AI 越往整车深处走，底座就越要稳。

9 月 17 日，在 2026 年第四届 AI 定义汽车论坛上，睿驰品牌市场总监向文玲谈到 AI 汽车操作系统演进时表示，随着汽车产业从软件定义汽车进一步迈向 AI 定义汽车，AI 与整车操作系统之间的关系正在发生变化。

在她看来，未来的汽车操作系统，不只是承载 AI 应用的底座，还需要进一步承担模型、数据、算力以及 AI Agent 的统一管理和调度。AI 能力越往整车深处渗透，对底层软件稳定性、安全性和标准化能力的要求反而越高。

"AI OS 需要一个更坚固的底座。" 向文玲表示，未来 AI 和汽车的融合会持续加速，但汽车仍然是一套对安全、可靠和实时性要求极高的复杂系统。AI 能力可以快速迭代，底层操作系统则必须首先保证车辆稳定运行。

围绕这一方向，东软睿驰正持续推进 NeuSAR OS 整车操作系统体系。

在底层，NeuSAR cCore、NeuSAR aCore 等产品基于 AUTOSAR 标准，为不同控制器和计算平台提供基础软件能力。目前，东软睿驰相关基础软件已经适配 100 余款国内外主流车规级芯片，并形成大规模量产和可靠性验证经验。

在此之上，整车软件架构也在进一步向 SOA 和 AI 化演进。

向文玲介绍，东软睿驰通过 NeuSAR Service Framework 构建整车服务化能力，并通过 AI Framework 进一步对数据、模型和算力资源进行统一管理，为 AI Agent 调用整车功能提供基础支撑。

按照东软睿驰对 AI OS 的理解，其演进大致可以分为 "AI in OS、AI for OS、AI as OS" 三个阶段。

第一阶段，AI 更多以单一功能或应用的方式进入汽车；第二阶段，操作系统开始面向 AI 提供数据、模型和算力等基础能力；进一步演进后，AI 将更深地进入整车操作系统，Agent 不再只是一个独立应用，而是能够直接调用车辆不同域和不同服务能力。

这种变化也开始向汽车研发环节延伸。

向文玲提到，目前东软睿驰已经将 AI 能力引入需求分析、配置、编码、测试用例生成、故障诊断等软件开发流程。借助大模型和智能化开发工具，API 检索、代码辅助、问题定位以及测试脚本生成等工作都可以进一步自动化，从而缩短开发和测试周期。

这也意味着，AI 定义汽车并不只是座舱里多一个大模型，或智驾能力再提升一级。随着 AI 逐步进入整车架构深处，汽车软件体系本身也需要被重新设计。

对于车企而言，接下来的难点或许并不只是 " 怎么把 AI 装上车 "，而是如何在快速迭代的 AI 能力与汽车行业长期坚持的安全、可靠和量产标准之间找到平衡。AI 可以越来越快，但真正支撑它上车的底座，不能因此变得更脆弱。