出品｜虎嗅汽车组
作者｜杨杰 邢书博 王亚骏
题图｜视觉中国
2026 年北京车展即将开幕，在这个百家争鸣的舞台背后，汽车产业正经历一场静水流深的质变。
为进一步解析行业发展前景，虎嗅汽车归纳出六大 AI 核心技术拐点，并对每一项技术应用给予成熟度判断。
从城市级自动驾驶L3 的"破冰"到智驾平权的加速渗透，从人形机器人量产线的轰鸣到AI 大模型上车后的合规风暴，再到舱驾一体芯片的量产交付与线控底盘的法规松绑。
这些拐点话题并非孤立的事件，而是同一幅产业进化图景的不同剖面。
它们共同指向一个事实：技术已不再是演示视频里的特效，而是真切地压向了工程落地、成本博弈与用户信任的深水区。
毫无疑问的是，昔日的"炫技"正让位于"能用、好用、敢用"的残酷拷问。
为了更加清晰地让大家感知六大 AI 技术，虎嗅从工程成熟度、商业落地进度、用户可感知度、成本规模化以及风险边界五大维度，进行了满分 10 分制的评分。我们希望这一预判能够给汽车产业的良性发展带来更多助力，因为对于身处其中的每一个玩家而言，敬畏用户、敬畏安全、敬畏漫长的工程验证周期，或许才是穿越这场淘汰赛唯一的通行证。
舱驾一体芯片：国产进击"深水区"
舱驾一体芯片是汽车电子电气架构从分布式向中央计算演进的核心载体。目前该技术已结束"纸上谈兵"，进入真实验证期。
虎嗅制图
据佐思汽研预测，中国舱驾一体市场年复合增长率将达 36%。用户对这一技术的感知是双面的：正面是算力统一调度带来的流畅 3D 渲染甚至 3A 级车载游戏；反面则是算力陷阱，若软件优化不足，高算力芯片的实际体验反而比成熟双芯片方案更卡顿。相关汽车投诉平台上，有关领克 07EM-P 和丰田卡罗拉的投诉都是前车之鉴。车企要明白，用户最终感知的不是芯片型号，而是车机是否卡顿而已。
同时，舱驾一体最直接的诱惑在于降本，单芯片方案每车可节省 1500 到 4000 元。但 5nm 乃至 3nm 先进制程的流片成本极高，若车型销量不及预期，单颗高价芯片反而不如两颗成熟芯片划算。
真正的风险在于安全隔离。
座舱软件漏洞多，智驾要求功能安全，一旦隔离失效，车机死机可能连带影响驾驶系统。加之一体化对主机厂内部分立研发团队的组织壁垒形成挑战。所以，舱驾各技术虽已被验证可行，但大规模量产的工程化验证仍需时间沉淀。
智驾平权：生存底线与成本极限的赛跑
如果说 L3 是技术高地，那"智驾平权"则是关乎市场份额的生存底线。在技术方案收敛和软硬件成本下降的背景下，将成熟的高速 NOA、自动泊车功能下放至中低价格带，已成为车企不容有失的战略要地。
从工程成熟度来看，智驾平权的普及堪称迅猛。
比亚迪去年率先推出此战略，到了年底，其辅助驾驶车型累计保有量已超 256 万辆，占公司年销量的约 55.6%。吉利、奇瑞等头部车企纷纷入局，商业窗口期正在以肉眼可见的速度关闭。对于智驾供应商而言，百万搭载量是迈过生死线的及格线，否则将陷入"收入不足反哺研发"的泥潭。
不过，用户虽然对这类成熟功能的下放感知明显，但这并不意味着他们愿意为此支付溢价。
德勤数据显示，半数用户认为核心智驾功能应免费标配。这解释了为何在电商平台上，几十元一个的仿真激光雷达装饰件比高阶智驾选装包卖得更好。
由此可见，消费者要的是"智能感"而非"智能税"。
当下，激光雷达单价已从数万美元跌至千元级别，而世界模型在软件层面对算力需求的压缩，更是打开了更大的降本空间。然而，在削减传感器和算力以追求低成本时，如何保证足够的安全冗余的问题依然困扰整个行业发展。
一旦出现"几万块享百万智驾"的过度营销导致事故，透支的将是整个行业的信任。
线控底盘：减重是刚需，安全是底线
线控底盘是用电信号替代机械连接，直接关系到车辆减重与高阶智驾的执行精度。2026 年被业内普遍视为线控底盘的"量产元年"。
