2026年的中国汽车市场，一个标志性信号正在浮现：智能驾驶不再是一项可选项，而正在成为一辆车的"灵魂"。
这个判断并非来自营销话术，而是来自数据。NOA用户活跃度正以超预期的速度攀升，各家车企的智驾系统也在从功能层面向体验层、甚至情感层面渗透。
但硬币的另一面是，"灵魂"的锻造远比想象中艰难。
此前，在2026智能电动汽车发展高层论坛期间，长城汽车智能化产品副总经理佘士东坦言：智能座舱的大模型化"刚跑过发令枪"，这要远远慢于互联网行业日新月异的迭代速度。
一个更为残酷的事实是：当各家车企还在为大模型上车的入场券争得头破血流时，行业已经意识到，这场竞争的真正分水岭，根本不在算力、不在算法、不在参数规模，而在于车企能否拥有自己独立的智能化体系能力。
同质化困境已来
一个令行业尴尬的事实已经浮出水面：座舱交互已经高度同质化。
不同车企看到的几乎是同一幅画面——3D车模、壁纸桌面、导航与智驾分层的界面、位置固定的Dock栏、琳琅满目的APP生态。
"我们采集了市面上200多款不同的交互界面喂大模型，大模型给出的结论是'相似度95%以上'。"佘士东透露，整个行业已经进入了一个"非常痛苦的局面"——车厂做新东西的时候，发现"无米下锅"。
图片来源：长城汽车
这不是长城一家的问题。
从华为鸿蒙座舱到比亚迪DiLink，从小鹏Xmart到理想LiOS，各家座舱OS的底层逻辑趋同，功能矩阵高度重合。区别仅在于UI设计风格、语音助手的品牌人设、以及APP生态的堆料程度。
当竞争退化为"谁的屏幕更大""谁的APP更多"的时候，这条赛道的红利已经见底。
但与此同时，一个新的变量正在出现——大模型正在从"后置工具"演变为"系统内核"。
佘士东将这一演进分为三个阶段：最早的2022至2023年，大模型以"生成内容"的形式浅层介入，如聊天问答、生成壁纸和路径规划，他称之为"后置式大模型"阶段。
此后，具备上下文理解和记忆能力的"语音智能体"开始出现。
到2025年下半年，特斯拉在北美搭载Grok、国内各家争抢大模型首发权，车载大模型正在向"对话式原生入口"演进。
这是一个关键转折。当大模型不再是座舱里的一层附加功能，而是成为座舱的底层架构时，竞争逻辑将彻底改变。拼的不再是"你有多少APP"，而是"你有多理解用户"。
然而，这条路径上布满了传统车企此前从未面对过的难题。
佘士东在采访中列举了三大核心困难：
第一，端侧算力不足，目前主流车载芯片算力在五六十TOPS，只能部署零点几B的小模型，与豆包、千问等大模型的认知能力存在代际差距。
第二，车内空间建模缺乏成熟方案，行业甚至互联网领域都尚未解决"座舱空间关系建模"的问题。
第三，车企对自身积累的汽车行业knowhow（如空调温度在不同场景下的最佳策略）的使用水平，"远远落后于互联网行业"。
简而言之，传统车企手里握着最丰富的汽车数据，却最不擅长把这些数据喂给AI。这构成了整个智驾行业当前最核心的矛盾。
大模型上车中的三重博弈
如果将2026年的智驾竞争拆解为三条战场，会发现每一条战场的规则都在被AI改写。
第一条战线，是端到端与VLA模型的算法之争。
从BEV+Transformer的多段式方案，到一段式端到端，再到VLA（视觉-语言-动作）模型，技术路线在两年内经历了三次迭代。
理想汽车在年初发布了VLA司机大模型并宣布向"具身智能企业"转型，智己LS8成为全球首个搭载千问大模型的车型。算法演进的速度，让行业来不及消化上一代技术，下一代就已经入场。
图片来源：momenta
但佘士东提出了一个冷静的判断："核心的算法其实并不是整个智驾工程里面最难的那部分……整个过程真正智驾里面最难的那一部分"是全链路的打通与协同。
他以长城为例，自研智驾已推进七八年，工程链路与数据训练链路的复用率已接近80%至90%，"从行业里面来看，可能也就是值1亿到2亿"——指的是核心算法的代码价值，而真正拉开差距的是数据标注、模型训练、评价体系等系统工程能力。
这一判断的潜台词是：算法的差距正在被快速抹平，但"工程化能力"的差距才是真正的护城河。那些能把智驾系统从几十TOPS的车部署到七百TOPS的车、并且保持用户体验一致性的车企，才是真正的赢家。
第二条战线，是端侧算力的军备竞赛。
2026年，高端智能汽车的端侧算力已经从上一代的200TOPS级跃升至700TOPS以上。长城归元平台搭载英伟达Thor芯片，智驾域算力超过700TOPS，座舱域算力超过300TOPS，双域合计约1000TOPS。
佘士东将这两个算力域比喻为"左脑"（智驾）和"右脑"（座舱），分别搭载VLA大模型和空间VLA模型，共同构成整车智能体的大脑。
但算力竞赛的尽头不是堆芯片，而是模型部署效率。如何在有限的功耗和散热约束下，在端侧部署足够聪明的模型，同时保证毫秒级的响应速度。这既是技术挑战，也是成本挑战。
比亚迪将激光雷达打进10万元级车型的做法证明了"降本"的可能性，但如何在降本的同时不牺牲智能化体验，仍然是一个待解难题。
第三条战线，是生态选择权的争夺。
