【编者按】

针对AI Car这一行业最新热点和难点，赵福全教授带领团队进行了深入研究和前瞻判断，本文就是其成果和洞见的集大成之作。文章指出，当前企业AI Car实践路径各异，但仅做汽车数字化升级无法打造真正的AI Car，行业亟需建立科学落地范式；AI Car将实现移动、空间、情感三大属性智能化升维，具备自主、交互、进化、协同四大特性；AI Car本质为整车复合智能体，采用“1+3+N+X”分层架构；AI Car演进过程分为AI in Car、AI for Car、Car in AI三个阶段。在文章最后进一步给出了车企落地AI Car的完整策略：一是建立基于分工协作的AI Car落地能力体系，二是构建适配AI Car持续迭代进化的研发组织，三是探索AI Car全生命周期运营的新型商业模式。全文观点系统深刻，为行业正确理解AI Car的本质与发展趋势、企业有效践行AI Car的创新发展之路，提供了重要参考和具体指引。

【精彩观点】

“AI Car标志着智能汽车正从‘数字化产品’迈向‘可进化智能体’的全新阶段。”

“AI Car的定义是：以构建全新人车伙伴关系、实现主动服务为目标，具备自主理解、自主决策、自主任务执行与持续自进化能力的整车复合智能体。简言之，AI Car的本质是用户在移动空间中的主动服务智能伙伴。”

“AI Car的真正价值在于通过人车双向互动，理解人的需求，主动提供服务，并持续迭代进化，最终成为人的高阶智能伙伴。”

“AI Car的产品形态可以概括为‘1+3+N+X’的分层架构。这个架构充分体现了从‘用户需求识别与管理’到‘专业能力支撑’、再到‘独立场景落地’逐级分解的产品开发逻辑。”

“面向用户需求实现的智能体任务式架构是发展AI Car的正确选择。”

“AI Car产业分工的基本原则应该是，通过多主体协作来共建‘基础大模型-智能体系统-整车任务’闭环的专业能力。”

“AI Car的产业化落地同时受AI技术进步与汽车产品落地能力的双重影响，而二者之间存在节奏上的明显差异。”

“车企应结合自身的品牌调性、用户定位和能力现状等，明确适合自己的AI Car分阶段推进计划，包括清晰规划智能体落地的种类、数量与协同关系，同时逐步沉淀关键技术能力，完善AI生态体系。”

“车企推进AI Car落地，需要从核心能力、研发组织与商业模式三个方面同步发力、全面转型。”

“车企落地AI Car不应依靠全栈自研，而是必须坚持‘有所为、有所不为’的开发准则：即明确哪些关键能力必须自主掌控，哪些关键能力需要联合共建，同时对于重资产与通用性的关键能力应采取生态协同的方式来获取。”

“守住整车及核心智能体的定义权，是车企掌控未来汽车‘灵魂’、彰显产品差异化竞争力的根本。”

“AI Car研发组织变革的本质在于：从单一环节开发单元组成的职能型组织，升级为智能体产品‘定义、研发、运营一体化’的成长型组织。”

“AI Car的商业竞争比拼的就是持续价值的交付与运营能力。车企越早打通智能体价值与付费的正向循环，就越能建立起坚固的竞争壁垒，形成长期稳定的用户关系，从而构筑起真正的品牌护城河。”

“AI Car竞争的深层本质不在于产品是否搭载了更多的单点AI功能，而在于车企能否依托‘1+3+N+X’主线，构建起整车级复合智能体及其可持续的自进化能力，实现长期、全面的用户体验优化，进而重塑产品魅力、品牌价值、人车关系与产业生态。”

【正文】

当前，AI Car成为汽车行业发展的新风口。主流车企纷纷与AI科技公司展开深度合作，加快AI Car的布局与实践。在2026年北京车展期间，多家车企及科技公司集中发布了AI Car或者称为“AI原生车型”的概念产品，行业热度持续攀升。但与此同时，各方对于AI Car的认识却并不一致，一些看法有失片面甚至存在误区。而就车企而言，如果没有建立起对AI Car的正确理解与系统认知，极易在行业喧嚣中迷失战略方向、错失发展机遇。有鉴于此，笔者围绕AI Car的概念内涵、产品形态、技术架构、产业分工、演进路径以及车企落地策略等关键问题，进行了深入研究与全面解析，以期明确行业发展趋势与企业施策重点，为车企有效推进AI Car落地提供参考指引。

