赛力斯：从“软件定义”到“智能融合”新能源汽车架构范式

汽车智能化产业正在经历发展模式的重要转变，行业已经走过零部件单点智能化的发展阶段，舱驾融合、动力底盘融合、智能辅助驾驶与底盘融合等跨域融合技术逐步落地，汽车产品定位也从单纯的交通工具，向着以人为中心，具备全时域、跨终端、全场景、全生命周期服务能力的智能生态载体演进。传统的软件定义汽车模式已经难以匹配新阶段的发展诉求，行业需要探索面向具身智能时代的新能源汽车全新架构范式。

2026 年 9 月 17-18 日，赛力斯科技公司数字能源部副部长刘小飞在 2026 第四届 AI 定义汽车论坛上表示，未来的新能源汽车应当定位为全域智能中枢、懂你的移动伙伴，以硬件与软件两大核心平台为基础，依托多类模型技术底座，构建全时域、跨终端、情感化、个性化、可成长的汽车智能体，实现从单体智能走向群体智能、从机械智能走向具身智能、从工具理性走向体验感性的产业跃迁。

刘小飞丨赛力斯科技公司 数字能源部副部长

以下为演讲内容整理：

新能源汽车行业技术与用户需求发展趋势

在技术发展层面，过去数年汽车智能化更多体现为各个功能模块的单点突破，智能辅助驾驶系统性能持续迭代，座舱交互体验不断升级，车控底盘智能化水平持续提升，各个域控制器独立实现能力增长。但面向未来的汽车产品，行业发展的核心不再是各个系统模块的独立智能化，而是实现多系统之间协同融合。对于终端用户而言，并不会单独关注座舱、智能辅助驾驶或者底盘的技术参数，用户更加看重上车之后整车使用体验是否流畅，车辆提供的服务是否具备主动性，车辆行驶过程当中的安全性与舒适性表现。基于这样的用户诉求，舱驾融合、动力底盘融合、智能辅助驾驶与底盘融合相关技术开始得到产业重视。汽车的产品属性也随之拓展，不再局限于交通工具本身，需要打造以人为中心，覆盖全时域、跨终端、全场景、全生命周期的智能生态服务。

刘小飞认为，未来的新能源汽车是一类具身智能体，区别于纯云端 AI 模型，也区别于手机端的软件助手，汽车拥有实体物理载体，可以感知外部环境，理解用户状态，完成决策输出，执行各类操作指令，并且能够实现持续迭代进化。可以将汽车的硬件系统和人体机能进行类比，车辆的执行机构对应人体四肢，雷达、摄像头、麦克风等各类传感器对应人体五感，区域控制器、网络通信以及整车电子电气架构构成车辆的神经中枢，中央计算平台与运动域控组成车辆的大小脑，云端与车端部署的 AI 大模型、多模态交互系统构成车辆的智商与情商。

技术迭代的最终落脚点是服务用户，脱离用户价值的技术仅能停留在实验室阶段。在新技术浪潮之下，用户对汽车产品的需求发生四大方向转变。首先是驾乘娱乐方式的转变，传统车载娱乐以音乐、广播、视频这类单一形式为主，未来将转向多模态感知交互娱乐，车辆可以识别用户情绪、用户状态以及所处场景，结合语音、视觉、触觉、氛围灯、座椅震动按摩等多种形式完成交互，实现人与车辆的情感共振。其次是驾乘角色身份的转变，传统场景下用户的身份主要为驾驶员，随着智能化能力提升，用户更多以体验者、乘客的身份使用车辆，当用户不再需要全程接管驾驶操作，车内空间的价值被重新定义，打开产品设计更多想象空间。第三是体验边界的扩展，传统汽车属于单体智能产品，只需要车辆自身能力提升，未来汽车需要实现全域互联，打通车辆、用户、云端等多方信息链路，打破信息孤岛。第四是服务关系的重塑，传统车辆服务模式以被动响应为主，需要用户手动触发各项功能，未来车辆可以实现主动关怀，预判用户潜在需求，前置完成需求响应。

综合以上变化，未来的汽车定位是全域智能中枢与懂你的移动伙伴，作为全域智能中枢，车辆不再只是简单的执行终端，而是融合车端、云端、用户多场景信息的核心节点，完成统一决策与调度，开展深度推理与任务执行。作为懂你的移动伙伴，车辆跳出冰冷机械工具的定位，深度融入用户日常生活，具备理解用户、陪伴用户的服务能力。基于该产品定位，未来的汽车可以依托硬件平台、软件平台两大核心平台，叠加多类模型基座，搭建全时域、跨终端、情感化、个性化、可成长的智能生态体。

汽车硬件架构设计思路

刘小飞认为，汽车的硬件平台可以由大脑、小脑以及躯干三大部分组成。大脑融合车端与云端能力，属于整车的核心中枢，承担环境感知、数据分析、车辆运行协调管理的职能。小脑对应运动域控，负责协调驱动、制动、转向、悬架各类系统，完成车辆运动层面的决策与控制。躯干对应区域控制器，承担任务执行以及各零部件之间信息传递衔接的工作。大脑负责思考决策，小脑负责运动管控，区域控制器构成整车的神经系统，传递上下行信息，三者协同工作，共同提升整车的安全性与智能化水平。

