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开售 34 分钟，新一代 SU7 锁单 1.5 万台。 乍一看小米失去了魔法，新一代 SU7 与曾经首发初代 SU7 、YU7 的锁单量相差甚远。 两年前第一代小米 SU7 发布时，上市 27 分钟锁单大定 5 万辆。YU7 锁单量更一度让小米站上中国自主车企销量神坛——上市 1 小时大定突破 28.9 万辆。 但仅对比发布会的销量数据是没有意义的。 因为除了小米 SU7，还没有人能打破 Model 3 在国内创下的销量记录。 SU7 上市不到两年，累计交付 38.1 万辆新车。这也是为什么在王传福、何小鹏、李想等人都来新一代 SU7 发布会捧场。某种程度上，这也是车圈老炮们对小米造车两年的认可。 这次新 SU7 价格小涨，整体上调 4000 元：标准版 21.99 万元，Pro 版 24.99 万元，Max 版 30.39 万元。 按照雷军的原话，新小米 SU7 的材料成本就增加了小 2 万元，购置税政策调整后，小幅涨价是为了新用户也能买得起。 仅看外很难区分新旧 SU7，新版本仅新增三色、轮毂样式以及改动了前进气格栅，放入一颗 4D 毫米波雷达。 但如果结合内里来看，涨价 4000 确实不多。过去两年 SU7 身上存在的智驾能力短板、电气架构代际压力等等，都被逐一解决了。 新小米 SU7 没有初见时的惊艳，但承接了小米造车的第二次跳跃：从向外求到向内求的转变。 在新一代 SU7 身上，处处可以看到小米利用系统化工程思维解决问题的方式。这也意味着，小米变成了一家更成熟的车企。 一切都如同雷军所说：「当我们意识到造车是一场马拉松，小米汽车的路才刚刚开始，我才觉得我们变得从容了。」 01、历经两代 SU7，雷军更会造车、卖车了 在新 SU7 身上，一个更会造车、卖车的雷军出现了。 对比初代 SU7，新一代 SU7 的核心配置从曾经的硬件堆料，变成了向内的技术优化。 在这之中，

「我认为世界上每一家企业，每一家软件公司，都需要一个 Agent 系统，一个 Agent 战略！」 在最近举办的 GTC 2026 大会上，当英伟达 CEO 黄仁勋抛出这句话时，很多人第一反应是：Agent 正在成为 AI 行业的新共识。 英伟达在大会上也把 Agent 系统放到了非常靠前的位置，强调软件、推理和智能体正在一起重塑企业的技术框架。 如果把这个判断放到辅助驾驶行业来看，意思其实更直接：当整个 AI 行业都在换代，智驾也不可能继续沿用旧方法，只靠修修补补往前走。 过去两年，辅助驾驶行业表面上很热闹。无图、端到端、VLA、世界模型、强化学习……一时间，行业内热词不断涌现，技术迭代不断加快。 随着高精地图不再是前提，城区 NOA 开始大规模开城，整个行业都像是迈过了一道门槛。 也正是在这样的背景下，一些公司开始不再满足于修补现有体系，而是尝试从底层重塑系统逻辑。 在今年的 GTC 上，元戎启行给出的，就是这样一种更彻底的解法。他们没有再围绕局部优化做文章，而是提出用一套统一的 Foundation Model（基座模型），同时承担感知、理解、推理与决策的能力。 换句话说，不再是多个模块各自为战，而是让系统拥有一个可以持续进化的「统一大脑」，这个思路听起来甚至带着一点理想主义色彩。 但真正关键的问题在于：为什么直到现在，行业才开始认真讨论这件事？ 01、停滞的 18 个月：端到端之后，再无真突破 过去几年，如果把热闹的概念堆叠剥开，把厂商宣传的包装去掉，你会发现一个尴尬的事实：智驾的进步速度，并没有跟上热词迭代的速度。 对此，元戎启行 CEO 周光曾经在 2025 年广州车展期间点破过这层窗户纸。当时有厂商宣称「两年推出三代技术」，他的回应很直接： 一两个月就有变化的，多是基于规则的修补，大的技术迭代一年一次已属不错。他举了特斯拉的例子——从 V12 到 V15，基本

