商湯絕影押注「艙駕云一體」，智能汽車進入系統競爭時代

“在車端一顆Orin X上，絕影32B大模型跑贏了GPT-5.4，這不是實驗室數據，是2026北京車展上已量產的能力。”

作者丨鄭浩鈞

編輯丨王瑞昊

2026北京國際車展，作為全球汽車產業的年度風向標，正見證著智能汽車行業的深層變革。過去幾年，行業的競爭焦點從續航、算力的軍備競賽，轉向城市NOA的功能內卷；而如今，單一功能的比拼已走到盡頭，系統級的艙駕融合，正在成為智能汽車產業競爭的核心賽道。

當下的行業現狀已然清晰：L2+智能駕駛已成為行業標配，功能甚至下探至10萬元以下的入門車型，技術同質化日益嚴重，消費者對輔助駕駛的溢價感知持續減弱，市場開始從技術驅動的增量競爭，轉向成本驅動的存量較量。

與此同時，傳統“智能駕駛+智能座艙”分立式開發的模式，弊端已全面暴露：兩套系統、兩套算力、兩套軟件棧，不僅推高了車企的開發成本、拉長了車型適配周期，還帶來了傳輸延遲、交互割裂等用戶體驗痛點。

在此背景下，車企普遍轉向“自研+外采”的并行策略，對第三方供應商的需求，也從單一的硬件或算法供應，升級為具備全棧AI能力、可提供一體化解決方案的深度合作伙伴。

本屆北京車展前后，商湯絕影密集釋放多項產品發布與合作進展——絕影原生AI智能體已正式上車量產車型；全新AI Box座艙軟件模組SageBox （千機智盒）亮相；生成式智駕2.0量產方案全面發布；與T3出行、東風汽車聯合打造的Robotaxi戰略合作正式官宣。

這一系列動作的背后，是商湯絕影以“艙駕云”一體化的全棧能力，為車企提供降本、提速、打造差異化體驗的智能化解決方案，也讓其成為車企智能化轉型中，不可忽視的核心第三方力量。

01

座艙AI：

從“陪你聊天”到“幫你做事”的能力躍遷

如果說過去幾年智能汽車的內卷核心是智能駕駛，那么2026年，行業的競爭焦點已全面向智能座艙傾斜。

隨著車企密集“卷座艙”，座艙AI已從過去的差異化賣點，快速淪為新車的入門標配。幾乎所有上市新車，都將智能語音、大屏交互作為核心宣傳點，但絕大多數車型的座艙AI，依然停留在“被動喚醒、指令執行”的初級階段：只能執行精準語音指令，無法理解模糊語義；只能完成單一車控操作，無法實現跨場景任務閉環；只能“陪你聊天”，無法真正“幫你做事”。

車企端的痛點同樣突出：全自研模式需要投入巨額研發成本，還要面對大模型技術迭代快、人才缺口大、適配周期長的難題；多家供應商的拼接方案，又會出現系統兼容性差、交互體驗割裂、數據無法打通的問題。在行業進入成本驅動的階段，車企亟需一套標準化、低成本、快適配，同時支持深度定制的座艙AI解決方案。

商湯絕影在智能座艙領域的布局，已完成從“定制化項目”到“標準化產品”，再到“整車級AI系統”的三級跳。作為國內最早布局車載智能座艙AI的廠商之一，商湯絕影的座艙視覺AI市場份額已連續五年位居行業第一，累計合作車企超過30家，適配車型超100款，具備成熟的規模化量產驗證經驗。

支撐商湯絕影座艙能力實現本質躍遷的核心，是其于4月22日發布的端側多模態智能體基座大模型Sage。該模型采用MoE架構，總參數量為32B，激活參數僅3B，已在英偉達Orin X端側平臺實現部署。這對車企意味著：推理成本極低，量產門檻大幅下降。

在行業權威的智能體任務評測基準PinchBench中，Sage端側大模型的最佳任務完成率達到94%，超越了Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Google-Gemini-3、Qwen3.5-27B等主流云端和端側大模型。

優秀表現的背后是商湯絕影深厚的技術積累。商湯絕影圍繞Sage后訓練階段自研的一項關鍵技術——ERL（Erasable Reinforcement Learning，可擦除強化學習）技術，已被機器學習頂級會議ICLR 2026正式收錄。

這項技術聚焦模型在長鏈路、多步驟任務執行中的穩定性難題，可讓模型自動識別推理過程中的錯誤步驟，對錯誤內容進行擦除并重新生成，從源頭阻斷錯偏差擴散，避免出現傳統模型一步出錯、全程失效的情況。

在裝車實踐中，ERL技術直接推動Sage大模型的復雜任務完成率提高20%，大幅提升了端側智能體在真實出行場景下的交互可靠性與任務執行穩定性。

對于車載場景而言，端側部署的核心價值極為明確：更低的交互延遲，避免網絡波動帶來的響應卡頓；更高的數據安全性，用戶語音、駕駛等隱私數據無需上傳云端，完全在車端完成處理；更強的場景可用性，即使在隧道、山區等無網絡信號的場景，依然能保證全功能正常運行。

