車圈智能化下半場打法變了！基座模型物理AI重構智駕，L4不能再打價格戰

車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

6位高管連番發聲，AI基座模型、無人配送出海與L4底盤兜底成智能化下半場焦點。

車東西4月12日現場報道，就在今天，圍繞輔助駕駛、無人配送、智能座艙與無人駕駛底盤的討論持續升溫，6位產業高管輪番拋出最新判斷。

相比空泛的前景展望，今天的發言更聚焦技術演進與商業落地的真實難題。

輔助駕駛是否到了需要基座模型重構能力體系的拐點，無人配送出海為何必須從賣產品走向做生態，L4無人駕駛規模化推廣到底卡在算法、車輛還是底盤，智能體又會如何改寫下一代座艙交互方式，這些都成為全場最受關注的話題。

其中，元戎啟行CEO周光直指當前輔助駕駛體驗波動與泛化不足的現實瓶頸，認為基座模型將推動系統從執行走向認知。

輕舟智航CEO余騫則進一步提出，輔助駕駛是通向通用物理AI的重要入口，其意義不只在汽車產業本身。

無人配送方面，新石器創始人兼CEO余恩源判斷，行業全球化已從“產品出海”走向“生態協同”，白犀牛總裁黃剛則呼吁減少低價內卷，把競爭重心重新拉回產品質量、技術能力和運營效率。

在更底層的能力建設上，時代智能CTO蔡建永強調，L4無人駕駛若想真正進入規模化運營階段，底盤必須先具備可靠兜底能力。

長城汽車智能化產品副總經理佘士東則指出，大模型上車正推動座艙從以屏幕為中心的功能平臺，轉向以智能體為核心的服務平臺。

從輔助駕駛認知升級，到無人配送商業化擴張，再到無人車底層架構重塑與座艙交互范式改寫，今天這場討論釋放出一個清晰信號：產業競爭已經不再停留在單一功能突破，而是全面轉向系統能力、用戶價值與規模化落地的深水區。

一、元戎啟行周光：基座模型推動輔助駕駛認知升級

在周光看來，輔助駕駛下一階段的競爭重點，已經不只是局部感知或端到端方案的繼續打磨，而是能否借助基座模型完成整體認知能力的升級。

過去兩年整個行業在城區輔助駕駛上取得了較快進展，但隨著場景復雜度持續提升，傳統小模型方案的優化難度正明顯增加，具體表現為不同城市、時段和版本之間的體驗波動較大，技術演進逐漸遭遇瓶頸。

要推動輔助駕駛進入下一階段，關鍵不只是做局部感知或簡單端到端優化，而是通過基座模型實現整體認知能力的升級。

▲元戎啟行CEO周光

周光認為，今年以來多模態大模型能力提升，為輔助駕駛技術路線帶來了新的轉折點，也使行業重新審視基座模型在物理世界理解和行為預測中的價值。基于這一判斷，元戎啟行正在推動以基座模型為核心的研發體系重構，將車輛執行、場景分析和能力評測納入統一框架，使輔助駕駛系統從單純的執行系統，轉向具備理解、分析和持續學習能力的認知系統。

在周光看來，當前行業還面臨一個現實問題：盡管投入、算力和產品規模持續上升，但用戶滲透率和使用粘性仍有提升空間，輔助駕駛尚未真正成為高頻日常工具。因此，行業競爭重點正在從“能不能用”轉向“是否愿意長期使用、是否能夠形成依賴”。

他表示，基座模型的價值就在于提升泛化能力和迭代效率，縮短數據閉環周期，并支撐不同算力平臺和產品形態共享同一套能力底座。按照元戎啟行的判斷，未來輔助駕駛的關鍵，不只是參數和硬件堆疊，而是能否借助基座模型，推動體驗從可用進一步走向愛用。

二、新石器余恩源：無人配送出海正從產品輸出走向生態協同

當下，無人配送正在從國內場景驗證走向全球化擴張，對此，新石器創始人兼CEO余恩源說到，這一過程的關鍵變化，是企業出海邏輯要從“賣產品”轉向“做生態”。

按照他的劃分，中國城市配送市場大致對應三輪車、面包車和輕卡三類主力車型，合計約3000萬輛。

▲新石器創始人兼CEO余恩源

新石器目前布局的3立方米、6立方米和12立方米三款車型，正是面向這三類細分市場展開覆蓋。余恩源認為，與點到點出行不同，物流配送對自動駕駛提出了更高要求，車輛不僅要完成道路通行，還要深入小區、園區、倉庫、地庫和工廠等復雜末端場景，以更高精度完成“最后一程”交付，這也是無人配送區別于其他自動駕駛應用的重要難點。

在技術實現上，余恩源表示，無人配送并非單純依賴車端能力，而是需要自動駕駛、車路協同、高精度定位以及云端管理平臺共同配合，形成完整系統能力。基于這一思路，新石器較早開始面向海外布局。

