近年来，中国车企在人工智能赛道上动作频频。无论是从商业估值角度，还是实际业务场景需求，皆试图将自己定位为“AI公司”而非传统车企。

这其中，理想汽车就是一个典型案例。一如创始人李想提出地，公司愿景升级为“连接物理世界和数字世界，成为全球领先的人工智能企业”，并强调“我们要做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化”。为实现这一愿景，理想大幅增加AI方面的研发投入，据李想透露目前公司一年超过100亿元的研发投入中，近一半都投向了人工智能相关领域。理想甚至推出了自研大语言模型“Mind GPT”，期望通过认知智能+空间智能的结合，重塑汽车产品形态，将汽车升级为“空间机器人”。

全球范围内，特斯拉则是车企AI战略投入的标杆。马斯克多次强调特斯拉本质上是一家AI公司，围绕自动驾驶（FSD）、人形机器人（Optimus）等进行全栈自研和大规模投资。特斯拉将先进AI技术视为实现完全自动驾驶和机器人的唯一路径。在AI的助力下，汽车正从过去“单一机械体”演变为“互联互通的智能体”，整车各模块包括座舱、驾驶、底盘、网联等都在被AI技术的发展所重塑。

可以说，无论是中国的新势力还是特斯拉这样的行业先驱，都已将AI视为战略制高点，投入巨资竞逐这一战场。

烧钱下的大模型军备战：选定AI落地场景

然而，汽车行业的盈利属性决定了车企在AI竞赛中不可能像互联网大厂般无限“烧钱”。整车企业普遍利润率不高，尤其在当下激烈的价格战背景下，更是财务压力山大。也因此，车企在AI研发上更需要精准聚焦场景，将宝贵的资源投入最有商业价值、用户感知强烈的领域，而非盲目追逐所有AI热点。

目前来看，车企AI落地主要聚焦两大场景：智能座舱人机交互和自动驾驶。这两方面一则直接提升用户体验，二则有望通过软件订阅等变现。例如理想专注打造“理想同学”AI助手，希望车辆成为家庭的智能伙伴，连接起用户数字生活与出行场景；小鹏则投入巨资自研“全域AI大模型”，在G7车型上搭载2200+TOPS算力的自研芯片和本地大模型，使车辆具备人般的视觉理解和逻辑推理能力，以大幅增强智能驾驶和座舱体验。

这些针对性投入体现出车企在AI时代的切入思路：有限的资金要用在刀刃上，优先打造出能够差异化竞争并吸引用户买单的AI功能，而非遍地开花。

外部科技巨头蚕食车机：移动互联网生态对车企的挑战

在汽车智能化过程中，车企尤为面临着来自外部科技生态的侵蚀风险。典型如苹果的CarPlay和谷歌的Android Auto，这些手机映射系统让用户在车内无缝使用手机应用，几乎降维打击了早期车机系统。苹果官方数据更显示，全美98%的新车已支持CarPlay，而79%的购车者明确表示只考虑支持CarPlay的车型。这意味着一旦一家车企拒绝支持CarPlay，在美国市场恐怕要丢掉近八成顾客。用户对手机生态高度黏性的背后，是对传统车机体验不满的折射：手机上的导航、音乐、语音助手往往比车机自带应用更好用，更熟悉。

然而，让CarPlay全面接管车机界面也令车企如芒刺在背。苹果在2022年发布了新一代CarPlay方案，深度整合车辆功能：不仅涵盖中控娱乐，还接管仪表盘显示，支持调节空调座椅等车辆控制。CarPlay从原来的“合租”变成“整租”整个车机——手机俨然变成汽车的大脑，而车企的操作系统退居配角。

通用汽车意识到这一点，宁可得罪用户也不愿给苹果“做嫁衣”。2023年通用宣布旗下新电动车将逐步取消CarPlay/Android Auto，仅搭载自研的Ultifi软硬件平台，并与谷歌合作深度定制导航、语音等服务。通用高管直言：“我们不会免费让出自己的平台。”在通用看来，车内数字平台的掌控权意味着未来每年数十亿美元的软件订阅营收。

