吉利“弃研传统座舱”：不是噱头，而是智能汽车的“淘汰赛”哨声

当行业还在为“车机该不该装8295芯片”“屏幕要不要铺满中控”争论时，吉利用一场没有新车的发布会，给智能座舱的竞争划下了新边界——8月20日，其明确宣布“不再研发不具备AI能力的传统智能座舱”。这不是一句营销口号，而是对过去十年“硬件军备竞赛”的否定，更是对未来汽车竞争逻辑的重构。

要理解这场变革的意义，得先看清传统智能座舱的“伪智能”困局。过去几年，座舱的进化路径高度趋同：从单屏到多屏，从基础芯片到高通8155、8295，从单一语音指令到多应用生态集成。但用户的核心体验始终停留在“人找功能”的层面——想调节车内氛围，要手动切换空调、灯光、音乐；换一辆同品牌不同系列的车，导航偏好、座椅记忆等个性化设置无法迁移；甚至连“找个能带宠物的咖啡店”这类复合需求，语音助手都只能拆解成“搜咖啡店”“问能否带宠物”两步操作。这种“功能堆砌式智能”，本质上只是把手机的交互逻辑搬到了车上，并未真正适配汽车作为“移动空间”的场景属性。

吉利此次押注的“AI座舱”，核心不是给传统座舱加个更聪明的语音助手，而是用“超拟人智能体Eva”重构交互逻辑。它的关键突破在于“主动服务能力”：当用户说“有点闷”，系统无需分步指令，就能自主串联开启外循环、调低空调温度、降下两指车窗、播放舒缓音乐等动作；当用户从极氪车型换至领克车型，通过统一的AI OS架构与用户ID，驾驶习惯、音乐偏好甚至播客收听进度都能无缝流转。这种体验背后，是吉利在技术层面的两个核心布局：一是车端部署的AI Box提供200TOPS NPU算力，搭配全球首发的70亿参数端侧多模态模型，让多数交互无需依赖云端，响应速度比传统语音助手快3倍以上，同时避免数据上传的隐私风险；二是云端23.5 EFLOPS算力支撑的星睿AI大模型，通过“影子模式”持续学习用户行为，比如用户连续三次选择同一条通勤路线，系统会主动提前推送路况与备选方案，实现从“被动响应”到“主动预判”的转变。

更值得关注的是，这场变革背后藏着吉利从“汽车制造商”向“AI出行服务商”转型的深层逻辑。其提出的“统一OS架构、统一智能体、统一用户ID”，本质上是打破集团内部吉利、领克、极氪等品牌的研发壁垒，建立中台化的AI能力输出体系。这种整合的直接价值，一是降低研发成本——各品牌无需重复开发系统，底层技术复用率超70%，迭代周期从18个月缩短至6个月；二是形成数据飞轮效应——1200万跨品牌用户的数据会持续优化Eva的交互能力，用户规模每增加100万，意图识别准确率就能提升2%，而更优的体验又会吸引更多用户，形成正向循环。这种“数据驱动体验，体验驱动增长”的模式，正是科技公司常用的打法，如今被吉利嫁接到汽车行业，意味着汽车的竞争焦点将从“硬件参数”转向“数据与AI能力”。

从市场视角看，吉利的举动正在加速智能座舱的“淘汰赛”。对华为、小米、小鹏等科技属性较强的厂商而言，这是明确的信号——AI Agent（智能体）将成为下一代座舱的标配，华为ADS 3.0已计划集成类似功能，小米澎湃OS汽车版也明确将“主动AI服务”作为核心方向，预计2024年底落地。而对大众、丰田等传统合资品牌来说，压力则更为直接：它们当前的座舱仍停留在“语音助手仅能完成基础指令”的阶段，若不能在1-2年内跟进AI能力建设，在15-25万级主流市场中，可能会因“智能体验落后”被消费者抛弃。就连供应链端也已开始调整，高通等芯片厂商不再单纯强调“算力参数”，而是转向提供“AI座舱整体解决方案”，帮助车企快速实现大模型上车；传统Tier1供应商如博世，也在加速布局Agent开发工具链，以适配新的技术需求。

不过，这场变革仍需面对现实挑战。当前吉利的AI座舱仅搭载于银河M9、极氪001 FR等中高端车型，车端AI Box与大模型的成本占比约为整车的15%，要下探到20万以内市场，还需1-2年的规模化降本。同时，Eva的“拟人化能力”仍有局限，面对“订高铁+提醒带身份证”这类跨场景复杂需求，目前还无法完成闭环服务，需通过OTA持续迭代。此外，用户对“AI记录驾驶习惯、情绪数据”的隐私顾虑，也需要更透明的数据使用规则来打消。

对消费者而言，当下无需盲目追求“最先进的AI座舱”，但需要建立新的选车判断标准：若预算在25万以上，可重点关注座舱是否具备“主动服务能力”——比如能否一次完成多动作指令、跨场景需求能否精准识别；若预算在15-20万，可等待2025年上半年的车型迭代，届时AI座舱的成本将进一步下探；若仅需基础的导航、听歌功能，传统座舱仍能满足需求，不必为“AI噱头”支付溢价。

但长远来看，吉利此次“弃研传统座舱”的举动，就像智能手机时代苹果发布iPhone——它不是简单的产品升级，而是重构了行业的价值判断标准。未来3-5年，智能座舱的竞争将彻底告别“比屏幕、拼芯片”的阶段，进入“AI能力决定体验上限”的时代。那些没有AI Agent、无法主动理解用户需求的座舱，或许真的会如吉利所言，逐渐沦为“过时的玩具”。而这场淘汰赛的最终赢家，必然是既能掌握AI技术核心，又能洞察用户场景需求的企业。