" 各展所长，协同造车 " 的模式切中了 AI 汽车时代的竞争规律。

2026 年 6 月 9 日，当赛豆科技在北京发布会现场揭下 AIVA 品牌的面纱，喊出 "AI 定义汽车，先有 AI，再有车 " 的口号时，国内汽车行业的 AI 竞赛迎来了真正意义上的原生选手。

在新能源渗透率突破 60%、传统车企纷纷向 AI 公司转型的当下，这个背靠国资、赛力斯、火山引擎等多个阵营的全新品牌，究竟是 AI 造车风口下的又一个概念玩家，还是真能改写行业规则的颠覆者？

从 "AI 加装 " 到 "AI 原生 "

国内汽车产业的电动化竞争已经进入白热化，当续航突破一千公里、充电速度进入十分钟级，三电技术的底层参数已经摸到了物理瓶颈，从磷酸铁锂到麒麟电池，行业技术的趋同度越来越高，绝大多数产品的续航、补能差异已经缩小到用户难以感知的范围，三电技术的同质化越来越明显，智能化成为所有玩家争夺的下一个制高点。

但纵观当前市场，绝大多数品牌的智能化探索仍停留在 " 硬件先行，AI 后置 " 的改良阶段，就例如先把底盘、车身、三电设计好，再把语音助手、智能驾驶作为附加功能塞进去，哪怕是头部新势力和转身最快的传统车企，绝大多数也遵循这个逻辑。

这种模式下，AI 始终是车辆的 " 附属品 "，不仅各模块难以协同，更跟不上 AI 技术半年一迭代的更新速度。

传统汽车的开发周期普遍在 3-5 年，AI 大模型的性能每 6-12 个月就会完成一次跃升，当车型上市时，预装的 AI 技术已经接近过时，同时由于硬件架构设计之初没有为 AI 预留足够空间，多模块调度容易出现算力分配冲突，常见的 " 语音识别卡顿 "" 指令响应延迟 "，本质都是架构错位带来的问题。

某研究机构 2026 年上半年的智能座舱测试数据显示，当前市场上近七成 AI 座舱的跨功能协同成功率低于 60%，用户需要频繁手动操作辅助完成指令，AI 并没有真正简化体验。

用户需求也早已发生变化。今天的消费者买一辆 20 万元以上的车，已经不再只对比加速、空间、续航，转而追问 " 这辆车懂不懂我 "。

2026 年消费者调研显示，超过 62% 的 20 万元以上购车用户将 " 智能交互体验 " 列为核心选购因素，占比首次超过动力性能，其中 " 主动服务 "" 个性化记忆 " 是用户呼声最高的需求。

" 能不能在我疲惫的时候主动调整氛围？能不能记住我不同家人的使用习惯？能不能帮我把行程、补能、娱乐都安排妥当？"

用户已经从 " 能用就行 " 转向 " 好用、省心 "，对智能化的需求从功能升级走向体验升维，这恰恰是当前市场供给和用户需求错位的核心痛点。

AIVA 想要瞄准这个行业痛点，把 AI 放在了造车的第一环节，先用大模型分析亿万级用户数据挖掘真实需求，再根据 AI 得出的结论去定义整车硬件和体验，也就是 AIVA 想给外界所传递出的 "AI 挖矿，人淘金 "。

区别于传统车企靠调研样本推导需求，AIVA 模式想要通过大模型处理全量用户行为数据，直接挖掘出用户自己都难以清晰描述的隐性需求：比如不同身材用户对座椅角度的偏好、不同作息用户对上车场景的氛围需求、多人出行时不同乘员的个性化设置差异，这些分散的需求靠人工调研很难系统捕捉，AI 可以完成批量归类整理，最终转化为可落地的产品定义。

再加上火山引擎从产品定义阶段就深度参与，提供豆包大模型和全栈智能座舱技术，依托字节跳动在大模型训练和多模态交互上的技术积累，AIVA 的底层 AI 能力从起步阶段就跳过了 " 从 0 到 1" 的打磨过程。

更值得注意的是 AIVA 的产业协同模式。

不同于传统车企全产业链自己做，动辄投入数百亿搭建工厂、供应链，不仅周期长，而且在 AI 技术迭代上容易受既有资源绑定，转身缓慢；也不同于早年造车新势力从零开始摸索——缺技术、缺制造经验，第一款车型往往需要多年打磨才能解决品控问题，AIVA 从诞生起就搭建了一套分工明确的生态。

