作者 | 辰纹

当一个来自英伟达CEO黄仁勋的概念，意外成为中国汽车行业的年度热词，你就知道，事情没那么简单。

GTC 2026大会上，黄仁勋将开源AI智能体框架OpenClaw比作“AI时代的操作系统”，并断言它将是“下一个ChatGPT”。

这只“龙虾”迅速出圈，被中国汽车行业敏锐地捕捉并借用——“龙虾上车”成了最新的行业流行语，特指将智舱、智驾、底盘三大核心系统从底层打通、由一个统一的物理AI智能体全域掌控车辆的技术路线。

随后，从传统巨头到新势力，几乎在同一时间窗口，纷纷拿出了各自的“龙虾”方案。有的基于全线控底盘与舱驾一体融合架构，有的强调智驾感知与底盘决策的深度耦合，有的则将整车彻底“机器人化”。

尽管路径各有侧重，但核心共识已然形成，让AI不仅理解人的意图，更能精准、安全地控制车辆的每一个动作。

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“龙虾”全面登陆

理想是这场“龙虾运动”的急先锋，早在2月份时，就发布了搭载全球首个量产“完全体”全线控底盘的L9 Livis；3月份小鹏先行曝光全球首发博世新一代线控转向系统的GX，智己则发布“超级智能体IM Ultra Agent”，一套集成线控底盘、L4级智驾大模型与千问大模型的系统，被行业形象地称为“智己版龙虾”。

此外，华为乾崑发布了业界首创的“六合一全域融合”数字底盘引擎；比亚迪则将云辇系统全面铺开，从10万级到百万级全覆盖；甚至连特斯拉Cybertruck也已经实现线控转向量产。

从上表中各品牌纷繁的技术名称里，我们可以清晰看到一条共同的主线，打破智舱、智驾、底盘三域之间的“墙”，实现从信息世界到物理世界的贯通。

过去，汽车的三大核心系统各自为政，智舱域负责交互与娱乐，智驾域负责安全与决策，底盘域负责执行与操控，三者之间通过复杂的线束和协议通信，不仅延迟大、协同难，还造成了硬件冗余和成本浪费。而“龙虾”技术的本质，正是用统一的中央大脑打通这三域，让AI不仅听得懂话，还能“动手”执行。

尽管路径趋同，但各家的差异化能力同样鲜明。

智己主打“全域代劳”，千问大模型让AI听懂用户意图后，直接通过线控底盘执行操作，从“我累了，找个能看湖景的咖啡店”到车辆自动规划路线、下单咖啡、调整悬架，一气呵成。

理想的差异化在于“完全体”，L9 Livis不仅集成了线控转向和四轮转向，还首发了全电控机械制动（EMB），彻底告别了传统液压制动，真正实现了转向-制动-电驱的全线控化。配合两颗5nm自研马赫100芯片提供的2560 TOPS算力，理想将L9 Livis定位为“具身智能时代旗舰SUV”。

蔚来的“天行智能底盘”则更注重全主动悬架与线控转向的深度融合，全主动悬架支持四轮独立响应，响应速度高达每秒1000次，让一台车长超5.3米的大型SUV转弯半径达到5.4米。

华为作为供应商的角色尤为特殊，其乾崑数字底盘引擎通过打通X、Y、Z三轴控制，将动力、制动、车身、底盘进行全域融合，并可向车企开放研发体系和流程标准。2026年预计搭载华为乾崑智驾的车型将超80款，累计搭载量预计达300万辆。

比亚迪则是“技术平权”的代表，从20万级的夏全系标配云辇-C，到仰望U7、U8搭载的云辇-P，云辇技术已经覆盖了从10万级到百万级的全产品矩阵，让智能底盘不再是高端车型的专属。

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从“三大孤岛”到“一个大脑”的必然

要理解这场“龙虾集体上车”，需要回到过去几年智能驾驶的真实体验。

2025年，搭载城市NOA的乘用车已达到267万辆，但用户的使用意愿并不乐观，原因在于，传统的智能驾驶方案将智驾、智舱、底盘视为三个独立系统，各自拥有独立的感知、决策和执行模块。智驾系统负责规划路径，智舱系统负责与用户交互，底盘系统负责执行操控，三者之间缺乏统一的语言和协同机制。

这种“孤岛式”架构带来的体验问题比比皆是。

一个典型的场景，某市街头，一辆亮着左转灯的自动驾驶车因没有车辆让行，机械地闪烁信号却无法前进，感知系统看到了障碍，决策系统制定了规则，但执行系统却无法灵活调整策略，与此同时，消费者对于辅助驾驶汽车识别不了静止车辆的困惑更是普遍存在。

