更深刻了解汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革

出品： 電動(dòng)星球

作者：星球君

2025 年 7 月，特斯拉將 xAI 開(kāi)發(fā)的人工智能助手 Grok 向符合條件的車(chē)輛推送時(shí)，掀起了各大車(chē)企將人工智能大模型搬上車(chē)的熱潮。

Grok 的確很強(qiáng)。它反應(yīng)快、知識(shí)廣、會(huì)玩梗，能用方言和你嘮嗑，它幾乎把「車(chē)內(nèi)有個(gè)聰明助手」這件事，做到了上一代產(chǎn)品邏輯里的天花板。

但今晚，榮威發(fā)布的「全新原生 AI 汽車(chē)序列」——「家越」，給出了另一種選擇。

不是給車(chē)裝一個(gè)更聰明的 AI 應(yīng)用，而是讓整車(chē)架構(gòu)圍繞 AI 重新生長(zhǎng)。

支撐這套邏輯的，是行業(yè)首發(fā)的 CPP AI 原生技術(shù)架構(gòu)，讓 AI 第一次拿到了整車(chē)的硬件調(diào)度權(quán)。

這不是簡(jiǎn)單加個(gè)功能，而是換了一套全新的邏輯。智能汽車(chē)的下半場(chǎng)，比的不是誰(shuí)的 AI 更會(huì)聊天，而是誰(shuí)的 AI 能真正動(dòng)手做事。

那榮威做到了嗎？全球首臺(tái) AI 原生汽車(chē)到底有什么不一樣？

Grok 為什么是「上一代」天花板？

Grok 的強(qiáng)，強(qiáng)在應(yīng)用層級(jí)。

它的反應(yīng)速度、知識(shí)廣度、交互的自然程度，放在現(xiàn)有產(chǎn)品里幾乎沒(méi)有對(duì)手。

今年年初我們?cè)诼迳即夡w驗(yàn) FSD V14.2.2.1 版本時(shí)，車(chē)上的 Grok 能用四川話(huà)、北京話(huà)切換著聊天，活潑得不像機(jī)器。那種自然感，也給行業(yè)帶來(lái)了不小的沖擊。

但天花板也在這里。

Grok 上車(chē)的本質(zhì)，是在造好的車(chē)?yán)镅b一個(gè)強(qiáng)大的 AI 應(yīng)用。它被框在屏幕里，與車(chē)控系統(tǒng)隔著一堵墻，能調(diào)用什么功能，不僅取決于它有多聰明，還取決于車(chē)企開(kāi)放了多少接口。

于是我們能夠看到，Grok 在上車(chē)初期，能聊天、能規(guī)劃行程，但不能直接控制車(chē)輛的空調(diào)調(diào)節(jié)、歌曲播放等車(chē)內(nèi)功能；

又譬如，我們?cè)谟?FSD 前往一個(gè)目的地時(shí)，Grok 語(yǔ)音播報(bào)已到達(dá)，車(chē)輛卻還在行駛；當(dāng) Grok 說(shuō)還有一段路時(shí)，車(chē)早已靠邊停好。兩個(gè)系統(tǒng)各說(shuō)各話(huà)，信息錯(cuò)配。

這不是 Grok 的錯(cuò)，而是「先有車(chē)、后加 AI」這套邏輯的宿命。

這個(gè)模式下的 AI 助手，能開(kāi)空調(diào)、能切歌、能導(dǎo)航，但想調(diào)節(jié)一顆燈珠的亮度、一個(gè)座椅腰托的行程等更細(xì)致、更個(gè)性化的能力，還是要看車(chē)企有沒(méi)有開(kāi)放接口和權(quán)限。

后裝的特性讓它難以真正和車(chē)輛融為一體，是「裝在車(chē)?yán)锏?AI」，而非「長(zhǎng)在車(chē)?yán)锏?AI」，而榮威家越想要做的，就是讓 AI「長(zhǎng)在車(chē)?yán)铩�，真正成為�?chē)的一部分。

CPP 架構(gòu)的代際領(lǐng)先性

根據(jù)榮威在發(fā)布會(huì)上披露的信息，家越和 Grok 的核心差異，在智能發(fā)生的層面。它們一個(gè)是應(yīng)用層智能，另一個(gè)則是架構(gòu)層智能。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)初期，榮威就與火山引擎成立聯(lián)合研發(fā)項(xiàng)目組，從源頭合作；火山引擎輸出豆包大模型的技術(shù)與生態(tài)；榮威輸出整車(chē)架構(gòu)、硬件與量產(chǎn)能力。

而核心理念，就是 AI 不是后期植入的軟件，而是直接寫(xiě)入電子電氣架構(gòu)底層的一環(huán)。

這套理念的載體，就是 CPP AI 原生技術(shù)架構(gòu)，即 Context、Planner、Pixel Level function calling，對(duì)應(yīng) AI 最關(guān)鍵的三個(gè)環(huán)節(jié)：感知、規(guī)劃、執(zhí)行。

