豆包手機的GUI暢想，斑馬給出AutoClaw答案

端云協同，斑馬領跑。

4月22日的寶馬品牌之夜上，伴隨三款純電新車的發布，現場出現一個別有深意的畫面：宇樹科技創始人王興興作為特邀嘉賓，上臺試駕體驗了由斑馬智能提供技術方案的全新智能座艙。

這一看似跨界的聯動，實則在向外界提示一個關鍵的變化：汽車，正在越來越像機器人。

這個變化并非孤立事件，而是技術演進與產業趨勢共振的結果。2026年北京車展將主題定為“領時代 智未來”，相比2020年“智領未來”的表述變化不大，但背后的行業基礎已經完全不同：一方面是電氣化架構基本鋪開，另一方面是大模型開始真正進入車內系統。

如果把最近兩年的技術變化拆開來看，會更清晰一些。

DeepSeek、千問等高性價比模型推動AI低成本上車，讓汽車智能有了思考能力，對話交流首當其沖；而2026年OpenClaw的走紅，則開始轉向“辦事”，即是否能替人完成任務。前者重在模型推理能力，后者重在基于思考的執行能力。

當大模型深度介入座艙，并開始與智駕域產生交互時，汽車實際上正在跑通機器人感知-決策-執行的操作閉環。這背后的核心推手，正從單純的主機廠，延伸至以斑馬智能為代表的汽車智能化AI公司。

1.AutoClaw：豆包在手機上的暢想，斑馬在汽車上實現了

過去三年，AI的變化不只是模型升級，而是沿著“大模型-Agent-Claw”的路徑從生成內容走向執行任務。

去年大熱的豆包手機通過開放系統級權限，讓AI代為完成下單、發送信息等APP內操作；2026年風靡PC端的OpenClaw，則將該能力延伸至辦公與開發流。然而，這些嘗試仍局限于單一終端的數字界面，未能真正實現與物理世界的交互。

要讓AI真正進入現實世界，破局的載體可能是汽車。

汽車天然是“Claw友好”的系統。其既完成了動力、底盤與車身的深度電子化，又打通了導航、娛樂、溫控等座艙生態，配合豐富的多模態傳感器，構筑了完整的“感知-決策-執行”物理閉環。

斑馬智能敏銳識別到了這一趨勢。從去年9月開始進行Claw類技術研發，今年4月23日，在AI-TECHDAY上發布了行業首個智艙AI協作服務方案AutoClaw（即業界津津樂道的“龍蝦上車”），正式將AI執行任務的能力延伸至智能座艙。豆包在手機上的暢想，斑馬智能在汽車上提前實現了。

過去的車載AI，往往需要由人來進行復雜的任務規劃，AI只負責簡單的單點執行（如“打開空調”）。但AutoClaw不同，其通過獨創的“智能協作中樞+專屬自治蝦塘”架構，在面對用戶的最終目標時，會自動向上拆解出所需執行的具體任務，展現出了“類人辦事思維”。

例如，面對“今晚約朋友吃飯”這種非結構化需求，AutoClaw能自動拆解并同步處理時間協調、餐廳篩選與路線規劃；若中途生變，還能動態重組方案，無需用戶反復下達新指令。

更令市場興奮的是其跨硬件的協同能力。作為“第三生活空間”，座艙天然具備多設備協同的基礎條件，包括導航、娛樂、環境控制以及車輛本身的狀態管理等。在上述場景中，AutoClaw在完成線上服務調度的同時，還可以同步完成車內座椅調整、溫度控制，甚至與自動駕駛域進行協同，讓乘客實現真正的“無縫”智能化體驗。

斑馬智能AutoClaw的發布，實際上將汽車AI從局限于單一終端的數字界面拉向了現實世界，完成從智能座艙向執行型智能體的能力升維。

2.端側AI：汽車智能化的新基建

過去，當汽車智能化還局限于問答式的語音助手時，云側部署的大模型足以滿足需求。但當汽車智能步入“主動識別+自動執行復雜任務”的新階段時，對系統的低延遲、隱私安全性以及網絡環境均提出了更高維度的要求。

此時，端側模型的出現就成了必然。AutoClaw作為車載多Agent執行層，必須依賴端側AI提供實時的決策支持，端云混合架構已經成為當前行業的統一共識。

作為阿里巴巴在汽車智能化領域的重要布局，斑馬智能在端側AI的部署上擁有得天獨厚的優勢。早在2025年9月的云棲大會上，斑馬智能就發布了全球首個全模態端側大模型AutoOmni。

