庫場景中，其記憶車位功能可實現無感知系統切換與精準泊車；面對電瓶車等弱勢交通參與者，能精準控制安全距離，變道動作平順無頓挫，完美適配中國城市出行生態。這種差異化路線的背后，是車企對本土場景數據的深度挖掘，也是大模型在場景化訓練中的精準落地。此外，英偉達推出的Alpamayo自動駕駛世界模型，憑借100億參數賦予汽車因果推理能力，能解釋決策邏輯，成為不少車企研發高階智駕的重要支撐。

智能座艙的進化則更貼近用戶感知，從智能交互邁向情感服務。2026年的AI座艙已告別屏幕堆砌的內卷，進入“情感理解+記憶+主動服務”的新階段，端云協同成為主流趨勢——車端側部署大模型減少云端依賴，云端完成復雜推理，實現響應速度與交互深度的雙重提升。華為大模型支持語音、手勢、眼神多模態交互，能根據車主出行習慣自動規劃路線，通過語音指令聯動座椅、空調、香氛等功能，構建沉浸式體驗；小鵬XNGP大模型則能感知用戶情緒，動態調整交互語氣與音樂氛圍，精準匹配個性化需求。

鴻蒙智行

本土化適配成為座艙大模型的核心競爭力。與科大訊飛聯合研發的DiPilot大模型，專門優化方言交互與離線控制能力，即使在信號薄弱的農村地區也能穩定運行，同時整合車機生態實現導航、娛樂、車輛控制的無縫銜接。吉利Eva超擬人情感智能體更將交互升維，0.7秒的語音識別響應速度配合情感識別能力，能理解用戶模糊需求與情緒狀態，當用戶提及“換了新工作”時，會以溫柔語氣給予回應，讓座艙交互充滿人文溫度。這些功能的落地，讓座艙不再是單純的駕駛輔助空間，而是成為連接生活與出行的情感載體。

比亞迪

盡管大模型賦能成效顯著，行業仍面臨算力瓶頸與成本平衡的挑戰。高階大模型運行所需的高算力芯片推高了車載硬件成本，導致中低端車型難以搭載，形成“高端內卷、低端缺位”的格局。但隨著芯片技術迭代與供應鏈規模化，成本壓力正逐步緩解，而禾賽科技等企業提升激光雷達產能，也為智駕技術的普及提供了硬件支撐。未來，如何在控制成本的同時保證體驗一致性，將成為車企AI攻勢的重要課題。

百姓評車

2026年車企的AI攻勢，本質是一場關乎產業重構與價值重塑的深度變革。從全域架構的協同進化到雙場景的體驗升維，AI正打破汽車產業的傳統邊界，推動行業從電動化向智能化全面轉型。這場變革中，無論是中國車企的本土創新，還是跨國巨頭的生態布局，最終都要回歸用戶本質需求。隨著技術持續落地與成本優化，AI將徹底改寫出行的核心邏輯，讓智能移動空間融入生活的每一個維度。未來，唯有掌握全棧技術能力、精準適配場景需求的車企，才能在這場白熱化競爭中站穩腳跟，引領出行生態的下一個時代。