新势力车企，正在悄悄变成一家AI公司
文 | 影子备忘录
2026年6月5日，深圳，高通汽车技术与合作峰会。蔚来创始人李斌站在台上，说了一段让很多人心头一紧的话：“现在的汽车公司，必须成为AI公司，现在的智能座舱，必须成为AI座舱。”
这话如果放在三年前说，大概率会被当作一个造车新势力CEO的“概念炒作”。但今天，没人笑得出来。
因为在过去的半年里，几乎每一家你叫得上名字的新势力车企，都在悄悄改头换面，他们正在从一家“汽车公司”，变成一家“AI公司”。
理想汽车把自动驾驶团队拆了重组，把人形机器人业务提成了独立条线；小鹏汽车定了全行业最激进的2026年KPI，要量产人形机器人、量产飞行汽车、开启Robotaxi运营；
蔚来刚刚让自研的NWM世界模型上了一百多种行车场景的实时推演；就连一向“传统”的比亚迪，也砸出千亿把城市NOA塞进了一辆10万块的车里。
你可能会问：这帮人到底在搞什么？好好的车不造，怎么一个个都跑去“造人”“造脑”了？
答案其实就一句话：汽车，正在被AI重新定义。而这种重新定义的方式，比你想的要激进得多，也比你想象的要可怕得多。
新势力车企，在满世界“造人”
2026年1月26日，理想汽车CEO李想召集了一场内部线上全员会。他给出了三个判断：第一，2026年是想要成为AI头部企业的“最后上车时间”；第二，L4级自动驾驶最晚2028年一定能落地；第三，全球能同时布局基座模型、芯片、操作系统和具身智能的公司，不会超过3家。
紧接着，理想汽车启动了堪称“伤筋动骨”的组织架构重组。原自动驾驶部门被打散，基座模型团队由自动驾驶高级算法专家詹锟接手，统筹VLA（视觉-语言-行动）模型研发；
软件本体团队合并了自动驾驶与智能座舱研发；而人形机器人方向，则升级为独立的硬件条线。
自此，从某种意义上来说，理想汽车已经不再把“自动驾驶”当做一个单独的部门，而是一切都往“AI”这条主线上并。
汽车是AI的载体，机器人也是AI的载体，二者共享同一套底层认知模型。理想汽车的自研座舱芯片“马赫100”已于2026年5月量产交付，总算力达到2560 TOPS。
李想说得很直白：苹果体验领先的原因不是某个环节最强，而是各环节协同无短板，理想追求的正是将这种范式复刻到AI物理世界。
用李想自己的话来说，理想正在从“创造移动的家”转向具身智能领域，以硅基生命构建为核心，推动研发体系与组织架构全面变革。
似乎“硅基生命”，这已经不是造车的逻辑了，这是造“物种”的逻辑。
如果说理想的转型属于“亡羊补牢、犹未为晚”，那小鹏就是那个从第一天起就没把自己当纯车企的“叛逃者”。
在今年1月8日的全球新品发布会上，何小鹏直接宣布：2026年是小鹏“物理AI商业化落地的关键一年”，AI将成为驱动汽车、机器人等业务增长的核心引擎。
看点在哪？
第一，第二代VLA上车。传统的智驾系统用的是“视觉-语言-动作”三段式架构，小鹏去年搞的标准版VLA就是这个路子。但问题是，语言转译环节会带来信息损耗和延迟。
今年，小鹏的第二代VLA直接干掉了这个中间环节，从视觉信号到动作指令端到端生成。何小鹏透露，烧了20多亿训练费，喂了1亿clips数据，才终于在今年二季度等到了“智能涌现的时刻”。
第二，人形机器人要在2026年底实现量产。全新一代IRON机器人身高178cm，有仿人脊椎、仿生肌肉、全包覆柔性皮肤，搭载3颗自研图灵AI芯片，总算力2250 TOPS。
今年6月的最新进展是，量产版IRON软硬件研发已进入ET2合围阶段，计划三季度亮相，年底先从自家门店试商用，明年面向海内外交付。
何小鹏甚至明确表示，从明年起，“机器人的硬件收入和AI模型收入”将成为小鹏的重要收入来源。
第三，飞行汽车也要量产。汇天陆地航母已进入量产前夜，全球订单超过7000台。
何小鹏在一次内部分享中说了很有意思的一句话：“汽车产业与AI正式进入跨域融合的大时代，智能座舱和智能驾驶会技术合流，组成超级智能体。”
何小鹏的野心还不止于此。他在采访里直言不讳：“现在很多机器人公司连‘小脑’都没做好，能让机器人用单调的步伐稳定向前走，那不叫把‘小脑’做好了，只能说把‘脑干’‘脊椎’做好了。”