先說(shuō) Context，全維感知。

AI 不只是聽(tīng)見(jiàn)你說(shuō)什么，還能通過(guò) OMS/DMS 攝像頭、麥克風(fēng)等多模態(tài)傳感器，配合深度記憶，捕捉你的情緒、行為和意圖。

支撐它的，是從開(kāi)發(fā)之初就堅(jiān)持的「AI go first」，遍布整車(chē)的 2000+SOA 服務(wù)接口，賦予 AI 全維度感知車(chē)輛狀態(tài)的能力。

對(duì)比 Grok 那種「聽(tīng)得到但看不見(jiàn)」的狀態(tài)，家越的 AI 設(shè)計(jì)，正長(zhǎng)了眼睛和耳朵。它能感知后排孩子揉眼睛，能捕捉副駕打哈欠的疲憊，能結(jié)合車(chē)速、溫度、時(shí)間判斷你此刻的需求。

Context is almost everything，沒(méi)有上下文，再聰明也只是猜。

再說(shuō) Planner，智能規(guī)劃。

這是家越的設(shè)計(jì)關(guān)鍵，也就是最像「下一代」的地方。

傳統(tǒng) AI 助手的行為模式，是「打一鞭，走一步」；家越則用完整的邏輯閉環(huán)，完成 Pre-tool 前置思考、并行 tools 同步執(zhí)行、Post-tool 結(jié)果優(yōu)化，猶如一個(gè)能獨(dú)立完成項(xiàng)目的核心員工。

執(zhí)行前，它判斷用什么方式、什么順序、能否并行、權(quán)限是否合理；執(zhí)行中，多工具同時(shí)調(diào)動(dòng)；執(zhí)行后，自行分析與優(yōu)化。從「聽(tīng)命行事」到「獨(dú)立完成」，這是質(zhì)的躍遷。

最后是 Pixel Level function calling，原子化執(zhí)行。

前面反復(fù)提到的 2000+SOA 接口，將整車(chē)硬件拆分成最小可調(diào)用單元。大到車(chē)機(jī)、車(chē)控域，小到單顆燈珠、單組電機(jī)，都能獨(dú)立精準(zhǔn)調(diào)用，并支持多硬件、多任務(wù)聯(lián)動(dòng)調(diào)度。

這意味著，AI 不再是只長(zhǎng)了一張嘴。

它能手腳聯(lián)動(dòng)，完成多個(gè)功能的組合執(zhí)行、具體場(chǎng)景的落地，真正打通整車(chē)的執(zhí)行鏈條。

這或許正是讓「AI 汽車(chē)」告別口號(hào)的能力，進(jìn)入能力兌現(xiàn)時(shí)代的技術(shù)關(guān)鍵。

而這套架構(gòu)基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，是安全邊界。

傳統(tǒng)架構(gòu)下，車(chē)企對(duì)開(kāi)放后裝接口的謹(jǐn)慎，不僅來(lái)源于對(duì)重復(fù)開(kāi)發(fā)成本考慮，更麻煩的是，這些接口往往是像「打補(bǔ)丁」般加上去的，車(chē)企需要統(tǒng)一不同接口間的安全策略，否則，一個(gè)接口出問(wèn)題，就有可能牽連一片。

這也是「家越」系列產(chǎn)品的底氣所在。它的 2000+SOA 接口，是從整車(chē)架構(gòu)設(shè)計(jì)第一天就被整體規(guī)劃好的。

AI 助手和整車(chē)架構(gòu)的共生性，讓雙方在設(shè)計(jì)之初就是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與策略，即便單個(gè)接口出問(wèn)題，也不會(huì)導(dǎo)致「牽一發(fā)而動(dòng)全身」。

更重要的是，這套架構(gòu)在定義階段就做好了權(quán)限分級(jí)——黑區(qū)、灰區(qū)、彩區(qū)，三級(jí)管理，邊界清晰。

黑區(qū)是絕對(duì)禁區(qū)，涉及行駛安全的核心功能，AI 的手伸不進(jìn)去；灰區(qū)在滿(mǎn)足安全條件時(shí)有限開(kāi)放，譬如可停車(chē)狀態(tài)下進(jìn)行控制；彩區(qū)則是完全開(kāi)放區(qū)，這其中涉及的，或許是 AI 對(duì)氛圍燈、空調(diào)溫度、車(chē)窗開(kāi)合的自由控制。

開(kāi)放與安全，在這里不是取舍，是被同一套架構(gòu)同時(shí)解決的命題。

從助手到家人

架構(gòu)的代差，最終落在體驗(yàn)上。

它落在實(shí)際執(zhí)行中的第一步，是從傳統(tǒng)的執(zhí)行指令到理解深層意圖。

深度融入在 2026 年 4 月日均 tokens 調(diào)用量超 120 萬(wàn)億的豆包大模型，配合全維度感知能力，榮威表示，這讓家越能像人一樣理解上下文、主動(dòng)預(yù)判、智能聯(lián)動(dòng)，交互從指令驅(qū)動(dòng)變成了意圖驅(qū)動(dòng)。

