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作者 |本一 编辑 |德新 如果在 2026 年北京车展，主要车企的展台转过一圈，你会发现一个有意思的现象：几乎每家车企都在讲「座舱智能体」。 魏牌 V9X 的小魏同学，能识别「给我老婆打开座椅按摩」这种带身份关系的自然语言；极氪的超级 Eva，一句话能完成复杂的出行规划；智己 LS8 由千问大模型驱动的智能体助理，能“听懂意图、自主规划到一键执行”；小鹏天玑 AIOS 6.0 把 SR 感知界面、导航和智驾主界面融为一体；理想同学在用 Mind GPT 做认知大模型和智驾的双线推进。 图片来源：Tesla 国内厂商都在效仿特斯拉「Grok+FSD」的产品模式：把 AI 助手和智能驾驶融合成连贯的人机协作体验，用户说出意图后，系统就能连续完成理解、规划、驾驶、调整等等一系列动作。 但可能大家在开发的过程中都会撞上同一堵墙，发现「座舱芯片的算力不够跑大模型。」 高通 8155、8295 这一代座舱芯片，是在大模型浪潮到来之前定义的。 要流畅运行一个 13B 参数的多模态模型，它们都有点力不从心。但行业对上车大模型的参数共识，至少要到 30B 左右，才能实现真正好用的多模态交互、语义理解和主动服务。 所以，大模型上车的算力，到底从哪里来？ 一、外接一块「显卡」 联想车计算在今年的北京车展上发布了 Auto AI Box，一个基于英伟达 DRIVE AGX Thor-Z 平台打造的车端 AI 算力盒子，360 TOPS@FP8算力，支持端侧运行 8B 到 32B 参数的大语言模型和多模态模型。 图片来源：联想车计算 这个产品解决的问题，恰好是「不换座舱芯片，外挂一个显卡盒子，就能让大模型上车」。 前段时间，苹果允许外接英伟达和 AMD 的显卡在本地跑大模型。Auto AI Box 做的是类似的事情。它也是一个独立的 AI 算力模块，通过标准化接口叠加到现有车型上，不需要车企改动已

作者 |肖恩 编辑 |德新 马赫100真正重要的，不是1280TOPS，而是数据流架构。 这届北京车展，全新一代理想L9 Livis终于亮相。这代L9对理想来说意义非凡：它承载的不只是销量目标，更是新阶段理想技术与品牌的集大成之作。 新一代L9 Livis技术亮点颇多，譬如800V全主动悬架、行业首个“完全体”全线控底盘，以及首次搭载的自研马赫100芯片——两颗芯片算力达到2560 TOPS。如果只看这个数字，你可能会把马赫100当作“又一颗更强的自动驾驶芯片”。 但真正值得关注的是，李想反复提到的一个术语：数据流架构。 这个词听起来陌生，但它并不年轻——从第一篇论文算起，这个概念被提出足有五十二年了，而马赫100正是把这条经典理念带入车载实时计算的首次尝试。 一、52年前的理论，为什么今天才上车？ 要理解数据流架构的价值，得先回到半个世纪前的一个大胆设想：计算机究竟应该按指令顺序执行，还是按照数据是否到位来执行？ 1974年，MIT的Jack Dennis提出了一个颠覆性的想法。他在会议上描述的画面很简单：程序不再是一串线性的指令，而是一张复杂的依赖网络。每一个操作都是一个节点，只有当它需要的所有数据都到位时，它才会“点火”执行。 数据像河流一样在图中流动，推动程序前行，而不是依赖传统的程序计数器。 这个理念听起来抽象，但优势很明显：它天然适合并行，计算单元不再因为等待数据或分支跳转而闲置，控制开销大幅降低。但是它也有局限性——复杂控制流对它不友好，令牌传递本身也消耗资源，而编译器要把通用程序翻译成这种图形结构，更是难上加难。尽管如此，学术界没有放弃。 1983年，Arvind和Robert Iannucci把这一理念整理成完整的理论体系，区分静态和动态数据流模型。三年后，Arvind和David Culler提出Tagged Token模型，让多条并行任务能动态创建，为