一、正确认识AI Car：行业拐点与实践差异

1.AI Car发展的三重逻辑

当前业内AI Car热度高涨，这实际上是用户需求升级、技术进步与行业竞争倒逼这三重逻辑共同驱动的必然结果。

从用户维度看，随着各类人工智能产品得到日益广泛、深入的应用，广大用户对汽车产品的期待也正在发生根本性转变：对车辆及时感知、主动服务、任务代办、情感交互等的需求持续提升，希望汽车从“被动响应的工具”走向“主动服务的伙伴”。这种用户需求升级是AI Car发展的核心原动力。

从技术维度看，大模型、车端的大算力芯片、端云协同的数据闭环等关键技术快速发展进步，相关AI应用技术也更趋成熟，为车端智能体的规模化落地提供了技术可行性保障。

从行业维度看，基于电动化和传统智能化的汽车产品渐趋高度同质化，车企很难据此打造出明显的差异，不少车企都陷入到了盲目比拼产品售价、软硬件配置的“内卷”竞争中，整个行业亟需全新的产品范式来打破僵局。而AI Car为智能汽车产品的全面升级提供了新方向和新可能，众多车企都将其视为构筑差异化竞争优势的突破口。

在笔者看来，AI Car标志着智能汽车正从“数字化产品”迈向“可进化智能体”的全新阶段。而2026年作为AI Car发展的元年，正处于这一行业巨变的关键拐点。此前的数字化汽车（Digital Car）属于汽车产品的初级智能形态，其特征包括以人为指令输入被动响应需求、面向单一场景预设功能、依赖OTA推送改善用户体验，具有很强的工具属性，存在体验固化、迭代滞后的明显瓶颈；而AI Car属于汽车产品的高级智能形态，其特征包括能够自主理解用户意图、基于多智能体协同完成任务、以数据驱动产品持续进化，由此业界期待已久的“常用常新、越用越好”的用车体验以及产品全生命周期的价值运营，都将逐渐成为可能，汽车属性也将随之从单纯的出行工具蜕变为全方位的智能伙伴，其产品魅力将持续提升和释放。

2.AI Car的不同实践辨析

当前，全行业都在研究、策划和布局AI Car产品及其关键技术，但整体呈现出认知分化、路径多元、分工混沌、产品“鱼目混珠”的纷乱局面，在产业层面上尚未形成统一的落地范式。总结起来，目前企业针对AI Car的落地实践可以归纳为以下三种方式：

一是“升级版”的数字化汽车，并将其称为AI Car。这类产品通过外挂AI功能（如AI Box），并做表层体验包装，可以实现局部的AI功能。但该类产品在本质上仍然是基于数字化汽车的升级，其后续潜力有限。

二是初级版的AI Car，即AI Car雏形。这类产品可实现部分场景下的主动服务式智能体验，不过还没有实现整车级的任务闭环及打通，其AI能力相对分散，无法形成跨场景、全链路的整车级主动智能服务体验。

三是真正意义上的AI Car概念化探索。这类产品已经明确了司机、秘书等智能体的角色定义，不过相关落地技术尚未完全成熟，用户实际体验提升有限，同时落地路径还不清晰，商业化模式仍待验证。

总体而言，AI Car产业化落地已是大势所趋，所有车企均需主动布局、积极实践、加快推进。而当下车企发展AI Car的核心要务就在于厘清概念、辨明方向，进而从产品、技术及产业分工等不同维度出发，确定科学合理的AI Car落地范式与具体举措。

二、AI Car关键问题辨析：概念、产品、技术与产业分工

1.AI Car的概念内涵

准确理解何为AI Car，是有效推进其落地的前提。当前不少车企将“感知-决策-执行”能力视作AI Car的核心，这固然有其道理，但其实属于智能汽车通用的基础能力和闭环范式，并不足以彰显AI Car的独特属性。为此，笔者及团队经系统研究，从AI Car与一般智能汽车的根本差别出发，给出AI Car的定义如下：以构建全新人车伙伴关系、实现主动服务为目标，具备自主理解、自主决策、自主任务执行与持续自进化能力的整车复合智能体。简言之，AI Car的本质是用户在移动空间中的主动服务智能伙伴。

更进一步来说，AI Car将使智能汽车的三大属性全面升级：其一，移动属性进阶为移动智能，车辆从单纯的物理移动工具，转变为具备智能决策、全链路自进化的智能出行载体；其二，空间属性放大为空间智能，车辆的智能服务从车内扩展至车外，并实现车内空间与车外空间的统一认知与打通；其三，情感属性跃迁为主体智能，车辆将打破之前的被动响应模式，可以主动感知用户需求、提供精准服务、进行情感交互。

