当前，软件定义汽车（SDV）的发展已进入相对收敛的阶段，技术体系与产业分工逐渐成型。其中，单个车企的能力差异更多体现在战术层面，如软件迭代效率、硬件耦合深度等，而非战略方向的分歧。得益于人工智能（AI）技术的重大突破，AI定义汽车（AIDV）凭借其先进的理念与颠覆性的价值，正逐渐得到汽车产业的全面认可，成为全产业链共同发力的方向。然而，从SDV到AIDV的转变，并非简单的技术迭代，而是驱动智能汽车从产品形态到开发范式再到研发体系的全面重构。盖斯特本篇研报将深度解析这场革命的核心逻辑与车企落地的破局之道。

一、  必然的跨越：为何SDV终将迈向AIDV？

在探讨AIDV之前，我们首先需要明确：新汽车究竟是什么？它早已不再是“传统硬件+电动化”的简单升级，而是基于数据、能够自我进化、承载智能、移动、生活空间的新物种。其背后是移动属性的升级、空间属性的放大、情感属性的加强，核心竞争力在于“持续进化的高级智能”。

过去，SDV的出现实现了汽车“基于数字化能力的初级智能”，通过“新智能硬件、软件、算法、架构”等技术的组合，使汽车具备了预设场景下的智能功能。但这种智能存在天然局限：功能强弱与丰富程度强依赖于人为规则的设定，且容易陷入同质化；仅能响应单一场景的预设需求，泛化能力弱；域级软硬架构独立，跨域融合难度大。

而AIDV的核心价值正在于破解这些局限。它通过激活数据、重构软件、驱动硬件，让汽车真正实现向“新物种”进化：从被动服务转向个性化、情感化的主动服务；从单一场景预设升级为全场景自学习、自决策；从域级独立架构走向全域协同进化。更重要的是，AIDV还将重塑整个汽车产业的结构与运作方式，实现技术能力的跃迁、产品形态的颠覆以及产业分工重塑的全维价值创新。因此，从SDV到AIDV的跨越，不是选择题，而是新汽车发展的必然要求。

二、本质区别：SDV是“身体神经”，AIDV是“大脑灵魂”

如果说SDV完成了汽车“身体”和“神经系统”的改造，那么AIDV就是在此基础上赋予汽车“大脑”和“灵魂”，两者的本质是“工具智能”与“主体智能”的分野。

其一，核心驱动不同。SDV以软件为核心，通过调度硬件资源实现功能升级，过程中的数据利用率不高且更多以结构化数据为主，硬件能力开发程度有限；AIDV则以AI为“大脑”统领全局，能够激活结构化与非结构化数据的双重价值，同样的硬件在AI驱动下能释放更大价值潜力。

其二，能力边界不同。SDV基于预设规则响应场景需求，缺乏泛化性，属于“感知智能”层面的被动服务，能力取决于硬件预埋和软件性能。而AIDV则能实现端到端自学习、自适应，通过场景融合泛化预判甚至挖掘新需求，属于“认知智能”层面的主动服务，能力由模型水平、算力规模和数据质量共同决定。

其三，迭代方式与进化速度不同。SDV通常采用线性、版本式的迭代，通过OTA进行阶段性的升级，迭代与部署的速度取决于后台人工开发软件、迭代与部署的速度。AIDV则展现出指数级、实时性的迭代特性，基于数据驱动的自我演进，其迭代速度取决于数据闭环的训练效率。

其四，产品形态与价值范式不同。基于SDV诞生的产品是无自主意识、软件与硬件融合的智能终端。AIDV则可被看作是一种可自主进化的具身智能生命体，能够实现自我进化和适应。基于SDV的商业模式通常是硬件出售加上软件服务的订阅与运营。AIDV则能实现汽车与大智能产业的生态协同，其价值维度和边界得到拓展，真正实现智能汽车与智慧城市、智能交通等产业的深度协同。

综上所述，SDV与AIDV在定义、能力边界、迭代方式与进化速度、产品形态以及价值范式这五个维度上存在本质区别。车企也要认识到SDV是AIDV的基础，而AIDV在SDV的基础上进行架构重构，赋予汽车更高的智能和自主性，引领汽车产业向更高层次的智能化发展。

