作为全球消费电子与前沿科技发展的重要风向标，国际消费电子展（CES）始终是洞察产业变革趋势的核心窗口。2026年拉斯维加斯CES展会期间，汽车领域的技术展示呈现出鲜明的“AI原生”特征，传统汽车向“智慧生命体”转型的技术路径愈发清晰。从吉利汽车“智慧生命体”概念的发布，到BOS半导体车载AI加速芯片的亮相，再到LG多模态智能座舱解决方案的推出，一系列创新成果显示出AI定义汽车的技术框架。
人工智能（AI）已不再是汽车的附加功能模块，而是贯穿硬件架构、座舱体验、零部件体系和生态构建的核心。
一、从交通工具到智慧生命体
CES 2026展会传递出的最显著产业信号，在于AI定义汽车核心理念的根本性转变——汽车正逐步脱离“移动载具”的单一属性，向具备情感交互、自我进化与生态协同能力的“智慧生命体/智慧伙伴”转型。
吉利汽车在展会上发布的《AI Car白皮书》首次系统性提出“智慧生命体”概念，为这一理念转变提供了清晰的技术框架与理论支撑。根据白皮书界定，“智慧生命体”汽车需具备三大核心能力，且三大能力的实现均依赖于底层AI技术的突破性进展。其一，情感交互能力。区别于传统语音助手的被动响应模式，通过端到端语音大模型实现对语义、语气、语调乃至情感维度的深度理解，使汽车具备“情绪感知”功能。吉利研发的行业首个全链路融合端到端语音大模型，摒弃了传统级联式的自动语音识别、大语言模型、文字转音频拆分流程，通过对中间层隐变量空间的建模，实现对用户潜意识情感的精准捕捉，同时具备“自由捏音”“Voice ID自然识别”“全域方言”等个性化交互功能，推动人车对话从“指令传达”向“情感沟通”升级。其二，自我进化能力。依托AI原生操作系统（OS）与模块化硬件架构，汽车可通过云端数据迭代与端侧算力优化，持续升级模型能力、拓展功能边界。吉利提出的五层原生AI架构，以AI算力基座为核心，通过原生AI OS实现全域资源调度，结合智能体生态与超拟人通用人工智能（AGI）技术，使汽车具备“持续学习”特性，能够基于用户使用习惯动态优化交互逻辑与服务模式。其三，生态协同能力。打破单一车辆的场景局限，实现与移动终端、智能家居、可穿戴设备乃至智能机器人的全域互联。通过AIOS调度引擎，吉利“智能汽车全域AI”技术体系可融合多设备感知数据，构建“空天地一体”的智能生态网络，使汽车成为用户生活场景的核心连接节点。
图 吉利AI car概念图，来自网络
CES 2026展会上，赛轮思、LG等科技企业与车企的深度合作案例，进一步印证了这一趋势：赛轮思的Cerence xUI平台通过混合式自主智能体技术，将车载助手从被动响应系统升级为主动感知的“出行伙伴”；LG则提出“汽车是个人化智能空间”的价值定位，通过AI技术重构座舱体验链路。这种理念层面的变革，正引导整个汽车产业链向“AI原生”方向转型，从芯片设计、软件开发到零部件制造，均以“智慧生命体”的构建需求为核心导向，形成全产业链的技术协同与价值共创。
二、AI驱动汽车全链路智能化升级
CES 2026展会上，AI定义汽车的核心技术方向集中于车载AI硬件创新、智能座舱升级、智能零部件扩展及AI机器人融合四大领域。
（一）车载AI硬件创新：以模块化架构打破算力瓶颈
AI技术的落地应用离不开硬件算力的支撑，传统车载硬件架构存在算力固化、升级困难、适配性差等结构性缺陷，难以满足AI技术持续迭代的需求。CES 2026展会上，车载AI硬件创新的核心突破在于“模块化、即插即用、端侧优先”的架构重构，其中最具代表性的成果为高性能AI加速器Eagle-N驱动的即插即用AI盒子，以及基于精简指令集计算机（RISC-V）架构的车载AI芯片解决方案。
