当下的汽车行业，最不缺的可能是AI这个热词。从车企一把手到供应链零部件商，人人都在谈大模型、智能体、数字员工，企业一个接一个成立AI组织、上马大模型平台，仿佛不沾上AI就落后于时代。

可热闹的另一面，是越来越普遍的疑虑：投了这么多人力财力，到底赚回真金白银了吗？当“软件定义汽车”加速迈向“AI定义汽车”，一个更现实的问题浮出水面——AI到底该往哪儿投，才算投到了刀刃上。

在近日举办的“2026汽车AI WORLD创享年会”上，这道行业命题被摆上了台面。相比往年侧重技术趋势的展望，本届大会更多聚焦AI落地创效、出海破局、差异化竞争这些现实命题。

AI很热闹，钱却不好赚

大会传递出来的一个核心观点，被不少行业从业者关注。联友科技总经理高亮指出，多数企业当前的AI投入正陷入一种“局部很热闹，整体没价值”的怪圈，预算大多砸在办公这些相对浅层的场景，热闹是热闹了，业务模式却没有真正改变，AI投入也就难以转化成看得见的经营收益。这个判断能够引发行业共鸣，本质是戳中了当下很多车企的真实处境。

过去两年，车企在AI上的投入不可谓不大。研发端有AI辅助写代码，生产端有数字员工和智能质检，营销端有内容生成和用户运营，一些头部企业甚至把大模型办公工具铺进了研、产、供、销、服的全流程。不少行业报道显示，部分车企借助AI驱动软件开发，研发效率得到明显提升；也有整车企业已经在研发、生产制造、供应链、销售、服务等全链路接入大模型相关工具。单看局部案例，AI落地似乎已经遍地开花。

但问题恰恰藏在“遍地开花”里。同样是这一轮技术投入，落到实际经营结果上却存在巨大分化。有一部分项目实实在在实现降本提效，也有不少应用停留在演示尝鲜的阶段，实际业务使用频次并不高。

高亮点出的“浅水区”现象并非个例，办公助手这类场景上手门槛低、短期效果直观，自然更容易拿到预算；而触及企业核心业务的销售协同、产销预测、供应链调度，因为业务复杂度高、见效周期长，反而容易被搁置。最终AI带来的改变停留在表层，业务体系内部亟待解决的难点，并没有得到真正的处理。

中国人工智能学会副秘书长余有成在致辞中，也印证了这样的行业现状。他认为，我国汽车产销连续领跑全球、新能源渗透率持续提升，智能网联汽车已经进入技术攻坚与商业化落地的关键窗口期，呼吁行业聚焦核心技术合力攻关，筑牢安全标准与数据治理体系，构建开放协同的产业生态。

科技部原党组成员、国家制造强国建设战略咨询委员会委员、国际欧亚科学院院士张景安在主题演讲中提醒，智能网联汽车当前面临长尾场景难题、技术碎片化、安全伦理压力、产学研断层等多重挑战，产业创新的核心要从“单点竞争”转向“生态协同”。

单点竞争带来的直接后果，就是技术碎片化。长安汽车高级副总工程师袁小丰结合供应链与AI融合的实践，梳理出行业普遍遭遇的现实阻碍，包括订单碎片化、长短期脱节、基础数据不全、异常响应滞后、算法黑箱等痛点。订单结构零散，底层数据积淀薄弱，即便算法模型能力突出，也很难在混乱的业务基础之上产出稳定可用的结果。

综合各方观点能够看出，AI落地遇到的瓶颈，往往不在于算法技术本身，更多来自系统性的经营与组织层面的制约。孤立的AI工具很难带来本质改变，它需要数据、流程、组织、业务模式的协同配套，才能够从演示工具转变为生产力。热闹容易，实现商业价值很难，这也是本轮AI浪潮带给汽车行业的现实启示。

让改变发生，AI要从工具长成底座

想要破解“局部很热闹，整体没价值”的行业困局，参会嘉宾形成了相对一致的方向：不应当把AI当做零散的外挂工具，更需要沉淀成为支撑业务运转的底层底座。

高亮将这套实践思路概括为AI World，整个体系包含“居民”和“土壤”两大核心要素。所谓居民，是“碳基人定目标、硅基人+具身人协同执行”的全域端到端Agent，是推动业务发生实际改变的执行主体；而土壤，是基于行业Know-how打造的AI原生底座，保障各类智能体有条件落地运行。用他的原话来讲，居民让改变发生，土壤让改变能够发生。

“土壤”这个概念，点破了大量AI项目难以持续运转的根源。缺少汽车行业Know-how沉淀的底座，即便智能体能力再强，也很难适配车企真实复杂的业务流程。联友科技将AI能力布局覆盖研、产、供、销、服全价值链，在大会上对外展示了多组已经落地运行的实践案例，包含AI汽车营销大脑、产销协同专家集群、具身智能工厂（AI质检）以及AI Native智能座舱。四大方向，分别对应车企重点关注的营销获客、产销匹配、生产质控、用户体验几大业务板块。