目前，线控制动领域，伯特利已实现 EMB 小批量交付；线控转向方面，蔚来 ET9 率先取消机械转向柱获中欧双认证。今年七月即将施行的新国标首次为线控转向划定了清晰的安全边界，为普及扫清了法规障碍。用户对线控底盘的感知极为强烈。减重 15%-20% 带来的续航提升，以及转向手感、悬架软硬的实时主动调节，都是消费者能直观体会到的"科技感"。
但高感知也意味着高风险，英菲尼迪 Q50 曾因线控转向 ECU 软件缺陷全球召回近六万辆车，"像打游戏、丧失路感"的用户反馈直接导致该技术退市。加之，目前线控底盘仍是 50 万元以上豪华车专属，普及至 15 万级市场尚需时间。其最大的风险依然来自"电子信号替代机械连接"的安全冗余问题。EMB 领域已出现专利侵权诉讼，说明国产替代进入深水区后，技术自主权将成为核心博弈点。
在虎嗅看来，线控底盘是减重的刚需，但企业必须在技术验证、成本控制与法规合规之间找到那个微妙的平衡点。
AI 大模型上车需要"慢一点"
2025 年初，行业还在高呼 AI 大模型上车元年开启；2026 年刚过完一个季度，风向已经变了。
先看一组让人肾上腺素飙升的数字：2025 年，AI 车载大模型的渗透率从 1 月的 10.8% 一路狂飙到 12 月的 38.6%。比亚迪、问界、理想、小鹏、蔚来，每一家叫得上名字的车企，都在拼命给自家的车装上 AI 大脑。
但如果你以为这是一场 AI 大模型上车的狂欢盛宴，那就太天真了。看似狂欢的背景之下，暗流正在涌动。
当各家车企纷纷推出搭载 DeepSeek 的智能座舱之际，语音助手却在推荐车型时闹出乌龙。更讽刺的是，多数人不关心这一技术。据杰兰路新发布的《年度新能源汽车消费者行为研究》显示，影响用户购买新能源车的前三要素仍旧是外观、安全性与品牌，辅助驾驶与智能座舱两大 AI 大模型的落脚点，分别排在第七位和第九位。
从数据中不难看出，当技术落地沦为营销话术，车企砸下去的真金白银，换来的更多是消费者的一句"好像也没什么区别"。
在商业模式维度，AI 大模型上车也面临挑战。短期内往往会形成" B 端收车企的钱，C 端收用户的订阅费"的模式。不过，基于中国车市的经验，用户对订阅制的抵触情绪往往远高于预期。如果 AI 大模型上车，复刻前几年车企对座椅加热、高级驾驶辅助收费引发的一地鸡毛，那么尴尬的历史势必重演。
此外，合规合法同样是 AI 大模型面对的重视的领域之一，2026 年 3 月，AI 软件首次被纳入融合式车规级国家标准，安全自评估涵盖 160 余项指标，审核标准之严苛，堪称行业史上最严紧箍咒。更别说即将全面执行的欧盟《AI 法案》意味着，搭载大模型的车卖到欧洲，几乎每行代码都要重新审一遍。
基于此，AI 大模型的合规成本势必急剧上升，中小车企被迫放慢大模型上车节奏，甚至直接叫停。当用户对" AI 噱头"产生审美疲劳，车企需要拿出真正解决痛点的场景化能力。
大模型上车，真正的胜负手，从来不在于谁的模型参数更大、谁的接入速度更快，而在于谁能把"技术的炫技"变成"用户离不开的理由"。目前来看，能够有吸引力，让用户为此专门付费的车企，其实并不多。
车企涉足人形机器人，赚钱还远
2026 年人形机器人领域最值得关注的变量，不是纯机器人厂商的产能爬坡，而是各家车企正在以超预期的速度进场。
据标普全球统计，全球排名前 20 的汽车制造商中，已有 16 家正式发布人形机器人产品或启动实质性研发。在国内市场，比亚迪、小米、小鹏、奇瑞、吉利、广汽、长安、上汽等至少 11 家车企已入局。
由此可见，纯机器人厂商面对的，不再是同赛道对手，而是一群降维打击者。因为，智能汽车与人形机器人在底层逻辑上高度一致，均为从感知到决定再到执行的闭环系统。
从特斯拉 Optimus 直接复用 FSD 视觉方案、小鹏 IRON 移植了七成智驾技术储备等案例，可以清晰看到，车企正将供应链管理经验及大规模制造优势，系统性地迁移至机器人领域，这种"工程化溢出效应"是其他行业难以复制的。更何况，车企的工厂就是人形机器人最天然的练兵场，车企制造的机器人也因此并不缺少出路。