即插即用AI盒子的核心价值在于实现存量与增量车型AI能力的低成本升级，其技术逻辑基于“芯片级模块化集成”与“高速接口适配”两大核心技术路径。该盒子由韩国BOS Semiconductors与美国Tenstorrent联合开发的Eagle-N AI加速器驱动，Eagle-N芯片采用Tenstorrent的Tensix神经网络处理单元（NPU）核心，专为汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）与车载信息娱乐系统（IVI）设计，具备高达250万亿次运算/秒（TOPS）的NPU性能，同时支持PCIe gen5和通用芯片互连（UCIe）高速接口，可灵活对接各类ADAS和IVI处理器。从技术原理来看，Eagle-N芯片采用“小芯片（Chiplet）”架构设计，通过模块化组合形成完整系统，车企可根据车型需求定制算力配置，同时通过更新特定功能模块降低升级成本。这种设计不仅突破了传统车载芯片“一芯定终身”的局限，更实现了“AI密集型功能与传统车载功能的角色分工”：AI盒子专注处理多模态感知、大模型推理等高强度算力需求，现有车载系统则承担基础控制功能，通过系统级协同实现资源配置效率最大化。
图 韩国BOS公司的即插即用AI盒子，外观很素
设备端AI架构的普及是车载AI硬件创新的另一核心方向，其技术核心在于“边缘计算优化”与“数据隐私保护”的双重实现。传统车载AI系统多依赖云端算力支撑，存在响应延迟、网络依赖性强及数据安全风险等问题。CES 2026展会上，吉利、赛轮思等企业均推出端侧AI解决方案：吉利的AI Box通过端侧算力优化，实现70亿参数多模态大模型的本地运行；赛轮思与SiMa.ai合作，将小型语言模型CaLLM™ Edge部署于SiMa.ai的Modalix机器学习系统级芯片（MLSoC），实现边缘AI的低延迟、低功耗运行。从技术实现路径来看，端侧AI架构通过“模型量化压缩”与“算力精准分配”达成性能优化：采用量化技术将模型参数从浮点数转化为整数，在保障模型精度的前提下实现参数压缩和推理速度提升；同时通过AIOS调度引擎，基于任务优先级动态分配算力资源，确保核心交互功能的实时响应。这种架构设计不仅提升了AI交互的稳定性，更实现敏感数据的本地处理，避免语音、视觉等隐私数据的云端传输，从底层架构层面保障用户数据安全。
灵活集成能力是车载AI硬件创新的关键支撑条件，其技术核心在于“接口标准化”与“协议兼容性优化”。BOS Semiconductors的Eagle-N AI盒子支持与现有车辆电子设备的无缝集成，无需对原有车载系统进行大规模改造，大幅降低车企的研发成本与周期；吉利的AI硬件平台通过统一的接口协议，实现跨品牌、跨车型的适配，为“AI平权”战略提供硬件基础——极氪、领克、银河等不同品牌车型均可通过统一AI硬件模块获得一致性的AI体验。这种灵活集成能力打破了传统车载硬件“品牌专属、车型专属”的壁垒，为AI技术的规模化普及奠定硬件基础。
（二）智能座舱升级：多模态融合构建个性化智能空间
智能座舱是AI与人机交互的核心场景，CES 2026展会上，智能座舱升级的核心方向体现为“多模态AI模型集成”与“沉浸式场景体验构建”，其技术逻辑从传统的“功能叠加”转向“体验重构”，通过视觉、语音、触觉等多维度交互的融合，构建以用户为中心的个性化智能空间。LG展示的AI Cabin Platform与吉利的超拟人智能体Eva，成为这一技术方向的代表性成果。
LG的AI Cabin Platform是一款集成多种生成式AI模型的车载设备端AI解决方案，其技术核心在于“多模态AI模型的端侧协同”与“边缘+云混合架构”的构建。该平台整合视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）和图像生成模型三大核心模型，通过模型轻量化优化实现端侧部署。视觉语言模型（VLM）的核心能力为“图像理解与语义关联”，可通过座舱摄像头实现对用户手势、表情、动作及车外场景信息的精准识别，例如识别用户疲劳状态时自动调暗灯光、播放舒缓音乐，识别路边高频访问商户时主动推送相关信息；大语言模型（LLM）承担自然语言理解与任务拆解功能，支持多轮对话线程，可精准解析用户复杂指令（如“规划一条避开拥堵且途经充电桩的回家路线”），并调用导航、能源管理等功能模块完成执行；图像生成模型可根据用户需求生成个性化座舱界面、氛围灯效等视觉内容，提升座舱体验的个性化程度。
图 LG的AI Cabin Platform，来自网络
