上車后，千問想讓AI成為副駕了

一個(gè)典型的中國車主，上班通勤、周末外出，一年在車上可能要待上超 400 個(gè)小時(shí)，相當(dāng)于朝九晚五工作制下的 50.5 個(gè)工作日，或是連續(xù) 10 個(gè)周末一直在車上。

這是一筆巨大的時(shí)間成本，但過去我們一直把它當(dāng)成理所當(dāng)然的消耗品，默認(rèn)它不可避免，甚至默許它被浪費(fèi)。

車從誕生那天起，本質(zhì)上就是一個(gè)通過消耗時(shí)間，將人從 A 點(diǎn)送到 B 點(diǎn)的工具。縱覽人類汽車工業(yè)百年發(fā)展史，車速越來越快、座椅越來越舒適、操控與變速越來越準(zhǔn)確、車上的娛樂越來越豐富。

科技公司與車企們，希望人在車上待得舒適，也從未停止將人類從駕駛中解放的探索。智駕的出現(xiàn)，讓駕駛的效率又往前邁了一大步，人類第一次有機(jī)會(huì)從駕駛這項(xiàng)耗時(shí)、耗力且充滿風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)中解放出來。

但真正的問題也隨之出現(xiàn)，當(dāng)人不再需要開車，當(dāng)這 400 個(gè)小時(shí)被釋放出來，它該被用來做什么？車內(nèi)的時(shí)間與冗余的算力，如何轉(zhuǎn)化為新的價(jià)值？

在 2026 年，我們已經(jīng)習(xí)慣向 AI 索取效率，Agent 開始解決編程與匯報(bào)的效率問題、解決創(chuàng)作與輸出的效率問題。AI 又該如何解決車上 400 個(gè)小時(shí)的效率問題？

這是智能化的下半場。也是科技公司與車企們要回答的問題。能回答好這個(gè)問題的公司，也會(huì)在智能化的下半場獲得先機(jī)。

智駕之后，智能化下半場的新戰(zhàn)事

輔助駕駛的出現(xiàn)，拉開了智能電動(dòng)汽車的大幕，也一度是上半場競爭的主軸。

來到 2026 年，智駕已經(jīng)滲透到 10 萬以下車型，新上市的車型基本都具備了行泊一體的智駕能力。車企、智駕供應(yīng)商與背后的算力、芯片等科技公司，一路投入資源，不斷提高智駕的可用性、安全性與門檻。

這個(gè)過程中，阿里是一個(gè)不可忽視的角色。在智駕的浪潮中，阿里云全棧AI能力獲得了中國車企普遍的認(rèn)可：中國 60% 的智能駕駛 AI 算力來自阿里云，有 30 多家頭部車企和智駕方案商在阿里云上開展智駕研發(fā)。但無論在上半場取得怎樣的成績，都要面臨新的競爭形勢。

車企需要新的差異化建立優(yōu)勢，消費(fèi)者期待下一步的創(chuàng)新。上半場，人們關(guān)心的是如何更快、更省力、更舒服地到達(dá)。而到了下半場，問題變成了當(dāng)駕駛被接管，這段被釋放出來的時(shí)間還能做什么，需求從駕駛效率轉(zhuǎn)向時(shí)間價(jià)值。

注意力成為稀缺資源的當(dāng)下，座艙的價(jià)值愈發(fā)凸顯，封閉私密的空間、完整不被打擾的碎片化時(shí)間、天然可聯(lián)動(dòng)出行與消費(fèi)的場景屬性。智駕供應(yīng)商向艙內(nèi)延伸，大模型公司尋找終端落地，芯片廠商試圖以軟硬一體突圍，所有玩家都在爭奪同一件事——這段被釋放的時(shí)間。

也因此，在北京車展上，一批展商們密集發(fā)布了座艙智能化的新動(dòng)態(tài)。為車企提供智能化服務(wù)的角色有幾類，一是過去的智駕供應(yīng)商，在艙駕一體的趨勢下，也開始切入座艙的智能化；二是大模型公司，為模型找到新的落地終端；還有芯片公司，希望靠軟硬一體突圍。

