出品 丨 搜狐汽车·汽车咖啡馆

作者 丨 胡耀丹

“中国智舱AI技术领先欧美不是1-2年，而是1-2个代际。”4月23日，北京车展前夕，斑马智能首席技术官司罗在斑马智能AI-TECH DAY上，投下了一枚深水炸弹。

过去，在智驾行业中，特斯拉被视作汽车智能技术的标杆。而现在，在智舱行业里，中国企业开始成为那个“代际领先”的角色。

司罗这句定义背后，是斑马智行成为中国市场智舱AI冠军后的底气。按2024年收入计算， 斑马智能是中国最大的以软件为核心的智能座舱解决方案供应商， 同时根据同一资料来源，按解决方案搭载量计算亦排名第一。

但斑马智能的野望，不再局限于智能座舱。在AI-TECH DAY上，斑马智能正式宣布，其名字从“斑马智行”改为“斑马智能”。

两个字的变化，宣告着其人工智能公司而非单纯座舱系统供应商的身份。活动现场，元神AI汽车机器人大脑升级、Auto Omni全模态端模型产品矩阵发布、行业首个“龙虾上车”方案Auto Claw亮相，三大重磅动作连发。

“我们认为好的智舱AI就是能和人顺畅交流，协作办事。”斑马智行首席产品官蔡明说。而这三款产品，恰好回答了“交流”与“办事”如何被重新定义。

交流能力的跃迁，来自元神AI。元神AI的核心变化是从“随叫随醒”变成“呼吸式存在”。过去的语音助手缺乏感知、记忆、理解场景能力，唤醒后工作、说完即休眠。元神AI通过端侧全模态模型实现始终在线的感知和记忆：识别车内视觉、环境声音、用户习惯，主动触发服务而非被动响应指令。

Auto Omni是这一能力的底层支撑，其会提供类人自然交互和全域主动智能。Auto Omni中有两个核心产品板块，一是端智能交互中枢，二是生成式场景引擎。据介绍，AutoOmni产品矩阵支持Qwen 3.5 Omni以及MoE架构等不同基础模型，并广泛适配国内外主流大算力芯片。

“今天我们用斑马的Auto Omni，主要是支撑智能车、车机器人的演进和迭代，未来也一定会拓展到其他的智能端。”蔡明说。

Auto Claw解决的是复杂任务规划问题。当前，部分AI“办事”仍是单任务阻塞式调度，即一句话多个指令顺序执行，中途打断即丢失。Auto Claw建立任务池+大模型动态编排，支持任务依赖管理、目标变更调整、异常自我恢复。同时，其采用端云混合架构，端上运行30B MoE模型，敏感规划和记忆留本地，仅必要交互上云，配合独立沙箱和Token管控，解决权限滥用和成本失控问题。

“（行业长期竞争的）核心是技术加生态。”在接受媒体采访时，司罗表示，在生态上，斑马智能以更加开放的形态，去拥抱整个生态，如阿里巴巴、腾讯、爱奇艺等。蔡明介绍，斑马智行一直在积极开拓车载生态服务业务，是行业内最早把生态服务进行AI化，转化成Agent的厂商。

“斑马是一家有完整能力的公司，有些公司更多的是在做框架，不做真正的OEM厂商交付。”司罗同时也在不断强调斑马的落地能力，他表示，斑马有从能力设计、能力实现、研发、交付，到之后整体的问题响应等一套完整机制。在多年交付经验中，斑马建立了一套标准的流程。

面向未来，智驾解放双手、智舱承载生活的理想状态虽未到来，但却存在不小的想象空间。“智舱结合智驾，未来有望达到千亿甚至万亿规模。”司罗说，未来，车辆会变成独立的移动私密空间，催生大量商业变现场景，不只是出行，还可满足午休、休闲娱乐、小型社交等需求，整体市场体量极具想象空间。

2026年被视为智能座舱端AI技术的爆发元年。作为汽车智能头部公司，斑马智能站在了这场革命的前沿。

以下为部分采访速记（经编辑整理）：

媒体：您觉得汽车智能体可持续的商业模式是什么样的？

蔡明：和流量费是一模一样的。我认为订阅是基础，再往上可能会泛化出一些表象的东西，我觉得车厂分利润也是必须的，因为从车讲，那个端是他的，所以我们现在认为应该是跟车厂去联运，通过订阅的方式大家分润，这应该是比较可行的路径。