北京車展期間，商湯絕影正式推出搭載Sage端側多模態智能體基座大模型的Sage Box （千機智盒）座艙軟件模組。

據雷峰網·新智駕了解，Sage Box是一套集成了全棧AI功能的標準化軟件模組，可直接適配不同車企的整車開發平臺，無需車企針對底層算法進行大規模二次開發，可以降低車企的研發成本，縮短車型適配周期，幫助車企快速實現高階座艙AI能力的上車。

同時，絕影的座艙AI系統——原生AI智能體能實現主動交互，基于用戶的駕駛場景、行為習慣，主動提供對應服務；能理解模糊語義指令，比如用戶說“找一家適合帶孩子去的咖啡廳”，它能自動篩選符合條件的目的地，主動追問細節需求，完成導航規劃；能實現跨應用的任務閉環，比如用戶說“幫我點一杯公司樓下的冰美式，送到停車場”，它能打通外賣平臺，完成下單、支付、地址填寫等全流程操作，真正實現從“陪你聊天”到“幫你做事”的能力升級。

此外，商湯絕影在4月初已發布全場景跨設備協同智能終端“可悠”。依托此前智能座艙NewMember產品的成熟技術沉淀，可悠將座艙智能能力從車載場景延伸至車、家、辦公全場景鏈路，打通車機、手機、電腦、家用可悠硬件等全終端，搭配全局統一記憶體系，實現用戶偏好、任務進度、交互上下文跨設備實時同步，徹底打破切換設備帶來的體驗斷層。

在量產落地層面，商湯絕影已與東風等車企達成深度合作。其中，與東風汽車的合作，更是從座艙AI延伸到了艙駕一體的全棧解決方案，成為車企智能化轉型的核心合作伙伴。

但座艙AI做得再聰明，如果沒有智駕的深度協同，仍然是“聰明的副駕”，而不是“智能的司機”。

02

從L2+到L4，構建全場景智駕體系

與智能座艙的內卷同步，智能駕駛行業也已進入全新的發展階段。L2+級輔助駕駛幾乎成為行業標配，城市NOA功能正在快速下探至10萬元級入門車型，不同廠商的智駕方案，在功能覆蓋、場景適配方面的差距越來越小。行業的競爭，已經從過去的“能不能做”，轉向了“能不能低成本快速量產、能不能和座艙功能深度融合”。

此外，傳統智駕方案采用的黑盒模式，車輛決策邏輯不透明，用戶無法理解車輛的變道、剎車邏輯，極易產生焦慮情緒，甚至引發車主與系統“搶方向盤”的危險行為。

針對這些行業痛點，商湯絕影打出了三套組合拳，構建了從L2+量產到L4運營的全場景智駕體系，實現了技術路線、成本控制、場景覆蓋的差異化突破。

第一套組合拳，是生成式智駕2.0方案。針對傳統智駕方案決策不透明、人機交互不足的核心痛點，商湯絕影在原有端到端智駕方案的基礎上，引入多模態大模型，打造了生成式智駕2.0方案。

該方案實現了對駕駛場景、語音指令、交通參與者行為的全面深度理解，能夠用自然語言向用戶解釋車輛的決策邏輯，比如“前方車輛剎車，我將減速保持安全距離”“左側車道空閑，我將變道超車”，打破智駕系統的“黑盒”，提升用戶的信任感和接受度。

同時，基于多模態大模型的能力，生成式智駕2.0實現了語音與智駕的深度融合，用戶可以直接通過自然語言控制車輛完成變道、超車、調整跟車距離等操作。這套方案預計將在2026年隨“東風L2.9Pro”項目實現規模化落地。

第二套組合拳，是全價位覆蓋的L2產品矩陣。商湯絕影打造了AD Max、AD Ultra兩條核心產品線，采用平臺化的軟件架構設計，同一套底層軟件架構，能夠覆蓋從入門級到旗艦級的全價位段車型需求，極大降低了車企的適配成本和研發周期。

同時，商湯絕影實現了感知、規劃、控制全棧算法的完全自研，能夠根據不同車企的品牌定位、用戶群體，進行深度的定制化開發，幫助車企打造差異化的智駕體驗。

第三套組合拳，是從L2到L4的全場景布局。2026年被行業普遍視為L4級自動駕駛的商業化元年，Waymo等全球頭部Robotaxi玩家，正在全球范圍內進一步擴大規模化運營，國內的L4級自動駕駛商業化進程也在持續加速。在本次北京車展上，商湯絕影正式官宣，將與T3出行、東風汽車攜手，聯合打造Robotaxi出行生態，推進L4級自動駕駛的規模化商業落地。

商湯絕影采用了通用技術平臺的模式，同一套數據閉環和仿真基礎設施，能夠同時支撐L2量產智駕、Robotaxi、無人巴士、無人物流、無人清掃等多條產品線的研發與迭代，實現了技術成果的跨場景復用。