AI 原生汽車(chē)和當(dāng)前市面上眾多 AI 汽車(chē)區(qū)別，更像是職場(chǎng)新人和核心員工之間的區(qū)別。

前者需要下達(dá)清晰的指令，才會(huì)一步步推進(jìn)任務(wù)；

后者則是一名「眼里有活」的核心員工，事前判斷用什么方式/工具/順序/安全評(píng)估等，執(zhí)行的過(guò)程中，調(diào)用多方面資源進(jìn)行協(xié)同，并在結(jié)束后自行分析與優(yōu)化，以求進(jìn)一步提升自己。

這份交互方式的改變，也讓車(chē)和人日常生活之間的聯(lián)系更為緊密。

以往 AI 能做什么，取決于車(chē)企開(kāi)放了哪些功能，功能是寫(xiě)死的，列表是有限的；而家越能做什么，取決于 2000+ 個(gè)最小單元能組合出多少場(chǎng)景。

你說(shuō)「孩子困了」，家越會(huì)執(zhí)行關(guān)閉車(chē)窗、調(diào)高溫度、調(diào)低音量、播放故事等動(dòng)作，主動(dòng)且及時(shí)地完成你表面與潛在需求。

功能是固定的，組合是無(wú)限的。接口開(kāi)放得越細(xì)，AI 能調(diào)動(dòng)的場(chǎng)景就越多。

榮威在發(fā)布會(huì)上提到一個(gè)很重要的概念，就是家越能讓「人車(chē)關(guān)系」升維為「人人關(guān)系」。

家越擁有長(zhǎng)期記憶體系。它記得你的習(xí)慣、偏好、情緒模式，在你開(kāi)口前就做好準(zhǔn)備。

譬如，周五傍晚你拉開(kāi)車(chē)門(mén)，導(dǎo)航已經(jīng)設(shè)好那家鹵味店，座椅腰托頂?shù)阶钋�，空調(diào)是你習(xí)慣的 23 度，氛圍燈切到了你上次手動(dòng)選的暖橙色。副駕門(mén)打開(kāi)，座椅調(diào)節(jié)和空調(diào)風(fēng)級(jí)調(diào)節(jié)成副駕乘員最習(xí)慣，也是最舒適的狀態(tài)。

就像長(zhǎng)時(shí)間生活在一起的家人，對(duì)你的習(xí)慣熟記于心，雖然可能會(huì)沉默，但會(huì)默默把環(huán)境調(diào)整成你最舒服的模式。

屆時(shí)，車(chē)不再是工具，而是一個(gè)會(huì)觀(guān)察、會(huì)記憶、會(huì)主動(dòng)伸手的家庭成員。它和你之間，從「使用與被使用」，變成「陪伴與被陪伴」。

這或許是人車(chē)關(guān)系的更高階形態(tài)。

新時(shí)代再次由榮威開(kāi)啟？

十年前，榮威 RX5 用一句「我要看星星」開(kāi)創(chuàng)了互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)品類(lèi)。這款車(chē)首年售出近 24 萬(wàn)臺(tái)，累計(jì)銷(xiāo)量破百萬(wàn)，那是中國(guó)車(chē)企第一次用「軟件定義硬件」的思路定義了一個(gè)新品類(lèi)。

十年后，家越在做的事有類(lèi)似的意味。

當(dāng)行業(yè)還在比拼誰(shuí)的語(yǔ)音助手更會(huì)聊天時(shí)，榮威沉下心找到了一個(gè)更底層的技術(shù)路線(xiàn)。不是「我也接入了大模型」，而是讓大模型成為整車(chē)架構(gòu)的設(shè)計(jì)原點(diǎn)。

火山旗下的 Seedance 2.0 于今年 2 月開(kāi)啟內(nèi)測(cè)時(shí)，馬斯克公開(kāi)驚嘆「It's happening fast」。中國(guó) AI 的進(jìn)化速度，正在從應(yīng)用層跟隨走向架構(gòu)層定義。

接下來(lái)的北京車(chē)展，關(guān)于 AI、Agent的新方向會(huì)大量涌現(xiàn)。

一個(gè)百舸爭(zhēng)流的時(shí)代正在開(kāi)啟，榮威今晚發(fā)布會(huì)的獨(dú)特性在于，它從產(chǎn)品定義階段就想清楚了怎么做一臺(tái) AI 原生汽車(chē)。

家越 07 量產(chǎn)版將隨后亮相，大屏上的技術(shù)闡述，將變成可以觸摸的現(xiàn)實(shí)。

到時(shí)候，我們也許就能真切感知到，榮威是否真正做好了進(jìn)入下一個(gè)時(shí)代的準(zhǔn)備了。

（完）