這次雲棲，斑馬智能亮出了從汽車到具身智能的入場券

本文作者： 鄭浩鈞 2026-09-24 15:38 導語：車是具身智能最大中試場，斑馬驗證技術到商業閉環。週五晚上六點，你坐進車裡，什麼也沒說。AI系統已經知道，這週六是女兒的生日。它沒有等你開口，先推薦了一個遊玩地點——郊外那家親子農場，因為它知道你女兒喜歡大自然。AI系統又想起你上週在車裡唸叨過“好久沒吃江浙菜了”，於是在沿途標記出一家評分最高的江浙菜館。你只回了一句話：“就按這個來。”沒有打開App，沒有搜索，沒有比價，甚至沒有一句完整的指令。在斑馬智能的敘事裡，這就是“主動智能”真正落地之後，最普通的一個傍晚。

你不再需要把需求翻譯成搜索詞、點擊項，機器直接讀懂了你的意圖，替你完成任務。而這樣的傍晚，不過是具身智能這場更大變局的一角。人形機器人學會走路，機械臂學會抓取，四足機器狗學會翻越障礙——各路玩家正在技術與場景上全面突破，都在回答同一個問題：機器，什麼時候真正走進人的生活。在2026年雲棲大會首日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘表示，“機器正在成為思考的主力，‘思考’將像工業革命中的‘動力’一樣，成為規模化供給的商品。未來機器思考總量將是人類的1000倍，而今天這一比例不到3%，至少還有幾萬倍的增長空間。”車，正是具身智能裡最大、最成熟的那個場景。

而斑馬智能，是那個從車切入、讓車學會思考、且正把驗證過的能力向多端硬件拓展的典型案例。01車，是具身智能的最大的中試場過去兩年，具身智能成了創投圈最熱的詞，技術上的好消息幾乎每個月都有。新的算法、新的模型、新的樣機，在實驗室裡一路狂奔。但技術突破，不等於在真實商業場景落地。很多機器人能完成驚豔的demo，卻找不到一個能規模化、能賺錢的成熟場景。原因在於，具身智能的場景有的小眾、低頻、驗證成本高；有的場景大、高頻、天然連著支付。而車正是後者。斑馬智能首席產品官蔡明談到，“相比手機和AI眼鏡等智能終端，車對AI尤其是對Agent的訴求更加迫切，車也將會成為AI體驗最好的具身智能終端。

“它高頻，用戶幾乎每天都要用車；它密閉，是一個不被打擾的完整空間；它還天然連著支付與生態分潤，服務完成的那一刻，錢就能完成流轉。可以說，汽車就是具身智能裡最大、最高頻、最可規模化、也最成熟的那個場景，也是具身智能最大的“中試場”。所謂“中試場”，是介於實驗室成果和大規模量產之間的環節，用小批量生產驗證產品的可行性、穩定性和安全性。放在具身智能的語境裡，中試場意味著企業能在其中把技術驗證成產品、把產品驗證成商業、把商業從具身智能的一個場景延伸到更多場景。車百會研究院理事長張永偉認為，智能汽車與具身機器人正在形成共享部分技術底座、供應鏈和創新資源的關聯產業群，“從汽車走向具身”已進入實踐驗證階段。

在以車為中試場的試驗過程中，斑馬智能的獨特性在於，已經形成了規模化的場景落地，並因此積累了在具身智能領域的共性AI技術、跨端Agent生態，以及豐富的產業夥伴和工程能力。目前，斑馬智能座艙系統裝車量達到千萬級，AI上車業務已覆蓋68%的主流車企，端側智能市場滲透率達到63%，生態夥伴超400家。實驗室裡能復現一次抓取，卻復現不了百萬個家庭不同的口味、不同的通勤路線、不同的生活習慣。真實用戶、真實需求、真實數據，是斑馬智能最稀缺的資產。

