車市殺成紅海，我們還缺AIVA這樣一個新品牌嗎？

“各展所長，協同造車”的模式切中了AI汽車時代的競爭規律。

2026年6月9日，當賽豆科技在北京發布會現場揭下AIVA品牌的面紗，喊出“AI定義汽車，先有AI，再有車”的口號時，國內汽車行業的AI競賽迎來了真正意義上的原生選手。

在新能源滲透率突破60%、傳統車企紛紛向AI公司轉型的當下，這個背靠國資、賽力斯、火山引擎等多個陣營的全新品牌，究竟是AI造車風口下的又一個概念玩家，還是真能改寫行業規則的顛覆者？

從“AI加裝”到“AI原生”

國內汽車產業的電動化競爭已經進入白熱化，當續航突破一千公里、充電速度進入十分鐘級，三電技術的底層參數已經摸到了物理瓶頸，從磷酸鐵鋰到麒麟電池，行業技術的趨同度越來越高，絕大多數產品的續航、補能差異已經縮小到用戶難以感知的范圍，三電技術的同質化越來越明顯，智能化成為所有玩家爭奪的下一個制高點。

但縱觀當前市場，絕大多數品牌的智能化探索仍停留在“硬件先行，AI后置”的改良階段，就例如先把底盤、車身、三電設計好，再把語音助手、智能駕駛作為附加功能塞進去，哪怕是頭部新勢力和轉身最快的傳統車企，絕大多數也遵循這個邏輯。

這種模式下，AI始終是車輛的“附屬品”，不僅各模塊難以協同，更跟不上AI技術半年一迭代的更新速度。

傳統汽車的開發周期普遍在3-5年，AI大模型的性能每6-12個月就會完成一次躍升，當車型上市時，預裝的AI技術已經接近過時，同時由于硬件架構設計之初沒有為AI預留足夠空間，多模塊調度容易出現算力分配沖突，常見的“語音識別卡頓”“指令響應延遲”，本質都是架構錯位帶來的問題。

某研究機構2026年上半年的智能座艙測試數據顯示，當前市場上近七成AI座艙的跨功能協同成功率低于60%，用戶需要頻繁手動操作輔助完成指令，AI并沒有真正簡化體驗。

用戶需求也早已發生變化。今天的消費者買一輛20萬元以上的車，已經不再只對比加速、空間、續航，轉而追問“這輛車懂不懂我”。

2026年消費者調研顯示，超過62%的20萬元以上購車用戶將“智能交互體驗”列為核心選購因素，占比首次超過動力性能，其中“主動服務”“個性化記憶”是用戶呼聲最高的需求。

“能不能在我疲憊的時候主動調整氛圍？能不能記住我不同家人的使用習慣？能不能幫我把行程、補能、娛樂都安排妥當？”

用戶已經從“能用就行”轉向“好用、省心”，對智能化的需求從功能升級走向體驗升維，這恰恰是當前市場供給和用戶需求錯位的核心痛點。

AIVA想要瞄準這個行業痛點，把AI放在了造車的第一環節，先用大模型分析億萬級用戶數據挖掘真實需求，再根據AI得出的結論去定義整車硬件和體驗，也就是AIVA想給外界所傳遞出的“AI挖礦，人淘金”。

區別于傳統車企靠調研樣本推導需求，AIVA模式想要通過大模型處理全量用戶行為數據，直接挖掘出用戶自己都難以清晰描述的隱性需求：比如不同身材用戶對座椅角度的偏好、不同作息用戶對上車場景的氛圍需求、多人出行時不同乘員的個性化設置差異，這些分散的需求靠人工調研很難系統捕捉，AI可以完成批量歸類整理，最終轉化為可落地的產品定義。

再加上火山引擎從產品定義階段就深度參與，提供豆包大模型和全棧智能座艙技術，依托字節跳動在大模型訓練和多模態交互上的技術積累，AIVA的底層AI能力從起步階段就跳過了“從0到1”的打磨過程。

更值得注意的是AIVA的產業協同模式。

不同于傳統車企全產業鏈自己做，動輒投入數百億搭建工廠、供應鏈，不僅周期長，而且在AI技術迭代上容易受既有資源綁定，轉身緩慢；也不同于早年造車新勢力從零開始摸索——缺技術、缺制造經驗，第一款車型往往需要多年打磨才能解決品控問題，AIVA從誕生起就搭建了一套分工明確的生態。

