以丰田IMV Origin“宜家式皮卡”为案例，拆解模块化硬件与AI智能座舱两条路线，并给出制造与体验协同的落地清单。
从“宜家皮卡”到智能座舱：模块化与AI如何重塑汽车体验
日本移动出行展上，最容易被忽略的往往最值得认真看。丰田的 IMV Origin 概念车就属于这一类：没有夸张的灯语、没有满屏的交互，甚至称得上“朴素”。但它用一种近乎“平板包装”的思路，把一台车拆成可运输、可快速拼装、可随需改装的平台——像家具一样到货再组装。
这件事对 2025-12-31 的汽车行业来说并不“复古”，反而非常现实：车企一边面对成本压力与供应链不确定性，一边又被用户对个性化与体验升级的期待推着走。有人从硬件下手，用模块化把车做成“可变形工具”；也有人从软件入手，用 AI 把车做成“会成长的终端”。两条路看起来不同，但目标很一致：更快地满足更多样的真实需求。
这篇文章把 IMV Origin 当作一个案例，聊清楚三件事：模块化为什么会回潮；中国品牌为什么更偏向用 AI 做智能座舱与本地生态；以及在“人工智能在汽车制造”这条主线里，车企该怎么把硬件模块化与软件 AI 化协同起来，做出能带来线索转化（LEADS）的产品方案与落地路径。
IMV Origin 传递的信号：把车做成“可拼装的平台”
**核心观点：IMV Origin 的价值不在外观，而在产品架构。**它强调的不是“我是什么车”，而是“我能变成什么”。
从已公开的描述看，IMV Origin 接近一台极简的平板载具：把不必要的舒适配置与复杂装饰降到最低，把底盘与承载能力当作第一优先级。更重要的是，它采用可在目的地进行组装和上装（upfitting）的思路：
- 运输阶段尽量扁平化，降低物流体积成本
- 交付阶段再根据用途装上货厢、工具架、箱体或生活化模块
- 面向商业与生活多场景，一车多用
这套思路对传统车企很“丰田”：先把可靠、可维护、可复制的底层能力做好，再让生态伙伴与用户去扩展。
“平板包装”不是噱头，而是供应链与渠道策略
如果你把 IMV Origin 当成一台车，很容易觉得它太简陋；但如果你把它当成一种生产与交付方式，它就变得很有杀伤力。
对商用与工具型客户来说，痛点常常不是“动力够不够强”，而是：
- 交付周期：车辆与上装分别采购，改装排期长
- 维护成本：结构复杂导致维修贵、停运损失大
- 需求多变：同一台车在旺季、淡季承担不同任务
模块化底盘 + 本地化上装，能让车企把“标准化规模”与“因地制宜”同时抓住。尤其在 2025 年，许多企业更愿意为“可预测的总拥有成本（TCO）”买单。
模块化 vs AI：两种路线都在争夺“可定制体验”
**核心观点：模块化解决“车怎么变”，AI 解决“车怎么懂你”。**前者偏硬件与交付，后者偏软件与运营。
IMV Origin 代表的是传统制造思路的极致：把产品复杂性从“工厂内”转移到“交付后”，让车像积木一样配置。与之形成对照的，是近几年中国品牌在智能电动车上的另一条主线：用 AI 驱动智能座舱，把体验做成可持续迭代的软件服务。
中国品牌更擅长的打法：AI 智能座舱 + 本地生态
在中国市场，用户对座舱的要求早就不是“能连蓝牙、能导航”了，而是：
- 语音要能连续对话，能理解省略信息（“去上次那家咖啡店”）
- 导航要懂实时路况与个人偏好（避开我不爱走的高架）
- 车机要和本地生活服务打通（停车、充电、ETC、外卖取货点）
- 家庭用车要有多用户画像（爸妈、孩子、司机模式切换）
这些体验的上限来自 AI：语义理解、个性化推荐、意图识别、多模态交互、端云协同。也正因为是软件能力，中国品牌更容易形成“越用越顺手”的粘性，从而把一次性卖车变成持续运营。
丰田式模块化的优势：可靠、可控、可规模化
我一直认为，智能座舱再强，也不应该掩盖一个事实：车首先是工具，其次才是终端。
模块化的强项在于把变化限定在可控范围内：
- 底盘、动力、制动等安全相关系统保持标准化
- 上装、货厢、储物、工具位等非安全关键部位快速更换
