AI驱动汽车UX时代：NSX Tensei复活给制造业的启示

35年后，一台“老车新生”的跑车，反而把当下汽车行业最现实的矛盾摊在了桌面上：硬件还在讲传承与机械魅力，用户却已经习惯了软件像手机一样迭代。

JAS Motorsport 联合意大利设计机构 Pininfarina，把第一代本田 NSX 以“Tensei（转生/重生）”之名带回舞台：碳纤维车身、重新塑形的空气动力学、更强调驾驶情绪的手动变速箱，以及一台“NSX灵感”的自然吸气V6。它像一封写给燃油时代的情书。但我更在意的是：如果把这次复活放到“AI 在汽车软件与用户体验”的语境里，它到底在提醒制造业什么？

这篇文章属于「人工智能在汽车制造」系列。我们不只聊情怀，也把 NSX Tensei 当作一个对照样本：当特斯拉与中国品牌用数据与AI做“用户体验的工业化”，传统路径如何补上“软件定义”的短板，并在设计、制造、质量与供应链层面真正用上AI。

NSX Tensei的“重生”很传统，但它指向一个新命题

结论先说：NSX Tensei 的价值不在于它是不是“最现代”，而在于它展示了“保留灵魂”的工程方法；而AI时代的难题是：如何用数据与算法放大这种方法，而不是稀释它。

原版 NSX 之所以成为传奇，并不只是因为性能参数，而是它把“可日常使用的超跑”变成现实：低趴、轻盈、可靠、视野好、操控直觉。Tensei 的策略很清晰：

• 造型语言尽量贴近原车比例与姿态
• 用碳纤维车身与更激进的前脸/侧进气/尾灯重构“现代感”
• 动力强调自然吸气V6 + 6MT，把“驾驶参与感”当成产品核心
• 生产极限小批量，计划在米兰进行（2026）

这套逻辑在传统汽车圈很顺：设计师定义美学，工程师做可行性，供应链配合小批量制造。

但在2025年的市场里，用户对“车”的期待早已变化：智能座舱、语音交互、辅助驾驶、OTA、个性化推荐变成日常。也就是说，

现在的竞争，不只发生在赛道和风洞，也发生在“每一次点击、每一次语音唤醒、每一次导航改道”。

Tensei 还没公布内饰细节，这反而给我们一个切口：经典复活，最容易翻车的不是外观，而是座舱体验——屏幕、交互、延迟、逻辑、审美一致性。

经典复活 vs AI驱动UX：差别不在“屏幕多不多”

结论先说：AI驱动的汽车体验，核心不是更大的屏幕，而是“闭环”：数据采集 → 模型决策 → 体验迭代 → 再验证。

特斯拉最强的一点，是它把车当成“持续迭代的软件产品”；而很多中国新势力/传统大厂的智能化路线，则更强调“生态融合”（手机、家庭、地图、支付、内容）。这些都依赖同一件事：数据。

对比之下，经典车复活项目往往更像“单次交付”的艺术品：做完、交车、结束。问题是，座舱与软件一旦成为核心，单次交付就不够了。

你可以把差异理解成两种产品哲学

• 传统复活：用设计与机械把“体验”一次性雕刻出来
• AI驱动体验：用数据把“体验”持续训练出来

这也是为什么很多用户试驾智能车后会说一句大白话：“它越开越懂我。”

这类“懂你”的背后，通常是：

1. 驾驶与座舱行为数据（常用功能、常去地点、语音意图）
2. 场景识别（通勤/长途/夜间/雨雪/拥堵）
3. 个性化策略（推荐、自动化、界面布局）
4. OTA小步快跑（A/B测试、灰度发布、回滚机制）

Tensei 走的是“把灵魂保住”的路线；而AI车走的是“把用户留住”的路线。两者并不对立，但在商业上必须融合。

AI在汽车制造里真正能帮到“复活项目”的3个地方

结论先说：在小批量、高定价、强情怀的复活项目里，AI不是拿来炫技的，它最适合解决三类问题：一致性、验证成本、交付效率。

1) 设计与工程：用生成式AI与仿真加速“风格不变，性能更稳”

