从智能汽车到具身智能：斑马智能探索AI走向物理世界的新路径

杭州，云栖大会现场，人工智能正在从数字世界加速走向真实世界。

9月23日，在2026云栖大会期间，斑马智能发布新一代全模态端侧大模型AutoOmni2.0-23B-A3B，并展示全新AutoClaw2.0智舱协作服务实车方案。与此同时，围绕人工智能从云端走向终端、从“能对话”走向“能行动”的产业趋势，斑马智能也进一步释放出向具身智能延伸的信号。

这家公司希望探索的，不只是让汽车变得更加智能，而是以汽车这一已经实现大规模产业化的智能终端为“中试场”，持续训练和验证人工智能理解用户、理解环境、调用服务和执行任务的能力，并将这些能力向机器人等更多具身智能终端延伸。

这背后，与阿里巴巴集团正在推动的全栈AI战略形成了新的产业连接。

过去几年，智能座舱快速普及，但一个现实问题始终存在：汽车虽然装上了越来越多的App和语音功能，用户却并不一定真正频繁使用。

原因并不复杂。驾驶和乘坐场景天然要求用户减少对屏幕的操作，传统的“点击—打开—输入—确认”交互方式，在汽车里并不适合。

斑马智能认为，AI进入汽车真正需要改变的，并不是增加更多功能，而是改变人与汽车交互的方式。

9月23日发布的AutoOmni2.0-23B-A3B，采用MoE混合专家模型架构。斑马智能方面介绍，在智能座舱场景中，该模型普通任务处理能力堪比10倍参数量级的云模型，复杂任务处理能力相当于10倍参数量云模型的80%至90%。

但斑马智能首席产品官蔡明认为，端侧模型最重要的价值并非简单追求“更快”“更便宜”或者“更隐私”，而是推动交互范式发生变化。

在云栖大会现场，斑马智能展示了全车全时免唤醒、主动智能迎宾、无感智能停车付费等场景。

这意味着，AI不再只是等待用户发出“你好……”之后才开始工作，而是可以持续存在于车内，在用户需要的时候进行响应，在不需要的时候保持安静。

蔡明曾以餐厅服务员作比喻：过去的AI像站在包间外，用户喊它才进来；而未来的端侧AI更像一直在包间里的服务员，可以观察场景、理解上下文，在合适的时候主动提供服务。

从“被唤醒”到“始终在场”，变化的其实是人与机器之间的关系。

一辆车，为什么可能成为具身智能的“中试场”？

当下，具身智能成为人工智能产业的重要发展方向。

在2026云栖大会的产业展示中，智能汽车、具身智能、智能硬件被放在Physical AI的重要应用场景中。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在大会上提出，随着AI能力持续突破，机器正在成为“思考的主力”，人工智能正在从数字世界进一步走向现实世界。

在这一背景下，斑马智能提出了一个值得关注的产业观察：

智能汽车可能是当前具身智能最成熟、最具规模的“中试场”之一。

与仍处于快速产业化阶段的机器人相比，汽车已经拥有大规模量产能力、成熟供应链和真实用户场景。

一辆智能汽车同时涉及多芯片平台、操作系统、传感器、语音、视觉、导航、车控、多媒体以及大量第三方服务。AI需要在一个复杂的物理空间里理解人、理解环境，还要在安全边界内完成任务。

这意味着，汽车本身就是一个复杂的“AI实验室”。

斑马智能首席技术官司罗表示，智能汽车已经形成千万级装机规模和庞大的服务生态，可以成为人工智能能力进行大规模真实场景验证和持续迭代的平台。

斑马智能方面介绍，目前其已经形成400余家服务商组成的生态体系。

“具身是形，智能是核。”邢悦表示，未来具身智能的发展不能只关注机器人的运动能力，也需要关注机器对人和环境的理解能力。

在这一逻辑下，机器人拥有怎样的身体固然重要，但决定其能否真正进入家庭、办公、商业服务等复杂场景的，还有它是否拥有足够强的“理解能力”。

而汽车过去十年的智能化发展，恰好提供了一个已经大规模存在的现实环境。

斑马智能的技术路线，也正在从智能座舱向更广泛的个人智能演进。

据介绍，元神AI正在从智舱AI迈向Personal AI，并推动三个层面的连接：连接云端与车端的算力和服务，连接用户的多个终端，连接用户与服务。

这意味着，汽车不再只是AI应用的一个独立终端，而可能成为用户个人智能体系中的重要节点。

斑马智能与AI数据终端公司YoooClaw联合展示的生态智能体方案，尝试在数据合规的前提下打通用户“车内1小时”和“车外23小时”的上下文，使AI从单一设备助手逐步向跨终端个人智能体演进。

编辑：HN008