7 月 31 日，央视《微对话》节目里介绍了一条没有车的汽车广告——没有车身特写，没有续航参数，只有一个 AI 生命体讲述它如何成为家庭一员。

这是赛豆科技旗下 AIVA 品牌的广告片。央视选择在这个时间点专访总裁李博，释放出一个值得关注的信号：当 AI 从弱人工智能向通用人工智能快速演进，汽车这个百年品类，会不会被重新定义？

从行业数据看，2026 年 AI 车载大模型渗透率已突破两成，但 J.D. Power 的研究同时指出，科技配置的抱怨增速首次超过了 " 有没有 " 的抱怨。这意味着，" 给车装 AI" 这条路快到头了，市场需要回答的不是 " 装多少 "，而是 "AI 如何重新定义车 "。

李博在采访中的判断是："Al 已经从能聊天走到了能办事了。" ——这句话点出的，正是 AI 从数字世界走向物理世界的产业分水岭。

《微对话》的主持人替观众问了一个关键问题：进入物理世界的载体那么多，手机、电脑、机器人，为什么偏偏是汽车？

从产业逻辑拆解，至少有三个硬理由。

第一，能源与算力。手机电池 5000 毫安，撑死了运行几个轻量级模型；汽车是几十度甚至上百度电的移动电站，足以支撑本地大模型的实时部署。在端侧 AI 崛起的趋势下，" 本地算力 " 比 " 云端响应 " 更关键——它不仅意味着更快的反应速度，更意味着隐私数据可以不出车。

当数据主权成为用户的核心关切，汽车的能源优势直接转化为信任优势。值得注意的是，智能座舱域控制器市场规模已从 2024 年的 323 亿元增长至 2025 年的 407 亿元，2026 年预计突破 511 亿元，年复合增长率超过 27%。算力底座正在快速向车端集中，而汽车的能源储备是这一切的前提。

第二，时间维度。一辆车陪用户好几年，几乎天天用，上班通勤、接送家人、周末远行，场景稳定且高频。相处越久，用户反馈越多，AI 的记忆和判断就越准。这不是一次性的语音交互，而是一段 " 长期关系 "。手机可能两年一换，但汽车是耐用品，这种长周期属性让 AI 的 " 陪伴 " 有了积累的可能。

当前智能座舱渗透率在中国市场预计已超过 80%，领先全球，技术阶段正从 CL2 向 CL3 演进。当座舱从 " 功能叠加 " 走向 " 能力涌现 "，高频使用带来的数据富矿，正是 AI 持续进化的燃料。

第三，闭环能力。车里摄像头、麦克风、雷达一堆，能看能听能感知；同时座椅、空调、灯光、车窗这些整车系统，就是 AI 的 " 手脚 "。从感知到理解，从决策到执行，这个闭环在车里可以跑通。

当前行业共识是，AI 正从 " 弱 " 向 " 通用 " 快速演进，通用人工智能不只是把一件事做好，而是具备跨领域知识迁移的能力，能面对新问题时自己学习、自己解决。汽车恰恰能把这种能力从云端拽到物理世界，从 " 动动嘴 " 变成 " 动手动脚 "。

更深一层看，汽车同时具备 " 能源底座 + 数据富矿 + 执行终端 " 三重属性，这是其他移动终端不具备的。

AI 选择汽车作为物理化的首要入口，不是某家公司的偏好，而是这个品类的产业属性决定的。使用频次高、周期长、传感器维度丰富，汽车积累的数据反哺 AI，让它越用越懂你，形成一个自我强化的循环。

正如李博在采访中提到的，汽车是一个把 AI 的很多能力集中在一起、服务具体现实场景的载体，从云端到车端，从感知到行动，从一次交互到长期陪伴。

"AI 定义汽车，先有 AI，再有车。" 这句话在 AIVA 品牌发布会上第一次出现时，业内不少人持观望态度。但在 7 月 31 日的央视镜头前，李博给出了更具体的解释：这不是时间先后，而是产品定义的起点变了。

传统造车逻辑是，汽车成型后再叠加功能，AI 是后期适配的 " 插件 "；而 AIVA 的逻辑是，先想清楚 AI 到底能干什么、干这些事需要什么样的能力，再围绕这些能力需求去打造整车。

