AI Agent正在以前所未有的速度 " 上车 "，重新定义人车关系，也在重塑未来汽车产业的权利版图。

去年以来，吉利、理想、蔚来、智己等各大主机厂纷纷加速推动 AI Agent 的上车，以打造具备主动感知能力的 " 第三生活空间 "。

而到了 2026 年，主流车企以及供应商密集落地基于跨域融合 / 整车全域的 AI Agent。比如智己汽车发布了基于阿里千问大模型打造的 IM Ultra Agent，将线控底盘、IMAD 智驾大模型、智舱大模型连通起来，用户只需要说出要求，就能完成对车辆控制、行车规划、生活服务等多项复杂操作。

在这一背景下，一个决定未来十年产业格局的真相正在浮出水面：未来的智能汽车，本质上是一台由平台级 Agent 统一调度的超级计算机。谁能掌握这个调度中枢，谁就能占据整车智能化架构的核心生态位。

然而，当所有主机厂都在谈 Agent、所有方案商都在秀 Demo 时，现实却异常骨感。跨域融合与整车全域 Agent 的量产鸿沟，远非简单的软件堆叠可以跨越。真正能跨越车规级工程化壁垒、跑进百万级量产车的玩家，依然屈指可数。

博泰车联以 " 全球物理 AI 核心基础设施服务商 " 的顶层定位强势入局。依托数百万台装车验证的量产体系，博泰车联不仅实现了 AI Agent 在多家车企从主流到高端、从国内到海外的规模化落地，更用 " 软硬芯云 " 全栈体系，撬动了车载 AI Agent 从 Demo 到百万级量产的跨越。未来，这张底牌还将从汽车延伸至具身智能，服务更广阔的真实用户场景。

车载 Agent 落地的三道「跃迁门槛」

AI Agent已经成为 AI 定义汽车时代的核心载体。

过去，车载 AI 更多是听懂指令、回答问题。现在，主机厂和消费者都希望它能够自主规划、调用服务、完成闭环，但这个跨越的门槛远比想象中高。相关数据显示，某些已搭载大模型的车型，其智能体功能实际使用率不足 10%。

博泰车联 CTO 张杰在 2026 高工智能汽车全域 AI 技术峰会演讲中指出，当下车载AI Agent赛道看似百花齐放，实则暗藏三层难以逾越的产业挑战，也是Demo走向百万级量产车的核心鸿沟。

第一层，是能力挑战。现在很多方案号称 AI 智能体，本质还是 " 老语音助手 + 大模型润色 "。

第二层，是场景挑战。很多 Demo 里的场景看起来炫酷，实则脱离了用户真实的用车痛点，很多堆砌的功能看似高级，实际用户根本不会高频使用。

第三层是最核心、最致命的量产挑战。绝大多数惊艳的 Demo 演示，依托的都是云端的充沛算力，一旦进入真实量产环节，就要面对网络波动、功耗约束、功能安全等一系列严苛考验，效果立刻大打折扣。

" 从实验室Demo到百万级量产车，中间隔着的不是简单的优化，而是完整的技术工程化体系。"张杰强调。

首当其冲便是算力问题。张杰表示，能够支撑真正有价值的 AI Agent 体验，模型参数量至少要达到 30B，对应算力需求则是 300TOPS 起步，而当前主流的座舱平台（高通 8295）算力仅 40TOPS 左右。

" 如果用云端 Token 模式，按照车辆生命周期十年来算，这笔持续开销将成为不堪重负的成本黑洞。" 张杰表示，这个算力缺口，正是 AI Box 这一产品形态应运而生的产业落地。

为此，博泰车联布局了两条清晰的算力路线：一是以高通 8397 平台为核心的座舱域控方案，预计今年三季度正式量产，稳固主流量产市场优势；二是基于 NVIDIA DRIVE AGX Thor 平台的 AI Box 方案，预计明年实现规模化上车，攻坚高阶 AI Agent 能力上限。资料显示，Thor 平台算力 360-420TOPS，可以流畅运行 30B-35B 参数的 MoE 架构模型，意味着大量推理和响应体验类任务可以从云端下沉至车端本地执行，从而实现毫秒级低延迟的 AI 体验。

博泰车联判断，想要击穿量产壁垒，绝不能依靠单一软件或硬件优化，必须搭建一套自下而上、软硬件深度耦合的软硬芯云四位一体全栈技术底座。平台级 AI Agent，正是这套底座的核心调度中枢。

平台级 Agent 诞生，从 " 悬浮应用 " 到整车调度中枢

目前，行业里不少 AI Agent 方案采用 " 上层悬浮应用 " 模式，即把 Agent 做成一个独立的应用层程序，挂载在现有座舱系统之上。这种方式开发速度快、概念验证容易，但致命缺陷在于：资源抢占、响应延迟、稳定性差，且无法与底层系统深度协同。

更为重要的是，当各大车企开始推动多个 Agent 同时运行时，这种架构的致命短板瞬间凸显，由于缺乏统一的调度中枢兜底，系统稳定性、功能安全等面临巨大风险。

博泰车联选择的是一条更难但更正确的路：把Agent深度嵌入操作系统内核，从底层解决调度问题，保障全场景的稳定运行。

" 本能层 Agent 实际上是一个应用框架，往下面深一点的话，会跟我们的操作系统 OS 进行结合，这样会让整个调度性能更好。"张杰表示，从长远来看，全车多Agent协同，最终会形成一套 " 统一调度、分域执行、全局最优 " 的整车智能体系，彻底改变现在各域智能各自为战的局面。