由此可见，未来外部AI厂商的入侵将迫使车企捍卫自身数字领地：一边是顺应用户习惯开放手机生态，另一边是担心核心价值拱手相让。这场博弈将长期存在。

打造车内AI护城河：本地算力、专属算法与定制模型

面对Apple、Google这些虎视眈眈的科技巨头，车企唯有打造自身的护城河才能立于不败。

首先是在算力和数据上实现本地自主可控。以小鹏G7为例，其搭载的3颗自研图灵AI芯片提供了超2200 TOPS算力，能在车端同时驱动智能驾驶大模型和座舱大模型，实现全本地运行。本地部署带来多重优势：摆脱网络依赖，在高速移动或信号不佳环境下依然流畅运行；保护用户隐私，车内摄像头/麦克风数据无需上传云端即可处理；提升响应速度，语音指令和驾驶决策毫秒级反馈，大幅改善体验。这些都是手机+云方案难以比拟的。

其次是专属用户算法和数据壁垒。车企完全可以利用现有车辆传感器收集的独有数据来训练定制模型，让AI更懂“车”与“驾驶”。例如训练面向座舱的本地AI助手（Agent），结合用户长期习惯提供个性化服务：比如检测到驾驶途中口头点咖啡的指令，就自动按照用户偏好下单并导航至沿途咖啡店取餐。

举例的这种深度场景定制和用户习惯学习，是通用型手机助手难以做到的。长期来看，每家车企通过闭环数据训练出的算法，只服务于自家用户群体，形成独特的AI资产。就像特斯拉在自动驾驶领域已建立起类似壁垒：数百万辆车收集的行驶视频和反馈，用于不断迭代特斯拉的神经网络，使其FSD能力遥遥领先。打个比方，即使后来者买来同样的芯片硬件，没有这些长期积累的专属数据和算法调优，完全没可能复制相同水平的AI驾驶能力。

最后，也要看到定制大模型赋能品牌差异化。

越来越多车企与AI公司合作开发面向汽车的专用大模型。科大讯飞已为50多家车企提供了车载语音大模型座舱方案，甚至推出汽车端的大模型平台，帮助主机厂训练各自风格的座舱AI。同样还有吉利联合初创团队发布了下一代座舱Agent OS，号称支持车企高效定制品牌特色的智能助手。这些举措旨在让每一辆车的AI都具有“与众不同的大脑”。通过品牌专属的唤醒词、语音风格、交互逻辑，打造出用户认同感和生态黏性。当车内AI具备本地强算力、独家算法和定制模型三大护城河时，科技巨头想在车上复制同样体验就不容易了，车企也由此掌握了抵御外部入侵的底牌。

AI功能的商业化：如何收费不“出头”？

在倾力打造AI为产品赋能的同时，车企面临一个现实问题：巨额投入如何回本？

过去消费者购车一次付费，之后OTA升级功能基本免费。但AI时代的软件功能具备持续服务属性，不少车企尝试通过订阅或解锁收费模式变现。然而定价拿捏不当，很容易引火烧身甚至引发恶评如潮。

尤其业界围绕智能驾驶辅助收费的拉锯战甚为激烈。比如，蔚来早在2020年就宣布其高级别自动驾驶系统NAD未来将按月订阅，定价约680元/月。但由于完整功能迟迟未落地，直到2024年7月才开始对增强版导航辅助NOP+收费，每月380元。这是国内首个大规模辅助驾驶订阅收费尝试，旨在测试用户是否愿为持续升级的驾驶服务买单。蔚来给出的策略是“三档分层”，将智驾功能切分为免费基础版、380元的中级版（高速NOA+部分城市功能）和680元的完全版。这种逐级付费模式力图避免“一刀切”收费带来的用户反感，通过免费试用+增值进阶培养用户习惯。

正如蔚来总裁秦力洪所说：“免费只是烧钱培养习惯，关键是要让用户体验到惊喜。”

然而，也有与之正相反的“一刀免费”战略。2025年4月，零跑汽车突然宣布旗下具备智能驾驶辅助功能的车型软件全部免费，包括原本付费的高速NOA功能，并承诺退还老车主已支付费用。此举如同扔下一颗炸弹，使智驾订阅模式一夜之间“失去了正当性”。