三、AI如何重塑汽车的技术架构？

在汽车技术架构的演进过程中，人工智能（AI）扮演着至关重要的角色，推动着从SDV向AIDV的转变。这一转变要求围绕AI对整个软硬件架构进行重构，以实现全方位的深度融合。

在软件层面，成熟软件体系的重构成为必要，以适应与AI的深度集成。例如，通过将大型语言模型（LLM）与感知数据编码、地图等传统模块融合，形成车辆语言模型（VLM），从而提升车辆的智能交互能力。同时，基础软件如车端操作系统（OS）需要整合算法管理、数据管理和算力调度等模块，以支撑AI的开发与运行。

硬件层面的变革同样显著。AI赋能传统机械硬件，通过数据驱动的动态优化，实现底盘预瞄控制、车身主动安全等智能功能。人机交互硬件则通过多模态设备协同，打造沉浸式交互体验，如集成声、光、热的多模态交互和VR/AR/多屏联动。此外，AI原生硬件如灵巧手等，作为面向全新价值场景的增量部件，成为内嵌AI的独立子系统。

激活数据是AI技术应用的关键。大语言模型能将非结构化文本数据序列化用于训练，同时，时空环境数据、车辆行为数据、交互数据可以通过AI实现语义对齐，以构建物理世界模型，释放数据价值。这一过程中，AI大模型作为中枢，不仅取代了部分基于规则的软件，如将智驾规控算法转变为神经网络模型，同时也将部分软件转化为工具，如将SOA的原子服务库转变为智能体的外围工具库。

综上所述，AIDV的实现涉及到软件和硬件的深度融合与协同，这是AI技术在汽车领域应用的核心。但AIDV也并非简单地推翻SDV的积累，而是在SDV的基础上进行架构重构，核心要素会发生延伸和变革，从而实现从量变到质变的飞跃。这一过程也体现了AI对汽车技术架构全方位影响的深度和广度。

四、演进路径：从“AI赋能”到“AI定义”的三阶段跃迁

从SDV向AIDV的跨越是新范式取代旧范式的过程。这一过程并非能一蹴而就，而是呈现出“全面继承、渐进重塑、创新升华”的演进节奏，可分为三个阶段逐步推进。

1.0阶段：AI in SDV

从产品形态上看，该阶段的AI主要在软件定义汽车框架内赋能，实现单点应用。例如，座舱、智驾大模型的上车以及部分APP的智能体化（如导航智能体）。从技术架构的角度看，AI更多地嵌入到原有的整车操作系统中，以支持AI大模型快速上车。部分应用的原有分层架构被对应的智能体框架取代，从而快速接入最新的各类AI模型。在硬件层面，更多地围绕AI应用进一步实现标准化。

2.0阶段：软件+ AI联合定义

这一阶段是SDV向AIDV演进的关键范式切换期，且将长期存在。系统级智能体将实现深度融合，例如大的智能体会嵌套或调用小的智能体或APP，应用场景开始融合形成“场景流”。整车操作系统将实现AI应用系统化，通过引入标准化协议，能够打通不同垂域的智能体框架，并将AI运行通用组件整合进OS内核。在此阶段，新的AI原生硬件将被开发出来并实现量产上车。

3.0阶段：真正实现AIDV

当车企真正实现AIDV的架构落地后，将推动整车形成复合智能体，且智能体的能力可以泛化至无限场景。在这一阶段，AI本身已经成为了操作系统，其本质是将AI内化为系统级的能力。通过构建多智能体协作框架，支持不同智能体实现跨域调用模型、服务等。同时，不同的AI模型将进一步聚合、重组，形成融合大模型。在硬件层面，多数硬件将被彻底地AI化重构，并且可以与大智能产业共享、复用、调用。