想要保障这些业务智能体可信、可规模化生长，还需要完整的方法论体系作为支撑。联友科技依托LY-ADLC全生命周期方法、YO系列工具以及300+FDE团队，目的就是保障智能体决策有依据、运行有边界，避免智能体脱离业务约束盲目运行。

火山引擎专家在大会上提出“复用工程”的建设思路，和“土壤论”形成很好的呼应。他提出企业应当构建理解、操作、治理三层结构化资产，让每一次AI能力建设都沉淀为可复用资产，避免每启动新项目都要从零开始开发。把技术投入转化为可复用的企业资产，也是避免项目热闹过后没有留存价值的关键手段。

长安汽车高级副总工程师袁小丰分享的长安汽车实践，则是底座思路在制造供应链领域的具象体现。长安汽车携手联友科技构建三级计划体系与AI+APS三层技术架构，落地一个计划、三轮齐套校验、AI辅助决策等核心实践，把AI深度融入排产、补货这类高频业务决策。面对订单碎片化、长短期目标难以统一的行业现状，这套体系持续优化预测不准、响应滞后等老问题。

从单点工具转向业务底座，本质上是完成AI定位的转变：由外部插件，变成业务内生的一部分。过去车企引入AI应用，大多是采购工具即用即弃；如今越来越多企业意识到，只有把数据、流程、组织能力共同沉淀到底座之上，AI才可以从一次性试点，演变成能够持续迭代的核心竞争力。这一步转变，实施门槛很高，也最能拉开企业之间的数字化差距。

AI改写的不只是车，而是整个汽车生态

如果把观察视角进一步拉高，AI对汽车产业的影响，并不仅仅局限在降本增效。同济大学汽车与能源学院教授、资深汽车安全专家朱西产在大会中谈到，新能源与人工智能的双重技术革命正在推动汽车产业发生本质变化，AI是智能汽车的灵魂，智能汽车已经进入大模型上车时代，端到端技术虽引领方向，但仍然存在边缘场景与安全边界的难题。简言之，AI不只是帮助车企节流的工具，它正在重塑整车产品形态，也在重构行业的盈利逻辑。

朱西产还有一个值得行业思考的判断，产业盈利模式将从卖车逐步转向软件订阅与运营服务，行业需要建立适配AI时代发展的指数增长思维。在他看来，定线运营的Robo X可以探索车路云网联智能的商业化落地，可以遵循先货运后客运、先定线后全域的推进路径。这也意味着，未来车企的收益，会更多来源于车辆全生命周期的软件与服务，而不再局限于新车销售。

出海，是AI重塑汽车产业的另一重要维度。京东科技汽车事业部解决方案高级总监潘城提出，AI正从单点工具，走向连接知识、流程与产业资源的协同能力，行业面临研产供销协同、营销服务贯通、全球化经营三大核心命题。AI可以降低跨语言、跨文化协同成本，叠加供应链履约能力，支撑车企出海本地化运营。在中国车企大规模走向海外的当下，AI已经成为打通海外市场的重要助力。

科技部原党组成员、国家制造强国建设战略咨询委员会委员、国际欧亚科学院院士张景安将目光投向区域产业生态建设。他提出，粤港澳大湾区具备产业、政策、场景与城市群协同优势，有条件打造世界级智能网联汽车创新高地，倡议产学研用各方合力，打通创新链、产业链、资金链、人才链，共建安全开放、共赢繁荣的产业新生态。这场大会落地广州，也恰好印证大湾区在AI+汽车融合赛道的产业基础。

阿里云AI汽车行业线华南解决方案总经理王淼谈到，汽车智能化正从功能分离走向舱驾融合的超级智能体时代，芯云模一体是产业升级的核心支撑。

阿里云依托千问大模型、平头哥自研AI芯片，搭配高性价比、高稳定性的云计算和AI基础设施，覆盖智驾研发、智能座舱、企业研发办公等全场景，借助全球云基建与合规能力，支撑中国车企智能化落地与全球化布局。云端大模型、车端硬件、芯片能力深度耦合，才能够为“AI定义汽车”打下物理基础。

会上，作为汽车AI World的提出者与共建者，联友科技携手各方围绕AI+汽车全价值链，面向全行业发起四大倡议：共创生态场景、共建AI原生底座、共育AI+汽车数智FDE人才、共守安全可控。这个动作释放出清晰信号，单凭某一家企业很难完成AI+汽车全价值链的建设，共建开放协同的产业生态，已经成为行业共识。

写在最后

车企的AI投入，到底怎样才算花在刀刃上？从本次年会传递的诸多观点中，可以梳理出一个朴素的答案：AI的价值不在于表面热度，而在于真实落地；不在于单点技术噱头，而在于完整系统能力；不在于短期降本的数字，更关乎长远商业模式与产业生态的构建。

当行业整体从“追逐AI概念”转向“务实用好AI”，企业之间拉开差距的关键，不再是谁声量更高，而是谁能够让技术真正嵌入业务流程，把每一轮技术投入沉淀为可复用资产，率先跑通AI带来的全新商业逻辑。

汽车行业的AI考卷已经铺开，后续比拼的是谁交出更扎实、更具备商业价值的实践成果。