还是那身皮衣、还是那个男人以及信息量爆炸的演讲现场。 转眼间科技春晚，从苹果发布会变成了 NVIDIA GTC 大会。 这里成了全球 AI 界华山论剑的舞台，在自家主场上，NVIDIA 将物理 AI 重压在自动驾驶上。 NVIDIA 一口气拿出了突围 L4 自动驾驶全家桶：围绕自动驾驶底座 DRIVE Hyperion 的安全架构、新一代开放推理模型以及交互式仿真模型。 在 GTC 自动驾驶分会场，中国玩家气场强大，理想基座模型负责人詹锟在 GTC 剧透了理想下一代自动驾驶架构 MindVLA-o1。 詹锟也成了国内少数能与英伟达自动驾驶部门负责人吴新宙、特斯拉 AI 副总裁 Ashok Elluswamy 同台演讲的基座模型负责人。 这就如李想所说，「理想内部的大量 90 后、95 后已经胜任技术研发一号位角色」。 2025 年结束，理想的账户里还躺着 1021 亿现金储蓄。这也意味着理想在物理 AI 上的布局都可以再想远一点，甚至是一种从终局倒推研发，去思考理想新一代智驾之于物理 AI 的价值。 这种对 AI 的倔强，李想和黄仁勋是类似的。 黄仁勋坚信，尽管 NVIDIA 自动驾驶业务营收仅占其营收的 1%，但自动驾驶在技术层面已经是一个被解决的问题，它将会成为数万亿美元量级市场。 而李想坚信，自动驾驶是可以打造出类人的「硅基世界」。 无形中，理想已经通过 GTC 大会回应了一切：卖车与搞 AI，其实从不矛盾。 01、VLA，物理 AI 的提速器 当今的 AI 分两种：一类数字 AI，另一类物理 AI。 前者在虚拟世界里思考，擅长处理信息、生成内容并帮助用户做出决策，整个处理过程都存在于比特世界中。 后者则需要先感知再决策，最后还要执行物理动作。 物理世界的交互行为，注定了物理 AI 比数字 AI 更需要精确推理与及时反应。 这也就造成了一个现象：相比数字 AI，物理

Robotaxi，正在真正「破圈」。 过去十年里，它更像是一种科技体验。靠着「未来感」吸引极客群体在限定区域预约试乘，离普通人的日常生活始终隔着一层玻璃。 最近这层玻璃碎了。 如果你现在站在北上广深街头，已经很容易在车流里看到一辆 Robotaxi，而且不是测试车，是真正在接订单、跑行程赚钱。 规模扩大背后，一个关键变量在改变：流量入口打开了。 3 月 13 日，小马智行与文远知行的叫车入口，出现在腾讯「出行服务」微信小程序里。 广州地区用户无需切换 APP，也不用提前注册，直接在微信里就能呼叫 Robotaxi 并完成支付。后续，这个入口还会在腾讯地图上线。 这件事看起来只是一个入口变化，但可能会带来两个直接结果： 第一，Robotaxi 玩家的用户触达成本大幅下降，微信海量用户的流量池，很可能会直接转化为订单增量。 第二，Robotaxi 的规模化节奏会明显加快，千量级玩家开始向万台级车队目标进击。 你能看到，Robotaxi 从「科技体验」，走向「日常出行」，最关键的一道门被推开了。 01、Robotaxi 做到「好用」，还差什么？ 流量入口打开后，Robotaxi 进入大众日常还有一道门槛：好用。 这个「好用」和 L2 辅助驾驶完全不是一个标准。L2 的评价逻辑很简单，系统开起来像不像一个老司机，比如能不能在人车混行场景里丝滑博弈、加减速是否平顺、变道是否果断。 只要开起来像个成熟司机，体验就算不错。 但如果把这套标准直接套到 L4 Robotaxi 上，其实远远不够。 Robotaxi 不是一个软件、功能，它是一整套出行服务。 这也是为什么，特斯拉 Robotaxi 刚上线，就被 Waymo、Cruise 泼冷水：特斯拉会造车，但不一定懂运营。 他们并不认为，特斯拉仅凭优越的 FSD，可以处理好关于 Robotaxi 的一大摊子事儿，包括海量用户入口、跨城市的调度

