——对智能汽车创新方向与产业竞争逻辑的思考
文/ 李辛
清华大学互联网产业研究院
如果大家去体验一下当今的新能源汽车，或许会有一个相当强烈的感受，如今汽车的智能化程度，已经远远超出了我们原有的想象。
过去谈到智能座舱，我们常常会设想一些“未来”的使用场景。例如，通过一次语音指令，让汽车理解出行意图，规划多个目的地，安排沿途活动，甚至将导航、餐饮、娱乐等生活服务连接起来。这些曾经颇具想象力的功能，如今已经在一些量产车型上得到了实现。
不仅仅是新势力车型，不少近两年上市的传统合资品牌车型，座舱体验也已明显跟上，甚至连座椅健康指标监测等相对复杂的配置，也出现在了智能座舱中。尽管当前的用户规模和使用时间尚不足以评价长期系统稳定性和用户体验，但至少从技术应用的广度来看，过去我们对不同类型汽车智能化能力的固有认识，正在被快速打破。
技术发展的速度令人咋舌。新功能层出不穷，甚至令人眼花缭乱，让人不禁发问：我们究竟需要汽车具备多少智能化功能？而汽车产业的智能化发展究竟要走向何处？ 以下不谈智能驾驶，仅从与驾驶者和乘员关系密切的智能座舱与车机出发，分享一些思考。
毫无疑问，汽车智能化的发展，极大地丰富了乘用者的使用体验。语音助手、智能场景联动、座舱娱乐，乃至车内外设备的互联，都让汽车具备了过去难以想象的能力。
但技术上能够实现的功能，是否都值得成为产品配置？
举一个例子。不少家用 SUV 车型搭载了车内巨幕投屏设备，甚至个别车型提供了车载全彩户外激光投影灯，露营时可以在车外投射画面。诸如此类的功能越来越普遍地出现在了量产车型中，对于喜欢露营、户外活动乃至经常有长途需求的消费者来说，这或许是一个很有吸引力的设计。可为了实现这些功能，企业需要增加多少硬件、软件和系统集成成本？有多少消费者真正需要？又有多少人在购买后会经常使用？对于普通消费者来说，这些问题很难从配置表上获得答案。
从产业角度看，功能创新始终需要面对成本约束。某些软件功能可以依托现有计算平台，通过规模化部署降低单车成本；涉及专用硬件和复杂系统集成的功能，则通常需要更加直接的成本投入。此外，功能开发、测试验证、后续维护与升级，也都需要持续投入资源。这些投入未必直接体现在某项配置的售价上，却参与了整车产品的成本分配。而从车企的角度，可用于产品开发的资源终究有限。一项功能能否创造足够的用户价值，关乎研发投入、配置设计和产品定位的整体安排，必须作出取舍。
2026 年 5 月，J.D.Power 发布的中国汽车智能化体验研究揭示了一个值得关注的现象：汽车智能化创新指数由 2025 年的 588 分升至 2026 年的 658 分；与此同时，衡量功能质量与体验的表现指数在 2026 年为 875 分，出现四年来首次下降。在先进配置的各类问题反馈中，“工作不稳定或不准确”占比达到 48%[1][2]。这些数据反映出智能化配置加速普及的同时，功能稳定性和使用体验仍面临挑战。
这也意味着汽车智能化的竞争需要进一步深化。当一项新功能刚刚出现时，它可能带来鲜明的产品差异，随着技术扩散和竞争对手跟进，同类功能很快就会成为市场上的常见配置。此时，消费者会更加在意它是否好用、是否稳定，以及能否持续改善自己的用车体验。
因此，汽车企业需要建立更加清晰的功能价值判断：哪些是用户高频需要的基础能力，哪些能够形成有辨识度的产品体验，哪些只是特定人群的个性化需求，还有哪些功能虽然具有技术展示价值，却暂时缺少足够明确的使用场景。这样的判断，将影响智能化投入的效率，也决定企业能够形成怎样的产品特色。
单从目前许多智能车机和座舱的功能来看，在相当程度上仍然是智能手机应用生态在汽车上的延伸。
导航、音乐、视频、信息查询、生活服务，甚至越来越丰富的 AI 对话，很多都是用户在手机端已经习以为常的应用。如今，它们被移植到更大的车载屏幕上，并与车内音响、座椅、空调等设备连接起来。这种延伸使消费者能够将熟悉的数字生活带入汽车，也推动了车载交互体验的快速改善。
但如果进一步追问车载智能存在的独特价值，我认为更应该从汽车的使用场景本身出发去探索。
汽车有着与手机截然不同的使用环境。在不考虑高级别自动驾驶的情况下，驾驶员需要持续关注道路，不能频繁查看屏幕或处理生活事务；而车辆同时处于不断变化的道路环境中，具备感知自身状态和部分外部情境的能力。这些条件决定了车载 AI 的价值除了回答问题和执行车控指令，还包括在驾驶员注意力受限时，帮助其合理处理驾驶之外的信息与事务。
例如，长途出行时，工作和生活中的一些事情不会因为人在车上就暂停。AI 能否在事先授权的范围内，整理工作消息、记录口述想法、准备会议要点，让一些简单事务得到衔接？学习和休闲也有类似的需求。听一段课程时，能否通过简短的语音提问获得解释，并将思考记录下来？独自出行时，能否根据个人兴趣聊聊沿途见闻，或者提供更自然、有分寸的交流？这些服务如果能够理解旅途的节奏，记住必要的上下文，或许会让长时间用车的体验更加从容。
