你的下一台智能汽车，离不开AI

广汽本田没有推出新车型。因为内部正在推行严苛的产品赛马机制，主动叫停了多款未达到核心竞争力标准的研发车型。

福特同样在收缩。2025 年启动电动化战略收缩，削减多款大型纯电车型的研发和生产计划。

蔚来旗下三大品牌（NIO、乐道、萤火虫）首次同台亮相，展台布局相较往年更紧凑，李斌的解释是，可以省不少精力和钱。

这三组动作表面不同，但指向同一个战略取向——收拢战线，降本增效。

2026 年一季度，中国汽车行业利润率仅为 2.9%，车企营收越做越大，利润反而越摊越薄。

然而，车企这种降本需求越来越迫切的信号，却成为了供应商扩大战略的破局点。

车企收缩的尽头，是供应商的边界扩张。甲方越省力，乙方越有力。

地平线、英伟达首次大规模从零部件馆「跃迁」至主展馆，跟整车企业同台竞技，华为更是集结了智能汽车生态，从鸿蒙智行超 4000 平方米的展台，到华为乾崑、华为数字能源的独立展台，华为几乎无处不在。

供应商的身影从未如此密集。

赛道也变了。过去供应商只管给车企「送上螺丝」，现在直接递上整套智能方案，火山引擎和荣威合作打造「家越」品牌、地平线也拿出了首颗舱驾融合芯片——星空（Starry)。

这背后还有一个更深层的逻辑：当车企开始降本、聚焦和收缩时，供应商反而迎来了历史性的窗口期。

01 

押注中国版 Grok+FSD

这场变局，从一颗芯片开始。

2026 年北京车展释放出的第一个信号是：智驾和座舱的硬件边界，正在逐步消失。

随着电子电气架构迈向中央计算，一个现实的问题浮出水面：为什么不能用一颗芯片同时搞定智驾和座舱？

从降本增效的逻辑来看，舱驾一体，即座舱域控和智驾域控合二为一，节约软硬件成本、提升通信效率。

这一变化的冲击，远比想象中剧烈。

但能量产舱驾一体的玩家，是极少数，目前只有两路玩家。

一路玩家是造车新势力，典型如蔚来、小鹏和理想，三家都进入了 1000T 算力时代。

蔚来 ES9 搭载了两颗神玑 NX9031，从底层数字架构，到 AI 原生的天枢系统，整套方案完全自研，围绕下一代智能体验打造。

一个小细节是，蔚来把辅助驾驶摄像头本该服务智驾的传感器，直接开放给座舱使用，通过跨域数字架构打通数据链路，再用自研 ISP、算法和拼接能力把感知硬件发挥到极致。

理想 L9 Livis 搭载了两颗马赫 100 芯片，同样是 5nm 制程，算力达到 2560TOPS，有效算力是英伟达 Thor-U（700 TOPS）的 3 倍。

