来源：猎云网

6 月 9 日，北京雁栖湖，赛豆科技正式发布 AI 汽车品牌 AIVA（Artificial Intelligence Voyage Ahead），喊出 "AI 定义汽车，先有 AI，再有车 "。

这可能是今年汽车行业最反常识的一句，毕竟别人都在卷参数、卷配置，而 AIVA 却在讲 "AI 什么时候长成车的身体 "。

发布会现场没有发动机轰鸣，取而代之的是一位 AI 智慧生命体担任主持。当 AI 从数字世界走进物理世界，当汽车从交通工具进化为具身 AI 生命体，一个属于物理 AI 的新时代，正在这辆 " 从 AI 长出来的车 " 上，写下第一笔。

物理 AI 元年，汽车成为 AI 进入真实世界的核心场景

2026 年被业界公认为 " 物理 AI 元年 "。而近几年，是 AI 发展最快的一段时间，2022 年底聊天机器人火起来，但那会儿是 " 回合制 "，你问一句，它答一句，做不了复杂任务。

2024 年 AI Agent 崛起，模型开始自己驱动、自己跟进任务，但无论是聊天还是自主规划、调用工具、完成复杂任务，都还窝在数字世界里处理信息。想要实现物理 AI 的跃迁，本质在于把智能装进有传感器、有执行器的机器里，让 AI 能在真实世界感知、推理、规划、行动、反思。

而汽车是物理 AI 最理想的落地场景，没有哪个载体比汽车更适合，几百个传感器、几十个执行器、复杂的行驶环境、海量的用户数据，还有不间断的连续反馈回路。

火山引擎副总裁杨立伟在发布会上直接点明：" 我们理解的 AI 汽车，不只是把 AI 放到车上，而是让汽车成为物理 AI 的一个新物种。"

这句话不是口号，是 AIVA 诞生的底层逻辑，而面对物理 AI 时代，人与汽车的关系将发生三个根本性转变。

首先是交互方式从 " 机械生硬 " 到 " 普适鲜活 "。现在的新能源车，功能越堆越多，菜单层级越来越深，想找个功能得翻半天。

用户不是不会用，是记不住。物理 AI 时代，人不需要适应机器。你说一句 " 我好冷 "，AI 会结合车内外温差、你的温度偏好、车辆的制热功能，动态弹出可执行操作，你点一下就完事。没有学习成本，无论你多大年纪、说什么语言、懂不懂 AI，它都主动适应你，这叫 " 普适 "。

而且 AI 是 " 鲜活 " 的，它像人一样聊天，不用喊 " 你好 XX"，知道什么时候该接话、什么时候该闭嘴，能说会唱，可甜可盐。你在车里不会拘束，而是自然、放松地跟它唠嗑。

其次是智能从 " 功能堆叠 " 到 " 能力涌现 "。过去汽车的功能是固定的、有限的，永远填不满用户千变万化的场景。

而物理 AI 时代的汽车，要求要会像人一样灵活，理解情境、调用工具、达成目标。用户的感觉是：这车怎么突然会了这个？

杨立伟举了个例子：你说 " 去健身 "，AI 就知道你要去的是工作日还是周末常去的那家健身房，知道你最顺的那条路，知道你好不好停车、是不是赶时间，连去程返程的空调偏好都给你调好。

再比如，你想听一首歌但音乐软件没版权，它会给你清唱几句，换个方式满足你。这些能力不是提前写死在代码里的，是从对你的理解中 " 长 " 出来的。

感受从 " 单调乏味 " 到 " 松弛愉悦 "。你开车累，不是因为身体在移动，而是注意力被重复、持续的操作一点点吃掉。当 AI 变得普适、鲜活、聪明，它就像个副驾一样跟你聊天、帮你处理琐事，把你从单调操作里解放出来。车内时间不再是被动消耗的 " 垃圾时间 "，而是可以支配、可以感受的松弛时光。

这正是 AIVA" 极致悦己 " 的底层逻辑——用 AI 把时间还给用户，让出行从单调操作走向情感陪伴。

AI 定义汽车，AIVA 的造车理念与产品哲学

"AI 定义汽车，先有 AI，再有车 "，这七个字，不是营销话术，是 AIVA 对造车顺序的根本性颠覆。AIVA 总裁、产品经理李博在发布会上打了个比方：" 过去是人在前面挖矿，现在是 AI 在前面挖矿，人在后面淘金。"

传统车企怎么定义产品？产品经理做调研、推演场景、收集反馈，然后靠自己的判断拍板。这背后是人的认知边界，就是需求挖掘的极限。再加上流程长、层级多，信息一层层衰减，最后出来的东西往往是 " 我们能想到的最好 "，而不是 " 用户真正需要的最好 "。

AIVA 的做法是：让 AI 去跑海量数据，分析趋势、洞察需求、推理可能性，AI 能看到的东西远超任何个人的想象力。

为了支撑这套理念，AIVA 同步打造了 AI 原生组织，三层架构，环环相扣。

首先是感知层，把所有影响决策的信息：用户吐槽、市场变化、供应链动态实时汇集到一起，不让关键信息在传递中衰减或丢失。从而解决传统汽车公司一个好想法传到决策层，已经变味这种信息衰减。

其次是决策层，搭了一个 AI 沙盘。做任何决策之前，先让 AI 模拟、推演一遍。但最终拍板的永远是人，AI 是参谋不是老板。它改变的是决策依据是从 " 我觉得 "，变成 " 数据告诉我 "。

