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      比特斯拉Grok領先一個代際!?榮威的全球首款原生AI汽車是什么?

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      2025年7月,特斯拉將xAI開發的人工智能助手Grok向符合條件的車輛推送時,掀起了各大車企將人工智能大模型搬上車的熱潮。

      Grok的確很強。它反應快、知識廣、會玩梗,能用方言和你嘮嗑,它幾乎把「車內有個聰明助手」這件事,做到了上一代產品邏輯里的天花板。

      但今晚,榮威發布的「全新原生AI汽車序列」——「家越」,給出了另一種選擇。



      不是給車裝一個更聰明的AI應用,而是讓整車架構圍繞AI重新生長。

      支撐這套邏輯的,是行業首發的CPP AI原生技術架構,讓AI第一次拿到了整車的硬件調度權。

      這不是簡單加個功能,而是換了一套全新的邏輯。智能汽車的下半場,比的不是誰的AI更會聊天,而是誰的AI能真正動手做事。

      那榮威做到了嗎?全球首臺AI原生汽車到底有什么不一樣?



      Grok為什么是「上一代」天花板?

      Grok的強,強在應用層級。

      它的反應速度、知識廣度、交互的自然程度,放在現有產品里幾乎沒有對手。

      今年年初我們在洛杉磯體驗FSD V14.2.2.1版本時,車上的Grok能用四川話、北京話切換著聊天,活潑得不像機器。那種自然感,也給行業帶來了不小的沖擊。



      但天花板也在這里。

      Grok上車的本質,是在造好的車里裝一個強大的AI應用。它被框在屏幕里,與車控系統隔著一堵墻,能調用什么功能,不僅取決于它有多聰明,還取決于車企開放了多少接口。

      于是我們能夠看到,Grok在上車初期,能聊天、能規劃行程,但不能直接控制車輛的空調調節、歌曲播放等車內功能;

      又譬如,我們在用FSD前往一個目的地時,Grok語音播報已到達,車輛卻還在行駛;當Grok說還有一段路時,車早已靠邊停好。兩個系統各說各話,信息錯配。



      這不是Grok的錯,而是「先有車、后加AI」這套邏輯的宿命。

      這個模式下的AI助手,能開空調、能切歌、能導航,但想調節一顆燈珠的亮度、一個座椅腰托的行程等更細致、更個性化的能力,還是要看車企有沒有開放接口和權限。

      后裝的特性讓它難以真正和車輛融為一體,是「裝在車里的AI」,而非「長在車里的AI」,而榮威家越想要做的,就是讓AI「長在車里」,真正成為車的一部分。





      CPP架構的代際領先性

      根據榮威在發布會上披露的信息,家越和Grok的核心差異,在智能發生的層面。它們一個是應用層智能,另一個則是架構層智能。

      產品設計初期,榮威就與火山引擎成立聯合研發項目組,從源頭合作;火山引擎輸出豆包大模型的技術與生態;榮威輸出整車架構、硬件與量產能力。



      而核心理念,就是AI不是后期植入的軟件,而是直接寫入電子電氣架構底層的一環。

      這套理念的載體,就是CPP AI原生技術架構,即Context、Planner、Pixel Level function calling,對應AI最關鍵的三個環節:感知、規劃、執行。

      先說Context,全維感知。

      AI不只是聽見你說什么,還能通過OMS/DMS攝像頭、麥克風等多模態傳感器,配合深度記憶,捕捉你的情緒、行為和意圖。

      支撐它的,是從開發之初就堅持的「AI go first」,遍布整車的2000+SOA服務接口,賦予AI全維度感知車輛狀態的能力。

      對比Grok那種「聽得到但看不見」的狀態,家越的AI設計,正長了眼睛和耳朵。它能感知后排孩子揉眼睛,能捕捉副駕打哈欠的疲憊,能結合車速、溫度、時間判斷你此刻的需求。

      Context is almost everything,沒有上下文,再聰明也只是猜。



      再說Planner,智能規劃。

      這是家越的設計關鍵,也就是最像「下一代」的地方。

      傳統AI助手的行為模式,是「打一鞭,走一步」;家越則用完整的邏輯閉環,完成Pre-tool前置思考、并行tools同步執行、Post-tool結果優化,猶如一個能獨立完成項目的核心員工。