小鹏 GX 算力最高（3000TOPS），搭载四颗图灵 AI 芯片，三颗服务智驾，一颗给座舱跑 AI 模型。

小鹏图灵芯片在座舱系统上扮演的是「大脑」的角色，联动后台感知系统，为用户提供类似「AI 助理」的服务。

比如雨天场景下，AI 助理可以实时感知环境，结合用户使用习惯自主决策：自动调节空调、适时开启前窗除雾，以及在下车前提醒留意路面积水。

从目前来看，这一路玩家现阶段更多是把智驾、智舱域控合并为一个域控，打通座舱与智能驾驶的感知系统。

理想、小鹏正通过组织架构革新，打通基础设施、大模型和 AI 智能体的全链路能力，本质是在向 AI 公司转型。

还有另一路玩家从供应商的角色杀入场。

舱驾一体，也要讲究含金量。第一看要看芯片，第二看舱驾一体能实现的具体智驾功能。

千里科技与阶跃星辰组成战略共同体，打造中国版的 Grok+FSD 组合。

极氪 8X 首发上车超级 Eva+千里浩瀚 G-ASD 4.0 组合，超级 EVA 负责「想」，千里智驾 ASD 4.0 负责「动」，重构汽车的认知和行动闭环。

以接孩子放学，顺便买一份麦当劳场景为例，超级 EVA 能自主调用导航、底盘和智驾系统，独立完成规划、执行。

舱驾一体后的超级 Eva，打破了车内与车外的感知结界，不仅「听得懂人话」，更接管了用户在 A 点到 B 点之间的所有服务的调度。

这只是千里科技的第一步。在更大的想象空间上，千里科技计划 2027 年推出 Robotaxi 综合解决方案。

北京车展上，吉利发布无操控装置的 Robotaxi——Eva Cab。

这台车搭载了速腾聚创全球首款 2160 线数字化激光雷达，最远探测距离可达 600 米，也是行业首款可量产的千线级超长距激光雷达。

Eva Cab 同样搭载超级 EVA 和千里浩瀚 G-ASD L4，可以在固定公开道路实现无人接驳，覆盖酒店、机场和公务出行等高端出行场景。

地平线同样打造了中国版的 FSD+Grok。

不同的是，地平线推出首颗了舱驾融合芯片——星空（Starry)，用单颗自研芯片解决了座舱交互和高阶智驾。

星空芯片采用 5nm 制程，273GB/s 带宽，分为 Starry 6P（500TOPS）和 Starry 6H（650TOPS）两个版本。

地平线创始人余凯透露，星空芯片节省了 50% 的空间和器件，单车成本能省 1500~4000 元，而对比 Orin+8295、Thor+8295 两种主流方案，星空 6P 的成本差距是 5000 元左右。

星空芯片的含金量不只是单纯为了降本，反而是地平线量产舱驾一体软硬件全家桶的关键载体。

以星空芯片为算力底座，KaKaClaw 咖咖虾作为整车智能体操作系统，HSD 负责落地执行，三者形成完整技术闭环。

一颗芯片同时服务智驾智舱，需要发挥算力的最大值，目前市面上可选的舱驾一体芯片不多，适配芯片还需要开发周期。

正因如此，能吃到第一口舱驾一体蛋糕的玩家，不容小觑。

卓驭是另一个极端的案例。北汽极狐阿尔法 T5 已经将舱驾一体搭载在 10.98 万级车型上，只靠一颗高通 SA8775 芯片实现无图端到端全场景 NOA。

这也意味着，不上舱驾一体的车，会越来越少见。

一方面，千里科技、地平线不再满足于做幕后英雄，开始用一颗芯片、一套系统同时吃掉座舱和智驾两块蛋糕。

另一方面，无论是自研芯片的车企，还是推出整套操作系统的供应商，最终比拼的都是谁能在统一的算力底座上跑通更聪明的 AI。

舱驾合一，不是终点，只是入场券。真正的战争，在芯片之上的软件生态。

02

物理 AI，

供应商长出新「内核」

技术边界打开了，商业边界也随之松动。

去年上海车展，智驾供应商的一贯叙事套路，还是秀「智驾技术」与「量产」肌肉。

这届北京车展，风格大变。

在史上供应商存在感最强的北京车展里，卓驭、轻舟智航、元戎启行、Momenta 等智驾企业，不约而同遵循了一种更高级的叙事逻辑——「物理 AI」。

何为物理 AI？按照黄仁勋的定义，物理 AI 的核心在于「理解并操控物理世界」，而自动驾驶，被视为其最具确定性的落地场景。

1 月份黄仁勋丢下这颗火种，4 月份，物理 AI 的火焰就已经燃遍在每家展台。无论主动或被动，物理 AI 重新组织了智驾公司的增长逻辑。

如果说「端到端」时代智驾企业还在主机厂主导的红海中焦虑如何内卷，那么当物理 AI 浪潮涌来，L2 与 L4 并行推进，智驾企业的客户结构不再局限于车企，能力边界的外扩，使得自动驾驶成为通向更广泛物理世界的入口。