今年 2 月，特斯拉首量 Cybercab 从产线落地。 大多人都盯着这台车的反常规设计，无方向盘、踏板，整辆车所有驾驶任务交给 FSD，远程监管系统兜底。 但忽视了核心一点，Cybercab 本质带有强烈的金融属性。 按照规划，这台车将以低于 3 万美金价格，出售给个人用户。车主可以把车辆接入特斯拉的 Robotaxi 网络，利用闲时自动接单。 用户买一台Cybercab，相当于买了台“移动印钞机”。 而为了支撑「汽车理财」的逻辑，汽车本身也必须被重新制造。 于是，100 年前，福特发明的汽车工业流水线，在 100 年后被马斯克拆掉了。 据悉，Cybercab 采用全新的 Unboxed 模块化制造体系。不同模块在不同区域并行生产，最后再完成整车合装，优点在于效率，目标可做到 10 秒一台，当下生产一台 Model Y 的时间，最少 30-40 秒，10 秒相当于效率翻了三倍。 把「反常规」进行到底，Cybercab 背后是一个更大的命题： 如果汽车开始自己赚钱，汽车产业的产品形态、生产方式与商业模式，都将会变成什么样？ 在 Cybercab 身上，可以看到第一份答案。 01、Cybercab，一款新型「理财产品」 两年前，木头姐旗下的 ARK Invest 曾经做过一个极具争议的预测：到 2029 年，Robotaxi 业务将贡献特斯拉约 90% 的市值，总价值高达 7.2 万亿美元。 很多人觉得这是典型的「木头姐式想象力」。但马斯克自己回应称，有挑战性，但可以实现。 底气在几个月后揭晓。特斯拉 Robotaxi 发布会上，带来了一台造型、设计极度前卫的 Cybercab。 马斯克还强调了两个数字：单车售价 3 万美元；运营成本 0.2 美元 / 英里。 当时很多人热衷帮他算一笔账，按照传统 Robotaxi 运营逻辑，特斯拉回本周期，至少需要 6 年时间。 但这显然不

商用车智能化的价值中枢正在发生一场静默的迁移。 过去几十年，燃油商用车的核心竞争力围绕「黄金动力链」展开——发动机、变速箱、车桥，决定了车辆能否跑起来。 而在新能源与智能化交汇的今天，商用车的动力链演进为三电系统，商用车的价值评判标准也在发生深刻变革，极目智能将这一新范式定义为「黄金智能链」，即以智能驾驶、线控底盘、数据及保险为核心的系统，它决定了商用车能否在日益复杂的运营环境中，实现更安全、更高效、更经济的长期运行。 极目智能最新推出的舱驾一体域控方案 Z1，正是这条黄金智能链的关键落子。 作为行业首款实现智能驾驶与智能座舱深度融合的商用车域控制器，Z1 不仅是一次硬件集成度的跃升，更是极目智能十余年商用车智能化积累的集中呈现。 01、从分体式到舱驾一体：一次必然的架构革命 当前商用车智能化面临的结构性困境显而易见： 中控、仪表、AEBS、环视四大系统各自为政。一套传统方案需要四套独立控制器，硬件成本居高不下的同时，线束复杂度也在吞噬装配效率，供应链管理与研发协同的难度随着功能增加呈指数级上升。 极目 Z1 的解题思路是用「All in One-Chip」彻底重构这套架构。 一块域控主板替代四套控制器，硬件成本大幅下降。但这只是表象——更深层的价值在于，极目智能将过去十余年积累的 L2.1 级智驾能力、AI 大模型、双屏交互全部集成进这颗芯片，让「上车即顶配」从口号变为现实。 与传统 L2 方案仅覆盖法规认证场景不同，极目 L2.1 的 AI 算法能够应对 200 余种真实道路高频高危场景。 这套系统的技术本质是「用 L4 的技术深度保障 L2 的安全广度」——在极目智能看来，商用车智驾的核心目标不是舒适性评分，而是可量化的资产安全与持续盈利能力。 它并非乘用车技术的降维应用，而是一个需要深入产业、理解安全成本、并拥有长期数据闭环的独立赛道。 02、技术内核：AI 驱动的