从SDV向AIDV的演进过程可总结为：1.0阶段是AI在SDV框架内的赋能；2.0阶段考验车企围绕AI的深度开发能力；3.0阶段将见证AIDV的“质变”。

五、落地破局：车企在AIDV 2.0阶段的核心策略

对于车企而言，当前的核心任务是把握AIDV 2.0阶段的机遇，在明确如何拥抱AIDV的总体原则之下，从智能体能力构建、研发体系重塑等维度实现突破。

5.1、车企如何拥抱AIDV的总体原则

车企应将能力与技术应用体系的建设作为核心任务，通过构建数据与算力、模型开发、智能体场景应用以及组织保障的“三纵六横”新体系，实现全面的转型。

“三纵”指的是以管理力、产品力和创造力为三大目标，围绕管理、产品和业务场景的定义，构建一个全新的AI应用落地体系。为实现这一体系，车企需协同发展六大核心能力。首先是面向“三力”场景的需求定义和转化能力，这涉及到AI场景的理解和需求定义、管理智能体、整车智能体和业务智能体的构建，以及组织动态适应性变革能力的提升，强调打造人机协作的动态化和协同式组织。

底层能力由数据、模型和算力三部分组成，旨在构建数字基础支撑建设与AI技术深度开发及平台化部署的能力，将数据要素和模型智能转化为生产力。具体来说，数据能力包括构建高质量数据集和知识图谱，模型能力涉及开发基础大模型和企业模型，而算力能力则依赖于算力平台和智算云服务。这些能力涵盖了数据要素化、算力支撑和动态规划、模型选择和部署打通、智能体开发及协同等方面。

车企必须明确，拥抱AI不仅是研发层面的创新，更是企业整体的AI转型。车企需要从清晰定义场景需求出发，加速AI能力与业务的深度融合，逐步建立起以智能体为主导、组织变革为支撑的新体系，以实现持续的价值创造。

5.2、智能体规划与开发能力构建

在智能体能力构建上，要以“整车全域智能体化”为目标，打造“主智能体+垂域智能体”的协同架构，实现“服务找人、自主思考”。关键在于构建智能体规划与开发能力，以及形成整车AI应用开发底座能力。车企需要规划智能体实现的体验目标，定义智能体的形态与能力边界，并设计智能体实现的功能融合与服务调用。通过形成AIDV开发架构，车企能够为AI应用开发与运行提供全方位的支持。

在这一过程中，车企将构建智能体开发框架，面向智能体业务逻辑与工作流设计，实现AI三要素（数据、模型、算力）的系统级封装，以供智能体开发调用。同时，车企还需推动AI硬件创新与标准化能力，包括推动传统硬件标准化、设计AI原生硬件，以及创新复用和进一步挖掘硬件价值，以支撑AI高效运行。

AIDV能力建设的原则是：底座要稳且可靠，上层应用开发速度要快。这意味着车企需要在确保技术基础稳固的同时，加快应用层的创新和开发速度，以适应快速变化的市场需求。

5.3、AI驱动的研发体系重塑

在研发体系重塑上，要以适应AI驱动的新要求为核心进行研发体系的革命。AIDV研发体系的变化体现在全新组织分工、流程重塑模式变革和开放生态建设三个方面。全新组织分工强调协同型组织和跨业务部门共创；流程重塑模式变革强调端到端开发闭环和基于场景需求的智能体能力设计；开放生态建设则强调能力型生态的构建。

在传统的SDV研发体系中，车企通常基于软硬件解耦，按专业领域模块化组织分工，研发流程可拆解，场景挖掘、定义、分解后开发完善功能，依赖人力提升效率，生态建设以软件和硬件等技术为核心，考虑成本、竞争力等因素。

然而，在AIDV研发体系中，车企需要构建协同型组织，实现研发的跨域融合，如舱驾融合，以及跨业务部门共创，如研产销协同。流程重塑模式变革，通过端到端开发闭环，基于场景需求设计智能体能力，调用数据与模型，算力动态调度，输出业务价值，并反馈数据优化模型。同时，车企需构建开放生态，围绕AI关键资源与能力的互补，如智能体服务、算力、模型、数据等，形成能力型生态。

