6位高管连番发声，AI基座模型、无人配送出海与L4底盘兜底成智能化下半场焦点。
车东西4月12日现场报道，就在今天，围绕辅助驾驶、无人配送、智能座舱与无人驾驶底盘的讨论持续升温，6位产业高管轮番抛出最新判断。
相比空泛的前景展望，今天的发言更聚焦技术演进与商业落地的真实难题。
辅助驾驶是否到了需要基座模型重构能力体系的拐点，无人配送出海为何必须从卖产品走向做生态，L4无人驾驶规模化推广到底卡在算法、车辆还是底盘，智能体又会如何改写下一代座舱交互方式，这些都成为全场最受关注的话题。
其中，元戎启行CEO周光直指当前辅助驾驶体验波动与泛化不足的现实瓶颈，认为基座模型将推动系统从执行走向认知。
轻舟智航CEO余骞则进一步提出，辅助驾驶是通向通用物理AI的重要入口，其意义不只在汽车产业本身。
无人配送方面，新石器创始人兼CEO余恩源判断，行业全球化已从“产品出海”走向“生态协同”，白犀牛总裁黄刚则呼吁减少低价内卷，把竞争重心重新拉回产品质量、技术能力和运营效率。
在更底层的能力建设上，时代智能CTO蔡建永强调，L4无人驾驶若想真正进入规模化运营阶段，底盘必须先具备可靠兜底能力。
长城汽车智能化产品副总经理佘士东则指出，大模型上车正推动座舱从以屏幕为中心的功能平台，转向以智能体为核心的服务平台。
从辅助驾驶认知升级，到无人配送商业化扩张，再到无人车底层架构重塑与座舱交互范式改写，今天这场讨论释放出一个清晰信号：产业竞争已经不再停留在单一功能突破，而是全面转向系统能力、用户价值与规模化落地的深水区。
一、元戎启行周光：基座模型推动辅助驾驶认知升级
在周光看来，辅助驾驶下一阶段的竞争重点，已经不只是局部感知或端到端方案的继续打磨，而是能否借助基座模型完成整体认知能力的升级。
过去两年整个行业在城区辅助驾驶上取得了较快进展，但随着场景复杂度持续提升，传统小模型方案的优化难度正明显增加，具体表现为不同城市、时段和版本之间的体验波动较大，技术演进逐渐遭遇瓶颈。
要推动辅助驾驶进入下一阶段，关键不只是做局部感知或简单端到端优化，而是通过基座模型实现整体认知能力的升级。
▲元戎启行CEO周光
周光认为，今年以来多模态大模型能力提升，为辅助驾驶技术路线带来了新的转折点，也使行业重新审视基座模型在物理世界理解和行为预测中的价值。基于这一判断，元戎启行正在推动以基座模型为核心的研发体系重构，将车辆执行、场景分析和能力评测纳入统一框架，使辅助驾驶系统从单纯的执行系统，转向具备理解、分析和持续学习能力的认知系统。
在周光看来，当前行业还面临一个现实问题：尽管投入、算力和产品规模持续上升，但用户渗透率和使用粘性仍有提升空间，辅助驾驶尚未真正成为高频日常工具。因此，行业竞争重点正在从“能不能用”转向“是否愿意长期使用、是否能够形成依赖”。
他表示，基座模型的价值就在于提升泛化能力和迭代效率，缩短数据闭环周期，并支撑不同算力平台和产品形态共享同一套能力底座。按照元戎启行的判断，未来辅助驾驶的关键，不只是参数和硬件堆叠，而是能否借助基座模型，推动体验从可用进一步走向爱用。
二、新石器余恩源：无人配送出海正从产品输出走向生态协同
当下，无人配送正在从国内场景验证走向全球化扩张，对此，新石器创始人兼CEO余恩源说到，这一过程的关键变化，是企业出海逻辑要从“卖产品”转向“做生态”。
按照他的划分，中国城市配送市场大致对应三轮车、面包车和轻卡三类主力车型，合计约3000万辆。
▲新石器创始人兼CEO余恩源
新石器目前布局的3立方米、6立方米和12立方米三款车型，正是面向这三类细分市场展开覆盖。余恩源认为，与点到点出行不同，物流配送对自动驾驶提出了更高要求，车辆不仅要完成道路通行，还要深入小区、园区、仓库、地库和工厂等复杂末端场景，以更高精度完成“最后一程”交付，这也是无人配送区别于其他自动驾驶应用的重要难点。
在技术实现上，余恩源表示，无人配送并非单纯依赖车端能力，而是需要自动驾驶、车路协同、高精度定位以及云端管理平台共同配合，形成完整系统能力。基于这一思路，新石器较早开始面向海外布局。
