智东西

作者 | 郭月

编辑 | 志豪

汽车行业迭代至今，智能化早已是行业玩家必争之地。

但现实往往令人尴尬：市面上绝大多数打着 " 智能 " 标签的车，还在沿用传统燃油时代的那套造车逻辑——先完成整车架构、硬件配置、功能模块的设计，等产品基本定型了，再把语音助手、车载应用这些 AI 功能作为附加项 " 塞 " 进去。 这种 " 硬件先行、AI 后置 " 的模式，本质是用硬件上限锁死了智能化上限，带来的不是真正的智能，而是一堆各自为战的功能模块。

用户感受到的可能是功能越来越多，但体验往往越来越碎——各模块各干各的，OTA 迭代越多，割裂感越强。打个比方，就像在用户面前摆了一桌子菜，足够丰盛，但并不好吃。

正是看到了这些痛点，赛豆科技旗下 AI 出行品牌 AIVA 正式登场，抛出了一个全新命题："AI 定义汽车，先有 AI，再有车 "。

它不是在现有车上 " 加装 " 一个更聪明的车机助手，而是改变 AI 介入产品定义的时机——前置到产品定义源头，让 AI 先参与用户需求洞察、场景推演、能力调用和交互体验设计，再反向组织汽车产品。

这背后是汽车从交通工具到 "AI 智能伙伴 " 的一次根本转向。

一、从硬件先行到 AI 前置：汽车可化身具身 AI 生命体

要理解 AIVA 提出的 " 先有 AI，再有车 "，得先看清楚传统造车流程里，AI 到底处在什么位置。

在 " 硬件先行 " 的逻辑下，整车架构、硬件配置、功能模块这些都做好了，AI 团队才被请进来，算力上限已定，传感器配置已定，执行接口已定，AI 只能在划定好的范围内发挥，其能力上限从一开始就被框 " 死 " 了。

AIVA 带来的变革，是让 AI 从一开始就参与产品定义，而不是在车辆功能确定后再接入 AI。

具体来看，这套造车路径可以从四个层面来拆解，每一层都在改写传统造车的规则。

首先是需求前置，传统汽车产品定义，常常从配置清单出发。产品经理靠目标市场调研、推演场景、收集反馈，来判断用户需求。

这种方式存在天花板：人的认知边界，就是需求挖掘的极限。最后落地的产品，往往只是产品经理认知里的最优解，却未必是用户真正想要的体验。

AIVA 的路径正好相反，AIVA 从真实出行场景出发，借助 AI 主动挖掘用户在通勤、家庭出行、长途自驾、车内休憩等情境下的真实需求、状态与生活习惯，让产品研发扎根于用户需求本身。

用 AIVA 总裁、产品经理李博的话说：" 过去是人在前面挖矿，现在是 AI 在前面挖矿，人在后面淘金 "，车是从 AI 对人的理解中生长出来的。

AIVA 总裁、产品经理李博

其次是架构前置，在整车架构设计之初，就需要考虑到 AI 会调用哪些车辆能力、数据接口和执行系统，为 AI 协同预留空间。

再者是功能前置，造车不再是把功能拆分为层层菜单、让用户手动查找操作，而是让 AI 围绕用户目标整合全车能力。

最后是学习前置，汽车不应是出厂定型后就一成不变的产品，而要在长期使用中不断理解用户习惯，成为能够持续进化、不断成长的智能伙伴。

这四层前置叠加在一起，汽车便成为了具备感知和行动能力的具身 AI 生命体。

这种理念已经在 AIVA Origin Concept 概念车上有所体现，李博介绍了该车型设计初衷，不是为了沿用某种风格，而是从一个朴素的愿望出发：让车能看见人、感知人、回应人。

AIVA Origin Concept 概念车

不同于行业里用锋利的棱线来营造现代感、科技感的车型，该车型没有硬棱角，采用连续曲面造型，整体观感就像水滴一样自然舒展，这也是 AIVA 想传递的，AI 汽车不是一台需要驾驭的机器，而是一个能亲近的伙伴。

除此之外，其前脸大灯也极具设计巧思，具备了能表达内心情绪的眼神，用户走向它，它可以热切注视，用户比个心，它也能及时回应，成为有温度的陪伴者。

按照规划，首款量产车型 AIVA ME7 将于年内正式亮相，AIVA 全系列车型将覆盖 20 万元以上主流市场，真正走进用户的日常生活。

二、从交通工具到 AI 伙伴：人车关系将走向何方？

产品定义的逻辑变了，人车关系也随之改变。

传统人车关系的本质，是人与工具之间的单向操作。而在物理 AI 时代，人车关系正从 " 操作关系 " 走向 " 协作关系 "。

车不再只是等着用户告诉它该做什么，而是尝试去感知用户当前的状态，推测可能需要什么，然后主动给出回应。从 " 被动执行 " 到 " 主动理解 " 的转变，是人车关系演进的真正起点。