做小鹏机器人的底气，来源于自动驾驶积累的“大脑”能力，VLA大模型、自研AI芯片、端到端感知决策闭环，这些本就是同一套技术栈。
李斌这次在高通峰会上说的话之所以让人印象深刻，不只是因为他点了“AI公司”这个题，而是因为他把智能座舱的升级路径讲明白了。
他说，AI正在重构下一代座舱体验，把智能座舱带入认知座舱时代。以后智能座舱的核心体验，必须全面Agent化。
“认知座舱”和“智能座舱”有什么区别？简单来说，“智能座舱”是你告诉车做什么，车帮你做；“认知座舱”是车自己判断你需要什么，然后主动去做。
前者是被动响应，后者是主动服务。AI座舱正是这一演进的核心载体，把“执行命令”升级为“理解需求”。
蔚来在今年1月推送了Banyan 3.3.0版本，超过60项功能升级。底层依托的是自研的NWM世界模型，中国首个基于多元自回归架构的生成式具身驾驶模型，可以在100毫秒内同步推演216种潜在行车场景。
这车不是一个被动执行指令的工具，它已经在“想”了。
AI座舱的底层逻辑，究竟是什么？
说完了现象，我们来聊聊本质。为什么新势力都在搞AI？往小了说，是销量承压、竞争太卷，车企要讲故事找第二曲线；往大了说，是整个汽车行业的竞争底层逻辑发生了根本性迁移。
罗兰贝格在今年1月的汽车行业展望报告中，直接给出了判断：2026年汽车行业的竞争将围绕六大主线展开，其中排在最后但分量最重的两条：“技术战定胜负、AI战决高下”。
报告指出，汽车的产品定义正从传统交通工具向“AI驱动的智能体”形态演进。我在这句话上停留了很久，AI驱动的智能体。汽车不再是一台可以自动驾驶的车，而是一个有感知、有判断、有执行能力的智能体。
盖世汽车研究院副总裁王显斌说得更直白：“行业正在从‘软件定义汽车’阶段迈向‘AI定义汽车’阶段。”
这两者的本质区别，他一句话点破了：“AI定义汽车”带来的本质是“主动性”，汽车能够感知、判断并主动执行任务，通过对语音、视觉、触觉以及外部环境变化，即时理解场景并主动提供服务，“就像车自己有‘灵魂’一样”。
翻译一下就是：以前拼的是“这车能做什么”；以后拼的是“这车懂我什么”。
如果说上面说的都是行业层面的宏大叙事，那咱们落地到最具体的地方，你每天坐进去的那个驾驶座。
我们先上一组数据。据盖世汽车研究院数据，2026年1-3月，国内乘用车智能座舱渗透率已经达到83%，新能源车更是高达94.5%。
换句话说，今天你买一辆新能源车，智能座舱几乎已经是出厂标配，不是你选不选的问题，而是标配版已经塞满了各种功能。
那下一阶段大家拼什么？答案已经很清楚了。
盖世汽车研究院指出，智能座舱的竞争正在从“配置清单”转向“体验重构”。多模交互方面，语音渗透率87.3%，面部识别约18%，手势约5%。而人机交互正在从车内延伸至车外，车外语音控车和灯光投影交互逐渐成为新的博弈战场。
但最核心的变化，在于AI大模型全面入驻座舱。
2026年北京车展上，阿里通义千问宣布10多家头部车企同时接入“千问”AI助手；字节跳动豆包直接甩出数据，搭载豆包的智能汽车已超过700万辆，覆盖50多个品牌、145款车型，每天在座舱里完成超过3000万次交互。
你没看错，700万台。这个数字意味着，座舱AI不是“将来时”，而是“进行时”。
字节跳动与赛力斯的深度定制座舱项目已经实现了全双工对话能力，人车可以实时同频交流。
用户说“停到离入口最近的车位”，系统能调用辅助驾驶系统完成泊车；行车途中说“右转可经过樱花大道”，系统听懂后自动减速、开启车窗。
这就是AI座舱的核心价值——它不再是一个只会回答“导航去哪里”的语音助手，而是理解你的深层意图，然后整合多个系统去完成一个复杂任务。
笔者注意到一个很有意思的行业趋势。理想汽车内部已经把汽车和机器人统一定义为“硅基生命的硬件”。
中国汽车工程学会发布的趋势报告也指出，未来的智能座舱将超越单一的功能堆叠，以统一的主智能体为交互入口，依托多智能体根据场景需求动态协同，最终迈向“场景驱动+多智能体协同”的新型智能服务生态。