余恩源介绍，公司自2018年创业以来，已在多个海外市场推进示范与落地，目前业务触达约15个国家，其中中东被视为重要突破口。他提到，随着产品成本持续下降，中国无人配送车在海外具备较强竞争力，尤其在高温、劳动力紧张、即时配送需求快速增长的地区，市场需求正在加快释放。
在余恩源看来，无人配送出海的下一阶段，已经不只是单一产品进入海外市场，而是从“产品出海”走向“生态出海”。原因在于，充电、通信、云服务、电池适配等基础能力在海外市场仍需系统补齐，无人车企业要真正实现规模化运营，必须与本地基础设施和中国产业链伙伴形成协同。
整体来看，他释放出的判断是：随着应用场景成熟、成本下降和海外需求提升，无人配送正在从国内验证阶段，逐步走向全球化扩张阶段。
三、轻舟智航余骞：辅助驾驶是通向通用物理AI的重要入口
如果AI要真正进入物理世界，辅助驾驶很可能是最现实、也最关键的一道入口。
围绕辅助驾驶与物理世界AI的关系，轻舟智航CEO余骞表示，当前行业正处在一个关键转折阶段：数字世界的通用人工智能能力快速提升，而物理世界的智能化落地仍面临更高难度。
▲轻舟智航CEO余骞
余骞认为，辅助驾驶之所以重要，不仅在于其本身是汽车产业的核心技术方向，更因为它是AI进入真实物理世界、理解环境规律并形成行动能力的重要入口。如果连道路这一相对结构化的场景都难以实现高水平能力，面向更复杂环境的具身智能也将缺乏坚实基础。
在余骞看来，辅助驾驶的技术演进大致经历了从规则驱动、机械式智能，到依赖大规模数据训练的类人智能阶段，而未来行业有望进一步迈向更高水平的“超人智能”阶段。支撑这一变化的关键，不只是端到端模型持续优化，更在于世界模型、强化学习以及生成式数据能力的发展。
通过构建对物理世界规律、社会常识和人车互动逻辑的更深层理解，系统才能在复杂场景中获得更强的泛化能力，而不只是依赖对既有数据的拟合。
与此同时，余骞表示，技术突破最终仍要回到用户价值和产业现实。当前辅助驾驶行业竞争激烈，但用户教育成本、使用习惯和价值感知仍有待进一步提升，行业需要回答的核心问题，不只是“能否实现功能”，而是“能否真正帮助主机厂卖车、帮助用户降低成本、提升安全和使用体验”。
他提到，轻舟智航一方面持续推进128TOPS算力平台上的城区辅助驾驶落地，降低主机厂应用门槛；另一方面也在无人物流等更高阶场景进行布局。
整体来看，余骞传递出的判断是，辅助驾驶不只是单一产品能力的竞争，更是通向通用物理智能的一条现实路径，而安全、规模化和用户价值将决定这一路径能走多远。
四、时代智能蔡建永：无人驾驶规模化，底盘要先有兜底能力
当L4无人驾驶开始从技术验证走向规模化运营，底盘能力的重要性正在被重新放大。
对此，时代智能CTO蔡建永在论坛上说到，真正制约L4落地的，不只是感知、决策和算法能力，还包括车辆底盘系统在高频运营场景中的可靠性、冗余能力和全生命周期稳定性。
▲时代智能CTO蔡建永
在他看来，真正制约L4落地的，不只是感知、决策和算法能力，还包括车辆底盘系统在高频运营场景中的可靠性、冗余能力和全生命周期稳定性。
如果未来一个城市中有大规模无人车辆投入运营，一旦底盘、电机、电池、转向等关键部件缺乏足够可靠性，就可能带来趴窝、拥堵、调度失效等连锁问题，进而影响用户信任和城市管理效率。
蔡建永认为，L4车辆并不是传统汽车的简单升级版，而是一种新的产品形态。与有人驾驶车辆不同，无人车不再依赖司机临场处置风险，系统必须具备自我兜底能力。
同时，车辆也不再只是低频使用的消费品，而是高频运转的生产工具，需要围绕长寿命、高可用、低停运损失来重新定义设计目标。
这意味着，底盘开发不能再局限于传统乘用车逻辑，而应从运营场景、部件失效模式和任务连续性出发，进行面向无人化需求的正向设计。
在蔡建永看来，未来无人车底盘的核心不只是机械承载能力，更是安全、寿命、效率和可维护性的综合系统工程。
一方面，行业需要加强对物理安全、功能安全、信息安全和系统冗余的整体考虑，确保车辆在故障状态下仍具备靠边停车、继续行驶或完成任务的能力。