以上三大属性的升级都将体现在可感知、可解释、可落地的产品特性上，并最终催生出全新的人车伙伴关系。究其根本，用户的场景化、个性化需求是AI Car升级的“动因”，而AI Car的产品化表现则是用户需求驱动的“结果”，这是一个从需求挖掘到产品实现、再到需求满足的闭环。由此出发，笔者认为AI Car必须具备以下四个特性：

第一，自主性，车辆无需人为指令触发，就能够自主感知环境、理解用户意图，并主动进行决策、规划与执行。

第二，交互性，车辆支持多模态人机交互模式，具备多模态感知、理解和长时序记忆等能力，能够实现人车之间双向的情感互动。

第三，进化性，车辆摆脱预设场景的局限，能够适配不同用户、不同出行场景、不同服务任务，同时具备持续学习及进化的能力，能够实现连续场景的自适应迭代、动态优化智能服务。

第四，协同性，车辆不仅支持车内多智能体协同，还能联动车外生态资源，实现多主体参与、跨终端设备、覆盖全域场景的智能服务与任务协同。

综上，企业不能只将AI Car当作智能移动载体来打造，这种作法还停留在汽车的工具属性层面，而是应将满足用户场景化需求作为AI Car的核心目标。也就是说，AI Car的真正价值在于通过人车双向互动，理解人的需求，主动提供服务，并持续迭代进化，最终成为人的高阶智能伙伴。

2.AI Car的产品形态

由上述AI Car的定义出发，笔者将其产品形态概括为“1+3+N+X”的分层架构。这个架构充分体现了从“用户需求识别与管理”到“专业能力支撑”、再到“独立场景落地”逐级分解的产品开发逻辑：

“1”是指整车复合智能体，代表面向用户的AI Car整体体现。这既是汽车产品全面AI化的结果，也是汽车产品未来发展的终极目标。“1”作为整车智能的统一入口，负责理解用户需求、拆解任务并分发执行。未来汽车涉及到的各个场景及各项任务，都会由相应的智能体来处理，所以AI Car将是一个由多个单一智能体组合起来的复合智能体。这个复合智能体，也被称为主智能体（Master Agent），将统筹管理诸多智能单体，以应对多维、动态、复杂的车辆使用场景及相关任务。

“3”是指三个核心智能体，这是对主智能体“1”的工程拆解，代表用户可以直接感知到的AI Car的三个核心角色——司机、伙伴和管家。“3”既是人车关系与产品体验的具体承载，也是车企进行产品定义、技术攻关与能力布局的重要抓手。其中，“司机智能体”负责专业化的车辆驾驶，通过整合智驾、动力和底盘等智能体的能力，能够根据道路环境情况和用户用车习惯自主调整驾驶模式、动力输出、底盘特性等，提供覆盖全场景的智能驾驶服务；“伙伴智能体”负责车内人机交互与全域设备控制，从而搭建起人车情感连接，使人的需求能够被及时发现和有效满足，让“车更懂人”的伙伴式主动服务成为可能；而“管家智能体”则负责整合出行、消费、家庭、办公以及车辆服务等全场景生态资源，提供相应的智能服务。笔者想强调的是，以上3个核心智能体是AI Car所必备的，现阶段企业基于自身资源和发展节奏，可以选择1个或2个核心智能体优先落地，但必须在整体架构中预留全部3个核心智能体的接口，以保障后续产品的扩展升级。

“N”是指3个核心智能体落地所需的各种辅助智能体，对应于各项专业任务的执行，以此支撑3个核心智能体的用户体验闭环。“N”涵盖智驾、动力、底盘以及车控、座舱等智能单体及其专业能力，未来将向能力“池化”、接口标准化和调用灵活化的方向演进，最终形成能够随时调度、按需适配的整车专业能力体系，为完成多元复杂任务提供支撑。

“X”是指具备独立场景执行价值的众多智能单体。这其中既包括车内各种硬件的智能单体，如座椅、车窗、空调、音响、灯光等均将智能体化，可以直接为用户提供相应服务，也可以由整车智能体根据不同场景需求、以任务为导向进行灵活调用和组合；还包括车外的其他具身智能体和生态服务智能体，如车顶无人机、机器狗等具身智能设备以及各类生活服务智能体，未来这些智能单体都可以通过标准化接口与汽车打通，由整车主智能体“1”来协同指挥，为用户提供更多、更好的全场景服务，从而实现车内外生态能力的协同和用户体验边界的拓展。