在理论上以及数据统计显示，城区智驾比新手司机更安全，可对追求驾驶效率的用户而言，“安全但缓慢”的体验仍难以替代人工驾驶。

造成这种问题的根源在于：

智驾系统“想得到”但“做不到”，即使AI做出了最优的路径决策，底盘执行的速度和精度也无法跟上；

底盘系统“做得到”但“想不到”，拥有强大的物理操控能力，却无法预知前方的路况变化；

智舱系统“感知得到”但“联动不了”，用户发出语音指令，系统理解意图，却无法协调底盘做出相应动作。

智己的IM Fusion Nova架构正是在这一背景下诞生的，它打破了传统“感知—决策—执行”的线性链条，将三大系统从底层统一到一个架构下，使AI能够全域掌控车辆动作，这种融合的意义，用智己的话说，是让AI不仅“理解人”，更能“掌控车”。

在对AI技术应用的认知和布局上，各品牌也都形成了统一的共识。

何小鹏将2026年视为“物理AI商业化的关键之年”，他认为2026年至2028年是这一技术走向成熟的关键窗口期，小鹏2026年仅AI领域投入就达70亿元。

蔚来李斌将人工智能定位为公司年度优先事项，成立近30名专家组成的“人工智能技术委员会”统筹推进。

长城佘士东也指出，汽车智能化正呈现两大趋势，多动力需求普遍化和整车“智能体化”演进，用户与车辆的交互将仅通过自然对话和主动服务两种方式实现。

在技术层面之外，长期的价格战和不断收窄的利润率，推动着市场逻辑发生转变，迫使车企从“堆料竞赛”转向“体验竞争”。就像智己的IM Ultra Agent，它没有继续在座舱算力或智驾感知的单项指标上堆料，而是从底层重新定义架构标准。

据亿欧智库预计，2025年中国乘用车智能底盘市场规模将达到466亿元，2030年将达到1171亿元，年复合增长率高达20.24%。很显然，这个千亿级市场，正以“龙虾集体上车”的方式宣告自己的到来。

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“龙虾”上车后的暗礁

必须认识到，任何技术革命在初期都伴随着阵痛，“龙虾上车”也不例外。

最直接的安全问题是线控底盘系统的可靠性。

线控技术取消了方向盘与车轮之间的机械硬连接，转向完全依赖电信号，一旦系统失效，后果不堪设想。

正因如此，1月27日，国家发布了《汽车转向系基本要求》强制性国家标准（GB17675—2025），重点完善线控转向的失效规定，明确在不同失效场景下的安全应对策略。该标准将于2026年7月1日正式实施，为线控转向技术大规模装车扫清法规障碍。

可是，法规的完善不等于技术的成熟，在极端工况下，线控底盘仍面临电磁兼容性、传感器信号干扰、软件算法缺陷及冗余切换平滑度等技术难点。尤其是全电控机械制动（EMB）技术，虽然理想已在L9 Livis上率先量产，但行业整体普及仍需时间验证。

其二，成本与渗透率的矛盾同样棘手。

线控底盘目前仍处于产业化初期，其研发、制造和验证成本远高于传统EPS系统，为满足国标安全要求，必须配备全套冗余硬件——双ECU、双电机、双路线束、双电源，零部件数量和精度要求大幅提升。一套线控转向系统的成本约为主流EPS系统的2~4倍。

现在智己虽然将线控转向下放至30万元级市场，但要让这项技术真正“飞入寻常百姓家”，还需要产业链的成熟和成本的大幅下降。

此外，更大的挑战在于用户认知和体验的断层，“龙虾上车”的本质是用一个统一的AI大脑接管全车，这意味着用户对车辆的信任模式需要根本性转变，从信任机械系统转向信任AI系统。

目前大多数消费者对辅助驾驶功能的付费意愿仍不高，如何让用户为“物理AI”买单，是一个远比技术难题更难解的商业命题。

不过，放眼未来，行业的发展趋势已经清晰。

第一，线控底盘的渗透率将加速提升，2026年被业内视为线控底盘量产上车的“元年”。华金证券研报指出，在智驾催化下，线控底盘将迈入放量周期，市场规模将进一步扩张。

第二，底盘域控制器的集成化程度不断提高，减少冗余硬件，提高响应效率，将成为主流方向。

第三，物理AI与Agentic AI将双线并行演进——自动驾驶等物理AI通过规模化量产与数据积累推动能力跃迁，智能体AI则重塑用户交互方式。

据预测，2026年至2030年，智能网联汽车预计新增1.2亿辆，用户日均智能座舱使用时长已超过2.5小时。

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结语

“龙虾上车”不是一个偶然的热词，而是汽车智能化从“软件定义”迈向“物理AI”的必然注脚。当智己率先喊出“物理AI上车”的口号时，各大品牌早已在幕后磨刀霍霍。理想的“完全体”、小鹏的SEPA 3.0、蔚来的天行底盘、华为的乾崑XMC、比亚迪的云辇矩阵——每一条技术路线都在指向同一个终点：让汽车真正拥有属于自己的“大脑”和“身体”。

2026年，注定是智能汽车从“会说话”到“会做事”的转折之年，而那只“龙虾”，不过是一个可爱的比喻，背后承载的，是整个人工智能从信息世界跨入物理世界的宏大叙事。

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