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  “中国智能座舱应用技术领先欧美不是一两年,是一两个代际。 ”北京车展拉开序幕的前夕 ,斑马智能首席技术官司罗站在北京阿里园区的发布舞台上如是表示 。

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  本届北京车展以“汽车智能”为主题而非“智能汽车 ”,AI(人工智能)定义汽车成为新趋势。而作为国内智能座舱解决方案领域的早期入局者,这家刚由“斑马智行”更名的公司 ,在4月23日举办的AI-TECH DAY(AI 技术日)上推出元神AI汽车机器人大脑 ,升级后的AutoOmni全模态端模型产品矩阵与智能体协作方案Auto Claw同时亮相。

  此次技术升级背后,出自斑马智能对智舱AI未来形态的核心判断:软件服务将被Agent(智能体)化,智能终端将被Robot(机器人)化 ,而汽车将成为最早的那个机器人 。从“语音助手”到“汽车机器人 ”,斑马智能试图用一场技术秀证明自己已抢到了“汽车智能”时代的“奇点”身位 。

  不过,技术的高光叙事之外 ,斑马智能最新披露的财务数据也透露出这家公司在2024年确定“All in AI(全力投入AI) ”战略转型后的现实压力。

  其3月向港交所递交的招股书显示,2023年至2025年,公司营收三年间增长乏力 ,且2025年仍处于亏损态势。公司解释称,亏损与一笔高达18.41亿元的无形资产减值损失有关,该减值指向与系统级操作系统解决方案相关的知识产权资产 ,这也折射出斑马智能所面临的激烈市场竞争 。

  “智能座舱端AI技术会进入快速发展期,在2026年会逐步进入爆发期。”司罗说。在这个爆发期,斑马智能又能否突围“AI定义汽车”新战场?

端模型与“龙虾 ”架构上车 ,AI如何从“晕死式待机 ”到“呼吸式存在”

  为什么现在的智能座舱不够智能?

  在AI-TECH DAY当天 ,斑马智能首席产品官蔡明抛出一个形象生动的阐释:“现在的AI,你喊一声它活过来,话音刚落它昏死过去 。没有感知 、没有记忆 ,即使有大模型加持,也不过是随叫随到的语音助手。”蔡明认为,真正的智舱AI必须同时具备“交流 ”和“办事”两种能力 ,而这也正是此次斑马智能技术进化的两条主线。

  在交流方面,斑马智能押注端侧大模型 。据蔡明介绍,斑马智能发布的AutoOmni全模态端模型产品矩阵主打类人自然交互和全域主动智能。

  “类人不是说话的语气像人 ,而是AI要能真正跟我们共同在一个空间里去交流,这才叫类人。”蔡明具体举例道,“比如说它认识我 ,知道我喜欢周杰伦,在闲的时候会跟我聊起他,同时它还知道我什么时候闲 。我开车的时候看到前面有垃圾车 ,它马上关窗 ,内循环、变道超车,还说一句 ”咱赶快过去吧“,让你觉得它懂人性”

  在蔡明的描绘中 ,未来的智舱AI将不只是“晕死式待机”的语音助手,而是真正能理解场景、融入场景 、与人感同身受的“呼吸式存在 ”。与此同时,这样的AI还能有记忆的能力 ,比如能记住家长带孩子出游时给孩子限时播放15分钟动画片的场景,在此后的类似场景达到15分钟时限时会自主提醒并关闭播放器。

  “当AI能听 、能看、能记之后,才真正有感知 ,有感知才能持续学习、发现需求 、主动服务 。AI不再是简单接收指令,而是不断酝酿意图,成为与用户同频的服务守望者 。”蔡明总结道。

  斑马智能的智舱AI围绕“办事”能力的升级则基于当下火爆的智能体协作框架“龙虾(OpenClaw) ”展开 ,提出行业首个智舱AI协作服务解决方案Auto Claw。

  “今天的AI办事,它只能拆成简单任务帮我执行,复杂任务还得我自己动脑子 。”蔡明说 ,Auto Claw要做的是反过来:AI根据目标拆解任务 ,适时请求用户确认,以事件主体身份推进全流程。

  针对“龙虾”普遍担心的Token(词元)消耗和权限滥用,斑马智能也给出了自己的解决方案:任务信息压缩、独立Token管理、反思运行机制防止死循环 ,沙箱隔离 、账号数据与模型硬隔离保障安全。

  蔡明坦言,目前部分车厂对Auto Claw这类方案犹豫的核心原因正是在于Token消耗和权限滥用的风险 。但他同时强调,新方案开始总有风险 ,是一个发展的过程,影响车厂接受度的本质因素仍是产品是否达到了一定的成熟度。

  他向《每日经济新闻》记者透露,希望Auto Claw两个月后能拿出第一个务实可推进的量产版本。这意味着 ,目前尚未有车厂真正量产落地这类复杂智能体方案,而斑马智能要完成的将是从技术demo(演示)到工程交付的惊险一跃 。

  值得关注的是,在斑马展现技术高光的同时 ,其研发投入却正连续收缩。斑马智能3月递交港交所的最新招股书显示,2023年至2025年,公司研发投入分别为11.23亿元、9.80亿元和7.25亿元。在“All in AI ”的战略口号下 ,研发投入不升反降 ,这为技术领先的可持续性打上了一个问号 。

