（本文作者为 影子备忘录，钛媒体经授权发布）
文 | 影子备忘录
2026 年 6 月 5 日，深圳，高通汽车技术与合作峰会。蔚来创始人李斌站在台上，说了一段让很多人心头一紧的话：“ 现在的汽车公司，必须成为 AI 公司，现在的智能座舱，必须成为 AI 座舱。”
这话如果放在三年前说，大概率会被当作一个造车新势力 CEO 的“ 概念炒作”。但今天，没人笑得出来。
因为在过去的半年里，几乎每一家你叫得上名字的新势力车企，都在悄悄改头换面，他们正在从一家“ 汽车公司”，变成一家“AI 公司”。
理想汽车把自动驾驶团队拆了重组，把人形机器人业务提成了独立条线；小鹏汽车定了全行业最激进的 2026 年 KPI，要量产人形机器人、量产飞行汽车、开启 Robotaxi 运营；
蔚来刚刚让自研的 NWM 世界模型上了一百多种行车场景的实时推演；就连一向“ 传统” 的比亚迪，也砸出千亿把城市 NOA 塞进了一辆 10 万块的车里。
你可能会问：这帮人到底在搞什么？好好的车不造，怎么一个个都跑去“ 造人”“ 造脑” 了？
答案其实就一句话：汽车，正在被 AI 重新定义。而这种重新定义的方式，比你想的要激进得多，也比你想象的要可怕得多。
新势力车企，在满世界“ 造人”
2026 年 1 月 26 日，理想汽车 CEO 李想召集了一场内部线上全员会。他给出了三个判断：第一，2026 年是想要成为 AI 头部企业的“ 最后上车时间”；第二，L4 级自动驾驶最晚 2028 年一定能落地；第三，全球能同时布局基座模型、芯片、操作系统和具身智能的公司，不会超过 3 家。
紧接着，理想汽车启动了堪称“ 伤筋动骨” 的组织架构重组。原自动驾驶部门被打散，基座模型团队由自动驾驶高级算法专家詹锟接手，统筹 VLA（视觉-语言-行动） 模型研发；
软件本体团队合并了自动驾驶与智能座舱研发；而人形机器人方向，则升级为独立的硬件条线。
自此，从某种意义上来说，理想汽车已经不再把“ 自动驾驶” 当做一个单独的部门，而是一切都往“AI” 这条主线上并。
汽车是 AI 的载体，机器人也是 AI 的载体，二者共享同一套底层认知模型。理想汽车的自研座舱芯片“ 马赫 100” 已于 2026 年 5 月量产交付，总算力达到 2560 TOPS。
李想说得很直白：苹果体验领先的原因不是某个环节最强，而是各环节协同无短板，理想追求的正是将这种范式复刻到 AI 物理世界。
用李想自己的话来说，理想正在从“ 创造移动的家” 转向具身智能领域，以硅基生命构建为核心，推动研发体系与组织架构全面变革。
似乎“ 硅基生命”，这已经不是造车的逻辑了，这是造“ 物种” 的逻辑。
如果说理想的转型属于“ 亡羊补牢、犹未为晚”，那小鹏就是那个从第一天起就没把自己当纯车企的“ 叛逃者”。
在今年 1 月 8 日的全球新品发布会上，何小鹏直接宣布：2026 年是小鹏“ 物理 AI 商业化落地的关键一年”，AI 将成为驱动汽车、机器人等业务增长的核心引擎。
看点在哪？
第一，第二代 VLA 上车。传统的智驾系统用的是“ 视觉-语言-动作” 三段式架构，小鹏去年搞的标准版 VLA 就是这个路子。但问题是，语言转译环节会带来信息损耗和延迟。
今年，小鹏的第二代 VLA 直接干掉了这个中间环节，从视觉信号到动作指令端到端生成。何小鹏透露，烧了 20 多亿训练费，喂了 1 亿 clips 数据，才终于在今年二季度等到了“ 智能涌现的时刻”。
第二，人形机器人要在 2026 年底实现量产。全新一代 IRON 机器人身高 178cm，有仿人脊椎、仿生肌肉、全包覆柔性皮肤，搭载 3 颗自研图灵 AI 芯片，总算力 2250 TOPS。
今年 6 月的最新进展是，量产版 IRON 软硬件研发已进入 ET2 合围阶段，计划三季度亮相，年底先从自家门店试商用，明年面向海内外交付。
何小鹏甚至明确表示，从明年起，“ 机器人的硬件收入和 AI 模型收入” 将成为小鹏的重要收入来源。
第三，飞行汽车也要量产。汇天陆地航母已进入量产前夜，全球订单超过 7000 台。
何小鹏在一次内部分享中说了很有意思的一句话：“ 汽车产业与 AI 正式进入跨域融合的大时代，智能座舱和智能驾驶会技术合流，组成超级智能体。”
何小鹏的野心还不止于此。他在采访里直言不讳：“ 现在很多机器人公司连‘ 小脑’ 都没做好，能让机器人用单调的步伐稳定向前走，那不叫把‘ 小脑’ 做好了，只能说把‘ 脑干’‘ 脊椎’ 做好了。”