物理 AI 重构了供应商的三条跑道：

• 向上攀登 Robotaxi；

• 向下渗透商用车；

• 向外延伸机器人。

每一条，都是对「只做车」这件事的边界扩张。

竞争因此被抬升到两个更底层的维度：

第一，基座模型的能力「涌现」水平。

现阶段，城区 NOA 已普遍进入体验瓶颈期，是否站队 VLA 路径还存在分歧，但世界模型成为了绝对共识，以世界模型为基础炼化的物理 AI 基座模型，成为各家真正拉开差距的底层能力。

由此，卓驭、轻舟智航这类「性价比」玩家开始主动「解除硬件束缚」，探索性能上限：

• 卓驭展出搭载英伟达 Thor-U 的 L2 级域控器，算力 700TOPS，而 L3/L4 域控器则搭载 2 颗英伟达 Thor-U 与一颗地平线 J6M，算力一度来到 1528TOPS。

• 轻舟智航也发布超过 500TOPS 的轻舟乘风 MAX 方案，打造对标上千算力的极致城市 NOA 方案。

没有硬件限制，在把算法技能点满的情况下，智驾能力会如何「涌现」？

元戎启行 CEO 周光提出一个具体指标，MPCI 指标提升至 1000 公里以上，安全能力从百公里接管步入千公里级别。

具体到体验上，Momenta 演示了一个典型案例：当前车掉落散落物体时，系统不仅识别障碍物，还能预测其运动轨迹与扩散范围，从而提前完成减速与绕行决策。

这种对于对物理世界的建模与推演能力，是系统应对极端长尾场景的关键。

第二，从单一场景到多场景复制的泛化能力。

基座模型决定技术上限，泛化能力决定商业空间。乘用车场景不是唯一通向罗马的道路，在物理 AI 框架下，同一套技术底座正快速向外扩展：

向下，商用场景规模化落地。

从技术降维的视角出发，无人物流、重卡、客运成为优先承接方向。

如轻舟发布 L4 无人物流解决方案，强调用车规级的稳定性、安全性提升无人物流效率；卓驭不仅与中国 TOP 6 商用车品牌建立合作，还将业务拓充到客运板块，与宇通客车联合开发面向商用客车的 NOA 智能驾驶解决方案。

向上走，则是攀登 Robotaxi 这座高峰。

Momenta、元戎启行、轻舟智航、易航智能、德赛西威等企业均已开展相关布局，推动 Robotaxi 从技术验证走向部署阶段。

这其中，不乏新的协作关系诞生。德赛西威与元戎启行便是一例：

德赛西威供应计算平台与传感器，元戎启行提供 L4 算法，双方软硬件深度耦合，将 Robotaxi 方案打包推向全球，加速 L4 商业化落地。

为何在此时扎堆进击 Robotaxi，原因在于，时机成熟了。

易航智能创始人陈禹行认为，现阶段自动驾驶技术路线收敛、传感器价格下降、商业模式走通，已经进入规模化落地的前夜，而 Robotaxi 赛道是目前 AI 在自动驾驶领域落地最理想的载体，这属于技术发展的水到渠成。