作者 |Bruce 编辑 |德新 当下的智驾芯片江湖看似平静，却又暗流涌动。 高阶智驾芯片领域，英伟达旗舰产品Thor U相较自家上一代产品的统治力有所减弱。高通虎视眈眈，国产智驾芯片供应商同样跃跃欲试，造车新势力则竞相部署自研芯片。 更远处，特斯拉AI5已经登场。HiEV从国内几家布局高阶智驾芯片的公司了解到，新一代国产高阶智驾芯片上车，年内或将亮相。 规模化智驾方案市场，算法和芯片供应商一边联手优化算法，基于单颗上百TOPS算力的芯片落地端到端模型，一边低调开掘包含AEB在内的ADAS市场金矿。 近年，由于能为车企降本且响应更为敏捷，国产芯片供应商在辅助驾驶规模化市场从海外芯片供应商手中抢下不少份额。 当高中低阶市场的打法逐渐收敛，新人再要入场便面临较大挑战。想上牌桌，不仅技术和产品需要真正有所革新，合作方式、产品节奏上也要能与成熟玩家形成差异化。 在这样的竞争背景下，爱芯元智选择进场，挑战和机会并存。 这家公司2021年开始设计车规芯片，2023年6月年首颗车载芯片量产上车，2025年底实车上险量突破百万辆。在辅助驾驶规模化市场，它用了两年时间打下基础，取得了不俗的成绩。 但对于全新的高阶智驾芯片市场，爱芯元智算是新进者。我们发现，相比英伟达等成熟玩家，爱芯元智的打法还是有颇多新颖之处。 一、三板斧：算力、带宽、降本 今年4月，马斯克在社交平台宣布特斯拉AI5芯片流片成功。 这款芯片高度集成了DRAM和核心Die，兼具推理和训练能力，据称其可带来单SoC对标英伟达H100的算力，达到2500 TOPS左右。 不止有大算力，AI5的带宽、内存也带来大幅提升。粗略推测，其总带宽预计高达768GB/s至1.536TB/s，内存高达144GB。 AI5属于下一代芯片，但它为当下的高阶智驾芯片的算力、带宽、内存等设计方向提供了启示。 对比发现，爱芯元智的破局高阶智驾的产品与特斯

智能车的洪流滚滚向前。到2026年，两轮电动车也已不再是简单的代步工具，就像汽车行业的「智能座舱」持续进化，这两年两轮车也在经历「智能化的渗透」。 近日，腾讯地图与小牛电动宣布达成深度合作，双方基于全新一代导航引擎，共同推出了鸿蒙端智能两轮电动车投屏导航方案。 腾讯地图与小牛电动的合作，某种程度上标志着两轮出行市场进入「以技术驱动价值」的下半场，智能化能力正在成为两轮车品牌的新护城河。 这一趋势的其中一个背景是去年9月开始实施的《电动自行车安全技术规范（GB 17761—2024）》（以下简称「新国标」）。新国标对北斗定位、通信接口的软性建议与强制规范，为两轮车行业的智能化奠定了底层架构。 一、更安全更便捷，两轮出行需要什么样的导航？ 腾讯地图与小牛电动的深度合作，首先是双方基于全新一代导航引擎，共同推出了鸿蒙端智能两轮电动车投屏导航方案。 该方案深度适配鸿蒙HarmonyOS系统，为两轮骑行用户带来从手机到车机的无缝导航体验。这一功能在4月已经在小牛电动APP针对支持蓝牙投屏导航的车型全面上线。 本次合作基于腾讯地图全新一代导航引擎打造，该引擎原生支持鸿蒙ArkTS开发语言，在地图渲染、路线规划、实时定位等关键环节实现了显著性能提升，骑行启动更流畅、定位更精准、交互更跟手。 启动更流畅：地图加载与导航启动速度大幅优化，告别等待； 定位更精准：复杂城市道路、高架桥下等弱信号场景，定位表现依然稳定可靠； 交互更跟手：界面滑动、缩放、切换等操作响应敏捷，骑行途中操作更加得心应手。 通过深度适配鸿蒙HarmonyOS系统，腾讯地图与小牛电动在系统底层实现了高效协同，为两轮电动车的智能化导航打下了坚实的技术底座。 基于腾讯地图的投屏导航能力，在实际使用场景中，用户通过小牛电动App发起导航，导航信息即可即时同步至车机的TFT全彩大屏。骑行过程中，所有关键导航信息，如转向提醒、路名显