但是，"车企造人"面对的挑战同样颇多。统计数据显示，2025 年国内人形机器人整机企业超过 140 家，发布产品超过 330 款。任何一个理性的产业观察者都清楚，这个数字不可能持续。而车企的集体进场，正在让这条赛道的竞争格局加速重构。
更何况，从长远的布局来看，真正决定行业生死的，是人形机器人的复购采购单，而这类订单，目前几乎看不到。很多公司把入场测试、联合开发、战略签约和样机部署都包装成落地，但这些动作距离标准化采购、批量交付、持续复购，往往隔着好几个商业台阶。
车企的集体入局，正在让人形机器人赛道从一个技术竞赛变成一场工业能力竞赛。这些能在产线上把一致性做到极致、把成本压到极致的车企，凭借百万级造车的工业能力迁移，有可能在规模化这条路上跑得比纯机器人厂商更快，却也同样面临"高额成本"带来的运营压力。
当下来看，仍没有车企在人形机器人领域，能够交出一份令人满意的答卷。
L3 城市级自动驾驶：临门一脚前的数据积累战
三年前，城市 NOA 横空出世，让城区智能驾驶从" Demo "形态落地成可用的技术。如今，在 L3 路权已经破冰的背景下，L3 城市级自动驾驶成为市场瞩目的焦点。但虎嗅认为，2026 年不是 L3 的放量年，而是数据储备年。
大和证券预测，2026 年中国乘用车市场 L3 级功能渗透率仅约 1%，对应销量约 25.7 万辆。这不是因为工程技术不成熟，而是长期存在的极端场景尚未被完全解决，诸如施工路段的异形水马、无保护左转的路口博弈等场景，这些人类司机凭直觉处理的状况，仍是 AI 的盲区。
此外，业内普遍认为 L3 的生命周期极短，2027 年就将向 L4 过渡。在这方面，华为靳玉志的判断值得重视：2027 年将是 L3 规模放量之年，且城区 L4 商用也将同步实现。这意味着 L3 的使命极有可能在 2028 年前完成向 L4 的过渡。
对于车企而言，智驾竞争的"升维"将在此前发生。领先者通过规模效应取得成本优势，落后者将陷入全方位的马太效应，彻底失去超车可能。
用户信任度依然是高悬的达摩克利斯之剑，中消协调研数据揭示了尴尬的现实。即便 65% 的消费者体验过 L2，仅有 38% 愿意在 L3 激活时完全放开方向盘。对接管不及时和系统误判的担忧，让用户心理防线远高于技术红线。
成本僵局同样不容忽视，深蓝汽车董事长邓承浩曾表示，为满足 L3 冗余底盘与控制系统带来的成本上涨，下一代 L3 车型增额目标是控制在 3 万元以内。在价格战肆虐的当下，这 3 万元的硬成本意味着 L3 短期内注定是中高端车型的专属。降本的唯一出路是百万级甚至千万级的销量规模，但这对于高价车型而言谈何容易。
同时，涉及自动驾驶技术层面，事故责任确认流程的冗长是最大的制度性风险。虽然法规明确了"系统未要求接管时出事由车企担责"的原则，但中央财经大学法学院教授沈建峰指出，在实际操作中，鉴定事故原因是系统故障还是人为失误的过程复杂耗时，消费者权益保障面临严峻挑战。
基于此，虎嗅认为对于 2026 年的国内汽车产业而言，L3 城市级自动驾驶的最大价值，并非大规模商业化落地，而是为通往 L4 的终局之战积累宝贵的数据粮草。
结语：潮水退去，裸泳者现
2026 年的这六大技术拐点，无一不在诉说着同一个逻辑：技术的光环正在褪色，产业的底色回归工程与信任。无论是 L3 的数据积累、智驾平权的成本搏杀，还是人形机器人的 B 端渗透、舱驾一体的量产爬坡，竞争的底层逻辑已从"有没有"转向"好不好"。
以上这六大核心技术的窗口期正以月为单位收窄，领先与落后的分野不再取决于参数的高低，而在于能否将技术势能转化为真实的用户体验与商业闭环。
本届北京车展，也注定是各个品牌争夺技术高点的新战役，虎嗅将在车展期间带来《汽车 AI 技术拐点判断》核心专题，解读更多品牌的最新动态，敬请关注。
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