这次车展期间，易航智能就直接展示了首款 Robotaxi 原型车。

而横向延伸，自动驾驶技术同样外溢至机器人领域。

实际上，从特斯拉、小鹏、理想等头部车企发展机器人业务，以及众多车厂人才跨界具身智能可见，两大领域本就是一条通路，智驾企业同样可以抓住机遇。

据陈禹行透露，易航智能的首款机器人原型机「鲲行」已经研发成功，且已经获得首个示范应用项目。

从自动驾驶这一起点，到两条新线并进，这家智驾企业的目标是成为一家AI机器人公司。

另外，轻舟智航展示的无人物流车送货视频里，也出现了「送货机器人」的身影。

从车载场景跃入具身智能，还有一批火热身影。

作为「乙方的乙方」，硬件商们也在物理 AI 叙事下奋力起舞。

典型案例是头部激光雷达大厂——禾赛、速腾聚创。

车展前夕，禾赛在技术开放日上发布了 6D 全彩激光雷达超感光芯片实现彩色点云与空间信息的深度融合，以及机器人感知全场景方案与动力模组，直接切入传统摄像头所主导的视觉感知场景。

速腾聚创的攻势更为凌厉，不仅早在年初 CES 上就全球首秀了自研「手眼协同」机器人方案及 Active Camera「机器人之眼」，更在车展前夕发布新一代「创世」芯片架构与「凤凰」、「孔雀」两款高性能SPAD-SoC芯片，以图像化感知能力，对准车载、机器人、空间智能赛道。

以德赛西威为例，其正与英伟达联合推进新一代智驾解决方案。该方案基于双 DRIVE AGX Thor 系统级芯片打造，融合 NVLink 高速互联与底层生态能力，可支持最高200B参数量的大模型运行，显著提升感知识别精度、预测规划合理性与决策响应速度。目前已完成 POC 验证，具备工程化落地的成熟条件。

更关键的是，这不只是一套面向 L3/L4 自动驾驶的计算平台。其能力边界，正在向具身智能及更广泛的边缘计算场景延伸。

此外，还有导远科技。

作为一家全栈时空智能解决方案提供商，导远正从「汽车高精度定位供应商」进化为支撑物理 AI 落地的「时空智能底座」。

车展期间，其不仅面向高阶智能辅助驾驶与智能座舱推出全新 IMU 与 GNSS 模组，更系统化展示了面向具身智能领域推出的多款平台化产品。

其产品已在数家头部人形机器人企业实现交付。

这些新品不仅在在精度、集成度与可靠性上的表现出「抗打」实力，还可保证全生命周期稳定性，满足严苛车规要求及功能安全标准，为物理AI安全化、规模化落地提供可靠基础。

依托汽车领域积累的大批量、高一致性交付能力，导远能够以极具竞争力的成本规模化产出高性能惯性传感器，为自动驾驶、机器人和可再生能源系统等多元场景提供稳定可靠的定位感知能力。

