2026年，智能汽车产业的叙事主线已经发生切换，行业重心正式转向物理AI的落地攻坚。
近期，奇瑞发布了瑶光2035战略阶段，确立“一个技术底座、四大自由场景”的发展框架。所谓“一个底座”，即以CheryMind物理AI垂类大模型、紫微自研芯片为核心的底层智能技术基座，全面覆盖出行、能源、粮食、生活等领域，将汽车产业积累的智能化能力进行外溢。
这一战略，正是赛道转向的典型样本：车企的竞争目标不再局限于做好汽车智能化体验，而是以汽车为原点打磨物理AI能力，向外搭建一套可以跨场景复用的全域智能体系。
过去一段时间，行业焦点集中在中央计算、区域E/E架构、车载大模型等关键词上，不少方案在封闭Demo场景中表现亮眼，但量产落地却差强人意。
越来越多玩家意识到，高算力芯片、先进AI模型并不直接等同于可量产的AI能力。汽车作为物理智能体首个规模化落地载体，比拼的重心已经跳出模型参数、纸面算力上限，转向构建物理世界理解能力的底层能力竞速。
与此同时，当感知、规划、控制、交互、第三方应用收敛到同一池算力，不同安全等级、不同时延要求的负载开始共存，一套完整、安全、可规模化的端到端软件链路，成为了跨域算力融合真正的量产天花板。
总而言之，全域AI为汽车行业打开了万亿级新空间，却也彻底抬升竞争门槛，重构了整个汽车价值链。
当前，进入2026年，智能汽车产业正式告别“单点智能迭代”，迈入整车全域AI重构的决胜元年，全域融合量产竞赛正式拉开帷幕。
目前，吉利极氪8X已经率先落地，量产搭载超级Eva整车智能体。依托WAM世界行为模型，车辆打通座舱、智驾、底盘、动力等系统，实现跨域感知共享与统一算力调度。在此架构下，大模型不再只是座舱内语音助手，而是升级为整车统一的思考与决策中枢。
理想在新一代L9落地具身智能架构，依托自研马赫 M100 芯片、马赫VLA模型与星环 OS，打通线控底盘、智驾、座舱链路，打造可自主感知预判的整车智能生命体。
蔚来则持续迭代ADAM 中央计算平台，推进舱驾一体化算力收敛，依托统一中央架构支撑整车跨域协同与全生命周期OTA。
可以看到，不同玩家节奏各有差异：有的直接落地整车智能体量产车型，有的先搭建中央计算硬件底座、持续OTA迭代全域协同能力，还有的优先夯实芯片+大模型底层基座。
不过，对于国内大多数车企来说，全栈自研对资金、技术、人才储备的要求极高——一颗自研芯片从立项、流片到车规认证动辄三四年，多数车企既等不起、也扛不住失败成本。依托成熟的本土底座降本提速，是更务实的选择。东软智行正是这条路线的代表性供给方。
目前，东软智行已经推出了A³中央计算平台。名字即定位：ADAS+AI+All-in-One，A³通过虚拟化技术，在一颗高性能SoC上融合座舱、智驾、通讯、车控等上车身全域功能，实现智驾能力、人工智能、全域集成三位一体，提升系统集成度与响应效率，同时降低硬件成本和开发复杂度。
技术侧A³搭载4B/7B端侧AI大模型，联合生态伙伴提供多模态座舱交互；智驾侧集成E2E/VLA模型，为全场景、高安全的智能驾驶体验提供支撑。
产品布局上，A³采用梯度化策略——从Entry到Pro，同一套软件底座适配不同算力档位。这意味着智能化不再是高端车型的专属，一个架构覆盖多个价位段，一次开发服务多款车型。
在传统分布式架构中，不同安全等级的功能各自部署在独立ECU，故障天然隔离，风险边界清晰。
但进入中央计算+区域控制架构时代，局面发生根本变化：制动、底盘运动控制这类零容错安全任务，与多模态感知、大模型推理、交互应用这类高频迭代、快速试错的业务，共同运行在同一颗SoC之上。
两类负载的诉求天然冲突：安全控制要求时序确定、毫秒级稳定；AI推理受场景输入影响，计算耗时不可预判。资源争抢、内存异常、故障传导不再是理论风险，一次上层AI应用的内存溢出，就有可能向下传导，干扰行车安全域。
“算力集中不等于简单的资源合并，全域AI本质是复杂的混合关键度系统工程。”有业内人士直言，单纯依靠虚拟化、软件隔离，已经无法满足车规安全的要求。
哈曼最新升级的软件定义汽车（SDV）执行堆栈，正是瞄准这一痛点给出端到端解决方案，覆盖开发验证、混合关键域安全隔离、车队规模化持续运营三大环节。
哈曼智能座舱高级副总裁 Huibert Verhoeven 表示，车企需要打通从虚拟验证、硬件测试再到车队安全部署的完整链路，软件迭代速度，只有建立在安全验证与规模化部署的基础之上才有价值。
具体来看，这套堆栈由四大模块协同构成：Ready CQuence Loop、Ready CQuence Run、OTA / 智能差分（Smart Delta）以及 Ready Link Marketplace。
其中，Ready CQuence Loop 是云原生开发测试工具链，打通虚拟仿真与实体硬件验证，兼容 Android、Linux、嵌入式异构软件栈，面向座舱与跨域项目持续构建、自动化测试，减少对稀缺硬件台架的依赖，解决工具链碎片化问题。
而Ready CQuence Run 作为 Type-1 裸金属虚拟化方案，专门面向汽车混合关键域设计，已应用于超 2000 万个 ECU，依靠硬件资源分区与时序契约机制，将安全关键功能与快速迭代的体验类软件强隔离，守住单 SoC 算力融合的安全底线。
在规模化运营侧，哈曼OTA与智能差分方案已经部署在超8000万辆汽车之上，支撑稳定、高效的全生命周期升级；同步升级的 Ready Link Marketplace 汇聚 190 余款车载应用，新增智能推荐、灰度测试等能力，帮助车企把车辆转化为可长期变现的数字化平台。
整套方案的价值，是在“算力集中”的趋势下落地“有限集中”原则：安全域锁定专属资源，AI 应用运行在独立沙箱，上层模型迭代、OTA 推送不会击穿底层行车安全边界。对于全球化车企而言，这套成熟闭环，降低了混合关键度架构从 Demo 走向规模化量产的工程阻力。
现阶段，汽车已经全面进入AI定义时代，行业的竞争焦点不在于单次功能上线的惊艳度，而在于数年的车辆生命周期里，能不能持续、安全、低成本地给车辆注入新的AI能力。
总体来看，智能化上半场，行业回答的是“汽车可以搭载哪些AI功能”；下半场，全域AI要回答的是“如何让汽车成为可靠、可控、可复制的物理智能载体”。业内人士一致认为，算力不再是胜负手，算力之上的安全隔离、时序确定性、物理世界建模、工程化落地能力，才是拉开差距的核心变量。