媒体：未来3到5年，从现在车载AI或者是Agent的发展来看，真正决定体验上限的点是在哪？是工程能力、还是说数据上面的量达到一定的程度，斑马最先想在哪一块实现突破？

蔡明：我认为是三个并列一起要努力的，第一个是模型，模型跃进以后上限一下会变高。第二是数据，今天模型都是通用的，不会针对任何一个端或者场景。今天斑马有很多智能座舱的数据，这也是一个重要的点。第三，模型没办法直接承接场景和使用，外面要弄个架构，就像今天我们不能直接用一个工具去工作，总要做一个平台、一个主板。

所以我认为是模型、数据、模型调度系统这三个，此消彼长，这一段时间模型到一定状态没涨，可能其他东西就往上涨，来回迭代向上，这跟原来其他的智能比较像，都是这个过程。

媒体：今天咱们也发了AutoGlow龙虾类的智能体，想了解下车厂这边的接受度怎么样？之前看到有的企业是激进派，也有比较谨慎的，还有反复横跳的。

蔡明：这对我来说既是问题也不是问题。所有新鲜事情都会面临概念阶段，车企接受或不接受，尤其是不接受。热的OpenClaw，本质不算ToC的。现在大家用的手机才是ToC，目前还没到这个阶段。

最重要的有两个事，一个是token的消耗问题，一个是权限滥用的问题。我们做的AutoGlow产品，更多还是这个思路，而且这个思路去年9月份我们在云栖大会自己发的时候就已经确定要干了，只是大家不谋而合，做这种复杂任务，只能这么办。这一定会有个发展过程，一开始不收费、有风险，逐渐成熟后就好了。

所以车企接不接受，本质是我们的产品有没有到那个完成度，用户需求是极其清晰稳定的，肯定会有需要，关键是我们能不能做好，这是对我们的考验。我也不知道现在车企的具体态度，也不是很关心，更多是把自己的产品做好，用户需求太稳定了，不是某一个车厂态度能决定的，关键我们能不能做好。

媒体：您预计何时与车企推进项目落地与部署？

蔡明：我们希望尽快推进，预计两个月左右，首个版本就可以务实推进合作与落地探讨。

媒体：今年端模型会迎来爆发，节奏是否会领先车载硬件迭代？目前不少硬件端部署尚不完善，同时斑马如何划分云端与端侧的分工？

司罗：这个问题很有洞察力。斑马已打造完整、全栈的端模型上车方案。

车载领域主流的高通8295芯片，端侧算力与带宽有限，仅可运行0.6B—0.8B小参数模型，覆盖场景与能力较为有限。目前我们已联合多家车企，落地量产级端模型方案。

第二种方案，以8295芯片搭配AI算力盒子，外接英伟达Orin、高通9075等高阶算力硬件，软硬结合实现多模型上车，现阶段已有多家车企定点、预量产及量产合作。

更高阶则是旗舰车载芯片，例如高通8397/8797，原生算力与带宽充足。当前斑马已参与多家车企旗舰车型量产开发，在8397平台多模型项目招标中，已斩获多个定点订单。

媒体：行业都在讨论下一代车载OS，未来是否会以智能体为核心？斑马车载架构与新一代操作系统，会迎来怎样的演进？

司罗：目前我们正处在系统演进的过程中。传统车载OS的底层核心能力不会消失，包括文件管理、资源调度、通信、安全管控等基础能力，是上层所有应用运行的底座。

但传统APP、应用中心这类老旧应用形态，会逐步缩减。智能体带来的全新交互体验，会慢慢替代传统应用，且是循序渐进的过程。

未来车载OS不会被完全颠覆，而是结构升级。即传统基础能力保留，原有应用管理、APP生态相关功能逐步弱化；同时新增模型管理、模型调度等智能化能力，完成操作系统的迭代升级。

