几年前，一场汽车发布会的大部分时间还在介绍续航、加速、底盘、芯片。

如今，这些内容依然重要，但越来越多车企把发布会最核心的篇幅留给了另一个关键词—— AI。

从智能体（Agent）、多模态大模型，到情感交互、主动服务、端侧 AI，几乎每一家主流车企都在 " 秀 " 自己的 AI 能力。

这并非营销话术的变化，而是汽车行业竞争逻辑的一次调整。

过去十年，中国汽车产业完成了电动化的快速普及；近几年，智能驾驶不断推动汽车向更高等级智能化演进。在工信部 5 月发布的《2026 年汽车标准化工作要点》中，汽车人工智能、车用大模型、汽车软件、汽车数据、车路云一体化、端到端模型开发框架、车用异构智能体通信等，都被纳入标准研制或预研方向。

随着动力形式和基础智能化能力日趋成熟，汽车智能化竞争正在进一步向模型、软件、数据、座舱和云端协同的系统能力深化。对用户来说，这些变化最直接的落点是车内交互体验：人与汽车如何交互，以及汽车能否真正理解并主动响应需求。

也正因如此，AI 已经从智能汽车的 " 加分项 "，逐渐演变为下一轮竞争的重要基础能力。

智能汽车的竞争，从"被动"转向"主动"

一辆车是否智能，过去大家只是看看有没有大屏、有没有语音助手、有没有自动泊车。

但今天，一句自然语言能否完成复杂操作？车辆能否主动理解驾驶场景？不同系统之间是否能够协同工作，而不是一次次等待用户发出新的指令？这些体验，正在成为新的产品分水岭。

这意味着，人车交互开始从 " 被动回答问题 "，走向 " 主动解决问题 "。

例如，当用户说出 " 上午九点有会议，先送孩子再去公司 "，汽车不只是启动导航，而是能够综合交通、时间、车辆状态、导航、日程信息、用户习惯，自主规划更合理的执行路径。

对于用户而言，这种变化或许只是一次更自然的交互；但对于产业来说，背后却意味着整套技术架构的升级。

如果说过去的智能座舱更像一个功能集合，那么如今它正在变成一个真正具备协同能力的智能系统。

行业关于汽车 + AI 的讨论也开始聚焦于 "Agent 架构 "，原因就在于，大模型进入汽车之后，面对的不再是聊天，而是复杂场景下的实时任务。

一个完整的人车交互过程，可能同时涉及导航、娱乐、车辆控制、知识服务、驾驶辅助等多个功能模块。

这要求 AI 不仅能够理解语言，还要具备推理、规划、调用工具以及跨系统协同能力。

未来汽车竞争的重要一环，比拼的就是谁能够构建真正稳定、高效、可量产的系统能力。

汽车产品生命周期长、安全要求高，任何一项 AI 能力最终都需要经过长期量产验证，才能真正成为整车竞争力的一部分。

系统级智能体落地提速，场景深耕价值显现

在这一轮系统级能力演进过程中，一批长期深耕智能交互的企业，也开始迎来新的产业窗口。

作为国内较早布局汽车智能对话交互领域的企业，思必驰早在大模型全面爆发之前，公司便持续围绕车载交互、端云协同、多模态交互等方向进行技术积累，专注于全栈对话式 AI 和端侧智能技术的自主研发，当行业向系统级智能体迈进时，这些能力也逐步完成了融合。

思必驰的技术底座是 "1+N 分布式智能体系统 "，以自研 DFM 系列大模型作为中枢，负责复杂语义理解、任务规划与资源调度，不同专业智能体分别承担导航、娱乐、车辆控制等具体任务，实现跨系统协同。同时，通过 " 模芯云用 " 创新协同技术体系，打通模型能力、芯片、云端服务与终端应用的协同链路，实现端云协同与软硬协同，为系统级智能体提供稳定、高效的运行基础。这种架构既能够提升交互效率，也更符合汽车产业对于实时响应、稳定运行和持续迭代的要求。

从产业落地来看，根据盖世汽车研究院数据，思必驰车载语音装机量市场占有率达到 22%，位居国内第二，累计装车超过 2500 万辆，覆盖近 300 款量产车型，与比亚迪、梅赛德斯 - 奔驰、奥迪、上汽集团、吉利集团等 60 余家汽车品牌建立合作。2025 年思必驰智慧出行业务收入 2.76 亿元，占主营业务收入 40.08%。

随着不同品牌、不同定位车型的持续量产，思必驰系统级 Agent 方案的工程化能力不断得到验证，长期积累加速转化为产业竞争优势。与此同时，公司持续保持较高研发投入，累计授权专利超过 900 项，并牵头制定全球首个汽车语音交互 ITU 国际标准，为后续技术迭代和产业协同提供了长期支撑。

汽车是人工智能最具规模化落地潜力的终端之一。

AI 在汽车里的价值，不会只停留在 " 会聊天 "，而是会直接改变人和车的交互体验，并进一步释放车辆作为智能终端的生产力价值——不仅是交互方式的革新，而是重塑了汽车理解用户、调度服务的底层逻辑。

在这一进程中，思必驰这类长期深耕场景的人工智能企业，正成为关键的赋能者和推动者。它们将平台能力、工程化与量产经验凝结为产业抓手，把技术转化为确定性的用户体验，为汽车产业智能化升级持续注入新动能。