同時，隨著模型能力的進步，斑馬智能CTO司羅認為，端AI將進入快速發展期，因為其已達到80%-90%的10倍參數雲模型交互能力；雲AI將全面由大模型驅動，端雲一體的智艙雲端技術架構，將從今年開始逐步成為主流。可以說，2026年正是車場景中的AI變得成熟、可以向外複製的拐點。也正是在這個拐點上，斑馬智能不再滿足於“驗證技術”。技術是入場券，生態才是護城河——斑馬智能在車上要試驗的，正是整個生態能不能良好運轉。02意圖經濟，先在車裡跑通要理解斑馬智能到底在驗證什麼，得先思考一個問題：具身智能要規模化，需要一個跑得通的商業模式。這個模式是什麼？斑馬智能的答案是意圖經濟。

蔡明認為，AI上車不等於贏得用戶，深度使用才是真正的戰場。過去兩年，行業忙著把大模型塞進座艙，比拼參數、比拼響應速度，但用戶真正每天在用的，可能還是那幾句固定的語音指令。模型越做越大，用戶的手，卻還停留在原來的位置。一個頗為諷刺的事實是，行業從來不敢公開用戶每天到底調用多少次AI，又真正使用多少分鐘。缺了這兩個數字，“大模型上車”就只是一句口號。在蔡明看來，AI背後是一次經濟範式的更替：互聯網時代，是關鍵詞經濟。所有服務都在想怎麼能更容易被搜索引擎抓取，或去競價獲得更高的搜索排名，但搜索只負責信息的發現，不負責服務的執行；移動互聯網時代，是注意力經濟。

App靠算法推薦、海報貨架、信息流提升曝光和轉化，做成了服務閉環，卻幾乎無法跨App、跨端聯動；而到了AI大模型時代，則是意圖經濟。前端大模型通過上下文與記憶讀懂用戶意圖，直接調用後端各類服務工具，甚至跨App、跨端來滿足用戶需求。三次變革背後，是同一根主線：人越來越懶，機器越來越主動。到了意圖經濟這一站，用戶連“搜索”和“點擊”都省了，只關心目的和需求是什麼，不再關心服務由哪個App提供。由於車場景的高頻、密閉，還擁有豐富的傳感器，意圖經濟最先落地的場景，很可能就是車。

在斑馬智能設想的完整鏈路中，首先是AI系統識別出用戶意圖，接著Agent完成任務、用戶完成付費，最後是車廠與生態夥伴分享利潤。在分潤機制上，這就類似谷歌的安卓手機系統，操作系統授權方、硬件製造商、軟件開發商三者都能獲利。這套設想能否實現的最大門檻，在於“懂”這個字。蔡明把這個字拆成兩部分，一個是懂表世界，包括物理空間、物理規律，讓機器能繞開地上的狗、打開門、端起水杯，也就是業內說的世界模型；另一個是懂裡世界，包括用戶意圖喜好、生活場景、精神世界，讓機器知道“你剛喝多了、有慢性胃病，此刻急需一杯溫熱的蜂蜜水”。前者讓機器不犯錯，後者讓機器懂人心。

蔡明判斷，表世界和裡世界結合，才構成完整的“我的世界”。而意圖經濟的核心，正是AI不斷“開圖”、不斷理解“我的世界”、不斷提升服務質量的過程。支撐這種“懂”的，一個最大的支點是AutoOmni全模態端側大模型。相比頭部開源端模型，AutoOmni-4B模型在座艙文本理解、視覺場景理解、語音情緒識別等方面均有不小提升，正在成為一個越來越懂用戶的“副駕”。本次雲棲大會期間，斑馬智能又全新發布了AutoOmni2.0-23B-A3B，讓端模型能力進一步提升。

同時，斑馬智能打造了“多快好省”的AutoOmni芯片生態：實現多任務穩定併發、大模型推理提速5到6倍，量化保真度99%以上、運行內存佔用減半，而且在高通、英偉達、紫光展銳、小鵬圖靈AI等芯片平臺上均能快速適配。斑馬智能聯席CEO郝飛談及端模型的核心價值時指出，這是一次交互範式變革。他強調了兩個關鍵要素，一個是全時免喚醒，一個是上下文和記憶。用戶一天24小時，其中1個小時在車上，用喚醒詞調用AI服務的時間可能只有幾分鐘，傳統方式只能從用戶指令本身去了解淺層次的意圖。