      執行前,它判斷用什么方式、什么順序、能否并行、權限是否合理;執行中,多工具同時調動;執行后,自行分析與優化。從「聽命行事」到「獨立完成」,這是質的躍遷。

      最后是Pixel Level function calling,原子化執行。



      前面反復提到的2000+SOA接口,將整車硬件拆分成最小可調用單元。大到車機、車控域,小到單顆燈珠、單組電機,都能獨立精準調用,并支持多硬件、多任務聯動調度。

      這意味著,AI不再是只長了一張嘴。

      它能手腳聯動,完成多個功能的組合執行、具體場景的落地,真正打通整車的執行鏈條。

      這或許正是讓「AI汽車」告別口號的能力,進入能力兌現時代的技術關鍵。



      而這套架構基礎中的基礎,是安全邊界。

      傳統架構下,車企對開放后裝接口的謹慎,不僅來源于對重復開發成本考慮,更麻煩的是,這些接口往往是像「打補丁」般加上去的,車企需要統一不同接口間的安全策略,否則,一個接口出問題,就有可能牽連一片。

      這也是「家越」系列產品的底氣所在。它的2000+SOA接口,是從整車架構設計第一天就被整體規劃好的。

      AI助手和整車架構的共生性,讓雙方在設計之初就是統一標準與策略,即便單個接口出問題,也不會導致「牽一發而動全身」。

      更重要的是,這套架構在定義階段就做好了權限分級——黑區、灰區、彩區,三級管理,邊界清晰。



      黑區是絕對禁區,涉及行駛安全的核心功能,AI的手伸不進去;灰區在滿足安全條件時有限開放,譬如可停車狀態下進行控制;彩區則是完全開放區,這其中涉及的,或許是AI對氛圍燈、空調溫度、車窗開合的自由控制。

      開放與安全,在這里不是取舍,是被同一套架構同時解決的命題。



      從助手到家人

      架構的代差,最終落在體驗上。

      它落在實際執行中的第一步,是從傳統的執行指令到理解深層意圖。

      深度融入在2026年4月日均tokens調用量超120萬億的豆包大模型,配合全維度感知能力,榮威表示,這讓家越能像人一樣理解上下文、主動預判、智能聯動,交互從指令驅動變成了意圖驅動。

      AI原生汽車和當前市面上眾多AI汽車區別,更像是職場新人和核心員工之間的區別。

      前者需要下達清晰的指令,才會一步步推進任務;

      后者則是一名「眼里有活」的核心員工,事前判斷用什么方式/工具/順序/安全評估等,執行的過程中,調用多方面資源進行協同,并在結束后自行分析與優化,以求進一步提升自己。



      這份交互方式的改變,也讓車和人日常生活之間的聯系更為緊密。

      以往AI能做什么,取決于車企開放了哪些功能,功能是寫死的,列表是有限的;而家越能做什么,取決于2000+個最小單元能組合出多少場景。

      你說「孩子困了」,家越會執行關閉車窗、調高溫度、調低音量、播放故事等動作,主動且及時地完成你表面與潛在需求。

      功能是固定的,組合是無限的。接口開放得越細,AI能調動的場景就越多。

      榮威在發布會上提到一個很重要的概念,就是家越能讓「人車關系」升維為「人人關系」。

      家越擁有長期記憶體系。它記得你的習慣、偏好、情緒模式,在你開口前就做好準備。

      譬如,周五傍晚你拉開車門,導航已經設好那家鹵味店,座椅腰托頂到最前,空調是你習慣的23度,氛圍燈切到了你上次手動選的暖橙色。副駕門打開,座椅調節和空調風級調節成副駕乘員最習慣,也是最舒適的狀態。



      就像長時間生活在一起的家人,對你的習慣熟記于心,雖然可能會沉默,但會默默把環境調整成你最舒服的模式。

      屆時,車不再是工具,而是一個會觀察、會記憶、會主動伸手的家庭成員。它和你之間,從「使用與被使用」,變成「陪伴與被陪伴」。

      這或許是人車關系的更高階形態。



      新時代再次由榮威開啟?

      十年前,榮威RX5參數圖片)用一句「我要看星星」開創了互聯網汽車品類。這款車首年售出近24萬臺,累計銷量破百萬,那是中國車企第一次用「軟件定義硬件」的思路定義了一個新品類。

      十年后,家越在做的事有類似的意味。

      當行業還在比拼誰的語音助手更會聊天時,榮威沉下心找到了一個更底層的技術路線。不是「我也接入了大模型」,而是讓大模型成為整車架構的設計原點。

      火山旗下的Seedance 2.0于今年2月開啟內測時,馬斯克公開驚嘆「It's happening fast」。中國AI的進化速度,正在從應用層跟隨走向架構層定義。



      接下來的北京車展,關于AI、Agent的新方向會大量涌現。

      一個百舸爭流的時代正在開啟,榮威今晚發布會的獨特性在于,它從產品定義階段就想清楚了怎么做一臺AI原生汽車。

      家越 07 量產版將隨后亮相,大屏上的技術闡述,將變成可以觸摸的現實。

      到時候,我們也許就能真切感知到,榮威是否真正做好了進入下一個時代的準備了。



      (完)

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