在新能源汽车的一片红海中，一个新汽车品牌的诞生甚至已经不是什么新闻了。

由赛力斯原蓝电业务演变而来的赛豆科技，上个月在北京发布AI汽车品牌AIVA，并拉上来字节火山引擎（豆包）、宁德时代准备在今年推出首款量产车型AIVA ME7。这可能是最近几年最不像汽车发布会的一场发布会。

在对外的口径上，赛豆要探索一种新造车路径："AI定义汽车，先有AI，再有车"。

而在新势力的阵营中，向AI转型最为激进的企业就是理想。李想本人曾多次公开表示，公司未来的定位是一家AI公司，而非传统造车厂商。

在具体的操作上，理想马力全开，全面押注，VLA司机大模型、操作系统、AI眼镜、具身智能机器人等等细分业态都有涉猎。李想认为，目前全球范围同时掌控基模、芯片、操作系统和具身智能四层技术的企业不超过3家，理想志在其中。

再往前回溯，百度和吉利打造的极越01号称"全球首台AI汽车机器人"，试图融合百度Apollo自动驾驶、文心一言大模型以及吉利浩瀚架构，最终未能跑通商业化闭环，极越也成了新能源汽车领域失败者的一个典型代表。

相比极越的失败，如今AI世界已经大变样。L4无人驾驶距离全面落地似乎越来越近，各种AI应用和商业化落地的案例也层出不穷。在这个时候做一下关于真正的AI汽车的讨论和落地探索，显然是一个恰当的时机。

激进派

AI汽车最新的尝试者赛豆科技，实际上脱胎于赛力斯。

赛豆前身为赛力斯蓝电汽车，后者是赛力斯于2023年3月推出的子品牌，定位10-15万元新能源汽车。

赛力斯最初的构思，是将蓝电和问界形成"高低搭配"的双品牌架构。蓝电汽车自成立以来，销量始终未达预期，后期一路走低。品牌推出的2023年销量不足1万辆，2024年销量在3万辆左右，2025年仅2万多辆，到了今年上半年合计销量只有4,259辆。

今年2月，赛力斯启动蓝电资产剥离与重组计划，引入重庆国资、宁德时代、博俊科技、星宇股份等投资方。重组完成后，赛力斯持股降至32.96%不再是掌握控股权的一方。5月29日，正式更名为"重庆赛豆科技有限公司"。

仅仅10天之后，赛豆科技就正式发布了AI汽车品牌AIVA，主打"AI定义汽车，先有AI，再有车"。

而在此之前，随着AI技术的发展，车企们都在不断将智能驾驶、先进芯片、语言大模型、智能座舱等塞进汽车里。但很显然，在已成型的车上叠加AI功能，并非真正意义上的"AI汽车"。

AIVA总裁李博在发布会上如此比喻："过去是人在前面挖矿，现在是AI在前面挖矿，人在后面淘金。"

赛豆的目标是打造汽车界的"具身AI生命体"。在其看来，给原有硬件配置AI功能只能算是"智能汽车"，AI是附加模块；AI汽车是从产品定义之初就由AI主导，硬件服务于AI。智能汽车是"给车装AI"，AI汽车是"用AI造车"。

举例来说，同样说"我好冷"，智能汽车只会调高空调温度，AI汽车会综合温差、用户偏好和制热效率推荐更合理的方案。

不同于赛力斯深度绑定华为，赛豆并未选择华为盘古大模型，而是由火山引擎提供AI能力（豆包大模型）和智能座舱技术。

AI汽车品牌的出现，本质上是契合了物理AI爆发的历史趋势。语言大模型属于处理文字、图片和视频的"虚拟AI"，物理AI是在真实物理环境中感知、推理、规划、行动和反思。

除了新品牌赛豆，在新势力阵营中，理想是最为激进的一家。

6月15日，在Livis Day理想汽车软件与具身智能发布会上，理想正式提出具身智能汽车的完整定义，即同时拥有电动车、职业司机、AI计算机与生活助手四大能力的智能体。

在李想看来，今天的智能手机和智能汽车，并不是真的AI智能。它们本质上还是"功能驱动"，而不是有生命的智能体。

为通往真正的AGI，理想构建了自研大模型（马赫Mind-Pro、马赫VLA）、芯片（马赫M100）、操作系统（星环OS）、机器人（Nexus）四大体系，试图将理想汽车打造成一辆集成"电动车+职业司机+AI计算机+生活助手"的新物种。

AI汽车的出现，本质上是汽车产业从"硬件定义产品"到"软件定义汽车"再向"AI定义一切"的范式迁移。理想和赛豆就是时下的先行者。

远征难

除了赛豆和理想，AI汽车更早的探索者是极越。

2021年3月，百度与吉利联合成立集度汽车，号称业界首个汽车机器人品牌。次年6月，集度在百度元宇宙中正式发布首款汽车机器人概念车ROBO-01。

这辆车集合了多个超前设计：搭载了许多主动式可变形结构，前机盖上有「跳灯式」可升降激光雷达，主动升降的尾翼，前排蝶翼门和后排对开门，甚至连U型方向盘都可折叠，前舱两侧有可升降的音响。

ROBO-01概念车内，取消了绝大部分物理按键，全部采用触控或语音交互，甚至换挡也可以通过语音来下达指令。

集度的理念是实现汽车驾驶无人化，将汽车变成轮式机器人，同时富有人情味，懂得人类的需求。

但最终，这辆车的完整版仅存在于百度元宇宙「希壤」中，因超前设计等原因，量产车迟迟未能上市。

此后，集度汽车进行了战略重组，更名为"极越汽车"，股权结构调整为吉利控股（65%）、百度参股（35%），ROBO-01同步更名为极越01。

2023年10月，极越01上市，延续了"全球首台AI汽车机器人"的定位，融合了吉利SEA浩瀚架构和百度AI底座（文心一言、Apollo智驾），号称全球首款大模型"上车"的智能汽车。