相关的技术是成熟的，但真正让这些功能更和谐地嵌入汽车使用场景，仍需要用户与车机的不断交互与磨合，并持续优化迭代。当然，这一切都以行车安全为前提。涉及车辆运动控制的事项，则必须交由相应的安全系统处理，并明确 AI 可以做什么、哪些操作需要用户确认。
对汽车企业而言，AI “上车”的前提是要识别值得代理的任务，明确安全与授权边界，协调车端能力和外部生态，并让服务质量在复杂场景下保持稳定。随着通用模型能力扩散，单纯接入某项 AI 技术很难长期形成壁垒，对汽车场景的理解和系统整合能力将成为重要的差异化来源。
得益于大语言模型的发展，搭载大模型的车载 AI 助手正在进入越来越多的座舱。过去的语音助手主要执行打开空调、调整音量、设置导航等明确指令；如今，一些系统已经能够连续对话，甚至通过富有情绪色彩的表达开展拟人化交流。
△ 图1 车载AI助手的导航与车控交互场景概念示意图（非实车系统截图）
图片来源：作者自制，AI 辅助生成。
对于经常独自驾车的人来说，一个能够聊天、提供建议的 AI 助手，无疑能让旅途轻松一些。而另一些消费者可能恰恰不喜欢持续的拟人化陪伴。汽车是一个具有较强私人属性的空间，我们会在车内与家人聊天、讨论工作、处理不愿意被外界知晓的事情。如果 AI 能够感知车内声音、图像和行为，那么它在何时采集信息、数据送往哪里、用户怎样关闭功能，都应当得到清楚说明。
从行业层面看，车载 AI 的数据隐私实践早已是行业关注的问题。2023 年，Mozilla 基金会对来自美国、德国、日本、法国和韩国（不含中国）的 25 个汽车品牌开展调查，所有受评品牌均未达到该机构自行设定的最低隐私标准[3]。2026 年 9 月，美国东北大学与《消费者报告》联合对美国市场的 21 辆近年款车型（涉及 19 个品牌）及 30 款配套手机应用开展实测：21 辆车中有 19 辆经 Wi-Fi 向至少一个第三方域名发送数据；30 款配套应用中，有 7 款将车辆识别码、邮箱、手机号和精确位置传给了从事广告与追踪业务的第三方[4][5]，暴露出汽车数据隐私安全方面的隐患。
而这个问题早已引起了行业的重视。随着智能座舱的普及，一些车企也在积极探索更具体的保护方式，例如在车端识别语音唤醒词、对部分车内感知信息进行本地处理，或者为车内摄像头设置物理遮挡。车企如小鹏、奔驰中国的隐私政策介绍了部分语音服务的数据处理流程和停用方式[6][7]，比亚迪在国内销售的、配备车内摄像头的车型普遍设置了可手动推合的物理滑盖[8]。 然而除此之外，普通用户很难从繁杂的隐私条款中真正了解车企对隐私数据的处理及应用是如何实现的。
制度方面，我国《汽车数据安全管理若干规定（试行）》对个人信息处理的告知、同意以及敏感个人信息保护提出了具体要求，同时倡导车内处理、默认不收集等原则[9]。2026 年 7 月 15 日起施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》则对面向公众提供持续性情感互动的特定 AI 服务提出了个人信息保护、交互数据管理与退出机制等要求[10]。随着 AI 从对话走向连续任务执行，新的责任问题会更加具体：如果指令被误解、第三方服务执行失败，甚至触发了不符合用户意图的车载操作，谁来负责？当 AI 可以读取个人消息、调用外部服务时，授权范围、操作确认和责任追溯都需要更明确的安排。这些问题都有待行业持续关注并加以完善。
智能汽车的一个重要标志，是能够与用户实现更深入的交互。而交互并不只发生在座舱之内，随着智能生态的拓展，用户正有机会参与到一辆车的完整生命周期中。从购车前选择适合自己的配置，到使用中通过数据反馈不断优化车机系统和乘用体验，再到售后服务的持续改善，都构成了智能时代新的机遇与内涵。
△ 图2 数据驱动的未来用户与车企生态概念图
图片来源：作者自制，AI 辅助生成。
先看购车环节。消费者能否在一定范围内，决定自己这辆车的样子与能力？传统模式下，消费者主要从既定的车型版本和配置包中选择，产品总体架构与主要配置由企业决定。如今，车辆的模块化设计、车企的数字化供应链和生产环节的柔性制造，将有望为消费者提供更加丰富的个性化选择。
在使用环节，持续的数据反馈将驱动实现车辆优化。车辆的行驶数据、功能调用记录和用户反馈，能够帮助车企定位体验短板、迭代车机系统，让产品在交付之后仍持续贴近用户的真实习惯。对不依赖新增硬件的数字服务，也可以在购车后按需启用、调整或升级。这背后有一个容易被忽视的工程前提：车机系统的优化升级，需要硬件在算力和存储上预留足够空间。作为一种耐用消费品，企业在定义汽车时，需要为未来数年的升级路径预留冗余,避免因前期规划不足，使功能迭代很快触及天花板，让“越用越好”变成“越用越卡”。
