斑马智能云栖发布从汽车到具身智能方案

周五晚上六点，你坐进车里，什么也没说。

AI系统已经知道，这周六是女儿的生日。它没有等你开口，先推荐了一个游玩地点——郊外那家亲子农场，因为它知道你女儿喜欢大自然。AI系统又想起你上周在车里念叨过“好久没吃江浙菜了”，于是在沿途标记出一家评分最高的江浙菜馆。

你只回了一句话：“就按这个来。”

没有打开App，没有搜索，没有比价，甚至没有一句完整的指令。

在斑马智能的叙事里，这就是“主动智能”真正落地之后，最普通的一个傍晚。你不再需要把需求翻译成搜索词、点击项，机器直接读懂了你的意图，替你完成任务。

而这样的傍晚，不过是具身智能这场更大变局的一角。人形机器人学会走路，机械臂学会抓取，四足机器狗学会翻越障碍——各路玩家正在技术与场景上全面突破，都在回答同一个问题：机器，什么时候真正走进人的生活。

在2026年云栖大会首日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，“机器正在成为思考的主力，‘思考’将像工业革命中的‘动力’一样，成为规模化供给的商品。未来机器思考总量将是人类的1000倍，而今天这一比例不到3%，至少还有几万倍的增长空间。”

车，正是具身智能里最大、最成熟的那个场景。而斑马智能，是那个从车切入、让车学会思考、且正把验证过的能力向多端硬件拓展的典型案例。

但技术突破，不等于在真实商业场景落地。很多机器人能完成惊艳的demo，却找不到一个能规模化、能赚钱的成熟场景。

原因在于，具身智能的场景有的小众、低频、验证成本高；有的场景大、高频、天然连着支付。

而车正是后者。

斑马智能首席产品官蔡明谈到，“相比手机和AI眼镜等智能终端，车对AI尤其是对Agent的诉求更加迫切，车也将会成为AI体验最好的具身智能终端。“

它高频，用户几乎每天都要用车；它密闭，是一个不被打扰的完整空间；它还天然连着支付与生态分润，服务完成的那一刻，钱就能完成流转。可以说，汽车就是具身智能里最大、最高频、最可规模化、也最成熟的那个场景，也是具身智能最大的“中试场”。

所谓“中试场”，是介于实验室成果和大规模量产之间的环节，用小批量生产验证产品的可行性、稳定性和安全性。

放在具身智能的语境里，中试场意味着企业能在其中把技术验证成产品、把产品验证成商业、把商业从具身智能的一个场景延伸到更多场景。

车百会研究院理事长张永伟认为，智能汽车与具身机器人正在形成共享部分技术底座、供应链和创新资源的关联产业群，“从汽车走向具身”已进入实践验证阶段。

在以车为中试场的试验过程中，斑马智能的独特性在于，已经形成了规模化的场景落地，并因此积累了在具身智能领域的共性AI技术、跨端Agent生态，以及丰富的产业伙伴和工程能力。

目前，斑马智能座舱系统装车量达到千万级，AI上车业务已覆盖68%的主流车企，端侧智能市场渗透率达到63%，生态伙伴超400家。

实验室里能复现一次抓取，却复现不了百万个家庭不同的口味、不同的通勤路线、不同的生活习惯。真实用户、真实需求、真实数据，是斑马智能最稀缺的资产。

同时，随着模型能力的进步，斑马智能CTO司罗认为，端AI将进入快速发展期，因为其已达到80%-90%的10倍参数云模型交互能力；云AI将全面由大模型驱动，端云一体的智舱云端技术架构，将从今年开始逐步成为主流。

可以说，2026年正是车场景中的AI变得成熟、可以向外复制的拐点。

也正是在这个拐点上，斑马智能不再满足于“验证技术”。技术是入场券，生态才是护城河——斑马智能在车上要试验的，正是整个生态能不能良好运转。

要理解斑马智能到底在验证什么，得先思考一个问题：具身智能要规模化，需要一个跑得通的商业模式。这个模式是什么？

斑马智能的答案是意图经济。

蔡明认为，AI上车不等于赢得用户，深度使用才是真正的战场。

过去两年，行业忙着把大模型塞进座舱，比拼参数、比拼响应速度，但用户真正每天在用的，可能还是那几句固定的语音指令。模型越做越大，用户的手，却还停留在原来的位置。

一个颇为讽刺的事实是，行业从来不敢公开用户每天到底调用多少次AI，又真正使用多少分钟。缺了这两个数字，“大模型上车”就只是一句口号。

在蔡明看来，AI背后是一次经济范式的更替：

• 互联网时代，是关键词经济。所有服务都在想怎么能更容易被搜索引擎抓取，或去竞价获得更高的搜索排名，但搜索只负责信息的发现，不负责服务的执行；

• 移动互联网时代，是注意力经济。App靠算法推荐、海报货架、信息流提升曝光和转化，做成了服务闭环，却几乎无法跨App、跨端联动；

• 而到了AI大模型时代，则是意图经济。前端大模型通过上下文与记忆读懂用户意图，直接调用后端各类服务工具，甚至跨App、跨端来满足用户需求。

三次变革背后，是同一根主线：人越来越懒，机器越来越主动。到了意图经济这一站，用户连“搜索”和“点击”都省了，只关心目的和需求是什么，不再关心服务由哪个App提供。