由此可见，物理 AI 成为汽车供应商的内核后，表面上看是技术路径的深化、商业路径的拓宽，但本质上是产业角色的重构。

一套工具箱的价值远大于一颗螺丝钉。大家从单一的「功能模块提供者」转变为「平台型能力提供者」。

这也是供应商主动从幕后走入车展前台的原因。于智驾企业而言，华为立了个绝对标杆，从智驾企业到底盘、座舱，一站式供应链掌握了汽车产业的主要话语权。

于硬件商而言，英伟达也是最强样本，「NVDIA INSIDE」进入整个 AI 科技行业。

不论是为了活下去，还是活得更好，供应链企业都必须迈入下一个阶段——争夺平台地位，努力成为下一个华为与英伟达。

03

车企与供应商，拧成一股绳

距离近了，关系也近了。

这也是车企与供应商「物理距离」最近的一届车展。

过去，供应商往往被单独安置在一个展馆，与整车品牌泾渭分明；而在今年北京车展，它们被直接「嵌入」进整车展区，与车企共享同一片流量场。

轻舟智航展台正对吉利，Momenta 与零跑、沃尔沃几乎面对面，元戎启行则紧邻小米汽车。

空间重构映射出关系重构。表面上看，是借车企流量「刷脸」；但更深层的变化在于，车企与供应商，正在进入一种更为对等、理性的合作关系。

过去很长一段时间，车企在供应链中占据绝对主导地位。

价格压力层层传导，供应商在成本与利润之间被不断压缩，既缺乏议价权，也难以掌握技术主导权。

其根本原因在于，中低阶智驾，或者座舱方案等仍停留在同质化阶段，供应商的替代性极强。

但随着技术向 L3、L4 以及「物理 AI」阶段演进，这一结构正在发生反转。

尤其竞争进入基座模型、世界模型等深水区后，供应商所掌握的算法能力与工程 Know-how，开始变得不可替代。

发球权开始重新回到供应商一侧。一种更合理的对话关系出现，供应商总算能和车企坐在同一牌桌上，成为智能化「合伙人」。

车企与供应商，拧成了一股绳。这种关系变化，在具体合作模式中体现得尤为明显：用户开始问的不是「这是哪家车」，而是「这套智驾是谁做的」。

地平线 X 奇瑞 iCAR。双方在 HSD 合作基础上，进一步推进舱驾一体方案落地。

值得一提的是，地平线此番发布的舱驾一体方案，不能理解为单一产品上车，由于涉及座舱系统、芯片、智驾方案的全面打通，地平线与奇瑞 iCAR 团队需要深度合作，参与新一代电子电气架构定制开发。合作深度也从供应链关系进入到系统级共建。

类似的，火山引擎 X 荣威汽车合作 AI 座舱。双方联合定义交互体验、联合开发 AI 平台，实现更前置、更深度、更一体化的合作模式。

举个很小的例子，车企对于出风位置、空调档位的设定，其实都会影响座舱系统的调节状态，这些车型数据与用户偏好，都需要开放给座舱厂家。

实际上，今天 AI 座舱竞争硝烟四溢，市场看到的更多是 DEMO 演示与未来量产计划，车企对于自研还是外采座舱方案的态度并不明确，不少车型还同时搭载了两套座舱厂商的方案，尽管分工侧重点不同，但在业内人士看来，底层模型一定会产生冲突。

座舱厂商也希望通过开放式深度合作，攒出一套真正的满血版，并且能够量产落地，率先跑出一个可复制的样板。

所以，像火山引擎这类大厂，也在反向挑选合作车企。

火山引擎副总裁杨立伟称，豆包座舱方案寻找最初合作伙伴时，品牌因素只排第四，对座舱 + AI 足够相信、开放程度够高、愿意投入、节奏要快，才是核心因素。

倒过来看，供应商的话语权加强，实际背景在于车企在差异化竞争占上风的迫切性正倒逼「创新外包」，车企的新卖点不再是冰箱彩电大沙发，也不是运动科技化外观，甚至创始人的 IP 化流量也在日渐式微。

尤其降本增效的强约束下，新卖点需要可感知、可放大。重任落到 AI 上。而 AI 的命脉，掌握在头部供应商手里。

用户对 AI 能力的信任，也正在从「品牌信任」，转向「技术来源信任」。正如新能源时代，宁德时代几乎成为电池能力的代名词；

在智能化阶段，华为则代表智驾第一梯队的确定性。

进入 AI 时代，这种「能力标签化」的趋势只会进一步强化。

一批头部供应商，正在成为新一轮智能汽车「核心部件」的定义者。

总结来看，物理 AI 某种程度上拉平了起跑线。无论是舱驾一体、智能体上车，还是物理 AI 走入现实，新技术的落地总归是车企与供应商的合力结果。

这当然是一个积极趋势，合作关系从博弈走向协同，技术落地的速度会更快，产业演进的效率也会更高。

从这一届北京车展开始，一件事变得前所未有地清晰：

智能汽车的下半场，不再是车企的独角戏。

车企依然站在台前，负责定义产品、讲述故事；

但真正让故事落地的，是站在幕后的供应商。

前者决定「说什么」，后者决定「能不能做到」。两者开始形成一种新的共生关系——缺一不可。

重新洗牌过后，能同时掌控「叙事权」和「能力底座」的玩家，才有资格定义下一辆智能汽车。