作者 |肖恩 编辑 |德新 未来的汽车会是什么形态？ 去年，Grok进入特斯拉的车机，FSD继续迭代，给外界展示了一种未来汽车的雏形：车不仅会开，还能和人对话。 但Grok不是终点。直到今天，Grok和FSD之间仍没有真正打通：它可以陪用户聊路线、聊目的地、提供出行建议，却还不能把用户意图直接转化为一连串连贯的车辆动作。 再向前一步是什么？ 如果说特斯拉展示的是“会聊的座舱 + 会开的系统”这组雏形，那么OpenClaw则把另一层想象彻底推到了台前：AI不该只能聊天，而是开始替人做事。它让Agent从一个技术名词，变成了用户可以直接感知的能力边界——理解模糊意图、自己拆解任务、跨系统调度、持续记住偏好。 智能汽车的期待值也因此被改写：人们要的，不再只是更强的智驾或更聪明的语音，而是一辆能把完整任务做完的车。 4月22日，地平线给出了自己的答案：汽车的下一个形态，是Agent Car。 星空、HSD和KaKaClaw，这三款产品在回答同一个问题——一辆车该怎样，成为一个完整的智能体。 一、HSD：从“车会开”到“用户真的开始依赖它” 2025年4月，地平线正式发布城市辅助驾驶产品HSD。 彼时，余凯给这套系统定下的目标，并不是参数领先，也不是功能堆得最多，而是更接近用户感知的八个字：体验类人，用户信任。 这正是HSD与其他方案的差别。过去几年，行业谈智驾，往往先谈算力、传感器数量、接管里程；HSD从一开始更想回答的，却是另一件事：一套智驾系统，到底能不能让人愿意长期用下去。 去年11月，HSD开始量产上车；到今年2月，首批车型上市8周，智驾激活量已突破2.5万台，累计智驾里程突破500万公里。更关键的是，在提供HSD选项的车型中，已有77%的用户主动选择了HSD版本。 智驾系统到底好不好用，用户最有发言权。余凯在发布会现场说：“智驾里程占比才是衡量一套智驾系统的核心指标。”

作者 |本一 编辑 |德新 北京车展，黑芝麻智能展台上，一块开发板正在跑千问大模型。没有通过云端 API 调用，是端侧在进行实时推理。 基于A2000的千问VLM大模型交互演示｜图片来源：大蒜粒拍摄 大语言模型跑在一颗还没正式量产的车规级芯片上，对话响应流畅得让人一时间忘了这不是一台服务器。旁边的屏幕上，同一颗芯片搭载的自研一段式端到端算法正在做城市 NOA 演示：一键出发，穿越路口、变道、绕行，直达终点。 这颗芯片叫华山 A2000。 对黑芝麻智能来说，A2000 不是产品线上的又一次常规迭代。A1000 用了五年时间证明“国产智驾芯片能量产上车”，武当 C1200 用舱驾一体方案打开了中端市场。 但 A2000 要回答的是一个完全不同量级的问题：在智驾芯片的高端牌桌上，黑芝麻能不能坐下来和高手们一起打牌？ 一、一家芯片公司的生存术 2020 年对黑芝麻而言，是一个特殊的窗口年。 中国车企集体向智能化转型，但供应链还没准备好。全球缺芯危机让车企开始认真考虑本土替代的问题。 黑芝麻智能的 A1000 系列就是在这个窗口期进入密集的量产阶段。作为国内首款支持 L2+ 级辅助驾驶的车规级芯片平台，先后进入了比亚迪、吉利、东风、一汽、上汽、江汽的供应链体系，以及合作的 Tier 1 供应商，博世、安波福、大陆集团、德赛西威，同样十分有分量。 华山A1000芯片｜图片来源：大蒜粒拍摄 A1000 导入量产车型的速度有多快呢？ 领克 08 的高速 NOA 方案基于 A1000 开发，当时从项目启动到量产落地只花了 12 个月的时间。这已经不是一个“能不能做”的问题，而是一个“多快能做完”的问题。芯片公司在车企端最难建立的信任，这往往不是「技术参数」主导的，而要靠「工程交付能力」说话。 2023 年，黑芝麻推出武当 C1200 家族，切入舱驾一体赛道，希望用一颗芯片同时跑座舱和智驾的功