必须指出，用户最终感知到并且真正在意的是整车复合智能体带来的综合体验。为此，车企必须清晰定义“1+3+N+X”中不同层级的各种智能体之间的协同逻辑、调度规则与接入机制，以保障整车层面AI体系的可落地、可协同、可进化，这样才能打造出全新的AI Car产品，为用户提供超乎期待的个性化体验。

3.AI Car的技术架构

接下来探讨AI Car落地实施的技术架构。笔者研究发现，SDV（Software‑Defined Vehicle，软件定义汽车）时代的功能堆叠式架构不适合AI Car，而面向用户需求实现的智能体任务式架构才是发展AI Car的正确选择。

如图1所示，这种技术架构的核心在于任务驱动、集中调度、灵活协同：即由用户需求出发，确定相关任务，再由分层、多个智能体协同来执行任务、满足需求，从而形成“意图判断-决策规划-任务分发-自主执行”的任务闭环和数据闭环。

图1 AI Car的技术架构及其要素

具体来说，AI Car的技术架构可以分解为以下四个部分：

一是智能底座，相当于AI Car的“大脑+心脏”。主要包括模型和芯片：其中，模型进行多模态理解、推理和任务规划；而芯片则保证模型能够低时延、高可靠地运行。二者组合起来，共同支撑整车智能体的任务理解与智能决策。

二是整车AI架构，相当于AI Car的“中枢系统”。主要包括智能体运行框架以及中央集中式EEA（电子电气架构）和AIOS（AI原生车载操作系统）：其中，智能体运行框架承载着多智能体的调度与管理任务，能够实现任务拆解、能力编排及智能体协同；而中央集中式EEA和AIOS则为智能体运行提供通信、数据流转与资源管理基础。可以说，整车AI架构旨在保障各级智能体都能有序运行。

三是软硬件执行单元，相当于AI Car的“身体和四肢”。包括整车的各种传感器、底盘执行部件、车身控制系统、动力系统、热管理系统以及全域生态服务等的各种软硬件，以支撑各级智能体的感知与执行。未来，各类硬件、软件能力都将成为可被不同智能体调用的执行单元，从而为上述的“3”“N”“X”各级智能体在真实场景中的落地提供载体。

四是端边云协同体系，这部分是整车能力扩展及持续进化的外部支撑。尽管车端部署的相关能力一直在不断提升，但其能力终究是有限的。只有基于端边云的数据流转、算力协同、模型优化和生态联动，才能真正突破车端能力的固有局限，支撑AI Car的有效运行和持续进化。

总之，AI Car技术架构的构建，要以满足用户需求为目标，通过对整车软硬件能力的重构、拓展、升级与融合，搭建起一个能够让“1+3+N+X”的复合智能体系统闭环运行的技术体系。

4.AI Car的产业分工

由于涉及到大智能产业等原本“业外”的全新核心技术，AI Car的产业化落地必须依托产业生态协同来完成。在笔者看来，AI Car产业分工的基本原则应该是，通过多主体协作来共建“基础大模型-智能体系统-整车任务”闭环的专业能力。也就是说，汽车产业要以基础大模型为原点、逐层向外拓展能力，最终形成基于专业化能力分工、多主体协同的新型协作体系。

图2 AI Car的关键能力及其内涵

笔者将支撑AI Car落地的关键能力划分为四个层级，包括车端的三层与车外的一层，并逐一分析了各层级分工的理由，具体如图2所示：

首先，整车任务闭环体系是整车AI能力落地的核心，包含多智能体协作框架、EEA和AIOS等，旨在实现多智能体的统一调度及其与整车能力的打通。笔者认为，该层关键能力应由整车企业主导，包括产品定义、整车架构设计以及形成数据闭环等工作。其本质在于，车企必须定义“1”和“3”的用户体验，制定整车接口规则、安全边界和调度逻辑，以掌控产品体验的一致性及进化方向。

其次，智能体系统是AI能力转化的枢纽，主要包含“N”和“X”各个智能体的执行单元，旨在将底层的基础大模型能力转化为可被整车调用的智能体执行能力。该层需要软硬件供应商、生态服务商和车企共同参与：软硬件供应商提供“N”类功能智能体的专业执行能力；生态服务商提供“X”类垂直场景智能体的能力；而整车企业则需制定统一的接口标准和调度逻辑，并完成专业能力的“池化”与接入。