像Tensei这种“形要像、气质要像，但风阻/散热/下压力要更现代”的项目，最费的是反复试。

AI能做的不是替设计师画草图，而是把“试错”从昂贵的物理样件，前移到数字空间：

• 生成式设计：在给定造型约束（车身比例、进气口位置、品牌特征）的前提下，自动生成可制造的结构方案
• AI辅助CFD/热管理预测：用机器学习替代部分高成本仿真迭代，先筛掉明显不合理方案
• 多目标优化：同时平衡重量、刚度、散热、噪声与制造公差

这对复活项目尤其关键，因为它们往往没有“量产摊薄成本”的空间。

2) 质量检测：碳纤维与手工装配更需要AI视觉

Tensei采用碳纤维车身，小批量制造意味着工艺波动更大。AI视觉质检在这里很实用：

• 织纹方向、树脂富集/贫化、气泡、分层等缺陷检测
• 装配间隙与面差（GAP & FLUSH）一致性检测
• 漆面瑕疵与两色分界线一致性检测

传统方法依赖熟练检验员，但在小批量、跨地点（如米兰生产）情况下，AI能把标准固化下来，减少“人眼标准漂移”。

3) 供应链与备件：复活项目的交付瓶颈往往在“零件”

文章提到本田将在2026年4月启动 Honda Heritage Works，用兼容件/复刻件支持老车维护。对经典车玩家来说，这是个好消息；对制造业来说，这是一个信号：存量车市场正在被系统化经营。

AI在这里可以把“备件运营”从经验驱动变成预测驱动：

• 需求预测：按车型年款、地区、里程、维修记录推算备件需求
• 供应风险预警：关键供应商交期波动、材料短缺提前预警
• 库存优化：减少断供与积压，提升资金周转

经典车生态一旦规模化，备件与服务体验会直接影响品牌口碑与复购。

如果Tensei要赢得新一代用户，座舱UX必须“像经典，也像当代”

结论先说：经典跑车的智能化不能走“功能堆叠”，而要走“低打扰、高一致性”的AI体验。

很多人担心：上智能座舱会不会毁了经典？我反而觉得，毁经典的常见原因是两种：

• 把屏幕塞满，却没有交互逻辑
• 把功能做全，却没有风格统一

更好的做法是“隐形AI”：你不必处处看到它，但处处能感到它让你更顺。

一套更适合“经典复活”的AI座舱清单

• 可学习的快捷操作：根据你的使用习惯自动排列常用功能，但保留“锁定布局”的机械感
• 语音只做高频、低风险指令：空调、导航、音乐、电话，别把驾驶注意力当实验田
• 驾驶模式与界面联动：赛道/山路模式下，界面更克制、信息更聚焦
• 离线可用：经典玩家更在意“稳定可靠”，关键功能不依赖网络
• 可解释的个性化：告诉用户“为什么这么推荐/这么设置”，减少不信任感

这类体验设计，正是AI在“用户体验”上的价值：不是更花哨，而是更少摩擦。

落地建议：汽车团队如何把“复活项目”变成AI试验田

结论先说：最可行的路径是先从制造侧与体验侧各选一个闭环场景，跑通数据—模型—迭代，再扩展。

我建议从两条线并行：

1. 制造闭环（更快见效）

   • 先上AI视觉质检（缺陷库+标注规范+复检机制）
   • 把工艺参数（温度、压力、固化曲线）与缺陷结果关联，做原因追溯
   • 用小批量项目快速迭代模型，形成可复制标准

2. UX闭环（更难但更值钱）

   • 先做一套“最小可用”的个性化：主页快捷卡片、语音意图、导航偏好
   • 建立灰度发布与回滚，确保稳定
   • 用真实车主社群做定向反馈，而不是只依赖内部评审

经典复活项目的优势是用户画像清晰、用户参与度高、愿意反馈。把这点用好，反而比大规模量产更容易跑通“体验闭环”。

结尾：AI不会取代灵魂，但会决定你能留住谁

NSX Tensei 让人兴奋的地方，是它没有急着把自己包装成“未来”，而是认真把“过去的好”重新打磨了一遍：比例、姿态、机械响应、手动挡的情绪价值。这很稀缺。

但站在2025年末往前看，汽车行业已经进入一个事实：用户对体验的耐心越来越像对App的耐心——不好用就换。 经典的灵魂要被更多人理解，靠的不只是设计与声浪，也需要AI把每一次交互、每一次服务、每一次交付做得更顺。

如果你正在推进智能座舱、车载软件、AI质检或供应链协同，我更想问一句直白的话：你的团队有没有真正建立“数据闭环”，让产品在交付后还能持续变好？