11月，一年一度的车市冲刺如期而至。新车陆续发布，小鹏P7+、极悦ROBO车型年销量双增。
热闹的新品发布背后，一个更为深刻的趋势正在逐渐浮现：车企之间的竞争正从传统的硬件之争转向全新的赛道：AI。
这一变化从近几个月的新品发布会就能看出。无论是产品亮点的呈现，还是未来战略的描述，AI已经成为几乎每一家车企的关键词。
小鹏汽车董事长何小鹏明确表示，未来10年小鹏汽车将围绕AI进行全面布局，力争转型成为以AI技术为核心的全球科技公司；蔚来创始人李斌强调，成功的智能电动汽车公司，首先必须是成功的AI公司；理想汽车董事长李想也坦言，未来三到五年，人工智能将是驱动行业质变的最大变量。
各大车企为何如此急于给自己贴上“AI”的标签？人工智能将如何重塑汽车格局？
01
AI不再只是一个口号
人工智能正在成为汽车行业的核心驱动力。从智能驾驶到智能座舱，各大车企不再满足于概念推广，而是把AI技术的落地作为竞争的焦点。
在此过程中，智能驾驶已成为最热门的应用场景和技术迭代最快的领域之一。
近日，理想汽车发布了新一代智能驾驶技术架构，以“端到端+VLM（视觉语言模型）”双系统为核心，进一步提升智能驾驶能力。即将于11月底推出的OTA 6.5版本车机系统，为用户带来多项创新功能：智能驾驶从车位到车位、手持车机等。
小鹏汽车首款AI汽车小鹏P7+ |图片来源：小鹏汽车
智能驾驶方面，基于小鹏图灵AI智能驾驶系统，小鹏汽车成为业内首家使用一套智能驾驶软件，并基于端到端大模型实现从车位到车位的公司。小鹏汽车在广州车展期间宣布，已开启全网首发测试，未来将在AI天机5.5.0上全面上线。
同时，极岳还在2024广州车展上首次展示了旗下AI智能驾驶超级跑车ROBO X。官方介绍，该车首次将人工智能、自动驾驶和超级跑车结合在一起，0-100英里/小时加速时间不到1.9秒。
随着智能驾驶技术逐渐成熟，行业竞争正从“端到端”转向“车位到车位”的全场景解决方案。谁能率先实现复杂驾驶场景的无缝覆盖，谁就取得了技术领先。
除了驾驶场景之外，智能座舱正在成为AI深度应用的另一个主战场。随着大AI模型的引入，智能座舱的核心价值正在被根本性重塑，推动其从传统的硬件功能堆叠向用户体验驱动的全面变革。
例如，与传统的语音交互不同，大型模型打破了对命令式语言的依赖，带来了更接近人类思维的自然语言处理能力。用户通过语音、多模态等交互方式，轻松实现“所想即所得”的服务体验；同时，大模型不仅可以高效完成单一任务，还可以动态组合复杂的服务场景。例如，用户可以在旅途中一键生成个性化计划，包括导航、餐饮推荐、车内娱乐选择甚至办公室安排。
Li Mind GPT技术架构 |图片来源：理想汽车
近日，理想推出全新智能座舱能力——理想同学+任务大师2.0，将认知智能和推理能力引入汽车，根据用户命令生成专属应用程序。
与此同时，各大车企正在加速大型AI模型在智能座舱的应用，使其成为品牌竞争的制高点。例如，小鹏天玑OS构建了具有强大场景理解能力的智能生态系统；比亚迪Dilink和长城咖啡OS 3通过不断优化语音和娱乐体验，紧跟市场主流；吉利Flyme Auto、ZEEKR OS迭代升级，带来更流畅的人机交互体验；长安深蓝Deepal OS全新升级，在交互和智能方面实现突破。
大车型的加入，让座舱逐渐从简单的功能集合，转变为能够理解用户、适应场景、主动提供服务的“智能伴侣”。未来，这个领域的竞争将更多地集中在如何传递更感性的体验上。
02
从软件定义汽车到人工智能定义汽车
随着大型人工智能模型的快速发展和普及，汽车行业正在进入一个新的里程碑。行业内逐渐形成共识：汽车正在从“软件定义汽车”向“AI定义汽车”演进。这次转变不仅是技术架构的升级，更是对汽车开发、应用和用户体验的全方位重塑。
虽然“软件定义汽车”将汽车行业推入了智能化初级阶段，但与“AI定义汽车”相比，其局限性也日益显现。两者的核心区别可以概括为以下三个方面：
发展模式。软件定义汽车依赖大量的人工开发和工程师干预。他们需要独立设计每个功能模块（例如感知、规划、控制）的算法，并通过大量的道路测试和迭代进行改进。
系统复杂度高，数据闭环效率有限；
AI定义汽车以大模型为核心，通过云端驱动数据训练、仿真和验证，更多地依赖AI模型的自动化迭代，极大简化了开发流程和硬件部署。
数据驱动和迭代效率。软件定义汽车依赖于数据闭环中的人工干预和基础设施支持，边缘场景（Corner Cases）的识别和优化需要通过海量路测的积累来完成；
AI定义汽车通过云仿真和端到端大模型实现自动化数据闭环。汽车端触发Corner Case并快速传回，自动完成模型训练和更新。
部署和更新模式。软件定义汽车主要基于OTA（Over-the-Air）更新，重点更新系统代码。
这种方式虽然满足严格的合规要求，但流程复杂，更新周期长；
AI定义的汽车更新模型更加聚焦于模型层面，简化验证和部署流程，减少对车端设备的依赖，让升级灵活高效。