由于车场景的高频、密闭，还拥有丰富的传感器，意图经济最先落地的场景，很可能就是车。

在斑马智能设想的完整链路中，首先是AI系统识别出用户意图，接着Agent完成任务、用户完成付费，最后是车厂与生态伙伴分享利润。

在分润机制上，这就类似谷歌的安卓手机系统，操作系统授权方、硬件制造商、软件开发商三者都能获利。

这套设想能否实现的最大门槛，在于“懂”这个字。

蔡明把这个字拆成两部分，一个是懂表世界，包括物理空间、物理规律，让机器能绕开地上的狗、打开门、端起水杯，也就是业内说的世界模型；另一个是懂里世界，包括用户意图喜好、生活场景、精神世界，让机器知道“你刚喝多了、有慢性胃病，此刻急需一杯温热的蜂蜜水”。

前者让机器不犯错，后者让机器懂人心。

蔡明判断，表世界和里世界结合，才构成完整的“我的世界”。而意图经济的核心，正是AI不断“开图”、不断理解“我的世界”、不断提升服务质量的过程。

支撑这种“懂”的，一个最大的支点是AutoOmni全模态端侧大模型。相比头部开源端模型，AutoOmni-4B模型在座舱文本理解、视觉场景理解、语音情绪识别等方面均有不小提升，正在成为一个越来越懂用户的“副驾”。本次云栖大会期间，斑马智能又全新发布了AutoOmni2.0-23B-A3B，让端模型能力进一步提升。

同时，斑马智能打造了“多快好省”的AutoOmni芯片生态：实现多任务稳定并发、大模型推理提速5到6倍，量化保真度99%以上、运行内存占用减半，而且在高通、英伟达、紫光展锐、小鹏图灵AI等芯片平台上均能快速适配。

斑马智能联席CEO郝飞谈及端模型的核心价值时指出，这是一次交互范式变革。他强调了两个关键要素，一个是全时免唤醒，一个是上下文和记忆。

用户一天24小时，其中1个小时在车上，用唤醒词调用AI服务的时间可能只有几分钟，传统方式只能从用户指令本身去了解浅层次的意图。

范式变革在于，车内的AutoOmni可以实现1小时的长观察、长聆听、善记忆，去了解用户；而跨端的上下文，让用户更多生活场景数据融入。两者的结合，才能够做到真正懂“我的世界”。

从技术视角来看，在AutoOmni模型之上，还是一套端云一体的Agent架构。斑马智能连通云与端的算力与服务，构成其元神AI的主体；连通用户的各个端，打通全时空场景数据，全面理解用户的世界；连通用户与服务，实现跨App、跨端的服务联通与整合。

听懂一句话不难，记住一个人、办成一件事，才是意图经济更大的价值。

拥有先进的技术之后，意图经济能不能成立，还要看钱怎么分。

斑马智能给出的，是一幅四方均能受益的画面：

车厂从卖硬件转向服务分润。以往一辆车卖出去，交易就结束了，如今一份持续的服务，就能带来持续的分账；

消费者从手动操作转向意图执行，手和屏幕的交互少了，被满足的需求反而更多；

生态伙伴从独立App转向Agent服务节点，不再靠抢占桌面位置，而是靠被Agent在正确时刻调用。推广门槛更低，更有精力去打磨产品、服务；

而斑马智能自己，则从技术方案商转向生态运营商，能为用户创造更多价值。

这种利益重构的载体是斑马智能的三层业务。

最底层是全栈自研的操作系统AliOS，加上开放的Android；中间是智舱AI解决方案，包括云侧的AutoClaw和端侧的AutoOmni；顶层是车载生态服务，包括用车服务Agent和互联网服务Agent。

斑马智能丰富的生态服务平台是实现利益重构的重要前提。

斑马智能不仅整合了阿里集团的服务生态，还与腾讯系等阿里以外的生态圈建立了良好的合作关系。目前，斑马智能合作的CP/SP（内容提供商/服务提供商）超过400家，其中签署分成合作、联合运营的超过50家。

接入门槛足够低，分润预期足够清晰，生态才会从纸面走向真实。

从数字娱乐到出行生活再到用车服务，淘宝闪购Agent、元神小剧Agent等，在斑马展台现场合作的腾势Z9GT上都可以体验到。

用户无论是选择服务还是选择内容，都可以一气呵成；而支付宝的“AI座舱+AI支付”已经打通，让“服务找人”有了最直接的变现出口。

当每一个服务都变成可被调用的Agent，车就成为了一个会主动提供服务的入口。更重要的是，在车里验证出来的，其实是一套“把服务变成Agent节点、把硬件变成服务入口”的生态能力。这套能力成熟之后，随时可以走出座舱，移植到任何Agent终端。

斑马智能想讲的故事，其实已经超出了座舱。

目前，斑马的车端AI已经跑通，不仅落地了首个基于8397平台的全模态端模型车型神行者8，还在端模型实现市场份额第一并拿下10家车企的定点。

跑通之后，是复制。斑马智能的落点，是让端AI交互从座舱延伸到手机、智能家居、可穿戴设备等不同终端设备；世界模型也不只用于智能驾驶与车里的物理空间理解，还可用于机器人、游戏、数字孪生等领域。

座舱，只是这套系统最先跑通的一个场景。一旦模型理解了一辆车里的生活，它离进入一个家庭、一间工厂也就不远了。

具身智能时代的竞争，比拼的可能不是谁先造出机器人，更可能是谁先在一个成熟场景里把“智能”跑通，再把验证过的技术与生态复制到不同的终端设备上。

工业革命让机器延伸人的体力，互联网让机器延伸人的脑力，但这两次革命里的机器，都停在“工具”的位置——人要主动操作、迁就它们的逻辑。而具身智能与大模型，正在改写人机关系的底层逻辑：不再是人背命令、记菜单，而是机器反过来主动理解人、适应人、服务人。

读懂一个人的意图，从一辆车开始。斑马智能，正是这场变革中最先行动的那一个。（雷峰网(公众号：雷峰网)）