2026年，几乎所有头部大模型厂商都已入局车载场景——百度文心、阿里千问、字节豆包、华为盘古，甚至特斯拉Grok。
图片来源：四维图新
对于车企而言，选择与哪一家合作，不仅仅是技术选型，更是生态绑定和用户入口的争夺。
佘士东在采访中明确表示，长城不会完全依赖任何单一供应商。"它不是一个完全替代的关系，而是逐渐渗透，并且把局部的算法也可以跟行业做共创"。
他透露，长城在旗舰级产品上会采用深入自研，在"普惠智能"（100T至200T算力区间）上会逐渐替换为自研方案，而在"头部"和"胸部"产品上仍然保持开放，接受行业里优秀的解决方案。
这一策略的逻辑在于：智驾系统不是一次性交付的产品，而是需要持续进化的服务。如果核心链路掌握在供应商手里，车企就失去了迭代节奏的控制权——而这恰恰是佘士东认为的传统车企转型最大的陷阱。
重新定义"懂你的车"
在技术竞争之外，一个更深层的变革正在发生：人与车的关系，正在被AI重构。
佘士东提出了一个概念："人-智-体"座舱智能体交互新范式。
传统的交互关系是"人-机"二元结构，用户直接操作功能按键或语音指令；而在新的范式下，智能体（"智"）作为中间层介入，用户不再直接面对"体"（车控和生态），而是与智能体进行自然对话，由智能体来调用车辆功能。
这一转变听起来抽象，但体验上是颠覆性的。
图片来源：特斯拉
佘士东举了一个例子：当车上坐了三个人时，用户想打开座椅加热，传统的方式是说出精准指令——"打开二排右侧座椅加热"。
在"人-智-体"模式下，用户只需说"帮我打开座椅加热"，智能体就能自动识别说话者是谁、坐在哪个位置、是否需要先关车窗、出风口是否对准用户、用户的身高体型如何——然后以最优策略执行。
这不是语音识别能力的提升，而是交互逻辑的彻底重构。从"人适应机器"到"机器适应人"，一字之差背后是整个座舱工程范式的转变。
长城汽车近千万用户的车联网数据显示，人车交互频率约为每小时4至5次，是一个非常稀疏的使用过程。
这意味着，智能座舱的价值不在于提供更多可操作的功能，而在于在用户真正需要的时刻，以最自然的方式提供服务。
佘士东将长城智能体的演进分为四个阶段——"相识、相知、相爱、相伴"，对应从识别用户、理解习惯、主动服务到全时陪伴的渐进式进化。
但这一愿景的实现面临现实约束。
佘士东坦言，目前整个AI化的座舱"刚跑过发令枪"，远没有到可以提供"美好生活方式"推荐的程度。他用马拉松做比喻："可能我们还需要很长的一段时间来完成全程的过程"。
一个值得注意的趋势是，长城并非孤例。
智己汽车发布的IM Ultra Agent智能体、百度地图的AI座舱智能体、理想的VLA司机大模型，都在朝着"整车智能体"的方向演进。各家路线虽有差异，但方向高度一致：用AI统一座舱和智驾，用一个智能体连接用户和整辆车。
这意味着，行业的竞争重心正在从"功能堆料"转向"体验深度"——谁能让用户感受到"这辆车真的懂我"，谁就赢得了下一阶段的门票。
另一个深层次的变化发生在"性格"层面。
当佘士东被问及此前关于"特斯拉FSD像观光模式""坦克400太温柔用户反而不满意"的著名观点，并追问"智驾的性格是不是比能力上限更重要"。
佘士东回应称，在智能体时代，不同场景下的差异化体验会被智能体"吸收掉"——智能体会根据用户场景自动在舒适、效率、安全等维度之间找到最优解，用户只需要表达"我怎么更舒适、更轻松"，而不需要关心底层系统如何实现。
这种"性格"的差异化，恰恰是传统车企最有机会形成壁垒的地方。
每家车企的用户群体不同、品牌基因不同、场景数据不同，当这些差异被灌入AI模型后，理论上每家车企都能训练出独一无二的智能体。
华为的智驾偏重安全冗余和全场景覆盖，小鹏的智驾侧重通勤效率，理想的智驾倾向于家庭友好，而长城的智驾则天然带有越野基因。这些差异不是靠算法参数调出来的，而是靠数百万公里的真实场景数据"喂"出来的。
从这个意义上说，大模型上车的真正价值，不是让所有车变得一样聪明，而是让每辆车变得独一无二。
写在最后
回望长城汽车的智能化转型历程，佘士东将其划分为三个阶段：
第一阶段（2021-2023）解决平台化，统一240多个软件版本，实现OTA迭代能力；第二阶段（2023-2025）深入用户共创，组织1000多次用户沟通和60多次48小时跟访，实现90%以上的OTA用户满意度；第三阶段（2025至今）进入AI智能体化，用"人-智-体"范式重构用户体验。
这三个阶段的演进，本质上是一个传统车企从"卖硬件"到"卖软件"再到"卖体验"的完整蜕变路径。而这条路，几乎适用于所有正在经历智能化转型的传统车企。
佘士东在采访中说了一句意味深长的话："不能把与用户的连接转手交给供应商。"这或许是对整个行业最犀利的提醒。
在AI重塑汽车产业的过程中，技术永远不是最大的障碍，真正的陷阱在于——你是否愿意、是否有能力直接面对用户。因为当智能体成为用户与汽车之间的唯一中介时，谁拥有这个中介，谁就拥有了一切。
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