真正的智能汽车，
不是功能叠加，
而是体验无缝。
『杂谈』
在这个车市随便聊聊
CASUAL TALK
■作者 VAPOR
■编辑 周展
■视觉 慢慢
2026年开春，科技圈最热的词不是大模型，是\"龙虾\"。
OpenClaw，一个图标画着红色小龙虾的开源AI Agent框架，以席卷之势重写了整个互联网行业对\"智能\"的定义 。马化腾感叹\"没想到火到这种程度\"，CEO黄仁勋盛赞其为\"有史以来最重要的软件\"，其发起者Peter Steinberger更被OpenAI直接招至麾下，主导下一代个人智能体研发 。
OpenClaw的核心颠覆在于：它不再是一个\"等待指令的助手\"，而是一个能自主拆解任务、串联工具、形成闭环的执行者。你甚至不用会写文章，只要一句话，它就能把配图文字给你发到公号上。
这股风，不可避免地刮进了汽车圈。
华为的小艺开放平台迅速推出适配OpenClaw的模式，为鸿蒙座舱接入端侧智能体扫清技术障碍 。规划中，手机日历里创建的出差行程，可以直接推送给汽车，上车后自动导航至机场、提前占好充电位、同步航班动态 。
上周，汽车在发布会上抬出了\"车载AI Agent迎来OpenClaw时刻\"的大旗，正式发布行业首个超级智能体IM Ultra Agent 。
但热闹背后，有一个问题必须被追问：发布会上描述的那辆会\"主动思考\"的智能汽车，和用户实际开着回家的那辆，之间究竟还差几步？
答案是三步。而且这三步，没有一步是拧螺丝能解决的。
舱驾融合不是把两颗芯片焊一起
在讨论这三步之前，有一个普遍存在的认知误区需要被校正。
市面上很多人，包括部分车企的市场部，把\"舱驾融合\"理解为一件硬件工程事：把原本分开的座舱芯片和智驾芯片，整合进同一块SoC，算力共用，成本摊薄，搞定。
这个理解没有错，但只说对了20%。
确实，硬件整合是舱驾融合的入场券。以极狐阿尔法T5为例，域控合一后空间占用减少一半以上，功耗也明显下降 。
到2025年底，随着消费者意识觉醒和15万元以上车型的普及，\"舱驾智能\"渗透率已经突破41.75% 。到2026年，城市NOA在主流价位成为标配几乎板上钉钉 。
但真正的难点，从来不是硬件，是软件，是架构，是组织，也就是人。
智己汽车对这个问题的答案，或许是目前业界给出的最激进的版本之一。他们首创的\"舱驾一体、全域融合\"智能架构IM Fusion Nova，宣称从底层完成了\"基因级\"重构，彻底打通了线控底盘、智驾AI、智舱AI三大核心系统 。这套架构的野心在于让AI不只是\"听懂\"，而是实现\"数字世界决策与物理世界执行的无缝衔接\"，让汽车从交通工具迈向\"轮式具身智能体\" 。
另一边，去年11月正式亮相的启境品牌，则走了另一条路：全系搭载华为乾崑智能\"全家桶\"，用鸿蒙座舱的\"智慧大脑\"与乾崑智驾深度绑定，借助华为乾崑超百万辆的搭载量和58.1亿公里的辅助驾驶里程积累，以验证后的成熟体系入场 。
两种路径，殊途同归，都在指向同一个问题：硬件的门槛正在被迅速拉平，但用户体感为什么还是\"功能很多、体验割裂\"？
第一步：软件架构统一，比想象中难一个数量级
\"舱驾两层皮\"是当前大多数产品的真实现状。
座舱的大模型只负责聊天，智驾系统只负责开车，它们虽然住在同一辆车里，但几乎活在平行宇宙 。用户跟语音助手说\"前面路不好走\"，座舱AI听懂了，感动了，但智驾系统毫不知情，该压减速带还是压减速带。这不是段子，这是当前行业的普遍状态。
根本原因在于，座舱和智驾的技术基因截然不同：
智能座舱主要运行生成式大语言模型，核心能力是语义理解和创意推理； 智驾则运行感知-决策-规控算法，强调实时性、确定性和安全冗余 。
两套系统的操作系统不同、通信协议不同、更新节奏不同。要让它们真正\"对话\"，不是写一个接口那么简单，而是要在底层重新定义一套统一的数据总线、消息队列和状态管理机制。
这项工程的复杂程度，远超大多数发布会的PPT所呈现的。更棘手的是，OTA作为软件定义汽车的核心能力，在舱驾融合后会面临前所未有的协调压力——座舱的大模型更新可以接受几分钟的车机重启，但智驾系统的版本切换必须在毫秒级完成失效保护，两者的容错等级完全不在同一个量级 。如何在统一架构下实现差异化的安全降级策略，是软件工程师们真正头疼的地方。