賽力斯負責整車制造和工程落地，憑借十多年成熟的造車經驗和已投產的智能工廠，直接解決了產能和品控問題；火山引擎輸出AI核心技術，從大模型底座到座艙架構全程共創；國資平臺提供產業資源和政策支持，幫助品牌打通落地相關的配套環節；AIVA作為獨立主體負責品牌和產品體驗整合，聚焦用戶需求和產品體驗打磨。

這種“各展所長，協同造車”的模式也切中了AI汽車時代的競爭規律，在當前行業轉型的節點，單一家企業很難同時做好制造、電池、AI技術三件事，但開放協同才是更高效的路徑，也讓AIVA在起步階段就擁有了大多數玩家需要數年才能積累的資源配置。

面前的三道關

盡管范式創新足夠吸引人，但AIVA從誕生之日起就身處最激烈的戰場，瞄準的20萬元以上主流市場，本身就是目前國內車市競爭最慘烈的紅海，幾乎所有頭部玩家都已經完成了AI布局。

理想把研發體系全面轉向AI基座模型和具身智能，小鵬把自動駕駛和智能座艙合并，要做物理AI科技公司，蔚來把智能座艙升級為認知座艙，比亞迪把城市NOA下放到10萬元級車型，就連傳統合資品牌也都紛紛搭載了大模型語音交互。

所以當所有車都宣稱自己“AI賦能”時，AIVA“AI原生”的差異化賣點能不能被用戶感知到，能不能讓消費者愿意為“AI定義汽車”多付費，還是未知數。

畢竟對于大多數用戶來說，“AI原生”還是一個抽象概念，最終還是要落到實際使用體驗上，能不能比那些已經迭代了好幾年的現有AI座艙更好用，還需要量產車驗證。

而在發布會上，AIVA總裁、產品經理李博所闡述的“AIVA模式”聽起來很美好，產業協同也有資源支撐，但汽車說到底還是一個需要精密制造的工業產品，AI體驗再驚艷，要是制造質量不過關、供應鏈不穩定，一切都是空談。

與此同時，AIVA提出汽車會“持續成長，越用越懂你”，但AI技術迭代越快，對車云協同、OTA能力的要求就越高。要讓AI能力持續升級，不僅需要持續投入大量研發成本訓練模型，還要解決好端云協同的穩定性、用戶數據隱私安全等一系列問題。

同時，AIVA采用的“多巨頭分工協同”模式是產業創新，也暗藏協調難題。

賽力斯、寧德時代、火山引擎等合作方分屬不同領域，戰略目標、決策節奏、考核周期差異明顯，作為獨立運營的協調中心，AIVA需要從零部件供應鏈整合到生產質量管控，再到交付后的售后體系搭建，讓各方對齊節奏、同步發力，考驗的是超強的組織協調能力。

不過首款量產車ME7能否如期在今年年內亮相并完成高質量交付，就是對這套協同機制的第一塊試金石。

即使有賽力斯的制造經驗托底，AIVA鎖定的20萬以上主流新能源市場，本身就是競爭最激烈的紅海，一方面，特斯拉、比亞迪、理想、蔚來等頭部品牌已經完成布局，積累了大量用戶口碑和渠道資源，新品牌從零建立認知需要付出極高的營銷和渠道成本。

另一方面，當前行業價格戰持續，老牌車企不斷下放智能化配置，新興品牌也在持續升級AI能力，AIVA作為新入場者，需要在產品力、服務體驗、定價策略上打出明確差異化，才能從已定型的市場格局中撕開缺口。

當然，客觀來看AIVA的誕生對于整個汽車行業的意義，其實已經超過了品牌本身。

在AI造車從概念走向落地的關鍵節點，AIVA是第一個真正從0開始、完全按照AI原生邏輯打造的汽車品牌，它的探索不管成功還是失敗，都會給整個行業留下寶貴的經驗。如果AIVA能跑通“AI前置+產業協同”的模式，那無疑會給后來者提供一個可復制的范本，推動整個行業更快向AI原生轉型。

從品牌定位來看，AIVA切入20萬元以上主流市場的策略相對務實，這個市場是目前國內車市的核心增量區，用戶對智能化的接受度更高，也愿意為更好的AI體驗付費，只要能打出差異化體驗，確實有生存空間。背靠各方巨頭的資源加持，AIVA需要的是有足夠的空間慢慢打磨產品。

對于消費者來說，AIVA的入場當然是一件好事，更多玩家投入AI造車，會加速整個行業智能化體驗的升級，最終受益的還是普通用戶。

所以可以先不急于給AIVA下結論，畢竟第一款量產車ME7還要等到年底才會亮相，真實體驗如何、市場買不買賬，都要等到產品落地才能見分曉。