作者 |德新 编辑 |王博 去年上海车展，「全民智驾」是最热的关键词，当时车企争先量产是端到端城区辅助驾驶，谁先把高阶智驾推向更广泛的用户，谁就更容易抓到市场的注意力。转眼到了 2026 年北京车展，汽车行业再次被 AI 的风暴裹挟，但注意力的焦点来到了座舱智能体。 这波座舱智能体上车，背后至少有两层直接刺激。 第一是特斯拉在2025年推动 Grok 上车，让汽车行业第一次较为完整地感受到，座舱大模型不只是一个更聪明的语音助手，它可以带来新的交互、信息获取方式，以及更强的陪伴感和情绪价值。 第二，则是2026年初智能体热潮的迅速爆发。OpenClaw 的走红，让整个行业进一步意识到，AI 不应该只停留在“聊天”层，而是要进入“执行”层，真正变成一个能理解目标、调用工具、完成任务的系统。 也正因此，围绕「车载智能体」，中国汽车行业正在展开新一轮竞争。4月21日，荣威宣布与火山引擎深度合作在行业内第一家打造「AI原生汽车」，算是拉开了这轮新角逐的序幕。 如果说去年的关键词是“端到端智驾”，那今年北京车展的隐藏关键词就是“AI 智能体”。 座舱智能体，正在成为车企打造 AI 汽车的一道新分水岭。 一、学习Grok，超越Grok 座舱智能体要大热，其实早有先兆。 HiEV 获悉，在几个月前的美国 CES 期间，多家国内车企的 CTO 带队在当地试驾特斯拉，重点体验当时最新的 FSD V14.2，以及刚上车不久的 Grok。 期间，不少车企中层甚至专门从洛杉矶、旧金山等地驱车前往拉斯维加斯，完整体验数百甚至上千英里的「FSD + Grok」。 特斯拉对 Grok 的接入其实还很克制，它的车端能力有限，更多是与导航结合，没有深入车控。但即便如此，Grok 所展现出来的大模型能力，仍然给很多业内人士留下了很深的印象：更自然的对话、更强的检索能力以及情绪。它展示出一种明显不同于传统车机语音

作者 |芦苇 编辑 |德新 2026年北京车展前夕，汽车圈的“军备竞赛”已然开启，车企们发布会一场接一场，新车型像下饺子一样官宣上市。 而在车企密集的新车官宣中，一个共同的趋势愈发清晰，即AI大模型正在以前所未有的速度“上车”，并试图重塑从智能驾驶到座舱交互的一切。 “汽车作为软硬一体、与物理世界强连接的智能载体，天然适合Agent（智能体）场景落地。” 在4月23日的2026 TIMEDAY·腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生如此说道。 腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生 显然，行业共识正在形成，AI已经开始定义下一代汽车。但问题也随之而来，当参数、算力、模型能力成为发布会上的核心谈资时，用户真实感受到的体验提升，是否配得上这喧嚣的声量？ 尤其是在智能座舱场景中，尽管过去两年时间，AI大模型已经开始被集成在车机系统中，但往往大多停留在“你问我答”的层面，更像一个知识渊博但“手无缚鸡之力”的乘客。 对此，腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹认为：“汽车智能化下半场的竞争，拼得不是AI功能堆得多不多，而是谁先把大模型、整车能力与服务生态组织成一个可感知、可规划、可执行、可持续进化的智能体中枢。” 也就是说，AI+汽车的下半场竞争，已然从原来简单的AI聊天工具，进化至要让AI真的能干事。 而在此次腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯发布的“出行全场景智能体开放平台”及七大升级的座舱智能体产品，也在试图回答一个根本问题：当AI上车，它到底能为用户“干”哪些实实在在的活？ 一、7大座舱智能体，主打一个「办事」能力 2025年7月，特斯拉宣布将在座舱内接入其AI大模型产品Grok，并与FSD形成协同，这也使得AI上车一夜成为风口。 据行业相关数据显示，2025年，AI车载大模型的渗透率从1月的10.8%一路狂飙到12月的38.6