售后生态同样会发生变化。远程诊断让一部分故障不再依赖到店检测，但售后服务仍需与现行的服务网络、配件体系和责任认定框架协调。诊断数据的边界在哪里，第三方服务的接入责任如何划分，长车龄车型的软件维护义务如何履行，都是尚在探索中的问题。
思考到这里，问题最终还是回到了汽车企业自身。
今天的汽车越来越具有消费电子产品的特征。软件可以持续升级，交互界面不断变化，新的功能和服务甚至能够在车辆交付多年后继续加入。但汽车仍然是一件需要长期使用的耐用品。一辆汽车往往承载着一个家庭多年的出行需求，需要经受不同气候、道路环境和使用条件的考验。安全性、可靠性和耐久性，始终是消费者对汽车产品最基本的期待。
智能化技术快速发展，使汽车企业需要同时适应这两种不同的产品特征。一方面，市场竞争要求企业加快创新速度；另一方面，汽车开发有着严谨的工程验证和质量管理要求。特别是涉及车辆控制与安全的系统，其开发、验证和后续更新都需要受到严格约束。
2025 年，工业和信息化部、市场监管总局发布《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》，要求相关产品及 OTA 升级活动开展充分测试验证，加强质量安全主体责任[11]。汽车软件化程度越高，对企业全生命周期风险管理的要求也越高。
2026 年 10 月 10 日，工业和信息化部等四部门又就加强汽车产品创新设计和研发测试验证公开征求意见，涉及新型人机交互、车门把手等创新设计的安全评估和可靠性测试[12]。 这一文件目前尚在征求意见阶段，但其政策方向十分清晰，汽车产品创新必须充分考虑复杂使用条件下的安全与可靠性。
在竞争压力之下，企业可能面临功能开发速度、研发投入和测试验证资源之间的矛盾。建立有效的产品开发和风险管理机制，决定了企业能否在创新节奏加快的同时持续保障产品质量。这背后实际上是汽车企业的价值排序。
当研发资源和开发周期受到约束时，企业会优先考虑什么？是继续增加新的配置卖点，还是改善已有功能的稳定性？是追求更快的功能发布，还是为必要的测试验证留出充分时间？是让产品尽可能覆盖所有需求，还是围绕目标用户形成更加清晰的产品特色？
这些选择并没有完全统一的答案，不同企业可以采取不同的竞争策略。但无论采取哪一种竞争策略，产品安全、质量和信誉都应当成为创新决策的基本约束。
随着通用 AI 模型、数字应用与相关软硬件能力普及，许多单项智能化功能可能越来越容易被模仿。难以复制的，是企业对用户需求的判断、对复杂技术的整合，以及将创新持续转化为可靠产品体验的能力。
汽车的智能化竞争，最终需要回到产品价值本身。那些穿越了技术周期，始终能把技术创新转化为安全、可靠、经得起时间检验的产品体验的企业，才更有可能建立持续的竞争优势。
参考资料
[1] J.D. Power：《2025年中国汽车智能化体验研究》，2025年。
[2] J.D. Power：《2026年中国汽车智能化体验研究》，2026年。
[3] Mozilla Foundation：《Privacy Not Included》汽车品牌数据隐私调查报告，2023年9月。
[4] Northeastern University：《Your car is collecting more data about you than you think》，2026年9月29日。
[5] Consumer Reports：《Your Car Is Sharing Data With Big Tech Companies, Study Finds》，2026年9月29日。
[6] 小鹏汽车：《小鹏汽车隐私政策》（中国市场）。
[7] 奔驰中国：《梅赛德斯-奔驰数字化产品和服务隐私政策》，2025年3月版。
[8] 中国经济网：《安全是最大的豪华，比亚迪在信息安全领域再次发力》（2023年10月13日）。
[9] 国家网信办等：《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，2021年。
[10] 国家网信办等：《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，2026年。
[11] 工信部、市场监管总局：《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》，2025年。
[12] 工业和信息化部等四部门：《关于进一步加强汽车产品创新设计和研发测试验证有关管理工作的通知（征求意见稿）》， 2026 年 10 月 10日。