用大白话说就是：你的车会像一个“数字生命”一样，有自己的认知、判断和行为逻辑。它知道你冷、知道你累、知道你今天的出行需求是什么，然后在你不开口之前就已经准备好了。
有分析说得很精准：智能驾驶决定技术的上限，而座舱AI决定用户体验的下限。当智驾能力逐渐趋于同质化，城市NOA全国覆盖已成行业标配，座舱交互的差异化将成为车企抢占市场的核心竞争力。
终极赛点，拼的是什么？
这场AI军备赛打到最终，拼的到底是什么？
首先是拼算力——而且是“车端的算力”
李想和何小鹏的路线图已经说明了一切。理想自研的马赫100芯片在2026年5月量产交付，双芯片协同提供2560 TOPS整机算力，李想自己承认单颗有效算力是英伟达Thor-U的三倍。
小鹏这边，图灵AI芯片实现2250 TOPS部署，搭载数十亿级参数规模的第二代VLA大模型上车——行业普遍的参数量还在千万级。
比亚迪也不甘落后。5月28日的智能化战略发布会上，比亚迪发布了中国首款自研4nm制程智驾芯片璇玑A3，已开启规模化量产，支持L3、L4级自动驾驶。
王传福直接公布了三个目标：零交通事故、超级司机、超级秘书。AI+璇玑架构已全面赋能智能座舱、辅助驾驶、动力、底盘等核心域。
但算力只是门槛，不是壁垒。
其次拼模型——VLA成为行业共识
有意思的是，无论是理想、小鹏、蔚来还是比亚迪，核心都在押注同一个技术方向——VLA/世界模型路线。
理想的VLA（视觉-语言-行动）基座模型已经从单个项目升级为公司层级的核心战略，为自动驾驶、智能座舱和机器人业务提供统一的技术支撑。
小鹏的第二代VLA直接拿掉了语言转译环节，实现了端到端生成。蔚来的NWM世界模型基于多元自回归架构。比亚迪的璇玑大模型与世界模型深度融合。
其实上述动作基本上都殊途同归，大家最终都在解决同一个问题：让车和机器人真正“理解”物理世界并做出最优决策。
李想的判断是，未来的终极竞争是拥有基座模型、自研芯片、操作系统及具身智能全栈能力的少数几家巨头之争，“全球能同时布局这四项的公司不会超过3家”。
第三，拼自研——从“买买买”到“自己造”
你可能发现了，上述所有能力芯片、大模型、OS等，几乎清一色在走自研路线。这与五年前的行业认知截然不同。
那时候大家还觉得，车载芯片用高通的，大模型接第三方的，操作系统用Android的，成本低、落地快。
但今天回头看，头部玩家全部选择了“全栈自研”。为什么？
何小鹏给过一个很有意思的答案：机器人的关键是“融合+创新”，而全栈自研是“融合+创新”的基础。
因为机器人是软件驱动硬件设计，只有自己研发的硬件，才能完美匹配自己训练的模型。
这个逻辑放在汽车上同样成立。李想也强调，AI时代已不再是单项技术竞争，而是比拼包括芯片架构、操作系统、模型、编译器、硬件设计和生产技术在内的系统化联合设计能力。
特斯拉先证明了这条路走得通，小鹏、理想、蔚来正在用自己的方式证明这条路不仅走得通，而且必须走。
未来的车，不再是车
综合上面的内容，或许大家不难发现，AI正在成为汽车唯一的差异化。
当电动化的技术差距被迅速拉平，当三电系统的成本快速下降，当每一个品牌都能推出续航相当的车型，决定胜负的只剩下一个问题：
你这辆车，够不够“聪明”？
而“聪明”的下一个层级，就是李斌说的“认知座舱时代”，就是何小鹏说的“舱驾技术会流组成超级智能体”，就是李想说的“硅基生命”。
未来的某一天，你可能根本不会在意一辆车的百公里加速是多少、续航是多少、悬挂是什么形式。
你只会在意，这辆车懂不懂你，当你说“今天不想开会了”，它会不会自动帮你拒绝行程、规划一条风景最好的路、把座椅调到最舒服的角度、播放一首你最喜欢的歌。
而这种体验，只能靠AI来提供。
从这个角度来说，今天的汽车公司转型为AI公司，不是一种选择，而是一种生存的必然。2026年这个节点上，窗口期正在收窄。李想说“这是最后的窗口期”，何小鹏说“2026年是物理AI商业化落地最关键的一年”，李斌说“现在的汽车公司必须成为AI公司”。他们说的事情，本质上是一样的。
未来的赢家，不会是卖车最多的公司，而是那个真正把AI注入到“灵魂”里、让车从冰冷的机器变成有温度智能体的公司。
终极竞争，正在从“造车”变成“造灵”。
(来源：钛媒体)