媒体：刚才我看会上VCR介绍智能中枢时，全程展示的都是钉钉，但现在手机、车机主流聊天软件都是微信。斑马智行生态和腾讯系统是否存在较深壁垒，后续会不会打通？

蔡明：首先，VCR只是借阿里生态合作伙伴作为演示案例，仅此而已。目前我们的多媒体生态大多为腾讯系，和腾讯合作顺畅，腾讯视频、腾讯音乐都是核心合作伙伴。

其次，日常通讯可依托手机通道实现，无需绑定特定软件，通话联络不受限制，不管是邀约朋友、预订餐厅，都不会受到影响。视频里最终也都是依托通话完成服务，线下餐厅本身也没有微信联络渠道，只是用来演示现有基础设施已经打通、链路通畅。我们的生态选择很多，并非只能使用钉钉，只是刚好结合阿里生态一同展示，并不是单一绑定。

媒体：地平线发布会，同样发布了座舱智能体与舱驾一体芯片，并且提到了内存优化。当下车机内存成本高昂，Agent运行优先级普遍低于智驾，如果遇到大量泛化语义处理需求，内存资源又大多分配给智驾，是否会直接影响Agent运行？除此之外，开发阶段还会主动针对性规避这类问题吗？

司罗：但你提到的现状确实客观存在，因此需要云端一体调度、操作系统适配与模型管控协同完成，不能简单做硬件硬隔离。舱驾资源如果采用物理硬隔离，比如芯片60%算力分配给智驾、40%给到座舱，双方互不占用，即便座舱资源闲置，也无法灵活调配，整体利用率很低。

我们一方面从推理引擎、芯片适配层面做深度优化，提升本地算力效率；另一方面推进云-端能力融合。例如传统端侧运行的ASR语音识别，在车机算力紧张时，可灵活切换至云端运行，虽会增加100至200毫秒延迟，但能大幅降低端侧算力消耗。整体需要全站统一调控，包含端侧算力分配、模型管理，以及云与端整体框架的协同调度。

媒体：在终极形态落地过程中，智能体是否会出现“控制权入侵”？也就是自主执行它判定合理、但用户并不需要的操作。

司罗：这类涉及PhysicalAI车身物理调节的操作，包含座椅移动、按摩、风量大幅调整等功能安全类动作，都需要提前获得用户确认才能执行。

此前行业出现过语音识别错误，导致行车中误触车灯开关等安全案例。斑马长期搭建完整的语音安全校验体系，高危操作都会设置二次确认与权限校验，不会直接执行，也因此没有出现过相关舆情问题。

媒体：2025年9月斑马首创智舱端模型解决方案，端模型为1.0版本，现有智能架构升级为2.0，1.0和2.0之间是否存在代际差异？

司罗：两者在能力上有很多不同。首先是主动智能场景覆盖差异很大。早期方案更多聚焦车内视觉，比如车内遗留物检测、儿童睡眠识别；如今车内场景更加丰富，例如接打电话自动降低音量、后排阅读时自动开启阅读灯。同时新增大量车外主动场景，比如车外主动迎宾、识别车主身份并主动问候。不管是车内、车外主动视觉，还是主动语音能力，都实现全面升级。

第二，我们对整体架构做了大量优化升级。众多能力集中在端侧运行，受限于车载算力、芯片与内存条件，必须通过系统化、结构化的技术优化，保障运行效率。

第三，如今我们能提供更完整的整体解决方案，不再局限于单点能力。早期主要适配8397芯片，目前覆盖AIBox、8295单SOC等多种形态。本次北京车展，我们还将展出基于高通9075芯片的AIBox方案，也是业内首款。规避广告法表述，该方案在主流同类产品中，具备较高的性价比。

媒体：相同语音指令，不同车企的执行逻辑、座舱操作标准都不一样，车企有很多自研定制逻辑。请问斑马是否需要针对每家车企逐一沟通适配？

司罗：我们理想状态是标准化标品交付，这是提升交付效率、优化商业模式的最优方式。但结合国内市场现状，完全标品很难落地。各家主机厂都希望打造差异化特色，普遍存在定制化需求。斑马依托多年量产交付经验，持续搭建标准化能力与高效流程，最大化压缩定制开发比例，高效管理个性化需求与项目变更。

