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发表于 2025-12-04 16:16:00 股吧网页版
理想汽车发布AI眼镜Livis 车企为何集体押注AI终端
来源:澎湃新闻

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  当前,汽车行业的电动化技术逐步趋同,智能化布局成为车企拉开差距的核心赛场。与此同时,汽车也不再是孤立的交通工具,而是开始成为跨终端生态的节点。

  12月3日,理想汽车正式发布理想AI眼镜Livis,还宣布携手蔡司达成全球战略合作,该产品系双方合作的首款落地产品,售价1999元起,国补后起售价下探至1699元。

  这款智能附件进一步将其智能座舱体验与用户移动场景衔接起来,也是车企跨界布局AI终端的又一种实践。

  北京市社会科学院副研究员王鹏在接受澎湃新闻记者采访时谈道,这一现象反映了汽车产业从“电动化竞争”向“AI化生态竞争”的全面升级,竞争维度从产品性能延伸至生活服务能力。

  理想AI战略再落子:智能座舱延伸与数据闭环

  在理想汽车CEO李想看来,人工智能是“未来的全部”。他也多次强调,希望外界将理想视为一家AI企业。在财报电话会上,李想曾提及,公司全年研发总额将达到120亿元,其中对人工智能的投入就将超过60亿元。

  理想汽车高级副总裁范皓宇在接受澎湃新闻采访时介绍,在理想汽车的战略版图中,机器人可以分为两类:具身机器人与人形机器人。其中,具身机器人是给最常用的工具赋予“眼睛”“大脑”和“心脏”,让其在原有形态上进一步智能化,最终演化为机器人。

  基于这一具身智能的思路,AI终端被清晰地划分为四种形态:L4级自动驾驶的车,是跑在路上的汽车机器人;升级后的智能座舱,是会思考的空间智能体;智能进化后的充电站,是自动服务的充电机器人;而AI眼镜,就是戴在头上的穿戴机器人。

  为何从眼镜做起?范皓宇解释,“理想一直在探索能够自然、持续陪伴用户的智能设备形态。而眼镜因其日常佩戴时间长、靠近眼睛、耳朵、嘴巴,且无需改变用户习惯,是目前最自然的交互入口。”

  从技术上来看,理想AI眼镜Livis的AI交互模块与理想自研的VLA司机大模型同源,能快速响应语音指令,也可通过1200万像素超广角镜头感知物理场景,实现更精准的场景化服务。这种技术复用既降低了研发成本,也保证了与车机系统体验的一致性。

  从生态来看,范皓宇强调,Livis不仅是理想智能座舱的“第三块屏”,而是理想在AI终端上的自然延伸,眼镜、手机、车机三个终端的关系非常清晰,“一个是长期佩戴,一个是长期揣兜,一个是触摸记录。当这三个东西汇在一起的时候,可以打造一个比较符合用户预期的自然体验。”

  理想汽车庞大的用户基数与海量的语音交互数据,为AI眼镜的算法效果提升提供了数据支撑,而眼镜收集的用户视觉交互数据,又将继续提升AI眼镜,以及反哺智能驾驶算法优化,形成“硬件-数据-算法”的闭环。

  AI眼镜是理想汽车构建跨终端AI生态的起步动作。范皓宇透露,理想已经在今年1月份成立了穿戴机器人部门,该部门将长期致力于AI终端产品的研发。

  同时他也提到,公司想做的事情是真正围绕AI来做好的产品,而不是给消费电子产品上增加功能,“我们处在一个竞争的漩涡里,但我们要跳出这个漩涡,我们做的事情是做用户真正需要的东西。”

  车企集体入局AI终端:技术“一变多”的增长空间

  理想发布AI眼镜的动作,背后是整个汽车行业对AI终端布局的集体共识。从手机、AI眼镜到人形机器人,车企跨界的边界正在不断拓宽:蔚来推出NIO Phone,吉利通过星纪魅族的手机构建车机同屏生态并推出AR眼镜,比亚迪与大疆合作推出“灵鸢”车载无人机系统,长安、小鹏纷纷发布人形机器人等。

  王鹏分析说,车企布局AI眼镜、人形机器人等智能终端的核心驱动力在于技术迁移需求与生态卡位战略:

  一方面,自动驾驶、智能座舱与人形机器人在环境感知、决策控制等技术模块上高度同源,车企可复用现有技术积累降低研发成本;另一方面,AI智能终端是未来“空间智能化”的关键入口,车企需通过提前布局抢占“移动生活场景”生态主导权,从单一交通工具制造商向“智能空间运营商”转型。

  他认为,车企跨界AI智能终端具备三大底层优势:硬件复用能力、感知技术积累、数据与场景优势。这些优势可支撑车企形成差异化竞争力:通过技术复用降低研发成本,依托生态合作加速迭代,构建“硬件+算法+场景”的护城河,形成从车端到终端的协同生态。

  在中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟看来,汽车行业的电池、传感器等零部件,几乎可以无缝导入具身智能等新领域。在汽车行业内卷严重的当下,这为汽车企业找到了一个新赛道,让车企意识到可以通过技术的“一变多”来寻求更大的增长空间。

  但车企跨界布局AI终端,不可能一蹴而就。

  王鹏指出,车企跨界面临技术跨域适配(车端与终端在数据需求、交互逻辑上存在差异,需针对性优化)、商业化瓶颈(当前智能终端技术成熟度不足,算力、能耗、成本需突破才能规模化商用)、生态协同风险(需同时管理汽车与终端双重供应链,依赖伙伴技术迭代进度)等挑战。

  “尽管挑战显著,但长期价值值得看好:AI技术融合不可逆,车企提前布局可抢占战略制高点;政策与市场双轮驱动下,智能终端需求将持续释放。若车企能通过技术复用与生态合作降低成本,依托销售网络快速触达用户,未来或可复制‘产品竞争到平台竞争’的跨越,构建覆盖出行、家庭、工业的AI生态。”他补充说。

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