當前，汽車行業(yè)的電動化技術逐步趨同，智能化布局成為車企拉開差距的核心賽場。與此同時，汽車也不再是孤立的交通工具，而是開始成為跨終端生態(tài)的節(jié)點。

12月3日，理想汽車正式發(fā)布理想AI眼鏡Livis，還宣布攜手蔡司達成全球戰(zhàn)略合作，該產品系雙方合作的首款落地產品，售價1999元起，國補后起售價下探至1699元。

這款智能附件進一步將其智能座艙體驗與用戶移動場景銜接起來，也是車企跨界布局AI終端的又一種實踐。

北京市社會科學院副研究員王鵬在接受澎湃新聞記者采訪時談道，這一現象反映了汽車產業(yè)從“電動化競爭”向“AI化生態(tài)競爭”的全面升級，競爭維度從產品性能延伸至生活服務能力。

理想AI戰(zhàn)略再落子：智能座艙延伸與數據閉環(huán)

在理想汽車CEO李想看來，人工智能是“未來的全部”。他也多次強調，希望外界將理想視為一家AI企業(yè)。在財報電話會上，李想曾提及，公司全年研發(fā)總額將達到120億元，其中對人工智能的投入就將超過60億元。

理想汽車高級副總裁范皓宇在接受澎湃新聞采訪時介紹，在理想汽車的戰(zhàn)略版圖中，機器人可以分為兩類：具身機器人與人形機器人。其中，具身機器人是給最常用的工具賦予“眼睛”“大腦”和“心臟”，讓其在原有形態(tài)上進一步智能化，最終演化為機器人。

基于這一具身智能的思路，AI終端被清晰地劃分為四種形態(tài)：L4級自動駕駛的車，是跑在路上的汽車機器人；升級后的智能座艙，是會思考的空間智能體；智能進化后的充電站，是自動服務的充電機器人；而AI眼鏡，就是戴在頭上的穿戴機器人。

為何從眼鏡做起？范皓宇解釋，“理想一直在探索能夠自然、持續(xù)陪伴用戶的智能設備形態(tài)。而眼鏡因其日常佩戴時間長、靠近眼睛、耳朵、嘴巴，且無需改變用戶習慣，是目前最自然的交互入口?！?/p>

從技術上來看，理想AI眼鏡Livis的AI交互模塊與理想自研的VLA司機大模型同源，能快速響應語音指令，也可通過1200萬像素超廣角鏡頭感知物理場景，實現更精準的場景化服務。這種技術復用既降低了研發(fā)成本，也保證了與車機系統(tǒng)體驗的一致性。

從生態(tài)來看，范皓宇強調，Livis不僅是理想智能座艙的“第三塊屏”，而是理想在AI終端上的自然延伸，眼鏡、手機、車機三個終端的關系非常清晰，“一個是長期佩戴，一個是長期揣兜，一個是觸摸記錄。當這三個東西匯在一起的時候，可以打造一個比較符合用戶預期的自然體驗。”

理想汽車龐大的用戶基數與海量的語音交互數據，為AI眼鏡的算法效果提升提供了數據支撐，而眼鏡收集的用戶視覺交互數據，又將繼續(xù)提升AI眼鏡，以及反哺智能駕駛算法優(yōu)化，形成“硬件-數據-算法”的閉環(huán)。

AI眼鏡是理想汽車構建跨終端AI生態(tài)的起步動作。范皓宇透露，理想已經在今年1月份成立了穿戴機器人部門，該部門將長期致力于AI終端產品的研發(fā)。

同時他也提到，公司想做的事情是真正圍繞AI來做好的產品，而不是給消費電子產品上增加功能，“我們處在一個競爭的漩渦里，但我們要跳出這個漩渦，我們做的事情是做用戶真正需要的東西?！?/p>

車企集體入局AI終端：技術“一變多”的增長空間

理想發(fā)布AI眼鏡的動作，背后是整個汽車行業(yè)對AI終端布局的集體共識。從手機、AI眼鏡到人形機器人，車企跨界的邊界正在不斷拓寬：蔚來推出NIO Phone，吉利通過星紀魅族的手機構建車機同屏生態(tài)并推出AR眼鏡，比亞迪與大疆合作推出“靈鳶”車載無人機系統(tǒng)，長安、小鵬紛紛發(fā)布人形機器人等。

王鵬分析說，車企布局AI眼鏡、人形機器人等智能終端的核心驅動力在于技術遷移需求與生態(tài)卡位戰(zhàn)略：

一方面，自動駕駛、智能座艙與人形機器人在環(huán)境感知、決策控制等技術模塊上高度同源，車企可復用現有技術積累降低研發(fā)成本；另一方面，AI智能終端是未來“空間智能化”的關鍵入口，車企需通過提前布局搶占“移動生活場景”生態(tài)主導權，從單一交通工具制造商向“智能空間運營商”轉型。

他認為，車企跨界AI智能終端具備三大底層優(yōu)勢：硬件復用能力、感知技術積累、數據與場景優(yōu)勢。這些優(yōu)勢可支撐車企形成差異化競爭力：通過技術復用降低研發(fā)成本，依托生態(tài)合作加速迭代，構建“硬件+算法+場景”的護城河，形成從車端到終端的協(xié)同生態(tài)。

在中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉看來，汽車行業(yè)的電池、傳感器等零部件，幾乎可以無縫導入具身智能等新領域。在汽車行業(yè)內卷嚴重的當下，這為汽車企業(yè)找到了一個新賽道，讓車企意識到可以通過技術的“一變多”來尋求更大的增長空間。

但車企跨界布局AI終端，不可能一蹴而就。

王鵬指出，車企跨界面臨技術跨域適配（車端與終端在數據需求、交互邏輯上存在差異，需針對性優(yōu)化）、商業(yè)化瓶頸（當前智能終端技術成熟度不足，算力、能耗、成本需突破才能規(guī)?；逃茫?、生態(tài)協(xié)同風險（需同時管理汽車與終端雙重供應鏈，依賴伙伴技術迭代進度）等挑戰(zhàn)。

“盡管挑戰(zhàn)顯著，但長期價值值得看好：AI技術融合不可逆，車企提前布局可搶占戰(zhàn)略制高點；政策與市場雙輪驅動下，智能終端需求將持續(xù)釋放。若車企能通過技術復用與生態(tài)合作降低成本，依托銷售網絡快速觸達用戶，未來或可復制‘產品競爭到平臺競爭’的跨越，構建覆蓋出行、家庭、工業(yè)的AI生態(tài)?！彼a充說。