从技术架构来看，AI Cabin Platform采用“边缘+云”的混合AI模型：云端节点负责大规模模型训练与数据更新，依托云端强大算力支撑模型迭代；边缘端负责实时推理与交互响应，通过模型量化、剪枝等技术优化，确保在车载硬件有限算力约束下实现低延迟响应。这种架构设计既保障AI功能的持续进化，又确保交互体验的流畅性。此外，平台具备“场景感知与主动服务”能力，通过融合座舱传感器数据与用户行为数据，构建用户画像与场景模型，实现“服务找人”的主动交互逻辑——例如结合用户工作日程主动提供会议地点导航建议，基于用户驾驶习惯自动调整座椅角度与空调温度。
吉利展示的超拟人智能体Eva，将智能座舱的“情感交互”能力提升至新高度，其技术核心在于“星睿AI大模型、端到端语音大模型与流动记忆大模型的融合应用”。Eva不仅具备自然语言交互功能，还实现情感认知与长期记忆能力的突破：通过端到端语音大模型捕捉用户语气中的情绪变化，在用户情绪低落时主动播放舒缓音乐、输出安抚话术；通过流动记忆大模型记录用户驾驶习惯、偏好设置，形成个性化服务逻辑，实现“越用越懂”的进化属性。从技术实现来看，Eva基于LangChain、LangGraph等智能体编程框架开发，通过低代码平台降低开发与迭代成本，可快速适配不同场景需求。同时，吉利通过“一个吉利，一个座舱”的战略布局，将Eva与统一用户ID打通，实现跨品牌、跨车型的体验一致性，用户使用习惯与情感交互数据可在不同车型间无缝延续，强化“长期陪伴”的伙伴属性。
图 Eva有点类似于Siri，来自网络
赛轮思在展会上展示的音频AI解决方案，为智能座舱升级提供重要技术支撑。该方案涵盖语音信号增强、降噪、紧急车辆检测等核心功能，通过多扬声器与多音区技术，保障复杂驾驶环境下语音交互的清晰度与准确性。其核心技术逻辑在于“音频信号的AI实时处理”：通过AI算法过滤发动机噪音、风噪等环境干扰，精准识别用户语音指令；同时支持多音区识别，可区分主驾、副驾的不同指令，实现个性化交互响应。此外，赛轮思与微软合作开发的移动办公智能体，将智能座舱与办公场景深度融合，支持以语音为主的方式访问Microsoft 365 Copilot，实现会议提醒、邮件处理等办公功能，进一步拓展智能座舱的场景边界。
（三）智能零部件扩展：从核心系统到外围部件的全域AI赋能
“智慧生命体”汽车的构建不仅依赖核心AI硬件与座舱系统，更需要全车零部件的协同智能。CES 2026展会上，智能零部件扩展的核心突破在于“外围部件的AI化改造”，通过在传统零部件中集成传感器、AI芯片与通信模块，赋予零部件“状态感知、数据反馈、主动预警”的智能能力，推动汽车从“核心系统智能化”向“全车智能化”转型。米其林展示的“会思考”的智能轮胎，是这一技术方向的典型代表。
图 米其林智慧轮胎，来自网络
“会思考”的智能轮胎的核心技术逻辑为“传感器融合+边缘AI推理”，其技术实现路径可分为三个层面：其一，感知层集成压力传感器、温度传感器、磨损传感器等多种微型传感器，实时采集轮胎运行过程中的压力数据、温度数据、胎面磨损程度等核心参数；其二，处理层内置小型AI芯片，对感知层采集的数据进行实时分析与推理，通过预训练AI模型判断轮胎健康状态，识别潜在故障风险——例如通过磨损数据预测轮胎剩余使用寿命，通过压力与温度数据判断爆胎风险；其三，通信层通过车载总线与整车系统连接，将轮胎状态数据实时反馈至座舱显示系统与ADAS系统，同时在存在故障风险时主动发出预警信号，提示用户及时维护。
从技术价值维度分析，智能轮胎的应用不仅提升驾驶安全性，更实现“预防性维护”与“能效优化”的双重目标。传统轮胎维护依赖用户主观判断或定期检测，易出现维护不及时问题；智能轮胎通过AI实时监测与预警，可提前识别潜在故障，降低事故风险。同时，AI模型可基于轮胎状态数据与驾驶场景，输出优化建议——例如在湿滑路面建议降低车速，根据轮胎磨损情况调整胎压，以提升行驶稳定性与燃油经济性。除智能轮胎外，CES 2026展会上还出现AI赋能的智能悬挂、智能刹车等零部件，这些零部件通过集成AI技术，实现对行驶状态的实时感知与动态调整，进一步提升车辆操控性与舒适性。
智能零部件扩展的深层逻辑，在于“全车数据闭环”的构建。传统汽车零部件处于“被动执行”状态，无法产生有效数据；AI赋能后的智能零部件成为“数据采集终端”，通过全车分布式传感器网络，采集行驶过程中的各类数据，这些数据经端侧AI处理后，一方面用于实时优化零部件运行状态，另一方面上传至云端用于模型训练，推动整车AI能力的持续进化。这种“数据-模型-优化”的闭环机制，是“智慧生命体”汽车自我进化能力的重要支撑。
