從“好用”到“懂我”：AI如何重新定義中國汽車

3月18日，在第七屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日上，蓋世汽車研究院副總裁王顯斌拋出了一個擲地有聲的判斷：中國汽車產業正在經歷從“軟件定義汽車”（SDV）到“AI定義汽車”（AIDV）的深刻范式轉移。這不僅是技術熱詞的更替，更是汽車作為“移動終端”向“具身智能體”進化的關鍵一躍。

如果說“軟件定義汽車”的核心是解耦——將硬件與軟件分離，通過OTA實現功能的持續迭代，讓車“好用”；那么“AI定義汽車”的使命則是融合與進化，讓車“懂我”。從“好用”到“懂我”，這一詞之差，折射的正是汽車核心驅動力的根本轉換。

從軟硬解耦到AI融合

技術架構的升維之戰

王顯斌在演講中指出，這一轉變的背后是電子電氣（E/E）架構的根本性躍遷。目前，頭部新勢力已普遍進入“中央計算+區域控制”階段，而下一代的競爭焦點將是“AI中央大腦”與“車載云計算平臺”的協同。他援引AUTOSAR的最新報告強調，面向AI大模型的開放式架構正在成為行業重點。未來的軟件不再是簡單的功能堆疊，而是基于AI OS的端云協同神經系統。

蓋世汽車研究院副總裁、合伙人 王顯斌

在演講中，他生動地描述了這種體驗差異：“從過去的好用到懂我。”軟件定義時代，用戶通過觸屏、語音調用“原子化服務”；而AI定義時代，車載AI Agent正從被動響應的語音助手，進化為具備主動感知、任務規劃與跨場景執行能力的“智能體”。正如他所言，這不僅是技術的迭代，更是汽車從“機器”到“伙伴”的身份重塑。“它帶來的好處，更多地在于從過去的好使用到懂用戶這樣的拓展。”特斯拉的Grok上車、理想同學與底層車控的深度融合，都預示著“整車級機器人”的時代正在開啟。

從硬件內卷到生態協同

產業鏈格局的重構

技術范式的轉移，正在重塑整個汽車供應鏈的格局與競爭邏輯。王顯斌分享的數據直觀展現了市場的“冰與火”：一方面，中國在智能化硬件層面已形成強大的產業優勢。2025年底，L2級輔助駕駛滲透率逼近60%，高速NOA滲透率近30%；智能座艙普及率達80%，域控制器滲透率超30%。在激光雷達、域控制器等領域，中國企業的市占率遙遙領先。

但硬幣的另一面是上游核心技術的短板。王顯斌坦陳：“在攝像頭，包括雷達，包括攝像頭上游的mms芯片，我覺得我們還是有短板。”這揭示了中國汽車供應鏈“長板很長，短板致命”的現狀。

更深層的變革發生在軟件與操作系統層面。過去，車企談“靈魂”多指自研算法；而今，整車操作系統（OS）成為兵家必爭之地。王顯斌觀察到，從奔馳的MB.OS到理想的星環OS，再到蔚來的SkyOS，主流車企的策略出現分化。有的選擇應用層自研、底層合作；有的則從內核到芯片全面自研。但他同時指出一個現實：“雖然大家都在做整車級OS，但底層的工具鏈、Hypervisor、AUTOSAR基礎軟件，完全獨立還是很難。”

這預示著未來產業的常態不是“零和博弈”，而是“開放協作”。王顯斌特別強調，無論是鴻蒙智行還是理想星環OS，頭部企業都在走向開源，以此協同芯片、硬件、軟件各方力量。“這種開源帶來的好處在于協同，這是未來國產化車載軟件迭代的方向。”

從卷產品價格到全生命周期價值

AI驅動的商業模式躍遷

當AI成為汽車的大腦，數據便是其血液。AI與數據的深度融合，正在徹底打開汽車的商業模式邊界。

王顯斌在演講中描繪了這樣一幅圖景：過去，賣車是一次性交易；未來，賣車只是服務的開始。基于AI的數據閉環，服務將貫穿車輛全生命周期。在研發端，AI驅動的數據增強和仿真場景生成，正在加速端到端大模型從“車位到車位”的泛化能力。在應用端，智能底盤不再是執行機構，而是結合云端與路端數據的“智慧伙伴”，實現主動感知與預判。

更重要的是，商業模式正在被重構。王顯斌預測，AI將催生一系列新型服務：基于L3級自動駕駛的UBI保險、打通車機與本地生活的生態服務、基于個人習慣的個性化場景訂閱等。他判斷，到2030年，僅中國乘用車軟件市場規模就將達到1300億元。“AI加數據帶來的好處，就是軟件能實現快速的全生命周期迭代，而數據和技術能力可以泛化——從汽車泛化到具身智能，再到機器人。”

這種泛化能力，意味著車企的競爭對手不再局限于同行，而是所有爭奪用戶“下一個時間窗口”的科技巨頭。正如王顯斌所言，AI定義汽車的時代已全面開啟，這不僅是一場技術的競賽，更是一場關于開放心態、生態協同與價值重塑的黃金十年之約。

從“好用”到“懂我”，從“軟件定義”到“AI定義”，一詞之變，折射的是汽車產業核心驅動力的根本轉換。軟件賦予了汽車迭代的能力，而AI則賦予了汽車思考、感知和進化的“靈魂”。面對這場升維之戰，產業鏈各方唯有以更開放的心態、更協同的姿態，才能在未來的智能出行生態中占據一席之地。