這其中，阿里千問聯(lián)手?jǐn)?shù)十家車企落地上車，也是行業(yè)風(fēng)向轉(zhuǎn)向的縮影。

在智能化的下半場，誰能率先給出新的座艙范式，誰就有機(jī)會(huì)打破同質(zhì)化。積累了數(shù)據(jù)、行業(yè)認(rèn)知與生態(tài)后，阿里也在智能座艙這場戰(zhàn)役里，展示了其充分的準(zhǔn)備。

大模型上車，該以怎樣的新姿勢？

大模型上車絕非改造語音助手這樣簡單，回顧歷史，每一項(xiàng)技術(shù)在遷移到新平臺(tái)時(shí)，都會(huì)經(jīng)歷從單純復(fù)制原有模式，到探索出全新范式的演進(jìn)過程。

Agent 在手機(jī)上的落地，已經(jīng)給行業(yè)做了一次預(yù)演。

過去一年，不少公司嘗試把手機(jī)操作 Agent 化。一條路徑是繞開操作系統(tǒng)，用獨(dú)立 App 去編排流程，再通過模擬點(diǎn)擊、滑動(dòng)，在不同 App 之間來回跳轉(zhuǎn)完成任務(wù)。結(jié)果很直接，體驗(yàn)割裂、效率低下，點(diǎn)一杯奶茶比手動(dòng)還慢，還伴隨著權(quán)限與隱私爭議，最終被服務(wù)方普遍抵制。

另一條相似的教訓(xùn)來自智駕，車企沿用 AB 供思路，把感知、決策、泊車、行車拆給不同供應(yīng)商，結(jié)果是模塊協(xié)同效率低、體驗(yàn)不一致，最終反而倒逼一體化方案成為主流。

這些嘗試雖然走了彎路，但結(jié)論很清晰。AI 落地新終端，拼的不是能不能做，而是能不能一體做，從底層模型、系統(tǒng)接口到服務(wù)與商業(yè)閉環(huán)，端到端全部打通，以“一攬子打包”的形式完整交付。

車企不需要在每個(gè)環(huán)節(jié)去對接不同的公司，提供模型與服務(wù)的公司也不需要彼此提防，就像公司內(nèi)拆掉了部門墻，協(xié)同鏈路被打通，效率自然成倍提升。

在車展上，阿里提出的 AI 超級(jí)副駕概念，就與這樣的思路與實(shí)現(xiàn)方式不謀而合。

這套方案不是單點(diǎn)能力的交付，而是打包了阿里全棧的 AI 能力與生態(tài)資源，從算力、端云協(xié)同模型，到語音助手、數(shù)據(jù)體系，再到服務(wù)鏈路，全部打通。這也是阿里重整集團(tuán) AI 戰(zhàn)略后，第一次把已獲得驗(yàn)證的完整技術(shù)棧落地到一個(gè)重要的新平臺(tái)——智能汽車座艙。

全鏈路交付的優(yōu)勢顯而易見，除了更能聽懂人話的語音助手外，高德導(dǎo)航也支持了多輪對話添加途經(jīng)點(diǎn)。支付寶與淘天、淘寶閃購的能力也全線打通，用戶在開車時(shí)想買東西，用支付寶的聲紋支付、通過淘寶閃購下單，全程不需要掏手機(jī)，就像副駕上坐著一個(gè)人在幫你操辦一切。

支撐這一切的，是端云協(xié)同的架構(gòu)。相比手機(jī)和 PC，汽車對本地模型的依賴更強(qiáng)——既要保證低時(shí)延響應(yīng)，也要在弱網(wǎng)環(huán)境下具備基礎(chǔ)能力，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)隱私。端側(cè)負(fù)責(zé)處理車內(nèi)的多模態(tài)數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)交互，云端則承擔(dān)深度推理與生態(tài)連接，雙方協(xié)同形成一套完整的架構(gòu)。

但更關(guān)鍵的變化，不在體驗(yàn)，而在商業(yè)。

把時(shí)間拉長，它的價(jià)值會(huì)更顯性，汽車擁有遠(yuǎn)超手機(jī)的算力與電力供給，有望成為個(gè)人智能、數(shù)據(jù)和算力的核心樞紐，下一步，它會(huì)成為連接人、數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)世界的核心節(jié)點(diǎn)。