纸面上看，极越集合了百度在人工智能领域十余年的积累，堪称含着金钥匙出生。超强的配置和前沿的AI科技未能充分转化为市场认可。

易车网显示，2024年，极越全系累计销量约1.4万辆，极越01仅售9548辆，极越07只有4000辆左右。

当年底，有传言称大股东突然"断供"，30亿元投资未能及时到位，导致极越陷入经营危机。CEO夏一平甚至被员工"逼宫"，随后吉利和百度不得不联合发声，承诺协助善后。

极越的挫折给整个行业提供了宝贵的参照，从传统汽车向AI汽车的远征极为艰难，技术先进性不等于商业成功，组织运营、渠道建设、成本控制、品牌信任，每一个环节都至关重要。

"汽车机器人"作为全新的产品标签，消费者对其认知和信任的建立仍需时间。

J.D.Power2026年的调查显示，消费者对全自动驾驶（AV）的认知度提升至58%（2024年为43%），但信心并未同步跟进，安全、性能和信任方面的顾虑仍是新技术普及的主要阻力。

《中国经营报》联合新浪的调研显示，82.68%的受访者担心"系统出错或不可靠导致事故"，63.05%担心"宣传夸大，误导用户认知"；40.08%的受访者完全不愿意为智能辅助驾驶额外付费，而44.13%只愿支付不超过车价5%的费用。

AI智能在汽车行业里风靡，消费者对汽车的定位仍是一种出行工具，可靠和安全是购车的核心考量。AI在购车决策中的权重正在建立，但尚未成为决定性因素。

落地关

"乐观但很难进一步增加信任"，是当前消费者对AI汽车的矛盾心态。

在AI应用普及率较高的中美两国，出于"尝鲜"心理，大部分消费者其实非常愿意体验自动驾驶汽车。在欧洲，有调查显示仅有13%的民众愿意乘坐，超半数人对AI紧急决策缺乏信任。

以中国自动驾驶为例，目前仍处于辅助驾驶的普及期，L2++领航辅助成为中高端车型的标配，消费者逐步习惯"车能开但人要盯"，高速辅助驾驶、自动泊车等功能受到越来越多车主的喜爱。

L3则是在限定条件下"脱手"，关键拐点是当消费者可接受Robotaxi且认为"不会出事"，信任才会建立起来。

更远期的L4则达到高度自动驾驶，车辆基本能实现自主智能行驶；理想状态下的L5则是全自动驾驶，方向盘从"必需品"变成"选配件"，汽车真正成为"移动的智能空间"。

根据地平线创始人余凯在今年5月份的重申，自动驾驶"三步走"的时间表应该是：2028年脱手开（L3）、2030年闭眼开（L4）、2035年睡觉开（L5）。

李想则更加乐观，他认为L4级自动驾驶最晚2028年一定能落地。实现的技术门槛需要具备三大能力：3D ViT感知系统（类人眼三维视觉）、面向物理世界的大模型以及全线控底盘+超万TOPS算力。

李想将汽车AI智能分为三个阶段，第一阶段：规则算法+高精地图，类似"昆虫动物智能"；第二阶段：端到端+VLM视觉语言模型，接近"哺乳动物智能"；三阶段：VLA司机大模型，达到"人类智能"阶段，能看、能理解、能执行。

技术落地的底座是数据，尤其是真实行驶中积累的数据才是AI大脑"智慧能力"的根基。数据的多寡取决于销量和保有量，目前特斯拉已占据先发优势，FSD（监督版）行驶总里程已突破100亿英里（约160.93亿公里）大关，这一阈值正是埃隆·马斯克设定的实现无监督自动驾驶所需的数据里程碑。

理想辅助驾驶总里程目前约84.8亿公里（截止7月19日），距离上述节点还有距离。

让AI汽车自己出门办事，或接送亲人则是更为遥远的目标，是比Robotaxi更复杂的任务——这也是真正AI出行的一种体现。这不仅起码要达到L4级别的智驾能力，还要处理小区、商场、学校等极为复杂的非固定场景，更要能完成识别确认身份等交互任务。

有分析认为，要想实现上述场景闭环，起码要等到2040年。要趟过人们心理上的"安全"槛，则是一个难以给出确定答案的时间表。

当然，车企要做的，必然是努力让这个时间点提前，提前，再提前。

写在最后

从极越梦碎"汽车机器人"，到理想、赛豆激进押注，再到特斯拉、谷歌等巨头悄然铺开，AI汽车在试错中螺旋上升，根本没有停下过脚步。

信任建立、营销边界、责任划分、商业闭环，这些课题每一项都需要行业在探索中逐步破解。历史上每一次技术革命都经历过类似的质疑期，AI汽车也不例外。

和AI手机、AI眼镜、AI PC不同，汽车承载着消费者的家庭幸福和生命安全，对可靠性的要求天然更高。这意味着AI汽车的成熟周期可能更长，但也意味着一旦信任建立，有能力车企的护城河，将远比消费电子产品更深。

"我们什么时候愿意把方向盘完全交给AI？"

这个问题的答案，不仅仅取决于某一项技术突破，更取决于技术、法规、基础设施和用户信任的同步成熟。这需要时间，但方向是明确的。

（转载自：巨潮WAVE）