一个特斯拉铁粉变心，需要多久？ 一个半月。 春节前美国特斯拉社区的粉头 Brian White，来中国试了次小鹏智驾测试版。结果等到小鹏第二代 VLA 正式发布时，他又来了。 这次，他的感受又不一样了。 Brian 没想到只过了六周小鹏的变化这么大——广州满大街逆行的电动车给老哥看懵了，一边说自己可不敢在中国开车，一边被小鹏第二代 VLA 的表现震惊。 用老哥的话来说，「我没想到才过了六周，中间你们还放了个春节长假，结果这个版本就变得更舒服、更流畅了。要是小鹏继续用这样的中国速度推进，那离 L4 不远了。」 实际上小鹏智驾系统内部的更新速度，比 Brian 想象中还要更夸张，自 2025 年 11 月到现在的半年里，小鹏第二代 VLA 开发了 468 版模型，平均每天就有 4.1 个版本。 这种速度远超特斯拉「测试版每 5 到 10 天更新一次、公开版一个月以上更新一次」。 这么估算，中国的 AI 团队一个月半月的时间就完成了特斯拉一年左右的工作量。 中国团队之卷，令人咂舌。 很有意思的是，上一个能引起智驾圈这么关注的还是规则切换成端到端的范式变革。当时，不少人借道超车，成为了智驾第一梯队。 而这一次小鹏第二代 VLA 预告了即将到来的下一个范式变革：做好基座模型，将会直达智驾终局 L4。 何小鹏的观点是，基座模型必须继续加大力度，否则上限很低，智驾做到某个点就做不动了。 换句话说，智驾想要有能自主思考的涌现能力，得靠基座模型。 这段时间媒体、车主专门测试第二代 VLA 过程中，专门挑荒地、土路、坑路测试系统上线，结果出现了大量可自主思考的现象。 这验证了全球汽车市场上有 2 家车企，通过基座模型，做好了跃迁 L4 的准备。 01、所有人都在等的第二代 VLA，效果如何？ 开年之后物理 AI 大乱斗，融资、发布会开得眼花缭乱。 其中小鹏第二代 VLA 大面积测试最受瞩目。

2026 年，智能汽车竞争的关键分水岭，正被激光雷达的「线数竞赛」重新划定。 3 月 4 日，**发布全新一代 896 线物理激光雷达，并将其率先搭载于尊界 S800 与问界 M9 两款旗舰车型。 **的带头示范效应，释放了两个关键信号： 第一，激光雷达进入超高线数时代。从「高清」迭代至「4K」级感知密度； 第二，超 500 线，成为旗舰智能车的新门槛。没有搭载超 500 线激光雷达的车型，都难以在旗舰阵营中立足。 过去，车顶有没有那个醒目的「犄角」，是判断一辆车是否进入智能赛道的标志。而今天，这个标准已经显得粗糙。 现在问题关键，不再是「有没有激光雷达」，而是「有多少线激光雷达」。 高线数背后，是点云密度、空间分辨率与极端场景下的稳定性。超 500 线带来的，不只是参数提升，而是感知能力的跃迁——更远距离、更高精度、更强冗余。 更重要的是，它与 L3 级智能驾驶能力同步落地。某种程度上，这已经把技术逻辑讲清楚： 高阶智驾的上限，取决于感知底座的上限。 从这一刻起，旗舰智能车的技术基准线，已经被整体抬高。 01、超 500 线+L3，从先锋走向主流 而这场高线数竞赛的序幕，其实早已由速腾聚创与极氪、智己等先锋企业拉开。在**入局之前，全球唯一实现量产的 500 线以上激光雷达，来自速腾聚创。 2025 年 7 月，极氪 9X 率先搭载速腾聚创 EM4 上市，成为全球首款搭载超 500 线激光雷达的量产车型。随后，智己 LS9 等高端车型陆续上市。 截至 2025 年底，EM4 已于极氪 9X、智己 LS9 等高端车型量产交付，并已获得包括奥迪、大众、一汽丰田等 12 家海外及合资车企定点。 市场表现验证了这一技术路线的成功。极氪 9X 截至 2026 年 2 月累计交付突破 3 万台，智己 LS9 上市不足百天交付超 1 万台，两者均以亮眼战绩证明，超 500 线激光雷达+