为此，博泰车联构建了一个平台级 Agent 作为整车的 " 中央大脑 "。当车企提出功能需求时，这个平台级 Agent 负责将其拆解为可执行的子任务——感知类交给感知 Agent，场景服务类交给场景 Agent，涉及车辆控制的安全类指令则走专属安全通道——最终由平台级 Agent 统一下发、全程监管，确保数据不出域、任务可追溯、系统不失稳。

而支撑这套平台级Agent落地的，则是博泰车联 " 软硬芯云 " 四位一体的全栈技术体系。

第一个层面，是芯・算力基石。博泰是全球少数同时与高通、英伟达、华为三大芯片巨头深度合作的 Tier 1，也是首个基于 NVIDIA DRIVE AGX Thor 平台实现 AI Box 量产合作的 " 软硬一体 " 方案商。依托于 17 年的车规芯片开发经验，博泰车联通过底层算子开发、算力动态调度、功耗分级管控等这一套组合拳进行深度调优，真正做到兼顾高性能推理与低功耗运行，把芯片的算力潜能充分释放出来。

第二个层面，是硬・量产沉淀，这是 Agent 实现任务闭环的执行载体。博泰一方面完成域控硬件全链路的车规级设计；另一方面彻底打通车控、座舱、车身的底层执行链路，让 Agent 的指令能真正转化为车辆动作。

第三层，是软・智能中枢。博泰车联依托 " 擎系列 " 全栈自研架构，将 Agent 深度嵌入 OS 内核，实现系统底层原生融合，从根源解决上层应用易出现的资源抢占、响应延迟、运行不稳等问题，保障毫秒级交互与全场景稳定运行。

最顶层，是云・协同引擎。构建 " 云端训练 + 端侧推理 " 的高效分工：云端负责大模型迭代、全局知识库更新与复杂场景深度推理，拉升体验上限；端侧负责实时交互与本地推理，兼顾流畅体验与数据隐私安全，让 AI 具备持续进化的生命力。

基于这套全栈能力底座，博泰车联形成了"双算力底座+双模型融合+Agentic自主驱动"的技术架构。四个层面相互支撑、相互锁定，构成了一个难以被单点突破的系统性壁垒。

值得注意的是，在主机厂开发费持续压缩、整车开发周期不断缩短的行业背景下，AI 研发提效已从 " 加分项 " 变成了 " 生死线 "。博泰通过 AI 工具链建设，将 AI 能力融入测试全流程，实现从需求理解、测试用例生成、自动执行、结果判断到问题分析的闭环提升。

目前，博泰 AI 测试能力已在多个座舱测试场景落地，包括功能回归、UI 验证、语音测试、车辆控制、网络通信等方向。南京测试团队围绕高频测试场景开展 AI 自动化试点，已形成超过 6000 条自动化测试用例，回归测试覆盖率达到 70% 以上，并实现测试执行效率提升。

车载与具身智能双向复用，打开第二增长曲线

在物理 AI 的产业竞速中，真正的胜负手不是谁的故事讲得更动人，而是谁能把 AI 装进百万辆车里，让它稳定运行、持续进化、创造价值。

数据显示，博泰车联已与 50+ 车企达成深度合作，相关产品及方案在 200+ 车型上量产落地，座舱产品累计装车量已达到数百万台。依托数百万台验证的量产体系，博泰 AI Agent 已在多家车企量产落地，覆盖从主流普及到高端定制、国内到海外的多元市场。

这意味着，博泰的AI能力不是停留在实验室里的参数对比，而是在南北温差、复杂路况、百万级用户的真实打磨中完成了一轮又一轮的工程验证，构建了后来者难以赶超的竞争壁垒。

众所周知，AI Agent 进入真实用车场景后，价值已通过数据得到验证，将形成一套可循环的体验正向增长体系：一是语音交互任务完成率显著提升，真正实现听懂、执行、闭环的质的飞跃；二是用户主动使用率大幅提高，印证功能实用价值；三是场景服务触达率升级，实现从 " 人找服务 " 到 " 服务找人 " 的转变。

这背后是 " 数据驱动、持续进化 " 的飞轮效应：规模化量产沉淀反馈，数据反哺算法迭代，最终通过 OTA 无感推送完成体验升级。这使得 AI Agent 不再是固定的功能模块，而是越用越聪明的成长型智能伙伴。

众所周知，汽车与人形机器人同属物理 AI 核心载体，二者底层技术逻辑高度同源。博泰依托车载成熟技术底座已经横向延伸至具身智能赛道，实现一套研发投入、双场景商业化落地，开辟了区别于传统座舱厂商的全新增长曲线。

总体来看，当行业多数玩家仍困于 Demo 挑战、单点座舱内卷时，博泰车联以 " 全球物理 AI 核心基础设施服务商 " 为顶层定位，凭借软硬芯云全栈壁垒、内核级整车调度平台、车载与机器人技术双向复用的独特优势，率先完成从单一座舱供应商到全域智能底层服务商的战略跃迁。

从这个标准来看，博泰车联正在从一个赛道参与者，变成赛道定义者。