等于把产品开发流程倒回原点——不是工程师定义完硬件再让软件适配，而是 AI 的需求从第一天就坐在产品定义会议室里，车是围绕 AI 的能力长出来的。

这种 " 反向定义 " 带来了一个根本性的关系转变：车可能不再是 " 资产 " 或 " 交通工具 "，而是能理解用户需求、逐步产生情感价值的生活伙伴。

李博在采访中打了个比方—— Al 在前面去挖矿，产品研发同学在后面淘金，就是 "AI 挖矿、人淘金 "。这样极大地刺激创新、提升效率，不断拓展用户使用车的时间边界和空间边界。

AIVA 内部有一条产品主线公式：极致懂你 × 时间自由 × 空间自由。时间自由，是让 AI 逐步接管驾驶、找内容、规划路线、停车补能这些重复消耗精力的事，把出行时间还给用户；空间自由，是打破汽车原有的舱内布局，释放更强的续航和通过性，让车变成能办公、休息、放空、远行的 " 场景容器 "。

落到具体体验上，李博举了一个 " 独属于你的 22 度 " 的例子。

机器眼里的 22 度是一个数字目标，但夏天穿 T 恤上车的 22 度，和冬天脱羽绒服穿羊毛衫上车的 22 度，完全是两回事。AI 根据车内外状况、记住用户的长期偏好，再判断该调空调风量、开座椅通风，还是该降下车窗感受自然风。从感知、理解、决策到执行，这一长串链路跑下来，才能给出 " 量体裁衣 " 的状态，而不是给所有人发一件均码外套。

传统造车是 " 工程师定义一切 "，智能车时代是 " 软件定义硬件 "，AIVA 试图推进的可能是 "AI 定义一切 "。这不仅是开发流程的调整，而是产品定义权的转移——从 " 人觉得用户需要什么 " 转向 "AI 发现用户真正需要什么 "。

当行业研究数据显示科技配置的抱怨持续上升，说明用户已不为 " 堆料 " 买单，" 懂不懂你 " 比 " 参数漂不漂亮 " 更难建立，但一旦建立，护城河也更深。AIVA 的实验，本质上是在测试 " 情感密度 " 能不能成为新的定价权。

李博身兼总裁和产品经理两个角色，亲自抓产品定义。这意味着 AIVA 没有 " 产品－战略 " 之间的信息损耗，决策链极短。

但更值得关注的是，央视节目组提前跟员工聊时，打听到李博有个外号—— " 养龙虾大户 "。

他一开始只养了一只智能体，发现信息太杂，产品、组织、供应链混在一块，AI 记忆被搅拌了。于是按职能拆分，从一只变成十几只，每只管一摊事儿。

" 枢衡 " 做总调度，每天汇总进展、安排当天重点；" 序然 " 管时间管理，每周出报告对照规划提醒调整；" 千寻 " 最初整理会议纪要，后来进化到能扮演杠精和蓝军，跟李博抬杠、挑战他的判断。团队成员甚至会在正式讨论前，先拿方案跟 " 千寻 " 过一遍，用来 " 预判老板的预判 "，一只龙虾变成了组织的集体参谋。

但李博的 " 养虾 " 实验不止于个人效率工具，其背后是一个组织层面的命题：当 AI 进入产品定义、研发、制造等各个领域，组织本身该如何进化？

AIVA 内部推出 " 全民养虾 "：给每人开一只智能体，token 不限，鼓励尝试；还搞养虾技能大赛，评选 " 优秀养虾人 " 发奖。

6 月份，AIVA 各个领域一号位做了一次 "AI 成果路演 "，要求每人结合业务理解，用 AI 编程能力开发出匹配需求的系统，向全员直播讲清楚痛点、方案、收益。这是把 AI 能力从个人工具推向组织能力的标志性动作。

在采访中，李博提到 AI 原生组织要同时干好两件事：一是提效，信息流动加快、跨部门协作顺畅，AI 放大个人能力，减少重复劳动，比如产品经理自己能拿 AI 做 Demo，概念到落地的周期大幅缩短；二是给创新留土壤，AI 让每个人的想法更容易变成方案、进入真实业务验证。

