（圖片來源：Pixels）

站在未來看歷史，AI汽車剛剛開始。

@數科星球原創

作者丨苑晶

編輯丨大兔

當特斯拉的自動駕駛仍在全球引發爭議時，中國智能汽車戰場已悄然開啟第二幕。從"四個輪子的大手機"到"移動智能空間"，車載操作系統正在經歷從"功能機"向"AI原生"的跨越。

在4月21日該公司召開了發布會，進行了全新一代心界限AI全棧系統的發布。此次，數科星球DigitalPlanet找到了該公司聯合創始人&CMO李盼，作為深耕AI與車載OS領域的行業老兵，他將揭開這場靜默革命的底層邏輯。

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傳統汽車、智能網聯車與AI駕駛艙

站在未來看歷史，汽車經歷（或正在經歷）三個階段。

其是以機械工程主導的傳統時代、電子技術和計算機技術引領的汽車網聯時代和人工智能深度應用帶領的AI駕駛艙時代。

在第一個時代中，汽車的發展主要圍繞機械工程技術展開，致力于提升發動機性能、底盤調校、車身結構設計等方面，以實現更好的動力輸出、操控性和行駛穩定性。

而隨著電子技術和計算機技術的發展，汽車開始具備更多的智能化功能。例如，防抱死剎車系統（ABS）、電子穩定程序（ESP）等安全輔助系統逐漸成為標配。

第二個時代中，通過物聯網技術，車輛可以實現與互聯網的連接，獲取實時交通信息、天氣預報等服務。此外，車輛之間也可以通過車聯網技術進行通信，實現信息共享和協同駕駛。

不過，在前兩個時代里，對國內的汽車人而言都在“苦苦追趕”，李盼坦言：“傳統車載電子控制單元（ECU）時代，我們追著德國技術跑，總差著5年時差。"

2015年左右，車載OS火熱，此年阿里與上汽聯姻誕生的斑馬系統，曾以"車聯網"概念震動業界。那個裝進中控屏的安卓系統，讓汽車首次實現了在線導航、語音交互等基礎智能。但在2023年大模型大行其道后，AI與算力芯片成熟形成共振，車載OS開始從"功能集成平臺"向"認知決策中樞"進化。

"現在我們要解決的不是觸控流暢度，而是讓系統理解：為什么雨天早高峰車主需要自動調整座椅加熱，并推薦避開積水的通勤路線。"該技術負責人透露，新一代AIOS正在構建三層能力：硬件資源動態調度、整車服務原子化封裝、多模態意圖理解——這正是應對"場景智能"挑戰的技術鐵三角。

02

AI定義汽車，有何想象力？

在李盼的理解中，AI定義汽車可重構汽車智能化的底層邏輯，讓汽車從單純的出行工具轉變為具有類人思考能力的智能生命體，其中更智能、更人性化是最重要的賣點。

智慧座艙方面，弋途心界AI全棧系統以AI-MIND垂域大腦為核心決策引擎，這區別于通用大模型，它圍繞汽車場景構建認知邏輯，通過對大量整車信號和出行場景的深度學習，垂域推理能力大幅提升，能理解用戶模糊指令并綜合多要素給出最優方案。

對于上一代智聯網的進步意義是，其實現了從“調用功能”向“場景串聯”質變，多智能體協作協議可協調不同專業模塊，完成高復雜度任務的一鍵執行，如“訂迪士尼門票→規劃路線→生成游玩攻略”等。

用戶體驗上，生成式交互界面AI-HMI取代了傳統層級菜單，實現“所念即所得”。在新一代對的傳感器上，駕乘者精神狀態可被精準捕捉，并主動提供個性化服務。

"比如說，我們與喜馬拉雅聯合開發的AI播客助手，已能根據用戶歷史偏好自動剪輯深度內容。"該企業員工演示了這樣的場景：當系統檢測到長途駕駛且后排有兒童時，會自動切換故事頻道并調暗閱讀燈。這種"無感智能"的實現，依賴于對200余個整車信號接口的實時監測與大模型推理框架的深度融合。

總結而言，傳統車載語音的"命令-響應"模式，正被連續對話、多音區感知、情境預判等能力顛覆。更關鍵的突破在于：系統開始建立用戶畫像記憶，能結合行車環境、生物特征（如疲勞監測）、日程安排進行服務預加載。

從本質上來說，AI功能深度賦能的汽車，正重塑人車交互的底層邏輯。告別過去用戶被動適應車輛功能的模式，如今的智能汽車借助AI感知、學習與決策能力，化身主動服務的出行伙伴。

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重構產業鏈，移動互聯網可以重做一遍

在AI架構下，用戶體驗觸及到自動調整駕駛模式、車內溫度、座椅位置、音響系統等，用戶還可以通過語音或手勢交互理解模糊指令，獲得個性化服務，如推薦音樂、景點和餐廳等。

而在B端，由于客戶服務是智能響應的，所以，以往的“APP驅動”的移動互聯網模式被深刻改變了。一個行業共識是：未來車載生態的決勝點不在APP數量，而在智能體（Agent）質量。僅對于開發者而言，開發者工具包已從傳統的SDK擴展至LLM微調框架、多模態交互組件、場景化知識庫構建工具。

幾萬個API接口正在變成AI可調用的“數字感官”。

這意味著以往通過APP完成的行為交互場景不再存在，以到店用餐場景舉例，新的服務鏈條將被拆解為"餐廳發現-智能推薦-語音訂座-車內支付"的原子化能力，供AI助手靈活調用。這種"能力解耦-智能重組"的模式，可能重構整個車載服務生態的估值邏輯。

有行業人士指出，新一代的AI車載系統的核心競爭力在于能否調用更多接口將分散在各環節的“原子化能力”進行整合，形成完整服務鏈條。

這催使著，汽車必然要從單一交通工具轉變為開放智能平臺。

李盼認為，這反而是弋途的優勢。其創始團隊是由一群來自主流車企、頭部Tier1和互聯網巨頭的專業人才跨界組建而成。這種獨特的人員構成，使其團隊兼具汽車領域深厚的工程實踐經驗與互聯網及科技行業敏銳的創新思維和前沿技術視野。

目前，弋途自主研發的心界AI全棧系統，以AI-MIND垂域大腦為核心決策引擎，已通過對2000+整車信號、5000+出行場景的深度學習，實現垂域推理能力大幅提升。同時，其推出的AIOA框架，將傳統車載功能模塊轉化為可被大模型靈活調用的“智能積木”，基于多智能體協同架構，構建統一的“整車能力總線”，打破了原有軟件和硬件孤立的局面。

從技術角度而言，這種開放的技術架構，為生態伙伴提供了廣闊的接入空間與合作可能。在未來，生態伙伴只需深耕專業領域能力，打磨優質“原子化服務”，就可在融合生態中找到自身定位與價值。

弋途清晰定位自身為“賦能者”，目前其生態能力已得到初步驗證：比如其正在聯合大模型公司，將通用AI能力轉化為車載場景的專家系統；與騰訊智慧出行聯合開發“L3生活助手”，直接調用微信小程序生態，實現訂票、點餐等服務無縫閉環等等。

目前，其車載AI智能體平臺已于2024年9月實現量產交付，心界AI全棧系統也在不斷推進商業化落地進程。

結語：從機械控制到認知革命，車載OS的進化史恰是汽車智能化的縮影。當行業集體穿越"技術奇點"，那些率先完成AI原生重構的系統，或將成為定義下一個汽車時代的"元代碼"。

在這場即將發生的AI+汽車戰爭中，中國軍團能否復刻智能手機時代的突圍奇跡？時間正在給出答案。