再次，智能底座是AI能力的原点，包含基础大模型与算力等。大模型公司和AI芯片厂商是该层的主要参与主体：其中，大模型公司需主导AI基础大模型的建设，提供车端基础大模型以及多模态理解、推理规划等能力；而AI芯片厂商则需参与中央超算架构的搭建，提供高算力硬件，以支撑模型的顺畅运行与效率优化。

最后，AI基础设施服务将提供全体系AI运行环境支撑，包含通信网络、云端算力以及云服务平台等。该层能力主要由算力中心服务商、云服务商等主体参与，负责提供基础算力以及各种云服务，供全产业按需调用，保障车端与云端的有效协同。

综上，笔者认为，AI Car产业分工应遵循三个基本原则：其一，越是贴近用户体验、关乎整车任务闭环的关键能力，就越需要车企的强掌控力；其二，越是靠近通用AI能力与场景服务的关键能力，就越需要产业的高开放度；其三，数据能否实现全产业链的贯通，将决定AI Car的进化空间和速度。

对于整车企业而言，既无可能、也没必要包办所有的关键能力，但是必须牢牢掌控AI Car的产品定义、架构设计、数据闭环与任务调度能力，在此基础上再联合产业伙伴，携手将基础AI能力转化为可执行、可扩展、可进化的整车智能体系统。笔者想特别强调的是，尽管部分整车企业试图将自研范围拓展到智能底座等领域，但其与大模型公司及AI芯片厂商的深度合作仍是必不可少的。反之，如前所述，对于那些主要依赖外部资源提供智能能力支撑的整车企业，也必须建立起技术方案定义及数据闭环等基本能力，以确保“买”到的技术底座能真正支撑自身产品的独特性以及相应的竞争力。

三、AI Car的发展路径：双重影响，三阶段演进

AI Car的产业化落地同时受AI技术进步与汽车产品落地能力的双重影响，而二者之间存在节奏上的明显差异：AI技术迭代周期短、更新效率高，发展速度非常快；汽车产品工程化周期长、验证要求严，发展速度相对慢。这种天然差异决定了AI Car的终极形态难以一步到位，而是必须遵循技术规律分阶段逐步完善和有序落地。具体来说，笔者判断，AI Car的演进过程可以划分为三个阶段，这条发展路径也是一个智能体持续复合的过程：

1.0是AI in Car阶段，以智能单体为主要特征。此阶段，车端开始部署各种智能体，不过智能体之间尚未打通、无法协同。就技术架构而言，企业在现有的座舱、智驾和车控等架构中嵌入AI能力，以实现单点调用、局部闭环。就产品形态而言，企业开始切入“N”类专项智能体和“X”类场景智能单体，诸如AI导航、AI服务推荐、多模态交互等会逐步落地，以提升相应环节的用户体验。本质上，该阶段是将AI能力直接“嫁接”到汽车产品上，从而快速实现单点的智能增强。

2.0是AI for Car阶段，以多智能体协同为主要特征。此阶段，不同智能体之间将相互打通。就技术架构而言，智能体协同框架、中央集中式EEA、AIOS以及端侧模型、车云数据闭环等全面落地，为多智能体协同提供完整支撑体系。就产品形态而言，“N”和“X”各类智能体能力有效联动，共同支撑“3”大核心智能体完成各自的复杂任务，例如司机智能体将统一调用智驾、底盘、动力等多个智能单体。本质上，该阶段是以AI能力服务于整车多域任务，让用户能够直接感知到的司机、伙伴和管家三个核心角色逐步落地。

3.0是Car in AI阶段，以整车智能体为主要特征。此阶段，整车层面的全域复合智能体将最终实现。就技术架构而言，统一的AI原生架构真正成型，车端与云端深度融合，AI成为整车任务闭环的主导能力。就产品形态而言，整车智能体成为用户可感知的完整智能伙伴，为用户提供全场景、全时段、个性化的专属智能服务。到了这个阶段，“3”“N”“X”各级、多个智能体将充分协同、统一调度，从而使汽车真正走向“1”个整车复合智能体。本质上，该阶段就是以AI能力作为汽车产品定义的基座和原点，面向如何最大限度地发挥AI作用，重塑整车架构及关键能力，并融入到外部AI大生态中。而AI Car的落地其实就是一个不断逼近上述目标的过程，也是一个从拥抱AI工具、到整车AI架构日趋完善、再到产业实现AI原生的持续进化过程。具体参见图3。

