“AI原生汽车”最近开始频繁出现在车企发布会里。
但这个概念到底和过去所谓的智能座舱、大模型上车有什么区别，行业里其实还没有一个真正统一的答案。把一个大模型接进车机并不难，让它能聊天、查信息只是基础能力，难的是AI能不能进入整车底层，理解车辆状态、用户意图和真实场景，再去调用车控、导航等能力。
最近开启预售的荣威家越07，就是一个新的观察样本。新车预售价13.78万—15.28万元，首发搭载豆包座舱助手，同时引入Momenta R7世界模型。
从产品定义看，荣威希望借此重新建立自己的智能化标签。十年前，RX5曾借互联网汽车概念获得市场关注；十年后，当汽车行业集体涌向AI，荣威显然也希望再抓住一次技术叙事切换的窗口。
但相比首款豆包座舱车型这样的标签，更重要的问题是，这些AI能力究竟改变了什么。
上汽乘用车副总经理、上汽乘用车销售公司总经理张亮
上汽乘用车副总经理、上汽乘用车销售公司总经理张亮在交流中提到，上汽3.0电子电气架构能够把2000多个信号进行一体化管理和调度。互联网公司和大模型不可能天然理解整车逻辑，必须先由车企把整车能力管理、整合起来，才能让AI进行智能调用。
这也是大模型上车之后真正出现门槛的地方。接入一个模型并不难，难的是车企有没有能力把原本分散在车里的各种功能开放出来，同时建立足够清晰的调用逻辑和安全边界。
张亮把这个项目内部称作“双螺旋”，一条代表整车硬件，一条代表软件智能，两边需要能够相互连接和调用。
如果这种方式真正成熟，汽车过去十几年形成的人机交互习惯可能会发生变化。用户不再需要记住哪个功能藏在哪一级菜单里，也不必刻意学习工程师设计的命令方式。
上汽荣威品牌事业部总经理钱漾
钱漾认为，这套能力至少需要电子电气平台、完整的整车工程能力和足够强的AI合作伙伴共同支撑，少一项都很难形成真正顺滑的体验。
家越07的另一个特点，是座舱和辅助驾驶同时用了更强的模型能力。豆包座舱助手负责理解车里的人，Momenta R7世界模型负责理解道路上的车、人和环境。前者解决人想怎么走，后者解决车应该怎么走。
这种分工目前还谈不上真正意义上的整车统一智能，但方向已经比较清楚。汽车正在从一个个互不相干的智能功能，转向让更多系统彼此协同。
上汽乘用车总经理卢晓
家越07还有一个绕不开的话题，就是价格。
13.78万—15.28万元，放在今天的市场里并不算稀奇。但当豆包座舱助手、Momenta R7，以及一套完整的大五座家庭SUV配置同时进入这个价格区间，成本问题就变得值得讨论。
上汽乘用车总经理卢晓认为，荣威没有把价格优势简单归结为供应商降价，而是提到了集团内部供应链、整零协同以及全球规模。过去，大集团常常被认为体系庞大、反应不够快。但另一面是，一旦研发、供应链和平台资源真正被打通，规模也能够转化成成本和产品能力。
华域、延锋等零部件体系，以及上汽和Momenta、宁德时代、字节跳动等公司的合作，再加上全球车型的平台化和规模化，构成了家越07把这些能力压到15万元级的重要基础。
因此，所谓AI平权，既是机会，也是压力。
大集团确实拥有供应链规模、平台化开发和成本摊薄能力，但这些条件最终仍然要落到产品竞争力上。对荣威而言，家越07真正需要完成的任务，恐怕也不仅是一款车卖到多少。
这个品牌曾经凭借RX5建立起互联网汽车的鲜明标签，但随着新能源市场重构，这种品牌记忆已经明显减弱。今天重新押注AI，本质上是在寻找一个新的产品坐标。
问题是，十年前“互联网汽车”本身就足够新，率先提出这个概念便能形成传播优势。十年后的AI时代已经完全不同，几乎所有车企都在谈AI，几乎所有头部科技公司也都在进入汽车，首发一个模型已经很难再定义一个时代。
对于荣威来说，家越07只是一次重新进入牌桌的尝试，至于是不是所谓的AI原生汽车，现在下结论还为时过早。（本文首发于钛媒体APP，文｜花卷不塞车，作者｜李玉鹏，编辑丨杨林）
AI原生汽车，是概念还是真变革？ 当前行业对“AI原生”的界定极为模糊。荣威家越07通过2000多个SOA接口调用硬件，并结合豆包与Momenta R7双模型，确实将AI从座舱娱乐推向了整车控制层。这标志着AI开始真正介入车辆底层，而不仅仅是语音助手式的“附加功能”。但距离真正的“原生”，仍有三大鸿沟：其一，AI是否从产品定义之初就参与架构设计？目前绝大多数车型仍是在既有电子电气架构上“打补丁”。其二，数据闭环与安全边界是否由AI自主构建？当前仍依赖车企预设的调用逻辑。其三，用户体验是否产生不可逆的依赖？消费者可能仍更关心续航和价格。荣威的尝试值得肯定，它用性价比和供应链优势把高阶AI能力拉入15万区间，这本身就是一种“平权”。但若不能实现整车级的统一智能，所谓AI原生终究只是营销话术。真正的AI原生汽车，应当像智能手机取代功能机那样，重构人与车的交互本质——而目前，我们还在路上。
核心问题： 如何让AI真正理解整车逻辑，而非停留在座舱表层？
执行方式： 1. 车企主导开放SOA服务接口，建立统一的车控调用标准。2. 构建“硬件+软件”双螺旋团队，确保AI模型与电子电气架构同步设计。3. 引入安全冗余机制，对AI发出的车控指令进行实时校验。4. 通过OTA持续迭代用户意图理解模型，形成数据闭环。
验收模型： 用户仅需一句模糊指令（如“我累了”），车辆能自主完成座椅、空调、氛围灯、音乐等跨域调节，且响应时间<1.5秒，误触发率<0.1%。同时，系统能识别并拒绝危及驾驶安全的指令。最终以用户主动使用频率和净推荐值（nps）作为衡量标准。<>