余恩源介紹，公司自2018年創業以來，已在多個海外市場推進示范與落地，目前業務觸達約15個國家，其中中東被視為重要突破口。他提到，隨著產品成本持續下降，中國無人配送車在海外具備較強競爭力，尤其在高溫、勞動力緊張、即時配送需求快速增長的地區，市場需求正在加快釋放。

在余恩源看來，無人配送出海的下一階段，已經不只是單一產品進入海外市場，而是從“產品出海”走向“生態出海”。原因在于，充電、通信、云服務、電池適配等基礎能力在海外市場仍需系統補齊，無人車企業要真正實現規模化運營，必須與本地基礎設施和中國產業鏈伙伴形成協同。

整體來看，他釋放出的判斷是：隨著應用場景成熟、成本下降和海外需求提升，無人配送正在從國內驗證階段，逐步走向全球化擴張階段。

三、輕舟智航余騫：輔助駕駛是通向通用物理AI的重要入口

如果AI要真正進入物理世界，輔助駕駛很可能是最現實、也最關鍵的一道入口。

圍繞輔助駕駛與物理世界AI的關系，輕舟智航CEO余騫表示，當前行業正處在一個關鍵轉折階段：數字世界的通用人工智能能力快速提升，而物理世界的智能化落地仍面臨更高難度。

▲輕舟智航CEO余騫

余騫認為，輔助駕駛之所以重要，不僅在于其本身是汽車產業的核心技術方向，更因為它是AI進入真實物理世界、理解環境規律并形成行動能力的重要入口。如果連道路這一相對結構化的場景都難以實現高水平能力，面向更復雜環境的具身智能也將缺乏堅實基礎。

在余騫看來，輔助駕駛的技術演進大致經歷了從規則驅動、機械式智能，到依賴大規模數據訓練的類人智能階段，而未來行業有望進一步邁向更高水平的“超人智能”階段。支撐這一變化的關鍵，不只是端到端模型持續優化，更在于世界模型、強化學習以及生成式數據能力的發展。

通過構建對物理世界規律、社會常識和人車互動邏輯的更深層理解，系統才能在復雜場景中獲得更強的泛化能力，而不只是依賴對既有數據的擬合。

與此同時，余騫表示，技術突破最終仍要回到用戶價值和產業現實。當前輔助駕駛行業競爭激烈，但用戶教育成本、使用習慣和價值感知仍有待進一步提升，行業需要回答的核心問題，不只是“能否實現功能”，而是“能否真正幫助主機廠賣車、幫助用戶降低成本、提升安全和使用體驗”。

他提到，輕舟智航一方面持續推進128TOPS算力平臺上的城區輔助駕駛落地，降低主機廠應用門檻；另一方面也在無人物流等更高階場景進行布局。

整體來看，余騫傳遞出的判斷是，輔助駕駛不只是單一產品能力的競爭，更是通向通用物理智能的一條現實路徑，而安全、規模化和用戶價值將決定這一路徑能走多遠。

四、時代智能蔡建永：無人駕駛規模化，底盤要先有兜底能力

當L4無人駕駛開始從技術驗證走向規模化運營，底盤能力的重要性正在被重新放大。

對此，時代智能CTO蔡建永在論壇上說到，真正制約L4落地的，不只是感知、決策和算法能力，還包括車輛底盤系統在高頻運營場景中的可靠性、冗余能力和全生命周期穩定性。

▲時代智能CTO蔡建永

在他看來，真正制約L4落地的，不只是感知、決策和算法能力，還包括車輛底盤系統在高頻運營場景中的可靠性、冗余能力和全生命周期穩定性。

如果未來一個城市中有大規模無人車輛投入運營，一旦底盤、電機、電池、轉向等關鍵部件缺乏足夠可靠性，就可能帶來趴窩、擁堵、調度失效等連鎖問題，進而影響用戶信任和城市管理效率。