做小鹏机器人的底气，来源于自动驾驶积累的“ 大脑” 能力，VLA 大模型、自研 AI 芯片、端到端感知决策闭环，这些本就是同一套技术栈。
李斌这次在高通峰会上说的话之所以让人印象深刻，不只是因为他点了“AI 公司” 这个题，而是因为他把智能座舱的升级路径讲明白了。
他说，AI 正在重构下一代座舱体验，把智能座舱带入认知座舱时代。以后智能座舱的核心体验，必须全面 Agent 化。
“ 认知座舱” 和“ 智能座舱” 有什么区别？简单来说，“ 智能座舱” 是你告诉车做什么，车帮你做；“ 认知座舱” 是车自己判断你需要什么，然后主动去做。
前者是被动响应，后者是主动服务。AI 座舱正是这一演进的核心载体，把“ 执行命令” 升级为“ 理解需求”。
蔚来在今年 1 月推送了 Banyan 3.3.0 版本，超过 60 项功能升级。底层依托的是自研的 NWM 世界模型，中国首个基于多元自回归架构的生成式具身驾驶模型，可以在 100 毫秒内同步推演 216 种潜在行车场景。
这车不是一个被动执行指令的工具，它已经在“ 想” 了。
AI 座舱的底层逻辑，究竟是什么？
说完了现象，我们来聊聊本质。为什么新势力都在搞 AI？往小了说，是销量承压、竞争太卷，车企要讲故事找第二曲线；往大了说，是整个汽车行业的竞争底层逻辑发生了根本性迁移。
罗兰贝格在今年 1 月的汽车行业展望报告中，直接给出了判断：2026 年汽车行业的竞争将围绕六大主线展开，其中排在最后但分量最重的两条：“ 技术战定胜负、AI 战决高下”。
报告指出，汽车的产品定义正从传统交通工具向“AI 驱动的智能体” 形态演进。我在这句话上停留了很久，AI 驱动的智能体。汽车不再是一台可以自动驾驶的车，而是一个有感知、有判断、有执行能力的智能体。
盖世汽车研究院副总裁王显斌说得更直白：“ 行业正在从‘ 软件定义汽车’ 阶段迈向‘AI 定义汽车’ 阶段。”
这两者的本质区别，他一句话点破了：“AI 定义汽车” 带来的本质是“ 主动性”，汽车能够感知、判断并主动执行任务，通过对语音、视觉、触觉以及外部环境变化，即时理解场景并主动提供服务，“ 就像车自己有‘ 灵魂’ 一样”。
翻译一下就是：以前拼的是“ 这车能做什么”；以后拼的是“ 这车懂我什么”。
如果说上面说的都是行业层面的宏大叙事，那咱们落地到最具体的地方，你每天坐进去的那个驾驶座。
我们先上一组数据。据盖世汽车研究院数据，2026 年 1-3 月，国内乘用车智能座舱渗透率已经达到 83%，新能源车更是高达 94.5%。
换句话说，今天你买一辆新能源车，智能座舱几乎已经是出厂标配，不是你选不选的问题，而是标配版已经塞满了各种功能。
那下一阶段大家拼什么？答案已经很清楚了。
盖世汽车研究院指出，智能座舱的竞争正在从“ 配置清单” 转向“ 体验重构”。多模交互方面，语音渗透率 87.3%，面部识别约 18%，手势约 5%。而人机交互正在从车内延伸至车外，车外语音控车和灯光投影交互逐渐成为新的博弈战场。
但最核心的变化，在于 AI 大模型全面入驻座舱。
2026 年北京车展上，阿里通义千问宣布 10 多家头部车企同时接入“ 千问”AI 助手；字节跳动豆包直接甩出数据，搭载豆包的智能汽车已超过 700 万辆，覆盖 50 多个品牌、145 款车型，每天在座舱里完成超过 3000 万次交互。
你没看错，700 万台。这个数字意味着，座舱 AI 不是“ 将来时”，而是“ 进行时”。
字节跳动与赛力斯的深度定制座舱项目已经实现了全双工对话能力，人车可以实时同频交流。
用户说“ 停到离入口最近的车位”，系统能调用辅助驾驶系统完成泊车；行车途中说“ 右转可经过樱花大道”，系统听懂后自动减速、开启车窗。
这就是 AI 座舱的核心价值—— 它不再是一个只会回答“ 导航去哪里” 的语音助手，而是理解你的深层意图，然后整合多个系统去完成一个复杂任务。
笔者注意到一个很有意思的行业趋势。理想汽车内部已经把汽车和机器人统一定义为“ 硅基生命的硬件”。
中国汽车工程学会发布的趋势报告也指出，未来的智能座舱将超越单一的功能堆叠，以统一的主智能体为交互入口，依托多智能体根据场景需求动态协同，最终迈向“ 场景驱动+多智能体协同” 的新型智能服务生态。
用大白话说就是：你的车会像一个“ 数字生命” 一样，有自己的认知、判断和行为逻辑。它知道你冷、知道你累、知道你今天的出行需求是什么，然后在你不开口之前就已经准备好了。
