继18世纪的蒸汽机，19世纪的电气，21世纪终于迎来了自己的第一驱动力——AI。

“AI，就是这个时代的‘文字’‘蒸汽机’与‘电力’，今天的汽车产业，值得也必须被AI重构一遍。”这是前几天奇瑞AI之夜尹同跃谈到的一句话。

然而，这句充满历史感的宣言背后，伴随的不是举杯欢庆，而是一场深刻且残酷的争夺与分化。

当市场还在为“一盒内存条能换上海一套房”的新闻咋舌时，一场决定未来产业格局的“前哨战”已经打响。

深度进化，AI如何重构价值链？

2025年“全民智驾”是行业的热词。中国头部车企几乎无一例外地将高阶智能驾驶作为核心卖点。

但进入2026年，一个更具颠覆性的概念——“全域AI”被推至台前。

可能听到“全域AI”，看过《黑客帝国》的朋友们会瑟瑟发抖，难道现在AI已经那么厉害了？

准确来说，现阶段的AI终于脱离了充当语音交互助手的阶段，而是正在成为深度介入车辆驾驶、底盘控制、能量管理的“大脑”，贯穿汽车研发、生产、产品、运营全生命周期的“基础操作系统”。从某种程度来说，已经是一个微信的“母体”了。

在产品层面，2026年的AI进化呈现出两条清晰路径：

第一种路径是车内智能体的深度进化。比如吉利发布的AI 2.0架构及千里浩瀚G-ASD平台，强调应用WAM世界行为模型，使其辅助驾驶系统成为“全球含模量最高”之一。

这代表未来的智驾系统，将不再是基于海量规则和代码的“条件反射”，而是基于对物理世界理解与推理的“AI智能体”。它能像人类一样，理解“施工绕行”与“车辆拥堵”的本质区别，从而做出更拟人、更可靠的决策。

第二种路径是从车向机器人延伸的“具身智能”。 以小鹏的IRON人形机器人和奇瑞的墨甲机器人为代表，车企正将汽车领域积累的感知、规划、控制技术，迁移到更通用的机器人平台上，使其“全域智能”拥有更强的通用性。

AI除了改变出行方式，还以工具人的姿态，重构汽车行业的全价值链——从研发设计到生产制造，从营销服务到运营管理，处处都有AI的身影。

在人口红利逐渐消退的未来，AI作为“数字员工”，可以通过仿真设计、自动测试、算法优化，继续缩短研发周期。

除了主机厂外，汽车零部件企业也在加码AI。全球汽车供应链巨头博世，日前展示了其全新AI智能座舱平台，博世方面表示“系统可在车辆抵达目的地时自动搜寻车位，或为在线会议生成纪要。”。除博世外，同样是汽车供应链企业的禾赛科技也在加大自身产品在L3、L4级别自动驾驶领域的布局。

整体来说，AI当道，汽车产业迎来双向智能化升级：在产品端，智能汽车越来越像《黑客帝国》里的“连接舱”，方向盘转动的背后，是算法在做决策，刹车踏板的触感之下，是神经网络在判断风险；与此同时，在研发端，AI有望帮助人类实现从设计到售后的全生命周期效率提升。

内存危机：算力争夺战下的“阿喀琉斯之踵”

就在车企雄心勃勃地描绘“全域AI”蓝图时，一场源自供应链底层的寒流，让所有掌舵者感到刺骨凉意。

1月初，蔚来创始人李斌在第一百万辆新车下线媒体沟通会上，向行业发出了预警：“今年最大的成本压力还不是原材料，是内存。现在内存涨价，已经涨疯了。”一言道出了行业的普遍焦虑。

雷军也在直播中叫苦，“全车的内存，每季度都在涨，上个季度已经涨了接近50%，一季度可能还要再涨个百分之四五十。”

