" 我和你结婚了这么多年，你都不懂我，你凭什么让我相信一辆汽车能更加懂我？"

9 月 17 日，在 2026 第四届 AI 定义汽车论坛上，润芯微智能科技股份有限公司产品总监任毅以妻子的一句反问开场。对他而言，这恰恰说明了当下 AI 座舱的现实处境：AI 已经很近，但真正 " 懂你 " 的智能座舱仍然很远。

任毅表示，润芯微正在从传统软硬一体 Tier 1 向智能座舱 AI 解决方案提供商转型，核心并非接入多少个大模型接口，而是将 AI 能力叠加到既有量产体系中，并最终形成可执行、可集成、可量产的能力。

目前，润芯微已形成以知芯 · 国产计算平台、知微 · AIOS、知润 · 端侧模型为核心的 AI 智能基座。公开资料显示，其智能座舱量产上车规模已经突破 100 万台，并已完成紫光展锐、杰发科技、地平线等主流国产芯片适配。

演讲中，任毅披露了一组 AI Coding 实践数据：5 人团队配合 AI 服务器，两个月内完成 Agent OS 相关工程，代码规模从约 3.5 万行增至 14 万行，测试文件从零搭建至约 150 个，并覆盖 150 个车内场景。

但他特别强调，"AI Coding 不是让 AI 随便去写，而是一个工程体系。" 润芯微将不同 AI 用于开发、审核和交叉验证，并设置分级 Review 机制；涉及高风险架构、客户价值及合规性的修改，最终仍需人工终审，以保证责任可追溯。

成本同样是 AI 座舱工程化绕不开的问题。任毅表示，高频应用应尽可能由端侧模型完成，复杂及涉及上下文的场景再调用云端能力。润芯微内部设定的红线是，AI 引入带来的成本增量应控制在产品总成本的 10% 以内。

与此同时，AI 也开始反向进入企业研发和运营体系。据任毅介绍，在文档、代码提交、测试案例等标准化工作中，AI 带来的效率提升达到 60%，部分非研发人力成本下降约 40%。

"AI 座舱必须保留 Agent 能力，如果当前的座舱不具备这样的能力，就意味着在下一轮竞争中失去了入场资格。" 任毅表示，润芯微最终希望推动智能座舱从功能控制系统，升级为真正的车载智能系统。