蔡建永認為，L4車輛并不是傳統汽車的簡單升級版，而是一種新的產品形態。與有人駕駛車輛不同，無人車不再依賴司機臨場處置風險，系統必須具備自我兜底能力。

同時，車輛也不再只是低頻使用的消費品，而是高頻運轉的生產工具，需要圍繞長壽命、高可用、低停運損失來重新定義設計目標。

這意味著，底盤開發不能再局限于傳統乘用車邏輯，而應從運營場景、部件失效模式和任務連續性出發，進行面向無人化需求的正向設計。

在蔡建永看來，未來無人車底盤的核心不只是機械承載能力，更是安全、壽命、效率和可維護性的綜合系統工程。

一方面，行業需要加強對物理安全、功能安全、信息安全和系統冗余的整體考慮，確保車輛在故障狀態下仍具備靠邊停車、繼續行駛或完成任務的能力。

另一方面，也需要通過法規和評價體系設定清晰底線與更高上限，引導行業從“能用”走向“高質量可運營”。

他表示，時代智能當前正圍繞原生滑板底盤推進相關實踐，希望通過面向無人駕駛的系統性底盤設計，支撐L4車輛真正跨越從技術驗證到規模化運營的門檻。

五、白犀牛黃剛：無人配送進入放量期，需要反內卷與生態協同

當下，無人配送已經走到放量前夜，但行業若想真正跑出規模，靠低價競爭并不能解決核心問題。

圍繞無人配送物流車的發展趨勢，城市物流配送是一個體量龐大、痛點突出的市場，當前服務這一領域的運輸工具規模已達千萬級，而成本、效率與安全問題長期存在，這也使無人配送成為自動駕駛在商用車領域最具潛力的落地方向之一。

▲白犀牛總裁黃剛

針對上述問題，白犀牛總裁黃剛提到，近兩年行業之所以明顯提速，核心原因在于三方面共振：一是自動駕駛技術持續成熟，疊加激光雷達、域控等硬件成本下降，使無人物流車整車成本快速下探；二是快遞末端“網點到驛站”場景率先跑通商業模型，頭部客戶的規模化采購加速了市場教育；三是各地路權政策逐步開放，為行業擴張創造了制度條件。

不過，黃剛認為，無人配送雖然已經進入增長拐點，但距離真正大規模商業化仍有多重挑戰需要解決。一方面，隨著應用從固定線路的快遞末端，擴展到即時配送、商超、冷鏈以及城鄉物流，自動駕駛系統需要具備更強的場景適應能力和泛化能力。

另一方面，早期不少產品更多被視為“物流機器人”而非真正意義上的汽車產品，客戶對于車輛平臺的安全性、可靠性和使用壽命仍有顧慮，這也影響了從租賃模式向更廣泛持有和采購模式演進的速度。

基于這一判斷，黃剛表示，白犀牛正在將重點轉向車規級平臺開發、無圖化技術迭代以及更加開放的合作模式，希望通過與主機廠、供應鏈、運營方及金融平臺協同，推動無人配送從單點試運營走向更穩定、更大范圍的商業化落地。

他同時呼吁行業減少低價內卷，把競爭重心轉向產品質量、技術能力和運營效率，并進一步完善法規標準和路權體系，以支撐無人物流車形成更健康、可持續的產業生態。

六、長城汽車佘士東：智能體正重塑汽車座艙交互范式

當座艙界面和功能入口日益趨同，能夠重新拉開差距的新變量，正在變成智能體。

長城汽車智能化產品副總經理佘士東發表了對智能座艙演進趨勢的最新研判，近兩年，汽車座艙產品在界面設計和功能布局上呈現出明顯的同質化趨勢：從桌面形態到導航、娛樂、車控入口，行業方案日益趨同，傳統座艙創新正面臨邊際收窄的現實。

▲長城汽車智能化產品副總經理佘士東

在這一背景下，大模型加速上車，被視為打破現有交互瓶頸的重要變量。其價值不再局限于聊天問答或單點功能調用，而是推動座艙從“人適應機器”的人機交互，逐步轉向“面向人服務”的新階段。

這一變化的核心，在于智能體開始成為連接用戶與車輛能力的中介。用戶不必再準確記憶復雜指令，而是可以直接表達感受、意圖或場景，例如“我冷了”“孩子睡著了”，系統再結合車輛狀態、配置能力和歷史記憶，完成更貼近需求的服務響應。由此，交互邏輯從功能觸發轉向意圖理解，座艙服務對象也從駕駛者擴展到全車乘員。

與此同時，智能體的引入也在改變座艙開發范式。

過去，產品重點在于界面層級和功能入口設計；未來，更關鍵的是將車控、生態和內容服務拆解為可調用的原子化能力，供智能體統一調度。

隨著音樂、視頻、地圖、生活服務等生態持續豐富，車載體驗競爭的焦點，也將從“功能堆疊”轉向“服務整合效率”。

整體來看，座艙正從以屏幕為中心的功能平臺，演進為以智能體為核心的服務平臺。

結語：智能化競爭進入系統能力比拼階段

整體來看，圍繞輔助駕駛、無人配送、無人駕駛底盤與智能座艙的討論，反映出汽車智能化競爭正在發生明顯變化。行業關注點已不再局限于單項技術突破，而是進一步轉向系統協同、落地效率、用戶價值與規模化運營能力。

無論是基座模型帶來的能力重構，還是無人配送與L4場景對底層平臺提出的新要求，都說明產業正在從驗證可行性邁向檢驗可持續性的階段。

未來，誰能率先完成技術、產品與生態的協同閉環，誰就更有可能在下一輪競爭中占據主動。