理想汽车供应链负责人孟庆鹏的判断更为严峻：2026年汽车存储芯片的满足率可能不足50%。

在智能汽车竞争进入以“智驾”和“算力”为标志的下半场之际，作为数据存算基石的存储芯片，悄然从稳定的背景板变成了紧缺的战略资源。

为什么紧缺？首先是需求爆炸。

过去，车载内存主要用于存储导航地图和基础系统数据，以GB计。如今，随着智能座舱多屏4K交互、全景环视高清记录这些“大块头”上车，尤其是高阶智能驾驶每秒产生的数GB点云与图像数据需要实时处理与缓存，一辆高端智能汽车对DRAM（动态随机存取存储器）的需求已轻松突破64GB，并向128GB、256GB迈进。

内存，已从低成本的标准件，变为决定智能汽车性能上限的关键战略资源。

而问题的残酷性在于车企和那些消费电子巨头相比，实在是没有竞争优势。三星、SK海力士、美光这些存储芯片巨头，它们的产能是有限的。当ChatGPT这些大模型引爆全球AI服务器建设浪潮时，带来了其对高端HBM（高带宽内存）和服务器级DDR5内存的海量、高价需求。那么存储巨头自然会将利润最丰厚、技术最前沿的产能，优先分配给这些“现金牛”。

车企们尽管需求刚性且增长迅猛，但车规级标准对芯片的可靠性、寿命、工作温度要求严苛，而对价格的敏感度又远高于消费电子。陷入了“要得急、要求高、但出价又不够阔绰”的尴尬中。

当然，估计国内的生产商，正在研究如何扩产的事情。不过，扩产一般需要1到2年，只不过是因为量少，价格会上涨。

不过内存告急只是一时，其背后是车企手里攥得紧紧的AI战略，正在成为新竞争赛道。

分水岭已至：生态构建能力决定未来座次

2026年，AI的竞争已从单纯的技术竞赛，升级为涵盖算力储备、芯片协同、生态构建、垂直整合的全方位体系化战争，AI热既是技术升级，也是一场数字主权的争夺战。

市场已经出现清晰的分化：

第一梯队是全栈或者深度自研芯片的车企。

比如特斯拉的FSD芯片，2019年首次量产上车，目前已迭代至HW 4.0，算力大幅提升。特斯拉还自研了用于AI训练的Dojo芯片（D1），构建超算集群。这是车企中最彻底、最成功的芯片自研案例。

国内做的最好是比亚迪，通过子公司 “比亚迪半导体” 生产IGBT/SiC功率芯片、MCU（微控制器）、CMOS图像传感器、电池管理芯片、LED光源芯片等。虽然未公开宣传自研AI（CPU/GPU/NPU）大算力芯片，但其在功率半导体和车规级MCU领域已是国内龙头。

第二梯队是有自研智能驾驶或者座舱的大算力芯片的车企。

比如蔚来的智能驾驶SoC芯片叫神玑 NX9031，2023年NIO Day首次公布，采用5nm工艺，号称“业界首个全域融合的智能驾驶芯片”。

又比如吉利通过旗下芯擎科技研发的智能座舱SoC芯片叫“龍鷹一号”，采用7nm工艺，性能对标高通8155，吉利系已广泛使用。

类似的还有小鹏汽车的图灵芯片，采用的是 7nm工艺，用于支持自家车辆的智能驾驶系统。

第三梯队是通过投资、合作深度参与芯片定义。

上汽集团作为投资方深度参与了地平线征程系列芯片的联合研发与定义。旗下智己、飞凡等品牌已率先搭载征程系列芯片。

类似的还有长城汽车和地平线；大众汽车通过旗下软件公司CARIAD与地平线；通用汽车、福特和高通均达成深度合作。

当然，部分研发投入不足、缺乏核心技术定义能力、供应链话语权弱的中小车企，在AI驱动的功能快速迭代和成本结构巨变中，或将再一次被赢家通吃。

写在最后：

记得2025年谈及AI时，还是“山雨欲来风满楼”，虽声势虽大，但还没有真正进入落地阶段。当2026年再谈AI时，则是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。当车企造芯片，当汽车变成算力节点，当汽车行业成为数据网络的一部分，我们正在进入一个新的驾驶时代。

钢铁时代的轰鸣渐熄，算力时代点燃火苗。