总之，车企需从传统的、相对线性和封闭的研发体系，转向一个以AI为核心驱动、高度协同开放、强调高效研发且具备持续进化能力的AI研发体系。

六、车企落地AIDV的行动纲领

车企在实施AI定义汽车战略时，应以产品力目标为导向，通过技术和组织结构的重构来提供支持。首要任务是进行需求与供给的精准匹配。车企需将业务理解细化为具体的场景需求，并识别AI技术能够带来的新体验升级场景。同时，车企必须评估当前的能力状况，并据此制定能力建设计划。为此，车企需要深入研究AI技术的发展进程，明确必须掌握的核心能力，并跟踪AI产业生态，梳理可从外部获取的能力和资源。在清晰定义场景需求并明确车企AI能力边界后，车企应梳理出当前即可落地AIDV的核心任务。

首先，车企应以智能体化为目标，定义新的汽车产品形态。结合品牌特色、用户体验以及车企的AI能力，创新性地定义能够打通多场景的连续“场景流”，通过“乘数效应”实现体验的融合。同时，车企需将场景封装为智能体，并明确其形态与能力边界。此外，车企应与AI发展趋势相匹配，做好产品演进路线的动态规划。明确哪些应用和服务可以快速实现智能体化（如导航、交互等）；哪些应用可以暂时与智能体共存，未来随着智能体的进化逐渐融合；哪些服务可以一直作为原子化能力被AI调用。

在技术研发底座的重塑方面，车企应评估现有SDV技术架构的水平，确定其是否能满足产品开发的需求。对于简单场景的智能体开发，车企无需改变架构，只需接入或调用外部模型和工具即可。而对于复杂场景的智能体（涉及多场景、跨域），需要实现应用的融合，这背后涉及到模型的交互打通以及算力的共享等，因此需要初步构建AI应用开发框架。同时，车企还应持续建设架构研发能力，以产品开发的实际需求为牵引，不断完善数据能力和规划端云架构，随着智能体的演进持续扩大规模。

最终，车企需推动组织的动态持续调整。应尽快推动产品定义人才与团队的转型，将原有的产品团队（体验、定义、解决方案、研发）与AI团队融合，形成智能体规划定义团队，并由AI产品经理主导。此外，还需引入外部智能体架构开发的人才，并与原有的软硬件平台架构部门融合，形成智能底座研发团队，确立AI总架构师来主导。车企组织的最终目标是向人机共生的新组织形态不断进化，实现从“开发-测试-运维”三段式向“设计-治理-监管”新分工的转变。

结语：车企面向AIDV的落地策略

车企在推进AI定义汽车的落地策略中，需深刻认识到AIDV是车企AI能力与自身产品开发能力深度融合的体现。车企向AIDV的跨越速度取决于其AI化转型的速度、力度和深度。这一过程虽是“千里之行”，但更需“始于足下”，即当下就要做好充分准备。

首先，SDV的能力是AIDV的基础和前提。车企需逐步继承并融合SDV，构建全新的AIDV技术架构与开发能力。在定义产品形态时，应以AI为起点，实现产品各域的深度赋能，清晰定义多域智能体的有机协同，创造深度融合的产品体验。其次，推动技术跨越是构建面向智能体应用的智能化基座的重点，包括智能体开发框架、端云协同数据闭环、模型部署与算力配置等。动态调整组织结构，按照产品开发模式与技术能力建设需要，逐步建立适合AIDV开发的分工体系，打造协同型组织。再次，促进生态协同是围绕智能体开发的关键资源（算力、模型、数据）进行战略合作，现在就要进行充分战略合作，逐步推动合作深度，最终构建“能力共生”的AI生态协同网络。最后，储备AI人才是培养既懂SDV又懂AI的复合型人才，设立AI首席架构师，系统设计与AIDV技术架构，新竞争力关键。明确目标、夯实地基、单点突破、逐步深入，最终实现“沿途下蛋”的策略，即立足1.0阶段单点突破、快速应用，储备2.0阶段核心能力体系完善，展望3.0阶段智能体生态协同。

通过这些步骤，车企将逐步定义并创造出更懂人的汽车智能体产品新形态，并形成以AIDV为主导的技术研发新体系。