在 " 找人 " 这件事上，AIVA 也换了逻辑。他们建了一个 "AI 新星 " 团队，主要招应届生和实习生，开发了一套 "AI 星探 " 系统，通过实时动态交互挖掘候选人在 AI 方面的闪光点，还直接给候选人任务，看他和 AI 一起工作的能力。

AI 化不止在 AIVA 内部，他们还把验证过的数字员工、工具、方法向产业链合作伙伴输出，比如帮门店销售顾问整理用户沟通记录、梳理真实关心的问题，让销售把时间花在建立信任上，而不是埋头整理文档。

" 龙虾群 " 的本质不是个人效率工具，而是组织知识管理的实验——把个体经验转化为可复用的组织记忆。当 " 千寻 " 被团队用来预判决策，AI 已从私人助手变成集体决策基础设施。从 " 人管 AI" 到 " 人机协同 "，组织形态本身在发生进化。

李博在采访中提到：应用智能体的过程，就是整个组织建设 AI 原生组织的一个小切口；人对 AI 不能简单打 KPI，得花时间培养默契，告诉它你的工作习惯和期待。

从行业视角看，当汽车产品复杂度指数级上升，传统科层制的信息传递效率正在成为瓶颈。AI 原生组织的核心命题，不是 " 用 AI 替代人 "，而是 " 用 AI 压缩决策链、放大个体能力边界 "。

如果这一模式被验证，它可能重新定义车企的组织架构标准——未来的竞争，或许不只是产品之争，更是 " 组织 AI 化程度 " 之争。

AI 汽车的底气与挑战

央视替观众问了那个最狠的问题：AIVA 是新品牌，底气在哪？

李博的回答是：不是从零开始。重庆正在建设万亿级世界级智能网联新能源汽车产业集群，提供产业政策、基金、人才平台；赛力斯提供制造能力和智能工厂；火山引擎联合定义 AI 汽车体验，提供豆包大模型和智能座舱；宁德时代提供电池技术、安全和补能体系。

今天中国市场不缺新车，为什么还推新品牌？李博的判断是：今天用户的需求其实在往前走了，现在大家买的不仅是车，而是车所承载的生活。

当下 AI 快速普及，让不同生活场景的体验全面升维成为可能。AIVA 想用 "AI 原生 " 探一条新路。AIVA 内部叫 " 两个引擎驱动三个飞轮 " ——技术和需求是双引擎，一个打开可能性，一个校准方向；推着 AI 原生组织、AI 原生汽车、全链服务三个轮子一起转，每转一圈就更懂用户一点。

但真正的挑战，不是某个具体对手，而是 "AI 定义汽车 " 这个逻辑能不能在用户心里跑通。

20 万以上市场的用户确实已从 " 性价比逻辑 " 转向 " 价值认同逻辑 "，但 " 价值认同 " 需要一个可被感知的锚点——传统汽车靠品牌历史和机械素质建立认同，AI 原生汽车靠什么？靠 " 陪伴时长 "？靠 " 懂你的深度 "？这需要一个全新的用户价值认知体系，而建立这个体系的时间窗口很短。

更深一层看，" 先有 AI" 意味着产品形态可能反直觉。

如果 AI 从数据中挖掘出用户根本不需要传统驾驶舱，车企是否敢于打破延续多年的产品定式？这种跳出惯性思维的创新，需要极大的产品勇气，也需要市场教育的耐心。但汽车是耐用品，用户换车决策是慎重的，" 反直觉 " 的设计在卖车那一刻就可能被否决。

与此同时，AI 定义汽车，定义的不是功能，是关系。从 " 我开车 " 到 " 车懂我 "，这个关系转变比任何技术都难建立。用户可以接受一个聪明的助手，但能否接受一个 " 比我还懂我自己 " 的伙伴？这涉及隐私边界、情感依赖、控制感丧失等一系列心理门槛。

AIVA 不是在造一款新车，是在测试一种新范式——如果成功，它证明 AI 可以不只是汽车的 " 功能插件 "，而是汽车的 " 基因 "；它也会给行业留下一个值得持续观察的问题：我们到底需要 AI 帮我们开好车，还是需要 AI 让我们不再觉得是在 " 开车 "？

今天中国汽车市场不缺一辆被造出来的车，缺的是那些被用户选择的车。造车的终点从来不是完善交通工具，而是回归一个更本质的命题：持续满足人们的出行向往。