中央计算平台也就是整车的大脑，最核心特征是高集成度，将智能辅助驾驶、座舱以及其他系统进行整合。过去各类域控制器分别配置独立算力、数据以及算法，分散布置在不同硬件单元当中。中央计算平台完成多域融合之后，算力、算法、数据可以实现充分共享，依托统一调度与决策，实现更加丰富的跨域体验。融合控制模式缩短整车决策链路，系统响应速度得到提升，中央域控不只是算力硬件载体，更是整车智能体的核心大脑。

作为小脑的运动域控，和大脑、整车执行机构形成有机整体，依托标准化硬件接口实现全域高效协同，充分释放数据价值。运动域控具备跨系统的安全冗余备份能力，安全是下一代智能汽车的关键指标，当部分零部件出现失效故障，冗余系统可以快速接管车辆运行，规避危险行车场景。

区域控制器采用三大域控搭配四小域控的组合模式，根据车辆高中低配不同配置需求，可以灵活完成硬件组合配置。传统分布式整车架构内部存在大量独立控制器，分布于车身各个位置，带来线束冗长、整车重量偏高、硬件成本居高不下的现实问题。区域控制器能够收拢车身各部分线束与硬件接口，对接各个末端节点，有效缩短整车线束长度，实现整车轻量化，同时降低研发与制造成本。整套硬件架构具备强适配、高灵活、可闭环、可进化的特点，能够覆盖低端到高端不同车型，算力可以灵活配置，车端采集的数据可以上传云端完成训练，最终通过 OTA 将迭代能力下发至车端，实现大脑、小脑持续进化。

汽车软件架构体系

刘小飞认为，整车的软件架构可以划分为五层，分别为基础层、模型层、系统层、平台层、应用层。整套软件体系围绕数据、算力、算法三大核心要素，聚焦车内外各类智能应用场景，目标打造以车辆为中心的跨域智能体生态。

端云一体架构是整车大脑重要组成部分，云端依靠强大算力、数据资源以及生态资源，实现更深层次推理。车端依托本地算力、多传感器融合以及边缘计算能力，完成实时感知与响应，在紧急避障、行驶稳定性控制等场景，达成毫秒级反应速度。端云一体架构形成分工协作模式，车端负责实时响应与安全类操作，云端承担大模型深度推理工作，云端完成深度推理的成果再下发至车端落地执行。

运动域控软件采用分层模块化设计，适配不同车型、不同用户群体、不同使用场景带来的多样化功能需求。模块化架构如同积木组合，能够支持外部合作伙伴共创共建，依靠软件快速迭代，满足用户的差异化需求。针对用户对于舒适、运动、越野等不同驾驶风格偏好，可以通过调整软件参数、工作模式、场景配置，输出差异化驾乘体验。

区域控制器软件基于 AUTOSAR 平台开展模块化设计，减少系统耦合程度，提升平台可扩展性。软件内部划分设备抽象层、原子服务层、组合服务层以及应用 APP，分层设计提升软件复用能力，加快车型迭代速度，降低软硬件开发的复杂度，缩短整体开发周期。硬件完成更换之后，原有软件可以复用，各类使用场景可以通过功能组合实现，同时支持整车数据采集。

数据闭环层面搭建端侧数据中心加云侧数据中心的双中心协同架构。端侧数据中心负责数据实时采集与预处理，云侧数据中心承担数据汇总、模型训练、仿真验证、功能下发工作，构建面向汽车智能体，支持数据无缝流转、联合计算的平台。依靠源源不断的高质量数据输入，整车能力可以持续迭代。同时，新能源汽车产品竞争力不局限于车辆出厂时自带的功能，车辆交付给用户之后的进化速度同样十分关键。

未来展望与挑战

刘小飞认为，未来 AI 相关技术应当服务于车辆全生命周期，覆盖车辆买卖用修服全链条各个环节，落地全时域、跨终端、全场景、全生命周期的智能生态服务。汽车智能体的价值不只是服务车辆行驶过程，而是向用户输出完整全生命周期体验，推动汽车产业从一次性产品交易，转向持续性深度服务模式。

车内娱乐空间同样是未来重要发展方向，智能辅助驾驶普及推动车内第三空间属性持续增强，具备感知、交互、创造能力的沉浸式车内娱乐空间，可以为用户提供情绪价值，增强用户对于产品的粘性。

面向未来，新能源汽车将持续完成定位升级，车辆不再只是简单出行工具，而是懂用户的移动伙伴，全域智能助手，具备持续成长能力、带有温度与情感的智能体。同时产业发展依旧面临现实挑战，跨域硬件协同的稳定性、分层软件架构的实际落地效果、端云数据闭环的运转效率、全生命周期服务模式的商业化路径，都需要产业在后续产品开发过程当中持续打磨验证，推动从软件定义汽车走向智能融合汽车的架构范式真正落地。

（以上内容来自赛力斯科技公司数字能源部副部长刘小飞于2026年9月17-18日在第四届AI定义汽车论坛发表的《从“软件定义”到“智能融合”新能源汽车架构范式》主题演讲。）