图3 AI Car的三阶段演进过程

由于第三阶段不可能凭空出现，所以整车企业必须合理把握AI Car的推进节奏与布局重点。对此，笔者有三点建议：一是车企应持续跟踪AI前瞻技术特别是基础大模型的进展，始终掌握AI能力进步的情况；二是车企应前瞻布局智能体协同框架的构建，预留标准化接口，确保新增智能体能够快速接入并有效协同；三是车企应结合自身的品牌调性、用户定位和能力现状等，明确适合自己的AI Car分阶段推进计划，包括清晰规划智能体落地的种类、数量与协同关系，同时逐步沉淀关键技术能力，完善AI生态体系。

四、车企落地AI Car的策略：能力、组织与商业模式重构

在阐明了AI Car的产品形态、技术架构与演进路径之后，笔者将从整车企业的角度，与大家探讨AI Car的落地策略。总体来说，车企需要从核心能力、研发组织与商业模式三个方面同步发力、全面转型。

1.基于分工协作的AI Car落地能力体系

如前所述，AI Car的落地需要建立基于专业化能力分工、多主体协同的新型协作体系。对车企来说，最重要的是要明确各种关键能力应如何获取：即按照自主掌控、联合共建、生态协同等不同方式打造出AI Car的完整能力体系。

图4车企落地AI Car的关键能力及其获取方式

如图4所示，第一，“1”和“3”体验定义能力，车企应自主掌控。即车企必须自主定义“1”个整车智能体和“3”个核心智能体的用户体验以及相应的能力边界、服务标准，以此匹配自身的品牌调性并确定适宜的生态伙伴。在此过程中，我们必须充分认识到：守住整车及核心智能体的定义权，是车企掌控未来汽车“灵魂”、彰显产品差异化竞争力的根本。

第二，整车架构设计能力，车企也应争取自主掌控。一方面，车企要搭建适配AI智能体的中央集中式EEA，打造AI直接嵌入内核的车端AIOS，并构建智能体统一调度框架。另一方面，车企还要建立黑、白、灰三级车控权限开放机制：黑区为核心安全域，必须由车企全栈自主掌控；灰区为场景联动域，需由车企制定规则、然后由第三方企业在规定框架内创新打造；白区为标准体验域，可以全面开放，让相关生态伙伴自由创新。上述三级权限机制，旨在有效平衡汽车产品的高安全性要求与AI的可拓展性特点，让AI智能体在安全合规的前提下最大限度地发挥作用。

第三，智能底座构建能力，车企应与大模型和芯片公司联合共建。由基础大模型和芯片算力构成的智能底座，是AI Car可持续自进化的智能能力基石，其重要性不言而喻。如前所述，无论是基础大模型，还是芯片，都属于高度专业化的汽车“业外”领域，极度依赖长期的技术积累、不断的巨额投入和足够的应用规模。正因如此，笔者认为，车企不宜自研智能底座，而是要与专业伙伴共同打造。一方面，车企要选定大模型伙伴，建立长期联合开发的绑定机制，以确保模型训练的稳定性和继承性。即双方一起完成基础大模型的车端适配及持续迭代，打造出优秀的车端大模型。另一方面，车企还要联合芯片公司，面向上述基础大模型进行芯片定制化开发，实现“模-芯”深度适配与协同优化，并为车端算力升级预留足够的空间。

第四，“N”和“X”全域整合能力，车企应采取生态协同的模式来建设。即车企向相关伙伴开放标准化接口，引入外部能力，同时确保“N”和“X”智能体的统一调度与有效协同，并实现全链路、多主体的数据回流。这意味着车企需要整合软硬件供应商、场景服务商等生态伙伴资源，共同完成专业能力的“池化”，进而构建起可接入、可调度、可拓展的智能体生态系统。

第五，端云协同和数据闭环能力，车企也应依靠生态协同获取。一方面，车企要主导确定车端与云端的合理分工：由车端处理实时任务、由云端处理复杂任务，以平衡车端算力的性能和成本；另一方面，车企要主导数据管理，构建数据驱动的智能体运营体系与商业模式，以充分释放AI Car的潜在价值。

综上，车企落地AI car不应依靠全栈自研，而是必须坚持“有所为、有所不为”的开发准则：即明确哪些关键能力必须自主掌控，哪些关键能力需要联合共建，同时对于重资产与通用性的关键能力应采取生态协同的方式来获取，并与各方生态伙伴做好清晰分工，以期实现合作共赢。

