大车的AI电子副驾准备上岗 释放车内400小时价值！中国车主一年可能要在车上度过超过400个小时，这相当于朝九晚五工作制下的50.5个工作日，或是连续10个周末一直在车上。这笔巨大的时间成本过去一直被视为理所当然的消耗品，甚至被默认为不可避免且可以浪费。
汽车从诞生起就是一个通过消耗时间将人从A点送到B点的工具。随着科技发展，车速越来越快、座椅越来越舒适、操控与变速越来越准确、车上的娱乐也越来越丰富。科技公司和车企们不断探索如何让人在车上待得更舒适，并致力于将人类从驾驶中解放出来。智驾技术的发展让驾驶效率显著提升，但随之而来的问题是，当这400个小时被释放出来时，它该被用来做什么？车内的时间与冗余的算力如何转化为新的价值？
2026年，人们已经习惯向AI索取效率，Agent开始解决编程与汇报、创作与输出的效率问题。那么，AI又该如何解决车上400个小时的效率问题？这是智能化下半场的关键问题，也是科技公司和车企需要回答的问题。能回答好这个问题的公司将在智能化下半场获得先机。
辅助驾驶的出现拉开了智能电动汽车的大幕，也一度成为上半场竞争的主轴。到2026年，智驾已渗透到10万以下车型，新上市的车型基本都具备行泊一体的智驾能力。在这个过程中，阿里云全栈AI能力获得了中国车企的广泛认可，有30多家头部车企和智驾方案商在阿里云上开展智驾研发。无论在上半场取得怎样的成绩，都要面临新的竞争形势。
车企需要新的差异化建立优势，消费者期待下一步的创新。上半场关注的是如何更快、更省力、更舒服地到达目的地，而到了下半场，问题变成了当驾驶被接管后，这段被释放出来的时间还能做什么，需求从驾驶效率转向时间价值。座舱的价值愈发凸显，封闭私密的空间、完整不被打扰的碎片化时间以及天然可联动出行与消费的场景属性，使得所有玩家都在争夺这段被释放的时间。
在北京车展上，一批展商密集发布了座舱智能化的新动态。提供智能化服务的角色包括过去的智驾供应商、大模型公司以及芯片厂商。其中，阿里千问联手数十家车企落地上车，展示了其充分的准备。
大模型上车绝非改造语音助手这样简单。回顾历史，每一项技术在迁移到新平台时，都会经历从单纯复制原有模式到探索出全新范式的演进过程。Agent在手机上的落地已经给行业做了一次预演。一些公司在尝试把手机操作Agent化时，绕开操作系统，用独立App编排流程，结果体验割裂、效率低下。另一条相似的教训来自智驾，模块协同效率低、体验不一致，最终倒逼一体化方案成为主流。
这些尝试虽然走了弯路，但结论很清晰：AI落地新终端拼的不是能不能做，而是一体化的能力。阿里提出的AI超级副驾概念就是这样的思路。这套方案打包了阿里全栈的AI能力与生态资源，从算力、端云协同模型到语音助手、数据体系和服务链路全部打通。支撑这一切的是端云协同架构，端侧负责处理车内的多模态数据与实时交互，云端则承担深度推理与生态连接，双方协同形成一套完整的架构。
更关键的变化在于商业。汽车拥有远超手机的算力与电力供给，有望成为个人智能、数据和算力的核心枢纽。在全球已有约6000万至7500万辆具备L2及以上能力的车辆背景下，这些庞大的端侧算力会是分布式的超级计算机，同时积累的数据与认知也是通往物理AI世界的门票。
推动智能化上半场发展的主要是硅谷的力量，但在大模型浪潮中，中国公司显然已经开始与硅谷处在接近的领先地位。智能化下半场是一个尚未被定义的领域，没有成熟路径可循，真正进入了无人区，这也意味着从追赶走向定义的机会。行业分工也会发生变化，不再需要一个个单独的智能化供应商，而是需要一个“智能化底座共建者”，去打通从模型、算力到服务与商业闭环的全链路能力。
阿里是行业内极少数同时掌握了大模型能力、云、超级App与完整生态的公司。年初千问请奶茶的尝试本质上是对这套链路的实战验证，不仅带来了用户增长，更重要的是证明了流程可以跑通并具备跨终端复制的可能。作为少数能提供全栈服务的公司，阿里有机会成为行业新底座，与车企一同深入无人区。
浩广配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