另一方面，也需要通过法规和评价体系设定清晰底线与更高上限，引导行业从“能用”走向“高质量可运营”。
他表示，时代智能当前正围绕原生滑板底盘推进相关实践，希望通过面向无人驾驶的系统性底盘设计，支撑L4车辆真正跨越从技术验证到规模化运营的门槛。
五、白犀牛黄刚：无人配送进入放量期，需要反内卷与生态协同
当下，无人配送已经走到放量前夜，但行业若想真正跑出规模，靠低价竞争并不能解决核心问题。
围绕无人配送物流车的发展趋势，城市物流配送是一个体量庞大、痛点突出的市场，当前服务这一领域的运输工具规模已达千万级，而成本、效率与安全问题长期存在，这也使无人配送成为自动驾驶在商用车领域最具潜力的落地方向之一。
▲白犀牛总裁黄刚
针对上述问题，白犀牛总裁黄刚提到，近两年行业之所以明显提速，核心原因在于三方面共振：一是自动驾驶技术持续成熟，叠加激光雷达、域控等硬件成本下降，使无人物流车整车成本快速下探；二是快递末端“网点到驿站”场景率先跑通商业模型，头部客户的规模化采购加速了市场教育；三是各地路权政策逐步开放，为行业扩张创造了制度条件。
不过，黄刚认为，无人配送虽然已经进入增长拐点，但距离真正大规模商业化仍有多重挑战需要解决。一方面，随着应用从固定线路的快递末端，扩展到即时配送、商超、冷链以及城乡物流，自动驾驶系统需要具备更强的场景适应能力和泛化能力。
另一方面，早期不少产品更多被视为“物流机器人”而非真正意义上的汽车产品，客户对于车辆平台的安全性、可靠性和使用寿命仍有顾虑，这也影响了从租赁模式向更广泛持有和采购模式演进的速度。
基于这一判断，黄刚表示，白犀牛正在将重点转向车规级平台开发、无图化技术迭代以及更加开放的合作模式，希望通过与主机厂、供应链、运营方及金融平台协同，推动无人配送从单点试运营走向更稳定、更大范围的商业化落地。
他同时呼吁行业减少低价内卷，把竞争重心转向产品质量、技术能力和运营效率，并进一步完善法规标准和路权体系，以支撑无人物流车形成更健康、可持续的产业生态。
六、长城汽车佘士东：智能体正重塑汽车座舱交互范式
当座舱界面和功能入口日益趋同，能够重新拉开差距的新变量，正在变成智能体。
长城汽车智能化产品副总经理佘士东发表了对智能座舱演进趋势的最新研判，近两年，汽车座舱产品在界面设计和功能布局上呈现出明显的同质化趋势：从桌面形态到导航、娱乐、车控入口，行业方案日益趋同，传统座舱创新正面临边际收窄的现实。
▲长城汽车智能化产品副总经理佘士东
在这一背景下，大模型加速上车，被视为打破现有交互瓶颈的重要变量。其价值不再局限于聊天问答或单点功能调用，而是推动座舱从“人适应机器”的人机交互，逐步转向“面向人服务”的新阶段。
这一变化的核心，在于智能体开始成为连接用户与车辆能力的中介。用户不必再准确记忆复杂指令，而是可以直接表达感受、意图或场景，例如“我冷了”“孩子睡着了”，系统再结合车辆状态、配置能力和历史记忆，完成更贴近需求的服务响应。由此，交互逻辑从功能触发转向意图理解，座舱服务对象也从驾驶者扩展到全车乘员。
与此同时，智能体的引入也在改变座舱开发范式。
过去，产品重点在于界面层级和功能入口设计；未来，更关键的是将车控、生态和内容服务拆解为可调用的原子化能力，供智能体统一调度。
随着音乐、视频、地图、生活服务等生态持续丰富，车载体验竞争的焦点，也将从“功能堆叠”转向“服务整合效率”。
整体来看，座舱正从以屏幕为中心的功能平台，演进为以智能体为核心的服务平台。
结语：智能化竞争进入系统能力比拼阶段
整体来看，围绕辅助驾驶、无人配送、无人驾驶底盘与智能座舱的讨论，反映出汽车智能化竞争正在发生明显变化。行业关注点已不再局限于单项技术突破，而是进一步转向系统协同、落地效率、用户价值与规模化运营能力。
无论是基座模型带来的能力重构，还是无人配送与L4场景对底层平台提出的新要求，都说明产业正在从验证可行性迈向检验可持续性的阶段。
未来，谁能率先完成技术、产品与生态的协同闭环，谁就更有可能在下一轮竞争中占据主动。
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