  不过,据斑马智能方面解释,研发投入的下降主要是由于该公司的研发团队资源分配得到改善 ,组织效率得到提高,随着公司精简员工结构,将重点放在高优先级项目及核心技术人才上。进入“汽车智能 ”的比拼 ,对于智能座舱提供商来说,未来研发投入的结构性优化与效率提升或许也将会是技术升级的重要较量维度。

竞争对手环伺,如何突围“AI上车”新战场

  在这场惊险跳跃中 ,斑马智能面对的并不止车厂的犹疑,还有激烈的行业竞争 。在汽车智能领域,入局的还有一些并不传统的玩家 。

  在AI-TECH DAY当天的对话中 ,字节跳动就被多次提及,这家互联网巨头虽曾在年初辟谣造车,却已携手上汽奥迪 ,基于豆包大模型打造“奥迪助手”——部署于E5 Sportback的智能座舱。值得一提的是 ,上汽集团连续三年稳居斑马智能第一大客户。招股书显示,2023年至2025年,来自上汽的收入占斑马智能总营收比例分别为47.4%、38.8%和39.2% 。

  就在2026北京车展开幕首日 ,字节旗下火山引擎进一步发布了基于Agentic AI架构的新一代汽车AI解决方案,包含AI座舱套件方案 、豆包座舱助手方案。

  在接受包括《每日经济新闻》记者群访时,面对“字节要干智能体上车 ,斑马怎么办 ”的提问,司罗的回答十分坦诚:“我觉得有竞争说明这个战场有价值,有竞争也能够促进大家的共同进步和发展。”

  同时 ,他也强调斑马智能的独特优势:“斑马在端模型方面的布局,比如和高通这样重要的公司一起做了深入的合作研发,让我们在端的解决方案上先走了一步 。在智能体方面 ,我们也是通过更加开放的形态去拥抱整个生态。”

  “开放 ”是斑马智能应对竞争的关键词之一。司罗以AI跨生态视频搜索为例:斑马智能与爱奇艺、优酷、腾讯视频三家头部平台均建立深入合作,实现统一IP(具有商业价值的创意内容或品牌)搜索体验,“而不是每一个单独的App(应用程序)分裂的体验” 。

  面对AI调度演示视频中频繁出现阿里旗下App钉钉而引发的“是否与微信等腾讯系统有隔阂”的问询 ,蔡明也当场澄清:“那只是借阿里生态当例子。 ”他强调选择很多 ,“并不是只能通过钉钉才可以”,斑马智能也正与腾讯音乐等腾讯系产品进行合作,“像我们生态里音乐相关基本都是腾讯系的”。

  对于这家被视为有深厚“阿里系 ”背景的企业而言 ,这种坚持开放的表态显得颇为务实 。玩味的是,招股书披露,其在股权与业务层面与阿里 、上汽两大股东深度绑定。在供应端 ,阿里连续三年位列第一大供应商,2025年向阿里的采购额占总采购额的61.3%,其中仅阿里云一项就占35.7%。高度集中的业务结构意味着其“开放生态”的战略表述在现实经营中仍有调整优化空间 。

  量产交付能力则是斑马智能尝试构筑的另一个竞争壁垒 。被问及智能汽车方案量产部署的难点时 ,司罗直言,有些公司“更多的是在做框架,不做真正的OEM(代加工)交付 ,而是外包给其他公司”,而斑马智能拥有从能力设计到研发、交付、问题响应的一整套机制——这被他视为核心差异点。

  “在智能座舱变化极快的当下,可能你都还没形成标品 ,下一代又来了 ,外包模式很难跟上节奏。 ”司罗说 。

  对于行业普遍关注的“舱驾融合 ”这一汽车智能化核心赛道,司罗也给出了自己的判断:“除了座舱本身智能化能力的提升,我们越来越多看到智能座舱和智能驾驶融合的机会和需求。智舱和智驾之间的算法 ,有机会在应用层面实现更加联动和更加协同的能力,实现更多的人机交互驾驶的体验。”

  对于舱驾融合的首要驱动力,司罗认为在于用户体验而非成本 。“消费者最饥渴。”他坦言 ,像特斯拉的“Grok+FSD(特斯拉正在推进的车载人工智能与自动驾驶技术组合) ”的使用体验“目前还是非常割裂”,“Grok系统仍无法进行很多工作”,这被其视为包括斑马智能在内的诸多中国企业的机会窗口。

  司罗分享称 ,斑马短期内已和相关智驾厂商进行合作,通过标准化接口,实现智舱和智驾的联动能力 ,未来将向硬件层面乃至模型层面进行更深的融合探索 。

  技术之外,还有一个更现实的问题摆在斑马智能面前:如何从炫目的AI能力中构建汽车智能体时代可持续的商业模式?对此,蔡明的回答是“订阅是基础 ,车厂分润是必须的 ,因为车端是车厂的 ”。因此,斑马主张与车厂“联运”,通过订阅方式双方分润 ,这是“比较可行的路径”。

  然而现实挑战清晰可见:在蔚来SkyOS 、理想星环OS等车企自研系统层出不穷的今天,车厂凭什么愿意与斑马分润?答案最终回到原点:斑马能否拿出让消费者离不开的AI体验 。

  而从AI-TECH DAY的展示来看,斑马已经描绘出一条从“语音助手 ”到“汽车机器人”的进化路径 ,并用“端模型订单第一”“与高通深度合作 ”“开放生态”等标签构建护城河,这家企业已经做好在2026年“AI上车”新战场突围的准备。

(文章来源:每日经济新闻)

 

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