当新能源汽车的电动化竞赛进入中场，人工智能正成为车企角逐的全新战场。2026年，AI技术不再是点缀车型的附加功能，而是深度融入整车架构、智能驾驶、座舱体验乃至生产服务全链条的核心生产力。从跨域协同的全域智能体系，到懂人知路的情感化交互，车企的AI攻势已突破单一功能迭代，转向对汽车产业底层逻辑的重构，推动出行生态迈入“感知-决策-服务”一体化的新范式。这场变革中，技术路径的分化与生态合力的角逐，正重塑全球汽车行业的竞争格局。

全域AI重构整车

过去数年，汽车AI的发展多聚焦于单一域的突破，智驾、座舱、底盘各自为战，形成数据孤岛与决策割裂的困境。2026年，车企的AI攻势率先在整车架构层面破局，以“软件定义汽车”为核心，构建全域协同的智能体系，让汽车从机械集合体进化为具备统一思考能力的智能有机体。这种变革的核心，在于打破传统分散式电子电气架构的壁垒，通过中央计算平台整合全域算力与数据资源，实现AI技术在架构、动力、底盘、智驾、座舱等全环节的深度渗透。

吉利“全域AI 2.0”战略的落地，成为全域智能体系的典型样本。其构建的“1+2+N”多智能体协同框架，以整车级超级智能体Eva为全局中枢，统筹智能驾驶、智能座舱两大核心场景，联动智能底盘、智慧能源等N个子域智能体，实现感知、数据与决策的跨域流动。不同于单一功能的叠加，这套体系让汽车具备了统一的“世界观”和判断力：当智驾系统遭遇复杂路况紧急决策时，AI底盘能毫秒级调整悬架保持车身稳定，座舱智能体则主动减少无关打扰，形成多维度协同响应。这种跨域协作能力，背后是车企对芯片、软件、云端服务与地图数据的全栈布局，也是千亿级研发投入沉淀的技术壁垒。

跨国车企也在加速全域AI架构的落地，只是路径选择各有侧重。奔驰以MB.OS为核心，通过引入微软Azure OpenAI与谷歌双AI引擎，实现智驾、座舱与整车控制的深度融合，计划2027年启动Robotaxi服务，打通技术落地与商业运营的闭环。大众则凭借本土化合作补齐全域能力，通过入股小鹏汽车引入其架构体系，在合肥研发中心实现“早期研发-量产”的完整闭环，同时坚持“油电同进”战略，让AI技术同步赋能燃油车与混动车型，覆盖更广阔的市场群体。丰田则走出差异化路线，以“人机协同”为核心理念打造统一数据与AI平台“vista”，整合企业、客户、车联网等全维度数据，为AI规模化部署筑牢底座，同时将AI应用于精益生产，通过智能化质量检测提升生产效率与环保性。

全域AI的普及，正深刻改变汽车的研发与生命周期管理模式。传统整车开发周期从48-60个月缩短至24-36个月，通过OTA持续更新软件释放新功能，成为车企维系用户关系的核心手段。同时，车企通过集中硬件资源与算力，减少域控制器数量，在降低电气架构复杂度与成本的同时，强化了整车智能的迭代能力。这种变革不仅是技术层面的升级，更推动车企从“硬件制造商”向“软件服务提供商”转型，开启全新的价值创造模式。

智驾落地与座舱升维

如果说全域架构是AI攻势的“骨架”，那么大模型技术就是注入其中的“灵魂”。2026年，AI大模型与智能驾驶、智能座舱两大核心场景的深度融合，成为车企差异化竞争的关键，推动出行体验从“功能满足”向“情感共鸣”跨越。无论是智驾系统对复杂场景的精准应对，还是座舱对用户需求的主动预判，大模型都在重构人与车的交互逻辑，让汽车真正成为“懂车、懂路、更懂人”的移动空间。

