2025年，智能眼镜成为最火智能硬件之一，理想汽车发布的AI眼镜Livis引发广泛关注。该产品重36克，支持1000张照片拍摄、41分钟视频录制、7.6小时音乐播放及6小时通话，具备全天候使用能力。其核心讨论点在于与车载语音助手“理想同学”的交互逻辑，以及眼镜与车端响应是否冲突。
理想推出Livis的深层意图在于构建具身智能生态入口。随着汽车行业从智能辅助驾驶向AI基座大模型演进，汽车本身正与其他智能硬件共同构成具身智能体的不同表现形式。通过统一AI大模型连接汽车与智能硬件，车企有望实现从单一卖车到软硬件持续付费的盈利模式转型。
这一趋势被视为2019年硬件厂商进军汽车制造的“后续”。当年，手机等硬件厂商因产业增长见顶转向汽车领域，推动车机互联与智能驾驶发展。小米宣布造车，华为聚焦ICT技术形成HI模式与鸿蒙智行，OPPO、VIVO、魅族等也纷纷与车企合作推出NFC钥匙、全场景车载方案。
此轮转型本质是硬件厂商从简单制造向复杂制造的逐利行为，同时为汽车智能化奠定基础。2023年特斯拉FSD V12发布后，端到端智能驾驶技术快速迭代，AI模型逐步实现自我学习与进化，汽车由此演变为以AI为基座的具身智能入口。
至2025年，中国新能源汽车经历十五年发展和集中爆发后增速放缓，2024年出现多次月度增速回落，年底价格战加剧，行业面临增长瓶颈与利润压缩。在此背景下，将汽车作为具身智能载体并与多元智能硬件联动，成为业内共识。
特斯拉推进“汽车+AI+机器人”生态；小鹏布局Iron人形机器人、汇天飞行汽车，并发布第二代VLA大模型；大众与微软合作AR眼镜HoloLens应用于船舶维修场景；宝马则与华为HiCar合作提升车内互联体验。蔚来于2023年推出的NIO Phone虽当时反响平平，现也被视为车企向智能硬件延伸的一部分。
两轮变革共同指向高毛利商业模式探索：一方面智能技术加速渗透车载场景，另一方面汽车作为具身智能枢纽连接多类智能设备。这不仅促进智能硬件工艺成熟，也为车端应用拓展出更多潜在场景。
智能硬件相较汽车具有体积小、便携性强、价格低、用户接受度高等优势，更易形成高频数据采集通道。理想AI眼镜与车内大模型及自研芯片联动，可将日常使用数据回传训练AI基座模型，形成闭环反馈机制，提升整体智能水平。
车企商业叙事由此从“造车”转向“消费者智能生活平台”，叠加数据闭环与AI能力优势，催生资本关注的新商业可能。小鹏在2025科技日发布“物理AI”战略后股价盘中上涨13%，被媒体称为该领域先锋代表。
资本看好非整车业务，源于AI驱动的智能硬件与传统造车属不同商业模式。若将汽车视为具身智能的一种形态，则其内部AI基座模型为核心，外部车身仅为交互端口，体现软件定义汽车（SDV）理念。
汽车生命周期因此由购买、使用、维修、转售的传统链条，转变为功能订阅、OTA升级、座舱服务等可持续变现模式，此类服务毛利率普遍高于整车销售。同时，智能硬件与汽车共享同一AI基座，感知、定位、生成式交互、OTA平台等组件可复用，摊薄算法、算力与数据成本。
Momenta凭借端到端飞轮模型适配超130款车型，利用规模效应降低开发与服务成本，成为行业头部企业的重要原因。此外，AI能力还可溢出至工业生产环节，如西门子运用AI优化产线，提升产能与良率，并反哺交付效率与成本控制，使AI成为跨部门共用能力。
高毛利服务收入、低成本摊销、运营提速三者结合，形成基于AI模型发展的新路径，重塑汽车与智能硬件的能力边界与盈利结构，为企业提供更大商业想象空间。
然而，AI转型门槛极高，需在算法、算力、数据、供应链整合与规模化方面全面投入，形成显著壁垒。若汽车与智能硬件共用AI底座，则必须依赖大规模真实数据训练模型，要求产品销量足够支撑数据闭环运行。
特斯拉在智能驾驶领域的领先与其全球车队积累的行驶里程密切相关，涵盖训练、验证与边缘场景覆盖三大功能。类似逻辑适用于智能硬件扩展——销量决定用户基数，进而影响数据质量与模型迭代速度。
目前具备资金、技术团队与市场影响力的车企有限，中尾部企业难以跟进。理想2024年研发投入约111亿元人民币，小鹏计划2025年投入95亿元，其中AI相关达45亿元。特斯拉因自建Dojo超算平台，在AI算力上投入达十亿美元级别，2024年研发支出约为4.5～4.6亿美元。
上述数字反映巨额且持续的资金需求，市场对短期投入反应积极，但长期仍看技术兑现能力。若投入未能转化为实际进展，后续融资将面临挑战。
综合来看，能够贯通AI、汽车、智能硬件与具身智能各环节的企业，必须具备充足资金、专业技术人才与规模化基础，方能采购芯片或算力资源、持续迭代算法，并依靠规模效应提升AI基座整体性能。
这些条件决定了只有少数头部品牌具备竞争力，行业格局或将更加固化，马太效应显著，赢家通吃局面趋于明显。
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