2.适配AI Car持续迭代进化的研发组织

AI Car的落地不仅涉及到关键技术的更新，还涉及到研发组织的变革。其底层逻辑在于：AI Car的研发组织必须匹配整车智能体的开发诉求，即所谓生产关系必须匹配生产力的进步；传统汽车时代的“瀑布式”研发流程及组织，已经无法满足智能体快速迭代的AI Car需求了。因此，笔者认为，车企必须重构内外部协作的研发生态：以智能体为核心，打造由内部协同型组织与外部能力型生态共同组成的全链路闭环开发、数据驱动、能够自进化的大研发体系。具体来说，面向AI Car的车企新型研发组织应该包含以下几个部分：

一是AI Car产品团队。承担“1”即整车智能体的定义、集成、交付与运营工作，包括统筹定义整车AI体验、任务架构，清晰界定“1+3+N+X”的产品形态，特别要对AI Car产品的最终体验负责。

二是端到端智能体团队。负责“3”即司机、伙伴和管家三大核心智能体的开发与运营，包括各相关智能单体的调用、协同与任务编排等。

三是专业能力协作中心团队。该团队旨在打破既有组织的部门墙，将原本分散在各部门的智驾、底盘、动力、座舱、车控等专业能力完全“池化”，形成可统一调用的“N”类能力池。同时，厘清不同专业能力具体如何融合也是该团队的重点工作。例如司机核心智能体涉及智驾、底盘、动力等跨域专业能力，这就必须明确智驾如何主导底盘、底盘又如何与动力协同等等。

四是AI技术底座平台团队。负责对接外部模型公司、AI平台公司和云服务商等伙伴，共同开展数据回流、模型训练、智能体运营和体验优化等工作，从而将外部通用性的AI能力转化为车企差异化的车端能力，以此支撑AI Car产品形态的持续升级与拓展。

五是智能生态团队。负责生态管理、能力审查、数据共享与商业分成机制设计等工作，统一进行全域智能生态资源管理，将空调、座椅、灯光等智能体以及外部生态服务智能体等都引入车端并有效管控。

以上研发体系同时覆盖车企内部和外部，由AI Car产品团队统领，旨在实现数据闭环贯通，支撑产品持续进化，最终满足不断升级的用户需求。具体参见图5。

图5面向AI Car的车企新型研发组织形态

综上，AI Car研发组织变革的本质在于：从单一环节开发单元组成的职能型组织，升级为智能体产品“定义、研发、运营一体化”的成长型组织。

3.实现AI Car全生命周期运营的商业模式

不同于数字化汽车，AI Car具有全域持续进化的属性，因此其价值变现的商业模式也将发生颠覆性变化。此前，数字化汽车以静态功能交付为主，基本没有持续进化的能力，用户感知不到长期的价值增量。同时，车企对于数字化汽车的一次性开发成本，后续随着产品规模的提升会被大幅摊销：硬件标准化、同质化导致其边际效应更强，而软件的复用成本更是趋近于零。正因如此，车企往往采取免费或者一次性付费的模式来提供相关智能功能，用户也没有意愿按照订阅模式为这些功能的改进持续付费。未来，AI Car以动态功能交付为主，其能力可以持续迭代进化，支撑个性化的用户体验不断拓展，从而为用户提供可感知、可验证的长期价值增量，这意味着“常用常新、越用越好”的用户体验将伴随着AI Car的真正落地而成为现实。同时，AI Car对各种智能体的每一次调用都伴随着Token（词元）的消耗，这部分成本是无法避免的。在这种情况下，用户将会愿意、也必须为长期使用的智能功能持续付费。所以笔者判断，进入AI Car时代，免费模式将难以延续，而基于持续价值的订阅付费模式将会逐渐成为主流。反过来讲，如果车企不能让用户接受订阅付费模式，那就说明其AI Car的产品力还没有具备应有的吸引力。

由此出发，笔者建议车企应认真思考并尝试“阶梯化服务+分成运营”的新型商业模式，以实现AI Car的全生命周期运营。具体来说，车企可以将车端服务分为三层：一是基础普惠层，为所有用户标配基础智能体服务，并提供一定额度的免费Token，以降低用车门槛、扩大用户基数、沉淀数据资产。二是按量订阅层，主要是用户高频使用、需要超额Token的智能体服务，以及固定场景的智能体服务。这部分服务满足的是用户“常用常新”的共性需求，可采用订阅模式按使用量收费，以此支撑车企实现规模化营收。三是高阶增值层，主要包括高阶的个性化服务、专属的私人定制智能体以及第三方提供的生态服务等。这部分服务满足的是用户“越用越好”的个性化需求，可采用“按需付费+生态分成”的商业模式，与生态合作伙伴建立收入分成的共赢机制。