智驾蓝海，正从乘用车向商用车转移。 一条主线是「跨界」，乘用车玩家看到了可落地的 L4 前景，集中涌入商用车。 卓驭、Momenta 寻找商用车业务增量。卓驭官宣进军重卡 NOA，首个项目将在 2026 年上半年量产。 Momenta 内部已经组建了超过 10 人的研发团队，进军商用车自动驾驶。 另一条主线是资本热。矿卡自动驾驶公司希迪智驾在港交所上市，以主线科技之为代表的玩家们也提交了 IPO 报表，离上市只差临门一脚。 但资本市场对自动驾驶商用车的「不友好」也是出了名的。前有图森、Embark 的前车之鉴，后有希迪智驾上市股价破发，市值跌破 100 亿。 原因是现在资本对商用车自动驾驶的标准，更早转化为对商业落地能力的考察。 最近，卡尔动力获得了 L4 级自动驾驶「1 拖 3」道路测试资质，正式迈入全无人运营阶段。截至目前，公司已累计获得行业规模最大的干线无人驾驶运营牌照，总数超过50张。 与此同时，卡尔动力在 B 轮还获得了超 1 亿美元融资，由地平线与高榕创投联合领投，红旗投资、峰尚资本、东方嘉富等联合投资，部分老股东超额跟投。 据知情人士透露，目前卡尔动力已启动新一轮融资，引发市场广泛关注。这些都给卡尔动力提供了不少砝码。 商用车自动驾驶的生存标准只有一个——更早实现无人化、商业化「双腿落地」的玩家，才能笑到最后。 01、场景为王，商用车没有万能公式 商用车与乘用车自动驾驶截然不同。 乘用车先烧钱做通用技术，再大规模商业化，商用车自动驾驶一开始就要从场景痛点入手，解决问题。 商用车自动驾驶的特点就是「场景为王」，没有万能公式。 商用车自动驾驶三大场景对应了三类玩家：城市道路、干线物流、封闭场景，每一类玩家都有特定玩法。 第一类城市道路：九识与新石器。 城市道路场景核心是整合资源打规模效应，把「产品战」变成「平台战」。 城市道路场景两大巨头，九识、新石器的共同特点，

「如果我想去远远甩开当前的对手，这一代智驾我们应该怎么做？」 时间回到两年前，在美国硅谷小鹏的办公室，何小鹏见到刘先明时，几乎只问了这一个问题。 这个问题非常关键。 刘先明的回答是拆掉语言的 VLA。在一个小时的交流里，刘先明觉得这不像是一场面试，也不需要说服老板接受新的技术方案，而是两个人已经开始商量去做这件事的具体步骤。 刘先明从何小鹏的办公室出来之后，只有一个想法：「这是一个我必须来的地方。」 而刘先明，已经是小鹏自研智驾十年来的第四任大将。 吴新宙完成了小鹏智驾的「代际领先」；李力耘完成了小鹏从规则时代到端到端的转型。但正在这个阶段，很多玩家靠着端到端火速完成超车。 显然，小鹏没有预想到其他人跟进速度如此之快。 就在小鹏下线第 100 万辆车的时候。外界有一种声音：小鹏销量从 ICU 到了 KTV，但智驾却被「理想、**们」围追堵截，甚至陷入「吃老本」的质疑。 小鹏智驾的起伏很像中国新势力智驾突围史的缩影，均围绕着体系、量产、算法三种能力比拼。 但同时它又具备特殊性。 8 年间小鹏三次换帅，牵引出了另一层深意： 真正的智驾战争，不是眼前的技术代差，而是对抗组织惯性。 时代变了、架构在变、主导的人，也需要变。 放眼望去，只有少数车企，敢在智驾这件事上反复自我革命。 这种自我革命，不是说在端到端时代就一定要推翻一切，而是说有没有推倒重来的底气——你敢不敢拆掉过去自己费尽心思搭建的金字塔？你敢不敢承认每个人都有属于自己的历史使命，而完成使命的感觉是「自己干掉自己」。 01、问题的开始，为何小鹏需要甩开「对手」 2024 年，何小鹏之所以问出「怎么样才能甩开对手」，恰恰就是他更早意识到小鹏的智驾不再「高人一头」。 这个问题的起点来自吴新宙与李力耘建立的智驾宇宙观。 吴新宙建造的小鹏智驾，是规则时代的巅峰期。 系统出身的吴新宙，全局意识要比大多数一号位强得多。吴新宙加入小鹏一