毕竟当有厂商高调免费时，其他试图收费的车企就会被推上风口浪尖，成为用户口诛笔伐的“出头鸟”。那如何才能正确定价呢？

其一，收费项应当是明显增值而非基础功能，确保用户理解“花钱买到更多”。其二，定价要合理参考同行。目前行业隐约形成了收费区间：基础高速NOA买断价约1万元级，高阶城市领航订阅价千元/月以内。例如华为提供的ADS高阶包一次性售价优惠后约3万元，算下来大概720元/月订阅。当然，一对比特斯拉FSD在美国订阅费199美元/月（约1400元）；然而由于定价高且功能争议，订阅率一直不高。相较之下，蔚来380元的定价反倒显得中规中矩。

其三，采用软硬分离模式：硬件预埋、高阶功能后付费开通，让用户在买车时不用为尚未成熟的功能埋单，但日后可以自主选择。这避免了既要把车价抬高又让不用此功能的客户“不爽”，同时也为持续升级收费提供了渠道。总之，车企在AI收费上需要平衡好创新收益与用户感知，既不能引发价格战内耗，也要防止收费策略伤了口碑。

中外车企AI商业化案例与启示

纵观国内外主流车企在AI商业化上的探索，每家公司都在摸索独特路径，但也留下了一些有益且积极的启示：

• 特斯拉：软件订阅与生态闭环。

特斯拉通过销售FSD软件包（一次性付费或订阅）直接将AI技术变现，是当前最成功的案例之一。尽管FSD功能仍在完善，已有不少车主愿意为未来自动驾驶能力预先埋单。此外，特斯拉坚持垂直整合策略，自研芯片、高性能算力平台（如Dojo超级计算机）以及机器学习算法，形成“硬件+数据+算法”闭环生态。这套体系不仅支撑了其自动驾驶技术领先，也意味着特斯拉未来可将成熟AI技术输出授权给友商盈利。

• 蔚来、理想：服务捆绑与品牌溢价。

蔚来选择的是服务生态收费模式，把换电、升级辅助驾驶等作为持续付费服务，同时通过会员体系提升用户黏性。这种模式下用户买的不仅是车，还有整套服务体验，愿意为持续升级买单。理想则采取硬件免费升级策略，例如其NOA导航辅助系统在2024年起通过OTA推送实现全国无高精地图的城市NOA，全系老用户终身免费使用。理想相信通过持续提供领先体验来树立口碑，从而在新车定价和销量上获得回报。就像这一次赌命的i6还未上市，但是VLA的智驾口碑已经将气氛烘托足够。

• 小鹏、华为系：技术卖点转化销量。

小鹏汽车押注于“全栈自研+高性能硬件”打造差异化AI功能，以G7为例号称“全球首款L3级算力AI汽车”。这种技术领先性成为营销卖点，有助于吸引科技爱好者买单，从而通过销量提升来摊薄研发成本。华为则扮演第三方供应商角色，将其先进的座舱和智驾AI方案（Harmony座舱、ADS自动驾驶）提供给传统车企（如赛力斯AITO、阿维塔等），以技术授权收入作为商业模式。这为缺乏IT基因的车企提供了一条快速搭载AI的捷径，同时华为也获益颇丰。

• 传统车企：谨慎前行，渐进变现。

传统跨国车企在AI商业化上相对保守。一方面他们资源雄厚，会通过投资初创或合作方式跟进AI，另一方面在用户收费上则试探前行。例如梅赛德斯推出Drive Pilot L3级驾驶在特定国家收费选装，BMW尝试针对部分舒适性功能订阅付费（虽因用户抵触而调整）。这些案例提醒我们，技术成熟度和用户心智非常重要：在用户认可价值之前，贸然收费易遭反噬。因此传统车企多选择技术成熟一项、收费一项的渐进路线，以免破坏多年累积的品牌忠诚度。

综上，汽车行业的AI竞赛已经从拼投入进入到拼产出的新阶段。中国车企在AI战略上高歌猛进，但也需精打细算，将AI技术真正转化为用户愿意买单的产品力，才算跑通商业闭环。从理想、蔚来的实践看，平衡好创新和盈利是关键：即通过免费和增值服务组合，既能吸引用户，又能为公司造血。而像特斯拉、小鹏这样敢于下注前沿技术并把它包装为卖点的做法，则启示后来者：唯有打造出自己的AI护城河并讲好故事，才能在这场赛道中跑得更远。未来几年，车企的AI战略成败将逐步见分晓，我们拭目以待。