智能驾驶领域，大模型驱动的端到端架构成为主流，技术路径的分化呈现出本土化适配的鲜明特征。特斯拉凭借纯视觉+端到端AI的路线持续领跑，其最新FSD系统依托7亿英里实测数据迭代升级，能通过8路摄像头与神经网络，自主应对暴雨天气、施工路段、信号灯故障等极端场景，实现长距离零人工接管。这套系统的核心优势的在于对北美规整道路环境的适配，激进的驾驶风格与流畅的操作逻辑，契合当地用户对通行效率的需求，2026年将正式落地欧洲与中国市场，开启全球化布局。

中国车企则基于本土复杂路况，走出多传感器融合的技术路线。吉利千里浩瀚辅助驾驶系统采用“多传感器融合+WAM世界行为模型”架构，搭载高算力芯片与激光雷达构建360°全维感知网络，在高密度混合交通环境中展现出更强的适配能力。在地下车库场景中，其记忆车位功能可实现无感知系统切换与精准泊车；面对电瓶车等弱势交通参与者，能精准控制安全距离，变道动作平顺无顿挫，完美适配中国城市出行生态。这种差异化路线的背后，是车企对本土场景数据的深度挖掘，也是大模型在场景化训练中的精准落地。此外，英伟达推出的Alpamayo自动驾驶世界模型，凭借100亿参数赋予汽车因果推理能力，能解释决策逻辑，成为不少车企研发高阶智驾的重要支撑。

智能座舱的进化则更贴近用户感知，从智能交互迈向情感服务。2026年的AI座舱已告别屏幕堆砌的内卷，进入“情感理解+记忆+主动服务”的新阶段，端云协同成为主流趋势——车端侧部署大模型减少云端依赖，云端完成复杂推理，实现响应速度与交互深度的双重提升。华为鸿蒙智行大模型支持语音、手势、眼神多模态交互，能根据车主出行习惯自动规划路线，通过语音指令联动座椅、空调、香氛等功能，构建沉浸式体验；小鹏XNGP大模型则能感知用户情绪，动态调整交互语气与音乐氛围，精准匹配个性化需求。

本土化适配成为座舱大模型的核心竞争力。比亚迪与科大讯飞联合研发的DiPilot大模型，专门优化方言交互与离线控制能力，即使在信号薄弱的农村地区也能稳定运行，同时整合车机生态实现导航、娱乐、车辆控制的无缝衔接。吉利Eva超拟人情感智能体更将交互升维，0.7秒的语音识别响应速度配合情感识别能力，能理解用户模糊需求与情绪状态，当用户提及“换了新工作”时，会以温柔语气给予回应，让座舱交互充满人文温度。这些功能的落地，让座舱不再是单纯的驾驶辅助空间，而是成为连接生活与出行的情感载体。

尽管大模型赋能成效显著，行业仍面临算力瓶颈与成本平衡的挑战。高阶大模型运行所需的高算力芯片推高了车载硬件成本，导致中低端车型难以搭载，形成“高端内卷、低端缺位”的格局。但随着芯片技术迭代与供应链规模化，成本压力正逐步缓解，而禾赛科技等企业提升激光雷达产能，也为智驾技术的普及提供了硬件支撑。未来，如何在控制成本的同时保证体验一致性，将成为车企AI攻势的重要课题。

百姓评车

2026年车企的AI攻势，本质是一场关乎产业重构与价值重塑的深度变革。从全域架构的协同进化到双场景的体验升维，AI正打破汽车产业的传统边界，推动行业从电动化向智能化全面转型。这场变革中，无论是中国车企的本土创新，还是跨国巨头的生态布局，最终都要回归用户本质需求。随着技术持续落地与成本优化，AI将彻底改写出行的核心逻辑，让智能移动空间融入生活的每一个维度。未来，唯有掌握全栈技术能力、精准适配场景需求的车企，才能在这场白热化竞争中站稳脚跟，引领出行生态的下一个时代。