到了2026年4月的北京車展前夕，AutoOmni已經升維成了一個可搭載多種參數大模型、適配多種類型芯片的龐大產品矩陣，并與AutoClaw共同形成了元神AI“一腦雙引擎”的架構。

當然，汽車行業的特殊性決定了：智能化絕非“有模型、有架構”就能直接OTA上車。底層的軟硬件適配，是橫亙在所有軟件方案商面前的一座大山，也是一項必須完成的苦活和累活。

不同主機廠對車輛的產品定義千差萬別，從十萬級代步車到百萬級豪華車，價格定位、目標人群、功能需求各不相同，這就導致汽車座艙所采用的硬件平臺和SoC芯片五花八門。如何把龐大的端側AI“塞”進算力大小不一的芯片里，并確保其穩定運行、發熱可控，是對座艙軟件方案提供商最嚴苛的考驗。

在這個問題上，斑馬智能采取了“執牛耳”的破局策略—不直接去啃分散的主機廠，而是從源頭抓起，與高通、英偉達、黑芝麻智能、紫光展銳等底層芯片巨頭展開深度綁定與合作，先在底層架構上實現AI與芯片的完美打通與適配，隨后再依托芯片廠商龐大的現成客戶生態，順水推舟地切入各個主機廠的供應鏈。

目前，斑馬智能與芯片廠商的適配已經跑通了兩個主要方向：

一是深度融合路線，即將AutoOmni和AutoClaw直接集成至諸如高通等高性能座艙專用SoC，或新一代艙駕融合SoC的底層系統中。截至2026年車展期間，國內已有10多家已經或計劃采用高通8397、8797芯片的車企，絕大部分都已經確定搭載斑馬AutoOmni端模型方案。

二是靈活外掛路線，即針對算力不足的老舊車型或成本敏感的低端車型，采用集成至“AI Box”（外掛算力盒子）的方案。目前在AI Box形態上，斑馬已經形成了適配高通9075、英偉達Orin、紫光展銳A8880三種算力芯片的成熟方案組合。

據官方介紹，斑馬智能在AI領域的合作客戶已經接近20家，包括智己、寶馬、紅旗、東風、比亞迪等。

3.終極形態，會是機器人嗎？

馬斯克曾經多次在公開場合表示“汽車是輪子上的機器人”，從當前汽車智能化的演進路徑來看，這一判斷正在逐步被驗證。以斑馬智能為例，其端側模型AutoOmni與執行層AutoClaw構成的系統，本質上也是在構建一個具備感知、決策與執行能力的統一智能體。

如果將汽車與機器人進行對比，二者在核心能力上已呈現出明顯趨同：統一的計算中樞（中央計算平臺+端云大模型）、多模態感知系統（激光雷達、攝像頭、麥克風），以及面向物理世界的執行能力（軟硬件協同調度與自動駕駛）。

一個當下仍存在的較大區別是，出于安全考量，汽車的座艙域和智駕域通常采用獨立的SoC芯片，導致感知與執行之間存在數據延遲和協同隔閡。

但墻壁正在被打破。硬件端，高通近年來力推艙駕一體SoC；2026車展上，地平線也發布了國內首個艙駕一體SoC。

在軟件端，斑馬智行在AI-TECHDAY上展示了這樣一個艙駕協同的未來場景：當端側視覺大模型敏銳捕捉到駕駛員處于疲勞狀態時，不僅座艙會做出反應，智駕系統也會主動接管，調整至更安全的輕柔行駛狀態。

這意味著，一旦感知與執行的鏈路徹底打通，汽車將不再是多個子系統的拼湊，而是一個具有統一意志的生命體。

過去幾年，智能座艙與高階智駕分別發力，推動了新能源車的快速普及；如今，在2026年這個大模型全面滲透的關鍵節點，艙駕一體+機器人化將成為下一個決定勝負的主流賽道。

汽車，正在從單一的出行工具，蛻變為具備持續交互與任務執行能力的智能載體。從這個角度看，斑馬智能通過端側大模型提升“腦力”，以AutoClaw打通“動手能力”，并深度綁定芯片廠商實現工程化落地的做法，無疑為“汽車進化為機器人”提供了一條最現實的通關路徑。