在通用機(jī)器人普及之前，汽車就是當(dāng)下規(guī)模最大、算力最強(qiáng)的物理 AI 載體，全球已有約 6000 萬至 7500 萬輛具備 L2 及以上能力的車輛，這些龐大的端側(cè)算力會(huì)是分布式的超級(jí)計(jì)算機(jī)，同時(shí)，它所積累的數(shù)據(jù)與認(rèn)知，也是通往物理 AI 世界的門票。

誰有資格成為定義者？

不可否認(rèn)，推動(dòng)智能化上半場發(fā)展的，主要是來自硅谷的力量，Google 的 Waymo 長期重金投入 Robotaxi，馬斯克與特斯拉在不被看好的路徑上持續(xù)迭代，最終把乘用車輔助駕駛推向主流。

在這一階段，無論是 L2 還是 L4，中國公司更多扮演追趕者的角色，沿著既定的技術(shù)與商業(yè)路徑前行。

而在大模型浪潮中，中國公司顯然已經(jīng)開始與硅谷處在接近的領(lǐng)先地位。智能化的下半場是一個(gè)尚未被定義的領(lǐng)域，沒有成熟路徑可循，真正進(jìn)入了無人區(qū)，同時(shí)這也意味著，從追趕走向定義的機(jī)會(huì)。

智能駕駛更像登山，目標(biāo)清晰，難的是路徑。智能化下半場更像開荒，方向未定，技術(shù)、產(chǎn)品與商業(yè)生態(tài)又耦合緊密，僅靠車企或單一供應(yīng)商，都無法獨(dú)立完成。

同時(shí)，行業(yè)分工也會(huì)發(fā)生變化，行業(yè)也不再需要一個(gè)個(gè)單獨(dú)的智能化供應(yīng)商，而是更需要一個(gè)“智能化底座共建者”，去打通從模型、算力到服務(wù)與商業(yè)閉環(huán)的全鏈路能力。

這股浪潮中，同時(shí)掌握全鏈路的公司，天然更有希望成為那個(gè)底座。

阿里是行業(yè)內(nèi)極少數(shù)同時(shí)掌握了大模型能力、云、超級(jí) App 與完整的生態(tài)的公司。

在月初的智能電動(dòng)汽車發(fā)展高層論壇上，阿里云智能集團(tuán)公共云事業(yè)部 AI 汽車行業(yè)總經(jīng)理李強(qiáng)總結(jié)，阿里云在汽車行業(yè)的差異化價(jià)值主要有兩方面：第一，全棧技術(shù)的差異化價(jià)值；第二，阿里巴巴有最豐富的生態(tài)。

Qwen 模型處于全球領(lǐng)先位置，車端小模型的部署已跑通。千問 App 目前月活數(shù)已超 1.6 億。疊加高德沉淀的出行與路網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及淘天體系的交易能力，使其具備從理解需求到完成交易的閉環(huán)能力。

年初千問請奶茶的嘗試，本質(zhì)上是對這套鏈路的實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證——不僅帶來了用戶增長，更重要的是證明了流程可以跑通，并具備跨終端復(fù)制的可能。

回看上半場，領(lǐng)先者往往具備幾個(gè)共同特征：強(qiáng)大的自研能力、軟硬一體的控制力、持續(xù)滾動(dòng)的數(shù)據(jù)飛輪，以及清晰的商業(yè)閉環(huán)。開啟下半場，想走到領(lǐng)先位置，所需要的能力只會(huì)更多。作為少數(shù)能提供全棧服務(wù)的公司，阿里有機(jī)會(huì)成為行業(yè)新底座、與車企一同深入無人區(qū)。

更進(jìn)一步地，歷史上的偉大科技公司，幾乎都是解決了一個(gè)具體的問題：大幅提高了人類的效率。而當(dāng)生產(chǎn)力被極大釋放，如何承接并放大這些能力、創(chuàng)造新的價(jià)值空間，本身就是孕育下一代巨頭的機(jī)會(huì)。

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