作者 |E V · 绎 编辑 |德新 3月18日，距比亚迪第二代刀片电池发布仅半个月，奇瑞推出犀牛电池。 与比亚迪坚守磷酸铁锂单一技术路线不同，犀牛电池采用“双体系”设计——同时适配磷酸铁锂（LFP）与三元锂（NCM）两大化学体系，并且打造覆盖多动力的通用平台，细分出混动专用H系列、纯电专用E系列、面向未来的固态专用S系列。 下文将从技术内核、平台布局、配套技术及竞品对比四个维度，深入解析其技术优势与落地逻辑。 一、奇瑞犀牛电池技术拆解 犀牛电池的核心技术，源于材料层面的系统性创新与差异化定制。 其没有采用“单一配方通吃”的简化思路，而是针对混动、纯电不同工况的电能需求，对磷酸铁锂（LFP）与三元锂（NCM）两大体系进行定向改性优化，实现“同平台、双路线、各尽所长”的技术效果。 （一）正极材料：双体系定向优化，兼顾安全与性能 磷酸铁锂（LFP），安全、长循环、低成本，适配混动高频工况。 在磷酸铁锂本征安全特性的基础上，犀牛电池采用单晶化改性技术，将正极材料颗粒制备为高完整性、高致密度的单晶结构，有效降低颗粒间界面阻抗，提升电子传导效率与结构稳定性。 同时通过表面包覆改性，在颗粒表面形成高导电、高稳定的保护层，进一步降低充放电过程中的副反应，强化耐高温性能与循环稳定性。 经实测，该体系热分解温度较常规LFP材料提升15%以上，从根源上抑制热失控风险，适配混动车型频繁充放电、高低温交替的工况需求，能减缓电池衰减，实现与发动机同寿命。 三元锂（NCM），聚焦高能量密度、高倍率快充、低温性能，支撑纯电长续航。 采用高稳定单晶NCM正极 + 梯度掺杂 + 拓晶技术，通过精准调控材料微观形貌与元素组分，优化晶体结构完整性与晶格强度，提升锂离子的传输速率与电子导电能力。 该技术方案在保留三元锂高能量密度（≥ 280Wh/kg）、长续航优势的同时，将高温循环稳定性提升30%以上，补齐传统三

作者 |本一 编辑 |德新 2025 年，宁德时代平均每天净赚 1.98 亿元。 这个利润规模足以让绝大多数 A 股上市公司的经营表现黯然失色。但如果你只盯着利润数字，就会错过这份年报真正有意思的部分：一家占据全球近四成动力电池市场的超级巨头，印钞机转得越来越快，一边却在拼命地向资本市场证明一件事：我不只是一家卖电池的公司。 这种"一边狂赚一边焦虑"的矛盾感，贯穿了宁德时代 2025 年年报的每一个章节。 数字背后，是一个行业龙头对天花板的预判，对新增长曲线的渴求，以及对全球地缘政治不确定性的谨慎应对。 一、财务全景：利润增速是营收增速2.5倍 先看最核心的几组数字。 2025年，宁德时代实现营业收入 4237 亿元，同比增长 17.04 %；归母净利润 722.01 亿元，同比增长 42.28 %。 这个剪刀差需要注意一下：利润增速是营收增速的近 2.5 倍，说明宁德时代2025年，赚钱效率在大幅提升，而不是单纯靠多卖货撑起来的。 年营收4237亿元，同比增17.04 %｜来源：宁德时代2025年报 从毛利率看，公司综合毛利率达到 26.27%，比上一年提高了 1.83 个百分点。 在整个行业都在打价格战、碳酸锂价格起起伏伏的背景下，宁德时代不仅没被卷进去，反而赚得更多了。 这一方面要归功于产能利用率的提升：2025 年锂电池产能 772GWh，产能利用率高达 96.9%，比上一年大幅提升了超过 20个 百分点。极高的开工率让单位产品的固定成本被充分摊薄。 资产负债率从上一年的 65.24% 降至 61.94%，财务结构更加健康。 更能体现"赚钱质量"的是现金流。全年经营性现金流净额达到 1332.20 亿元，同比增长 37.35 %。账上现金及等价物接近 3000 亿元，公司总借款 1179 亿元，算下来净现金约 1820 亿。换句话说，宁德时代不仅不差钱，手头的现金足