最后是执行层，由 AI 助手和智能体组成执行网络。关键在于，每一项执行结果和人的反馈，都会自动回流到感知层，变成下一次决策的养分。

这不是一个 " 做完就完 " 的系统，而是一个每做一件事就变聪明一点的飞轮。组织越聪明，造出的车就越懂人。落到用户体验，AIVA 把 "AI 原生 " 揉进了每个毛孔。李博用三个 " 独属于你 " 讲了几个小故事。

比如在车内人人都把空调设成 22 度，但 AIVA 知道：夏天穿着 T 恤的 22 度，和冬天脱下羽绒服穿着羊毛衫的 22 度，不是一回事；打完球大汗淋漓的 22 度，和穿着西装准备见客户的 22 度，也不是一回事；孩子活蹦乱跳的 22 度，和安静睡着后的 22 度，更不是一回事。

它记住你的偏好，感知你和环境的状态，不用你动手，就给你调出独属于你的 22 度。

再比如早上多睡了 5 分钟出门晚了，它会选最快的车道，把那 5 分钟追回来；经过小区地库拐角下坡的盲区，它自动打开环视摄像头。堵车时，跟车距离拉近半档——因为它知道你讨厌被加塞；上了高速，跟车距离自动拉大，保安全。它记着你的驾驶习惯，结合路线、场景预判需求，给你匹配独属于你的节奏。

最后，AIVA 是独属于你的伙伴。独自通勤时，陪你闲聊唠嗑；载着长辈领导时，专业克制；轻松驾驶时，做你的温柔知己；复杂路况下，简洁直接；家庭出游时，当孩子王；和陌生人乘车时，自动隔离私密记忆。

刚提车时随和得体，相处久了它也能按你的要求 " 说话直接不啰嗦 "。它能精准识别你的身份、记住你所有的交互偏好、实时感知场景，自动匹配最合适的情感温度。因为你独一无二，所以它也独一无二。

李博说：" 我们把生活的主动权握回自己手里，做松弛、自在、有趣的自己，让内心更丰盈。" 这，就是 AIVA 对 " 悦己 " 的理解。

"AIVA 模式 " 多方产业长板协同的新范式

从整个产业的角度来看，AIVA 的诞生，是一场精心设计的 " 产业资源重组 "。它把整车制造、能源体系、供应链、资本和 AI 技术生态这些长板，全部组织到了 "AI 定义汽车 " 这条新赛道上，创新出 "AIVA 模式 "。

比如赛力斯，是 AIVA 的 " 智能造车底盘 "，它在整车制造、供应链、质量体系、工程经验上积累多年，问界的成功已经证明了它的能力。

但赛力斯为什么要搞 AIVA？因为它需要 " 第二增长曲线 "。问界的成功高度依赖华为，而华为的 " 朋友圈 " 越来越大，问界的独特性正在被稀释。

所以赛力斯必须找到另一条腿走路，在 AIVA 中，赛力斯拿出凤凰工厂的生产线，拿出蓝电品牌改造后的存量资产，拿出自己最硬核的制造能力。

再说宁德时代，它是 AIVA 的 " 能量心脏 "。电池技术、电池安全、充换电体系，宁德时代都提供了系统性解决方案，而且宁德时代直接成了 AIVA 的股东。

它为什么愿意下场？因为 AI 汽车需要的不只是电池，是 " 懂 AI 的电池 "，高倍率充放电、与整车 AI 系统的能量调度深度耦合。宁德时代想把自己的技术从 " 卖电芯 " 升级为 " 卖能源操作系统 "，AIVA 就是它的试验场。

最关键的变量来自火山引擎（字节跳动），字节的 " 三横两纵 " 布局里，汽车是继手机之后的下一个核心入口。

火山引擎以豆包大模型为引擎，向车企输出三大能力：AI 座舱解决方案、AI 云与大数据平台、具身智能合作。

截至 2026 年 5 月，搭载豆包大模型的智能汽车已超过 700 万辆，覆盖超 50 个品牌、145 款车型。但字节一直缺一个 " 硬件入口 "，手机有了，汽车还差一个深度绑定的标杆。AIVA 就是字节抢入口的旗舰项目。

火山引擎副总裁杨立伟亲自挂帅，在公司内部被称为 "A 项目 "。字节不造车，但它要定义 "AI 汽车该有的样子 "。

智驾方案方面，目前 AIVA 未沿用华为乾崑路线，业内猜测其或将采用元戎启行的高阶 NOA 方案，并兼顾自研与第三方合作。

这种多方长板协同，正在把 AI 汽车的竞争从 " 产品竞争 " 拉升到 " 产业组织能力竞争 "。物理 AI 时代，谁能更快地把制造、能源、供应链、资本和 AI 技术组织起来，谁就能跑出新路径。

从更高维度看，AIVA 模式的意义不止于一个新品牌。它回答了物理 AI 时代中国汽车产业的一个核心命题：当 AI 从数字世界走进物理世界，当汽车进化为具身 AI 生命体，我们的产业组织方式要不要同步进化？

AIVA 的答案是：把资本、制造、能源、零部件、AI 技术生态全部组织到新赛道里，让国资给方向给资源，让市场化主体灵活运营，让多方长板在独立品牌下真正 " 同向发力 "。

这种模式一旦跑通，它拓展的将不只是 AI 汽车的体验边界，更是中国汽车产业在全球竞争中的能力边界。

当 AI 原生汽车成为产业突破口，当 "AIVA 模式 " 被更多后来者借鉴和迭代，中国汽车产业有望在物理 AI 时代从 " 规模领先 " 走向 " 规则领先 "，让 "AI 定义汽车 " 的定义权，掌握在自己手里。