赛力斯负责整车制造和工程落地，凭借十多年成熟的造车经验和已投产的智能工厂，直接解决了产能和品控问题；火山引擎输出 AI 核心技术，从大模型底座到座舱架构全程共创；国资平台提供产业资源和政策支持，帮助品牌打通落地相关的配套环节；AIVA 作为独立主体负责品牌和产品体验整合，聚焦用户需求和产品体验打磨。

这种 " 各展所长，协同造车 " 的模式也切中了 AI 汽车时代的竞争规律，在当前行业转型的节点，单一家企业很难同时做好制造、电池、AI 技术三件事，但开放协同才是更高效的路径，也让 AIVA 在起步阶段就拥有了大多数玩家需要数年才能积累的资源配置。

面前的三道关

尽管范式创新足够吸引人，但 AIVA 从诞生之日起就身处最激烈的战场，瞄准的 20 万元以上主流市场，本身就是目前国内车市竞争最惨烈的红海，几乎所有头部玩家都已经完成了 AI 布局。

理想把研发体系全面转向 AI 基座模型和具身智能，小鹏把自动驾驶和智能座舱合并，要做物理 AI 科技公司，蔚来把智能座舱升级为认知座舱，比亚迪把城市 NOA 下放到 10 万元级车型，就连传统合资品牌也都纷纷搭载了大模型语音交互。

所以当所有车都宣称自己 "AI 赋能 " 时，AIVA"AI 原生 " 的差异化卖点能不能被用户感知到，能不能让消费者愿意为 "AI 定义汽车 " 多付费，还是未知数。

毕竟对于大多数用户来说，"AI 原生 " 还是一个抽象概念，最终还是要落到实际使用体验上，能不能比那些已经迭代了好几年的现有 AI 座舱更好用，还需要量产车验证。

而在发布会上，AIVA 总裁、产品经理李博所阐述的 "AIVA 模式 " 听起来很美好，产业协同也有资源支撑，但汽车说到底还是一个需要精密制造的工业产品，AI 体验再惊艳，要是制造质量不过关、供应链不稳定，一切都是空谈。

与此同时，AIVA 提出汽车会 " 持续成长，越用越懂你 "，但 AI 技术迭代越快，对车云协同、OTA 能力的要求就越高。要让 AI 能力持续升级，不仅需要持续投入大量研发成本训练模型，还要解决好端云协同的稳定性、用户数据隐私安全等一系列问题。

同时，AIVA 采用的 " 多巨头分工协同 " 模式是产业创新，也暗藏协调难题。

赛力斯、宁德时代、火山引擎等合作方分属不同领域，战略目标、决策节奏、考核周期差异明显，作为独立运营的协调中心，AIVA 需要从零部件供应链整合到生产质量管控，再到交付后的售后体系搭建，让各方对齐节奏、同步发力，考验的是超强的组织协调能力。

不过首款量产车 ME7 能否如期在今年年内亮相并完成高质量交付，就是对这套协同机制的第一块试金石。

即使有赛力斯的制造经验托底，AIVA 锁定的 20 万以上主流新能源市场，本身就是竞争最激烈的红海，一方面，特斯拉、比亚迪、理想、蔚来等头部品牌已经完成布局，积累了大量用户口碑和渠道资源，新品牌从零建立认知需要付出极高的营销和渠道成本。

另一方面，当前行业价格战持续，老牌车企不断下放智能化配置，新兴品牌也在持续升级 AI 能力，AIVA 作为新入场者，需要在产品力、服务体验、定价策略上打出明确差异化，才能从已定型的市场格局中撕开缺口。

当然，客观来看 AIVA 的诞生对于整个汽车行业的意义，其实已经超过了品牌本身。

在 AI 造车从概念走向落地的关键节点，AIVA 是第一个真正从 0 开始、完全按照 AI 原生逻辑打造的汽车品牌，它的探索不管成功还是失败，都会给整个行业留下宝贵的经验。如果 AIVA 能跑通 "AI 前置 + 产业协同 " 的模式，那无疑会给后来者提供一个可复制的范本，推动整个行业更快向 AI 原生转型。

从品牌定位来看，AIVA 切入 20 万元以上主流市场的策略相对务实，这个市场是目前国内车市的核心增量区，用户对智能化的接受度更高，也愿意为更好的 AI 体验付费，只要能打出差异化体验，确实有生存空间。背靠各方巨头的资源加持，AIVA 需要的是有足够的空间慢慢打磨产品。

对于消费者来说，AIVA 的入场当然是一件好事，更多玩家投入 AI 造车，会加速整个行业智能化体验的升级，最终受益的还是普通用户。

所以可以先不急于给 AIVA 下结论，毕竟第一款量产车 ME7 还要等到年底才会亮相，真实体验如何、市场买不买账，都要等到产品落地才能见分晓。

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