第二步：功能安全边界，不是技术而是哲学
如果第一步是\"让两套系统听懂彼此\"，第二步就是要回答一个更根本的问题：当它们真的联动起来，出了事，谁负责？
功能安全Functional Safety在汽车行业有严格的ISO 26262标准。智驾系统的关键功能，通常需要达到ASIL-D的最高安全等级；而座舱系统的大多数功能，达到ASIL-A或QM，即无特殊安全需求即可 。
当一个\"来自座舱AI的用户意图\"要穿越边界，去触发一个\"智驾系统的物理动作\"时，这条指令在传递的过程中，要经历多少层安全验证？延迟会是多少？哪个模块负责最终的安全仲裁？
这些问题，没有一个有标准答案，行业还在摸索。
更难的是，AI大模型本身是概率性的输出系统，没有人能保证它在边缘场景下永远给出\"安全合理\"的决策，而传统的车规安全体系，恰恰建立在\"确定性行为\"的假设之上。如何在一个\"会犯错的AI\"和\"不允许犯错的安全体系\"之间找到平衡点，是整个行业面临的哲学级挑战。2026年首批L3级有条件自动驾驶车型已获准入许可并开展上路试点，法规层面的破冰让这个问题更加迫切 。
第三步：跨团队KPI冲突，才是最后一公里的真正路障
假设前两步都解决了，软件架构统一了，安全边界也划清了，产品真的可以无缝落地吗？
不一定。因为公司内部，可能还有一场仗没打完。
智能座舱团队和智驾算法团队，在绝大多数车企里，是两支独立作战的部队。它们有各自的技术负责人、各自的研发预算、各自的发布节奏，以及最关键的，各自的KPI。
座舱团队的KPI，往往和\"新功能上线速度\"高度相关，用户要的是新鲜感，迭代慢了用户会跑； 智驾团队的KPI，则与\"系统稳定性\"和\"故障率\"深度绑定，任何轻率的代码合并都可能带来安全事故 。
两边的时间观截然不同：座舱可以接受\"先发再修\"，智驾必须\"先验后发\"。
当融合架构要求两个团队共用同一条代码主干，同步发版，互相等待时，摩擦不可避免。在大量一线工程师的实践中，\"跨域联调\"有时成了最耗时的环节，不是因为技术不可行，而是因为没有一个强有力的组织机制来协调两边不同的交付节奏和风险偏好 。
这就是舱驾融合从\"架构图\"落地为\"用户感知\"的最后一公里，也是最难走的一公里。它不需要更好的芯片，不需要更强的算法，它需要的，是一次组织架构的重新设计，和一套全新的跨团队协作规则。
真正的无缝，是\"感知不到边界\"
回到OpenClaw给我们的启示。这个小龙虾Agent之所以能让人感到震撼，不是因为它的每一个子能力有多厉害，而是因为它把计划、执行、反馈整合成了一个用户无法察觉\"切换点\"的连续体验。你不会意识到它在调用哪个工具，不会感觉到任务在模块间的传递——你只知道，你说了一句话，事情办成了。
这，才是舱驾融合真正该对标的用户体验终态。
当前各家的解决方案，无论是智己的IM Fusion Nova将线控底盘、智驾AI、智舱AI三域打通 ，还是启境依托华为乾崑全栈能力将座舱与智驾深度绑定 ，在技术架构层面都迈出了有价值的一步。但从\"架构打通\"到\"体验无缝\"，中间隔着大量工程落地、安全验证和组织协同的真实工作量。
衡量这段距离，有几个值得关注的数据维度：OTA的推送频次是否做到了舱驾同步，还是座舱和智驾仍在各自推、各自重启？功能启用率能否反映用户是否真的在使用跨域联动功能，而不只是用了其中一半？故障率的归因，是否已经建立了跨域的根因分析体系？以及最终的NPS（净推荐值）和订阅续费率，能否真实反映\"融合体验\"对用户决策的影响？
这些数据，往往比发布会上的\"行业首创\"更能说明问题。
舱驾融合是智能汽车进化的必经之路，这一点毋庸置疑。但在这个赛道上，技术的差距正在迅速收窄，真正拉开差距的，将是那些能把两个团队、两套系统、两种安全哲学整合进一个统一用户体验的公司。
OpenClaw给整个行业上了一堂生动的课：用户不在乎你的架构有多先进，他们只在乎：我说了一句话，车有没有懂我。
这一步，技术是基础，组织是关键，用户感知，才是终局。
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