媒体：量产落地的壁垒，具体体现在哪些方面？

司罗：首先，斑马具备全流程完整落地能力。很多同行只做上层框架，整车量产交付依赖外包合作；而斑马从方案设计、研发落地，到量产交付、售后问题响应，拥有完整闭环体系，能保障交付体验统一。智能座舱行业迭代速度极快，产品还未形成稳定标品，下一代技术就已迭代，外包模式很难跟上节奏，这是我们的核心差异。

第二，依托多年量产经验，搭建了完善的流程体系，涵盖人员管理、需求准入、变更管控、问题校验等全环节，形成成熟的项目管理与交付体系。

第三，持续推动核心能力标准化沉淀。

媒体：哪些内容属于你们的核心标准化能力？

司罗：以端侧能力为核心，包括端上模型能力、自研Multlora整体框架，以及记忆管理、数据管控、安全监控等体系化能力。同时，斑马自研推理引擎，也是核心特色。

Agent基础能力会做标品化设计，但不同车企、尤其海外厂商，对端侧应用定义不同，仍会保留适度定制空间，满足品牌差异化需求。

媒体：现在行业都在提AI原生座舱，在您看来，具备哪些特征才能称之为AI原生座舱？

司罗：首先，以大模型为核心驱动，而非传统小模型流水线架构，这一点至关重要。第二，必须实现端云结合，不能只依赖纯云端架构，行业整体也在快速向端云融合发展。第三，一定要具备开放生态。即便做到AI原生，如果只能运行少量自有应用，也无法发挥价值，AI原生一定离不开开放生态。

媒体：地平线自研硬件、操作系统及上层应用，对比斑马，它在底层硬件层面是否具备天然优势？

司罗：这块我不便直接评价，更适合由高通来解答。我们也愿意适配地平线平台。但芯片平台之间的优劣对比，应由芯片厂商作答。从操作系统和座舱生态来看，地平线的布局情况，我们不便评判。大量生态服务合作多为长期绑定、非开放状态，并不是随时可以接入的。

媒体：司罗总加入之后，给团队带来的最大变化是什么？

蔡明：变化非常大。行业方向一直都在，但缺少核心引领时，团队会不断试错、多线摸索。团队人员有限，摆在面前二十个选择，和精简到两三个核心方向，推进效率完全不一样。

司罗：很多战略选择与落地决策，都是斑马管理层共同协作完成的。

媒体：司罗总加入之前，团队是不是多条路线同步探索？

蔡明：是的。因为前期存在很多不确定性，方向无法精准判断，就会全都尝试。判断能力越强，选择越聚焦；判断模糊时，会觉得每条赛道都有机会，导致力量分散。即便方向都正确，过度试错也会消耗大量精力与时间。

媒体：如何看待车载AI赛道竞争格局？结合企业规划，哪个业务会最先迎来千亿级智能体产业产值爆发？

司罗：智舱结合智驾，未来有望达到千亿甚至万亿规模。一旦L4级Robotaxi落地，用户无需专注驾驶，车内碎片化出行时间将全面释放。我本身容易晕车，在车上很少看手机，也代表一类用户需求。未来车辆会变成独立的移动私密空间，催生大量商业变现场景，不只是出行，还可满足午休、休闲娱乐、小型社交等需求，整体市场体量极具想象空间。

媒体：一句话总结，行业长期竞争的核心决胜点，是技术、生态，还是商业模式？

司罗：核心是技术加生态。国内商业模式同质化严重、极易复刻，无法形成长期壁垒。

媒体：公司已推出两轮车、机器人等多品类AI终端方案。请问目前业务核心是否仍聚焦智能座舱，还是已全面布局多终端落地，同步推进平台化升级？

蔡明：两轮车智能化，本身就是四轮汽车技术5至7年后的下沉趋势，目前行业普遍在加码布局。

我们现阶段核心重心，仍是智能汽车的迭代升级，汽车也是最早落地的移动机器人载体，是公司主业。同时依托现有技术平台的复用性，适度横向拓展其他智能终端，但不会分散主业资源、影响核心业务发展。