- 改装可被认证与监管，更利于商业化落地
对于工程、农业、应急、园区物流等场景，模块化往往比“炫酷交互”更能直接带来效率提升。
把两条路合到一起：AI 在汽车制造与体验里的“连接点”
核心观点：真正的下一代汽车不是“硬件模块化”或“座舱AI化”二选一，而是用 AI 把模块化从设计、制造、交付、运维全链条打通。
这也是本系列《人工智能在汽车制造》的关键：AI 不只在车里，更应该在工厂、在供应链、在质量、在服务里。
1）AI 让模块化更好设计：用数据决定“该模块化什么”
模块化做得不对，会把复杂性转移成混乱：模块太多、接口不统一、供应商各搞一套，最后成本更高。
更稳的做法是用 AI 做“模块边界决策”：
- 基于售后与运营数据，找出高频更换/高故障部件
- 基于场景需求聚类（园区配送/市政维修/露营改装），定义标准模块包
- 用仿真与生成式设计优化接口与结构强度，减少冗余材料
一句话：用数据决定模块，而不是凭感觉画模块。
2）AI 让制造更敏捷：柔性产线 + 质量检测闭环
模块化最大的制造挑战是“多变但要稳”。AI 在这里最实用的两招：
- 视觉质检：用计算机视觉检测焊点、涂胶、装配偏差，把缺陷拦在出厂前
- 工艺参数预测：基于历史批次与环境变量（温湿度、设备状态），预测良率并提前调参
当模块的装配精度与一致性更高，后端的改装与拼装才能真正快起来。
3）AI 让交付更可运营：从“卖配置”到“卖任务完成”
对线索转化来说，最有效的不是堆功能，而是把价值说清楚。
如果你面向 B 端客户（园区、物业、市政、工程队），可以把“模块+AI”包装成任务：
- “一台底盘 + 三套上装”，对应三类季节性业务
- 预测性维护让停运时间下降（用历史维修数据做故障预警）
- 车队调度算法把空驶率压下去（用路线与工时数据优化）
这比单纯强调“可改装”更能打动预算方，因为它直接对齐 KPI：交付周期、停运损失、单位里程成本。
选型与落地清单：想做“可定制汽车体验”，先把这 6 件事做对
**核心观点：用户体验的可定制，背后是工程、数据与组织的可协同。**我更认可“少而精”的模块与“可持续迭代”的软件策略。
下面这份清单适合产品经理、工程团队、以及正在评估智能座舱/改装平台的业务负责人：
- 定义 3-5 个最赚钱的场景包：别一开始就追求覆盖所有人，先把高频需求做深。
- 统一接口标准：机械接口、电气接口、通信协议都要标准化，否则改装生态做不起来。
- 把安全关键系统锁死：底盘与制动相关模块必须强认证，避免“改装自由”变成风险。
- 座舱AI要服务任务，不要自嗨：语音、导航、能耗管理、车队管理，优先解决“省时间/省钱”。
- 建立数据闭环：从设计—制造—交付—运维的数据要能回流，AI 才能越用越准。
- 商业模式前置：B 端做 TCO、A 端做订阅与权益，别等产品做完再想怎么卖。
一句好用的判断标准：如果你说不清“用户省了哪 30 分钟、少花了哪 500 元”，那体验多半还停留在演示层。
模块化硬件打底，AI 体验收口：2026 年的竞争会更直接
IMV Origin 这种“宜家式平板皮卡”提醒了行业：**真正的多用途，不一定来自更复杂的车，而可能来自更聪明的架构。**而中国品牌用 AI 智能座舱与本地生态证明了另一点：体验的差异化越来越像软件行业，迭代速度决定口碑扩散。
如果你负责的是产品规划或技术路线，我的建议很明确：硬件上用模块化降低交付与维护的不确定性，软件上用 AI 把用户体验收口到“任务完成”。两者合起来，车才既能卖给不同的人，也能在不同的时间段持续创造价值。
下一步你可以做一件很具体的事：选一个最典型的使用场景（比如园区物流、移动维修、家庭露营），把“硬件模块包 + 座舱AI能力 + 制造与运维数据闭环”画成一张端到端流程图。你会很快发现，你缺的不是功能点，而是接口标准与数据闭环。
你更看好哪条路径成为主流：先用模块化把车变成平台，再用 AI 把体验做深；还是先用 AI 把座舱做成入口，再反向推动硬件平台化？