有分析说得很精准：智能驾驶决定技术的上限，而座舱 AI 决定用户体验的下限。当智驾能力逐渐趋于同质化，城市 NOA 全国覆盖已成行业标配，座舱交互的差异化将成为车企抢占市场的核心竞争力。
终极赛点，拼的是什么？
这场 AI 军备赛打到最终，拼的到底是什么？
首先是拼算力—— 而且是“ 车端的算力”
李想和何小鹏的路线图已经说明了一切。理想自研的马赫 100 芯片在 2026 年 5 月量产交付，双芯片协同提供 2560 TOPS 整机算力，李想自己承认单颗有效算力是英伟达 Thor-U 的三倍。
小鹏这边，图灵 AI 芯片实现 2250 TOPS 部署，搭载数十亿级参数规模的第二代 VLA 大模型上车—— 行业普遍的参数量还在千万级。
比亚迪也不甘落后。5 月 28 日的智能化战略发布会上，比亚迪发布了中国首款自研 4nm 制程智驾芯片璇玑 A3，已开启规模化量产，支持 L3、L4 级自动驾驶。
王传福直接公布了三个目标：零交通事故、超级司机、超级秘书。AI+璇玑架构已全面赋能智能座舱、辅助驾驶、动力、底盘等核心域。
但算力只是门槛，不是壁垒。
其次拼模型——VLA 成为行业共识
有意思的是，无论是理想、小鹏、蔚来还是比亚迪，核心都在押注同一个技术方向——VLA/世界模型路线。
理想的 VLA（视觉-语言-行动） 基座模型已经从单个项目升级为公司层级的核心战略，为自动驾驶、智能座舱和机器人业务提供统一的技术支撑。
小鹏的第二代 VLA 直接拿掉了语言转译环节，实现了端到端生成。蔚来的 NWM 世界模型基于多元自回归架构。比亚迪的璇玑大模型与世界模型深度融合。
其实上述动作基本上都殊途同归，大家最终都在解决同一个问题：让车和机器人真正“ 理解” 物理世界并做出最优决策。
李想的判断是，未来的终极竞争是拥有基座模型、自研芯片、操作系统及具身智能全栈能力的少数几家巨头之争，“ 全球能同时布局这四项的公司不会超过 3 家”。
第三，拼自研—— 从“ 买买买” 到“ 自己造”
你可能发现了，上述所有能力芯片、大模型、OS 等，几乎清一色在走自研路线。这与五年前的行业认知截然不同。
那时候大家还觉得，车载芯片用高通的，大模型接第三方的，操作系统用 Android 的，成本低、落地快。
但今天回头看，头部玩家全部选择了“ 全栈自研”。为什么？
何小鹏给过一个很有意思的答案：机器人的关键是“ 融合+创新”，而全栈自研是“ 融合+创新” 的基础。
因为机器人是软件驱动硬件设计，只有自己研发的硬件，才能完美匹配自己训练的模型。
这个逻辑放在汽车上同样成立。李想也强调，AI 时代已不再是单项技术竞争，而是比拼包括芯片架构、操作系统、模型、编译器、硬件设计和生产技术在内的系统化联合设计能力。
特斯拉先证明了这条路走得通，小鹏、理想、蔚来正在用自己的方式证明这条路不仅走得通，而且必须走。
未来的车，不再是车
综合上面的内容，或许大家不难发现，AI 正在成为汽车唯一的差异化。
当电动化的技术差距被迅速拉平，当三电系统的成本快速下降，当每一个品牌都能推出续航相当的车型，决定胜负的只剩下一个问题：
你这辆车，够不够“ 聪明”？
而“ 聪明” 的下一个层级，就是李斌说的“ 认知座舱时代”，就是何小鹏说的“ 舱驾技术会流组成超级智能体”，就是李想说的“ 硅基生命”。
未来的某一天，你可能根本不会在意一辆车的百公里加速是多少、续航是多少、悬挂是什么形式。
你只会在意，这辆车懂不懂你，当你说“ 今天不想开会了”，它会不会自动帮你拒绝行程、规划一条风景最好的路、把座椅调到最舒服的角度、播放一首你最喜欢的歌。
而这种体验，只能靠 AI 来提供。
从这个角度来说，今天的汽车公司转型为 AI 公司，不是一种选择，而是一种生存的必然。2026 年这个节点上，窗口期正在收窄。李想说“ 这是最后的窗口期”，何小鹏说“2026 年是物理 AI 商业化落地最关键的一年”，李斌说“ 现在的汽车公司必须成为 AI 公司”。他们说的事情，本质上是一样的。
未来的赢家，不会是卖车最多的公司，而是那个真正把 AI 注入到“ 灵魂” 里、让车从冰冷的机器变成有温度智能体的公司。
终极竞争，正在从“ 造车” 变成“ 造灵”。
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