认知驾驶舱成竞争核心 中美汽车AI赛道进入落地关键期

汽车产业的竞争逻辑正在发生根本性转变，过往围绕电池性能、车身设计的竞争已经逐步退居次位，车载人工智能成为新的竞争焦点。2025年1-7月，中国L2级乘用车累计销量达775.99万辆，渗透率达62.58%，同比提升6个百分点，这一数据也印证了智能化已经成为汽车产业的核心发展方向。2026年中国汽车市场的竞争将全面围绕认知驾驶舱及相关车载AI技术栈展开，这一转变也使得中美在汽车人工智能领域的竞争进入落地验证的关键阶段。

理想、蔚来、小鹏三家头部新势力已经完成从汽车制造商到人工智能企业的定位转型。理想汽车将2026年视为抢占AI赛道领先地位的关键时间节点，预计2028年可实现L4级自动驾驶落地，其判断全球范围内最多仅有3家企业可完成基础大模型、车载芯片、操作系统、具身智能的全栈自研，理想也在向这一目标投入资源。蔚来已经明确了从功能型座舱到认知型座舱的三级演进路线，逐步实现座舱的主动感知、场景适配能力。小鹏则将自身定位为具身智能企业，技术布局已经从车载场景拓展到更广泛的物理人工智能应用领域。三家企业均在端侧大模型、高性能车载计算单元、自研AI芯片、集成软件栈等领域投入大量研发资金，旗下车型的车载算力配置处于行业领先位置，这一指标已经成为衡量座舱智能水平和辅助驾驶能力的核心参考标准。据行业报告数据，2026年中国智能驾驶舱市场规模将较2024年实现翻倍，占全球市场份额的40%以上，新势力企业是这一市场增长的核心推动力量。

国内传统汽车集团则依托自身制造规模和成本控制优势，走跨域全车智能的落地路线。比亚迪推出的"宣机"全车架构，目标是实现智能功能的大规模普及，让更多价位的车型都可搭载基础的认知驾驶舱功能。吉利正在研发集中式的"通用车辆大脑"，配套多模态记忆和大模型部署框架，可实现座舱、智驾、底盘等多域的功能协同。广汽、长城、长安等车企则在推进多智能体和代理驱动的控制调度方案，覆盖驾驶舱、驾驶系统、动力总成、底盘等多个车辆模块。这类传统车企的策略更侧重将AI技术转化为可落地的用户价值，避免功能堆砌与实际需求脱节的问题，同时依托自身的产能优势，快速提升智能功能的整体渗透率。

多数国际汽车品牌采取了双轨发展策略，一方面在全球范围内继续推进电动车和高阶自动驾驶的布局，另一方面加快以中国市场为核心的AI合作。宝马、奔驰、大众均已公开下调部分海外市场的L3级自动驾驶和纯电动车型推广优先级，同时扩大和中国本土供应商的合作范围。自动驾驶解决方案提供商Momenta已经成为多个外资品牌的智驾系统合作伙伴，华为鸿蒙座舱的搭载品牌持续增加，甚至已经覆盖部分燃油车型。大众针对中国市场推出的车型将搭载与小鹏联合开发的本土AI芯片和计算架构，奔驰、宝马的中国区车型也将适配本土合作伙伴开发的AI助手和驾驶系统。特斯拉是外资品牌中的特例，其坚持全栈自研的"轮式机器人"发展路线，技术路径与中国头部新势力更为接近，和传统海外车企的策略有明显差异。

当前全球汽车AI赛道的竞争主要集中在中美两国企业之间。美国方面以特斯拉为核心代表，掌握全栈自研的技术能力，在全球高端智能汽车市场占据一定份额，美国科技企业也在车载芯片、大模型底层技术上有积累。中国企业则在落地速度、市场规模、产业链配套上具备优势，2025年中国L2级乘用车渗透率比美国市场高出近18个百分点，认知驾驶舱的功能落地进度也快于北美市场。

2026年中国市场认知驾驶舱的渗透率预计将达到35%，同期美国市场的渗透率约为22%。此外中国拥有更完整的车载AI供应链，从域控制器、传感器到大模型部署、操作系统，均有本土企业布局，可实现技术的快速迭代和成本控制。

目前全行业的车载AI竞争围绕三个核心技术方向展开，分别是车载计算能力、云边协同的端侧大模型部署、支持多智能体集成的AI操作系统。当前多数车企都将车载TOPS算力、双芯片配置作为核心宣传点，但行业仍面临多个共性技术瓶颈。首先是端侧大模型的性能稳定性不足，在复杂场景下的应对能力仍有提升空间；其次是高阶自动驾驶的安全验证体系尚未完善，无法支撑L3及以上级别自动驾驶的大规模落地；第三是车载计算单元的功耗和散热限制，难以支撑长期高负荷的AI计算；此外基于云连接或本地重计算的商业模式还未跑通，无法实现可持续的营收。

全球电动车需求疲软、研发成本上升的行业背景，也在影响企业的技术落地节奏。2025年本田公布业绩报告出现亏损，随后调整了自身的电气化目标，更多车企开始转向混合动力策略，同时布局燃油车、混合动力车型、纯电车型，减少纯电车型的投入比例。同时多数海外车企加速推进中国供应链本地化，使得车载AI和认知驾驶舱的相关供应链进一步向中国集中，虽然全球范围内的电气化进度有所放缓，但中国市场的车载AI落地速度反而有所提升。