商湯絕影在L4級自動駕駛領域，已經積累了多年的運營經驗，此前已經在深圳、上海等核心城市，落地了自動駕駛小巴的商業化運營。

更重要的是，商湯絕影將座艙AI的能力與L4自動駕駛進行了深度融合，解決了當前Robotaxi行業的核心用戶痛點。此前，行業內曾多次出現乘客因Robotaxi系統限制，無法中途修改目的地，只能先前往錯誤地點的案例。而商湯絕影的Robotaxi方案，基于原生AI智能體的能力，乘客可以通過自然語言隨時修改目的地、調整行程、控制車內設備，就像真的有一個司機在開車。

然而，座艙與智駕各自做到極致還不夠，真正的拐點，發生在它們共用同一顆大腦的時候。

03

整合艙駕云，提供一站式智能化解決方案

隨著智能汽車行業進入艙駕融合的新階段，行業的競爭格局也正在發生深刻的變化。

數字AI的蓬勃發展，使得智能座艙成為了行業競爭的重點，豆包、階躍星辰等通用大模型領域的玩家，正在紛紛進入智能座艙賽道，試圖以通用大模型的能力切下車載AI的蛋糕。

在國外，特斯拉已在智能座艙中接入了馬斯克另一公司xAI旗下的大模型Grok，并實現與智能駕駛功能的深度聯動，開啟了“艙駕融合”的全球競爭。在國內，擁有同一名董事長的階躍星辰與千里科技，也在極氪8X上實現深度合作。

這一系列變化，指向了一個清晰的行業趨勢：在未來的智能汽車供應商競爭中，同時擁有智能座艙與智能駕駛能力的廠商，將更容易獲得車企的青睞。

商湯絕影的獨特優勢在于，它不僅同時擁有座艙與智駕的全棧能力，還更進一步擁有AI云基礎設施，形成了“艙駕云”一站式的完整解決方案。

首先，商湯絕影的核心壁壘，來自于全棧自研的AI技術底座。不同于行業內很多廠商采用“外購大模型+二次開發”的模式，商湯絕影依托商湯科技多年的AI技術積累，實現了從大模型底座、算法架構、芯片適配、數據閉環的全棧自研。此前，商湯團隊的自動駕駛相關技術，多次獲得CVPR最佳論文獎項，擁有深厚的學術積累和技術沉淀。

其次，商湯絕影的艙駕融合方案，可以打通座艙與智駕的數據壁壘，實現了兩套系統的深度協同。比如，當用戶開啟輔助駕駛功能時，座艙系統可以自動調整座椅姿態、調暗屏幕亮度、優化空調風量，為用戶提供更舒適、更專注的駕駛環境；智駕系統感知到前方有擁堵路段、惡劣天氣時，座艙系統會主動向用戶播報相關信息，詢問是否需要調整導航路線；甚至當智駕系統檢測到用戶出現疲勞駕駛、分心駕駛的狀態時，座艙系統會主動通過語音、音樂、座椅震動等方式，提醒用戶專注駕駛，實現了“感知-決策-交互-服務”的全鏈路閉環。

第三，商湯絕影的AI云基礎設施，為艙駕融合方案提供了全鏈路的支撐。不同于很多廠商只能提供端側的算法方案，商湯絕影擁有自主可控的AI云平臺，能夠為車企提供數據閉環、模型迭代、遠程控車、OTA升級等全鏈路的云端服務。

這種“艙駕云”一體化的能力，讓商湯絕影成為了行業內極少數能夠為車企提供一站式智能化解決方案的供應商。在車企普遍采用“自研+外采”并行策略的當下，商湯絕影既能夠為車企提供全棧的一體化方案，也能夠根據車企的自研進度，提供模塊化的產品服務，適配不同車企的智能化轉型需求。

04

結語

從整個智能汽車行業的發展來看，過去十年，行業完成了從燃油車到電動車的能源革命；而未來十年，行業的核心變革，將是從電動車到智能汽車的智能化革命。當電池、電機、電控等核心硬件的技術差距越來越小，當L2+輔助駕駛成為行業標配，當座艙大屏交互成為入門級車型的必備功能，智能汽車的競爭，已經開始從單點功能的軍備競賽，轉向了系統級協同的綜合實力比拼。

艙駕融合，正是這場智能化革命的核心賽道。它不是簡單的座艙與智駕功能的疊加，而是基于統一的AI大模型底座，實現數據打通、能力協同、體驗閉環的系統級重構。

對于傳統車企而言，智能化轉型不是一道“要不要做”的選擇題，而是一道“能不能做好”的生存題。在這條轉型之路上，擁有全棧AI能力、豐富量產經驗、一體化解決方案的商湯絕影，正在成為越來越多車企的核心合作伙伴。

隨著艙駕融合的持續落地，智能汽車行業的底層邏輯正在被改寫，過去，高端智能往往意味著高成本、長周期與定制化能力；而今天，艙駕融合正在證明：真正的智能化，不在于堆料的上限，而在于普及的效率。

這或許才是商湯絕影在本屆北京車展上，最值得被記住的價值判斷。

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