而这一切，首先体现在交互方式上。

过去人车交互中，用户需要适应车辆的操作逻辑：记住每个按钮的位置，熟悉每级菜单的路径，了解语音指令怎么说才管用。

而火山引擎副总裁杨立伟认为，物理 AI 时代，AI 汽车的第一大转变，就是交互从 " 机械生硬 " 走向 " 普适鲜活 "。

火山引擎副总裁杨立伟

AI 深度嵌入车辆后，系统可以根据场景和需求直达任务，导航、座舱、驾驶辅助、娱乐等系统围绕用户意图协同响应，用户不需要刻意学习，只需表达需求就可以达成目标，人车交互变得更加轻量、自然。 交互变得鲜活的同时，智能的呈现方式也在发生变化。

如今行业比拼智能化，往往陷入功能数量内卷，一味堆砌各类场景模式、车载 App，但功能的简单叠加，未必能让用户感知到真正的智能。

功能再多，可能也只是工具集合，每项功能能做什么往往是固定的、有限的，难以满足真实出行中时刻变化的场景需求。

真正的智能，不是体现在 AI 能执行多少条单一指令，而是能否像人一样灵活地理解情境、用好工具、达成目标。

火山引擎副总裁杨立伟举了一个例子：用户说一句 " 去健身 "，AI 就能判断你要去的是工作日还是周末会去的那家健身房，知道该导航哪条路，知道你是不是想更快到达、是不是在意好停车，还会自动关注你去程和返程时偏好的空调设置。

这中间涉及导航、空调、泊车等多个系统的协同，没有哪一项是用户单独下指令完成的。

这就是 " 能力涌现 " 的价值，AI 可以通过对全车资源进行统一调度，围绕用户的一个目标，自动组织起全车的相关能力，给出一个完整的解决方案。

用户获得的也不再是冰冷的功能清单，而是一套能够持续涌现新能力的整车智能体系。

而当人车交互不再费力，智能功能的实现不再需要用户操心，用车体验也随之改变。

用户开车觉得累，往往是因为注意力被重复、持续的操作占用，当 AI 变得普适、鲜活、聪明，它就能像人一样和用户交流，帮忙做事，用户可以重新拿回属于自己的精力和时间，用车感受从 " 单调乏味 " 走向 " 松弛愉悦 "。

这三层变革的背后，其实是人车信任体系的建立与深化，从 " 我操作它 "，经过 " 它理解我 "，最终到达 " 我信任它 "，人车关系最深层的进化方向，或许就在这里。

三、AIVA × 火山引擎：通用 AI 能力 × 汽车专业场景的共建

"AI 定义汽车 " 听起来很性感，但要把这个愿景落地，却不是那么容易。

当前把 AI 大模型接入座舱已成为行业热潮，但大多数情况下，它们只是被 " 搬 " 到车上，做成了一个更会聊天的智能语音助手，" 把 AI 搬上车 " 和 " 让 AI 长在车上 "，是两件完全不同的事。

AIVA 走了一条不同的路：与火山引擎联合定义、联合设计，共同打造 AI 汽车体验。

AIVA、火山引擎共同打造 AI 汽车体验

火山引擎所做的，是将成熟的豆包大模型与智能座舱技术，全面赋能给 AIVA，帮助其提升交互体验，探索 AI 座舱、多模态交互、车端智能体等能力，提供能理解人、能调度全车资源做事的 AI 大脑。

然而，通用大模型本身并不足以应对汽车场景。

通用大模型虽具备通用对话、语义理解能力，但直接上车难以深度适配复杂的驾驶场景。车端场景需要的是极度专业化的推理，这背后离不开海量驾驶场景数据的训练，以及对车辆各系统工程边界的深刻理解。

这正是 AIVA 所擅长的事情，AIVA 提供的是汽车的专业场景，包括真实的出行数据、车端反馈和用户交互行为，用这些数据去训练大模型，通用 AI 就可以被调教成为懂路况、懂驾驶、懂用户的汽车专用 AI。

这本质上是 " 通用 AI 能力 × 汽车专业场景 " 的一次深度共建，火山引擎提供 AI 大脑的通用能力，AIVA 提供汽车场景的训练数据与工程理解，双方合力打造出一个 " 长在车上的 AI"，而不是 " 被搬到车上的 App" ——这正是 "AI 定义汽车 " 能够落地的关键支撑。

结语：智能汽车进入新拐点

回顾汽车行业走过的一百多年，无论技术如何迭代，定义一辆车的起点往往都是硬件。

AIVA 的探索，第一次打破了这个固有认知。当 AI 被前置到产品定义的原点，它带来的并非只是造车流程的顺序调整，而是将汽车从一个工业产品，变成一个具备感知和行动能力的 AI 生命体。

用户收获的，也不再只是一份硬件配置清单，而是一份长久陪伴。这辆车会在日复一日的相处中慢慢了解你、适应你、陪伴你——这种价值，是任何参数表都无法填满的。

从这个意义上看，AI 定义汽车不是一次功能升级，而是一次物种进化。它改变的不仅仅是车，更是人与出行、人与机器、人与空间之间的关系范式。

AIVA 所做的，不只是推出一个新的产品品类，而是在物理 AI 时代下打开了一个更辽阔的想象空间：当汽车真正拥有了理解的能力，出行，将变成怎样一种存在？