範式變革在於，車內的AutoOmni可以實現1小時的長觀察、長聆聽、善記憶，去了解用戶；而跨端的上下文，讓用戶更多生活場景數據融入。兩者的結合，才能夠做到真正懂“我的世界”。從技術視角來看，在AutoOmni模型之上，還是一套端雲一體的Agent架構。斑馬智能連通雲與端的算力與服務，構成其元神AI的主體；連通用戶的各個端，打通全時空場景數據，全面理解用戶的世界；連通用戶與服務，實現跨App、跨端的服務聯通與整合。聽懂一句話不難，記住一個人、辦成一件事，才是意圖經濟更大的價值。03生態能力，可複製的核心資產擁有先進的技術之後，意圖經濟能不能成立，還要看錢怎麼分。

斑馬智能給出的，是一幅四方均能受益的畫面：車廠從賣硬件轉向服務分潤。以往一輛車賣出去，交易就結束了，如今一份持續的服務，就能帶來持續的分賬；消費者從手動操作轉向意圖執行，手和屏幕的交互少了，被滿足的需求反而更多；生態夥伴從獨立App轉向Agent服務節點，不再靠搶佔桌面位置，而是靠被Agent在正確時刻調用。推廣門檻更低，更有精力去打磨產品、服務；而斑馬智能自己，則從技術方案商轉向生態運營商，能為用戶創造更多價值。這種利益重構的載體是斑馬智能的三層業務。

最底層是全棧自研的操作系統AliOS，加上開放的Android；中間是智艙AI解決方案，包括雲側的AutoClaw和端側的AutoOmni；頂層是車載生態服務，包括用車服務Agent和互聯網服務Agent。斑馬智能豐富的生態服務平臺是實現利益重構的重要前提。斑馬智能不僅整合了阿里集團的服務生態，還與騰訊系等阿里以外的生態圈建立了良好的合作關係。目前，斑馬智能合作的CP/SP（內容提供商/服務提供商）超過400家，其中籤署分成合作、聯合運營的超過50家。接入門檻足夠低，分潤預期足夠清晰，生態才會從紙面走向真實。

從數字娛樂到出行生活再到用車服務，淘寶閃購Agent、元神小劇Agent等，在斑馬展臺現場合作的騰勢Z9GT上都可以體驗到。用戶無論是選擇服務還是選擇內容，都可以一氣呵成；而支付寶的“AI座艙+AI支付”已經打通，讓“服務找人”有了最直接的變現出口。當每一個服務都變成可被調用的Agent，車就成為了一個會主動提供服務的入口。更重要的是，在車裡驗證出來的，其實是一套“把服務變成Agent節點、把硬件變成服務入口”的生態能力。這套能力成熟之後，隨時可以走出座艙，移植到任何Agent終端。04從車到多端，一條正在驗證的路徑斑馬智能想講的故事，其實已經超出了座艙。

目前，斑馬的車端AI已經跑通，不僅落地了首個基於8397平臺的全模態端模型車型神行者8，還在端模型實現市場份額第一併拿下10家車企的定點。跑通之後，是複製。斑馬智能的落點，是讓端AI交互從座艙延伸到手機、智能家居、可穿戴設備等不同終端設備；世界模型也不只用於智能駕駛與車裡的物理空間理解，還可用於機器人、遊戲、數字孿生等領域。座艙，只是這套系統最先跑通的一個場景。一旦模型理解了一輛車裡的生活，它離進入一個家庭、一間工廠也就不遠了。具身智能時代的競爭，比拼的可能不是誰先造出機器人，更可能是誰先在一個成熟場景裡把“智能”跑通，再把驗證過的技術與生態複製到不同的終端設備上。

工業革命讓機器延伸人的體力，互聯網讓機器延伸人的腦力，但這兩次革命裡的機器，都停在“工具”的位置——人要主動操作、遷就它們的邏輯。而具身智能與大模型，正在改寫人機關係的底層邏輯：不再是人背命令、記菜單，而是機器反過來主動理解人、適應人、服務人。讀懂一個人的意圖，從一輛車開始。斑馬智能，正是這場變革中最先行動的那一個。（(公眾號：)）▼推薦閱讀▼特斯拉要出售中國業務？馬斯克背後的資本算盤是什麼2026-08-04獨家解讀丨馬斯克Cybercab還沒交卷，中國無人車已經卷到倫敦街頭2026-06-02 原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。

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