智能终端变成token工厂，这家公司要让AI真正被深度使用

编辑｜Panda

2026 云栖大会正在进行时……

当 Agent Native 成为 AI 的新主流叙事，产业焦点从云侧 AI 基础设施开始转向端侧，中国 AI 的另一个半场浮出水面。

千问发布 Qwen Intelligence 进入 AI 手机；千问 AI 眼镜、AI 耳夹式耳机、AI 录音硬件、千问原生桌面终端同期亮相……

阿里巴巴集团旗下斑马智能首席产品官蔡明表示：「相比手机和眼镜等智能终端，车对 AI 尤其是对 Agent 的诉求更加迫切，车也将会成为 AI 体验最好的具身智能终端。」

AI 竞争的一次转向

昨天上午，杭州国际博览中心举办了一场论坛「 原生智能・端上生长——Agentic AI 重构下 一 代终端 」。会场外停着八辆车，来自腾势、神行者、红旗、智己、MG 等不同品牌，其中一辆是首款搭载高通骁龙 8397 平台与斑马智能 AutoOmni 的量产车。

这辆车的核心亮点是，它的智能座舱模型跑在车规芯片上，而非云端。按斑马智能的定义， AutoOmni 是一个面向智能终端的全模态端侧大模型系列 ，负责座舱里的听、看、理解与调度。本次云栖大会上，该产品线迎来新一代主力型号： AutoOmni 2.0-23B-A3B 。

两周前，工业和信息化部发布的《“人工智能+软件”专项行动实施方案》专门指出，支持软件企业与智能手机、智能家居、智能网联汽车等终端厂商联合创新，加速轻量化模型与终端软件融合部署应用，探索发展具身智能系统软件。

这里，我们看到了当下 AI 竞争的一次转向，从国家政策到产业选择： 竞争的胜负手正从云端模型的能力转向端侧 ，即模型能不能在有限的内存、算力和网络条件下，把事情稳定且安全地做完。

9 月 18 日，中汽信息科技（天津）有限公司技术总监康凯在泰达论坛发布了《中国具身智能产业发展报告 2026》，报告提出三个关键判断：

第一，具身智能已走过技术验证阶段，当前处于价值验证阶段；

第二，汽车产业与具身智能在感知、决策、执行底层逻辑上高度相似，产业链复用性强，汽车工业是具身智能落地工业场景的关键试金石；

第三，降本与商业化闭环将决定大规模应用，尤其是 toC 领域。

康凯强调，「具身智能若不能在汽车行业大范围应用，就难以在工业领域真正铺开。」与之呼应的是，斑马智能首席技术官司罗认为「 智能汽车 是具身智 能最大的中试场，规模化压测平台 」。

大模型上车的第一阶段是一道模型题，核心关注点是「模型与车的连接」。第二阶段是系统工程题，要回答的是装进去之后扛不扛得住内存、时延、越狱注入以及欧洲的认证审核……

如今，第一阶段的成绩与第二阶段的困境正在同时发生。

AI 上车了，然后呢？

先来看几组数据。

第一组是 渗 透 率 。按工信部披露的数据，2026 年上半年具备 L2 级组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率达到 70.5%，具备领航辅助（NOA）能力的车型装车率超过三成。硬件层面的普及已经基本完成。

第二组是 付费率 。据多家行业调研数据，国内高阶智驾的付费订阅与买断整体渗透率不足 10%，多数自主品牌自研智驾的付费激活率不足 30%，而在 20 万元级以下的走量家用车型上，付费率甚至低于 2%。

更值得注意的是 认可度与付费意愿之间的错位 。麦肯锡《2026 中国汽车消费者洞察》显示，约八成受访者将城市 NOA 视为购车时的重要选项；另有罗兰贝格等多家调研机构的结果显示，多数用户认为核心智驾与座舱的基础功能应当免费标配。也就是说，用户认可这项能力的价值，但不认为它应该被单独收费。

「核心原因在于， 行业尚未形成真正的 超 级智能体交互范式 。」斑马智能首席战略官邢悦这样解释智驾软件付费转化偏低的原因。

座舱侧也有同样的落差。据斑马智能提供的数据，从 2024 年中启动全面 AI 转型至今， 该公司对主流车企的服务覆盖率达到 68%，在端侧智能与端模型应用领域的市场份额为 63% 。

但装机不等于使用。斑马智能首席产品官蔡明的判断是：「AI 上车不是终点，更是一个更重要问题的起点： 用户的深度使用 。」

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