（四）自动驾驶和舱驾一体：老牌选手不可少
在CES 2026的自动驾驶展区，舱驾一体成为核心赛道，而Mobileye，德州仪器（TI）和瑞萨三大老牌选手凭借核心芯片技术，彰显了其不可替代的行业地位。两者推出的EyeQ™6H与TDA5芯片，分别以精准的场景适配和强大的跨域融合能力，为高阶自动驾驶落地提供了关键支撑。
Mobileye的环绕式ADAS方案是本次展会焦点，其核心动力源自EyeQ™6H芯片。该芯片凭借独特的异构计算架构，单颗即可处理11个摄像头与雷达传感器数据，集成计算机视觉、传感器融合及智能路网数据，可支持最高130公里/小时的“驾驶员脱手/需注视”驾驶，涵盖自动变道、拥堵辅助等核心功能。依托EyeQ™6H的高集成度，方案实现了ECU精简与成本优化，已斩获大众集团及美国头部车企订单，未来预期交付量超1900万套，成为主流车企的标配选择。
图 EyeQ™6H的现场介绍
TI推出的TDA5 SoC系列则直击舱驾一体的跨域融合需求，最高1200TOPS算力与超24 TOPS/W的能效比，可轻松支撑L3级自动驾驶。其芯粒设计与UCIe接口支持算力灵活扩展，单芯片即可覆盖ADAS、IVI及网关应用，且兼容前代软件资产，大幅降低车企研发成本。内置的ASIL-D级安全子系统与视觉预处理引擎，更保障了极端场景下的感知精度与决策安全性，为软件定义汽车提供了可靠的硬件基石。
图 TDA5高性能计算片上系统（SoC）的内部结构
瑞萨在今年CES上重点展示了其第五代R-Car产品的R-Car X5H，它是业内首款采用3nm制程的车规级多域融合片上系统（SoC），可同时运行先进辅助驾驶系统（ADAS）、车载信息娱乐系统（IVI）和网关系统等多项功能。在性能提升的同时，R-Car X5H相比5nm方案功耗降低了35%。
图 R-Car X5H在瑞萨产品体系中的位置，X代表everything
R-Car X5H将于2025年上半年向部分汽车客户试用，计划于2027年下半年生产。
三大厂商的技术突破印证，在自动驾驶向高阶演进的过程中，老牌选手的芯片积淀与生态整合能力，仍然是推动技术规模化落地的核心力量。
三、平衡性能与成本的AI规模化落地
AI技术的规模化普及，离不开成本效益的优化。未来的发展趋势将是“以技术创新降低成本，以规模化落地提升效益”，通过芯片架构优化、软件效率提升、供应链整合等方式，实现AI功能与成本的平衡。CES 2026展会上，Eagle-N芯片的小芯片架构、端侧AI模型的轻量化优化等成果，均体现这一趋势。
图 BOS的Eagle-N芯片及其开发板
成本效益优化的技术路径主要包括：
一，芯片架构创新，采用小芯片架构降低芯片设计与制造难度，通过模块化组合适配不同算力需求，避免“算力过剩”导致的成本浪费；
二，软件效率提升，通过模型量化、剪枝、蒸馏等技术，降低AI模型对算力的需求，减少对高端芯片的依赖；
三，供应链整合，通过生态协同实现核心零部件的规模化采购，降低硬件成本；
四，全生命周期成本优化，通过远程在线升级（OTA）实现软件功能的持续更新，延长车辆的技术生命周期，降低用户的总体拥有成本。
BOS Semiconductors的Eagle-N芯片通过小芯片架构与RISC-V架构的结合，实现高性能与低成本的平衡，其首席执行官Jaehong Park表示，将为汽车行业提供具备成本效益、高性能和低功耗的AI系统级芯片（SoC）。这种成本效益优化的趋势，将推动AI定义汽车从“概念化演示”走向“规模化落地”，实现向大众消费市场的渗透。
四、结语
CES 2026展会关于AI定义汽车的产业变革方向，总体来说是改良而不是革命。因为几乎所有概念和技术都出现了很多年，也在各种展会上出现过。
如果说比较有革命性质的，应该是车辆智能的即插即用AI盒子。这一举动本质上打破了绑定在车辆本身上的硬件和算法垄断。使得大量不能造车或者不打算造车的智能厂商涌入车载算法竞争领域，大大丰富了消费者的选择，也促进了行业竞争。
如果在未来有可能，能和即插即用AI盒子相媲美的革新，应该是部署在白盒硬件上的即插即用AI算法和数据存储，未来车主换车时，哪怕是换不同品牌的车，也可以像换手机一样迁移自己的算法、模型和数据，从而让自己的偏好跟着自己走。