更进一步来说，车企应通过AI Car为用户提供长期深度的“千人千面”“千车千面”乃至“一车千面”的陪伴式服务，不断加深用户的情感依赖，并将其沉淀为用户对自身品牌的情感资产。可以说，在AI Car时代，这种情感资产将成为比核心技术更具价值、也更难逾越的护城河。为此，车企需要建立起常态化的AI服务运营能力，从传统的“一次性产品交付”真正转向“全生命周期的产品价值运营”。这包括但不限于：组建专属的运营团队，实现基于Token额度的算力调度、智能体调用、场景服务与个性化定制服务；联动用户运营和产品研发，搭建跨部门矩阵；打通订阅与分成的数据链路，最终构建起“新汽车”时代全链条的价值运营体系。

笔者认为，本质上，AI Car的商业竞争比拼的就是持续价值的交付与运营能力。车企越早打通智能体价值与付费的正向循环，就越能建立起坚固的竞争壁垒，形成长期稳定的用户关系，从而构筑起真正的品牌护城河。

五、总结

最后，围绕着AI Car的发展，笔者将我们的核心发现总结如下：

第一，AI Car正推动汽车产品从“工具智能”向“主体智能”跃迁，这将彻底重塑下一代智能汽车的竞争逻辑，需要汽车企业建立新思维、探索新打法、培育新能力，才能有效应对。同时，AI Car的落地将是一个长期的过程，不可能一蹴而就。因此，车企必须积极拥抱AI Car，并持续努力、不断推进。

第二，笔者对AI Car有三大核心判断：其一，AI Car绝非在现有汽车产品上简单叠加AI功能，而是汽车产品形态的根本性重构，其核心目标是打造面向用户的整车复合智能体；其二，AI Car不是单点技术的突破，而是全新体系能力的革命，涉及到技术架构、产业分工、组织生态与商业模式等的全面变革与相互协同；其三，AI Car不是一次性的产品交付，而是持续性的价值运营，这将是一个产品不断优化、价值不断释放的长期过程，企业必须确保产品真正具备持续学习、迭代和进化能力，从而让用户体验到汽车的“常用常新、越用越好”。

第三，在AI Car的落地过程中，车企要以“1+3+N+X”为主线——这既是AI Car的产品架构，也是车企将AI Car落地的实操方法论。即以“1”个整车智能体统一用户体验，以“3”个核心智能体承接司机、伙伴和管家角色，以“N”类辅助智能体提供专业能力支撑，以“X”类智能单体拓展智能服务场景，最终形成“理解用户-任务规划-协同执行-持续进化”的完整闭环。

第四，车企落地AI Car应聚焦于四项核心行动：一是重建能力体系，围绕“1+3+N+X”架构重新定义汽车产品，并构建与之相匹配的任务机制、智能底座与持续进化能力；二是重塑产业分工，打通车企内部能力、供应商专业能力、外部服务生态资源和AI基础设施，搭建起车端可调用、可协同的能力网络；三是革新研发组织，设立整车AI体验负责团队，三大核心智能体专项团队，N类专业能力协作中心，包含数据、模型、算力等的技术底座平台，以及外部生态管理团队，并形成一个完整闭环；四是创新商业模式，摒弃一次性销售思维，转向产品全生命周期的长期运营，全力推行“基础免费、高阶订阅、按量付费和生态分成”的商业模式。

第五，AI Car的演进将经历三个阶段。对于车企来说，应立足1.0阶段（AI in Car），以“N”和“X”类智能单体切入，形成用户可感知的局部AI体验；攻坚2.0阶段（AI for Car），落地“3”个核心智能体，实现相关多智能体协同的技术能力与任务闭环；布局3.0阶段（Car in AI），最终基于AI原生的理念，打造出“1”个整车复合智能体，由其统一调度多个不同的智能体，真正实现AI Car可持续自进化的终极产品形态。

总之，AI Car竞争的深层本质不在于产品是否搭载了更多的单点AI功能，而在于车企能否依托“1+3+N+X”主线，构建起整车级复合智能体及其可持续的自进化能力，实现长期、全面的用户体验优化，进而重塑产品魅力、品牌价值、人车关系与产业生态。这才是AI Car的颠覆性影响和长远战略价值所在。