别再盯着飞行汽车：AI如何决定智能座舱与体验胜负

比“飞行汽车”更值得认真讨论的，是车里那套软件到底能不能持续变好。2025-12-29 的新闻里，比亚迪公开辟谣“将推出飞行汽车”，态度非常明确：不跟风、不蹭概念。很多人把这当成一次公关澄清，但我更愿意把它看作一个信号——中国汽车品牌的竞争重心，正在从“讲新故事”转向“把用户体验做扎实”。

同一天的晚报里还有另一条信息：景林资产认为2026 年可能是 AI Agent 真正普及的元年。把这两件事放在一起看，会很有意思：当市场开始用“AI智能体”重新定义软件生产与服务交付方式时，车企到底应该把资源投向哪里？在我看来，答案并不在天空里，而在驾驶舱里。

这篇文章属于「未来竞争力：AI 如何决定 Tesla 与中国汽车品牌的长期优势」系列。我们借比亚迪的辟谣切入，聊清楚三个问题：

• 为什么“概念型创新”越来越难买单？
• Tesla 为什么能靠软件与 AI 把体验越做越强？
• 中国品牌想赢体验，AI 在智能座舱与生态整合上该怎么用，才算用对？

比亚迪辟谣飞行汽车：真正要守住的是产品节奏

比亚迪这次辟谣的价值，不是“否认一个传闻”这么简单，而是把外界注意力从高噪声概念拉回到可交付的体验。飞行汽车的讨论天然自带流量，但也天然自带两类风险：

• 监管与商业路径不确定：从适航到空域管理，再到基础设施与保险责任，任何一环都可能让项目“卡死”。同一份晚报里，亚马逊暂停在意大利的无人机配送计划，原因就是“更广泛的商业监管问题”阻碍推进。你看，连全球电商巨头都得认现实。
• 机会成本高：车企的研发、供应链、软件团队都是有限资源。把资源押在超长周期概念上，意味着智能座舱、辅助驾驶、能耗管理、售后服务这些“天天被用户打分”的地方更难做到极致。

我一直觉得汽车行业有个误区：把“能上热搜的创新”当成“能形成口碑的创新”。用户每天接触的是：语音好不好用、导航准不准、车机卡不卡、空调聪不聪明、用车成本高不高、OTA 更完有没有把我常用功能改坏。这些决定复购与推荐。

对比之下，比亚迪的辟谣更像是“把话说死”，换取更清晰的预期管理：不被概念牵着走，回到智能座舱与生态系统整合的长期工程。

Tesla 的优势不在“功能更多”，而在“软件能更快变好”

谈 AI 在汽车软件与用户体验中的应用，绕不开 Tesla。很多人会把差距归结为“Tesla 有更强的自动驾驶”，但更底层的优势其实是：软件迭代与数据闭环的组织能力。

体验差距从哪里来：迭代速度 + 一致性

用户体验往往不是靠一次大版本升级赢来的，而是靠大量小迭代叠加出来的：

• 把一次语音误唤醒率降低一点
• 把导航的“最后 500 米”引导更像人
• 把能耗预测更贴近真实路况
• 把充电、停车、音乐、通话这些高频链路打通

Tesla 的强项是把这些改动做成“常态”，并且通过数据回流让“改动方向”更少拍脑袋。

AI 的关键作用：让“做软件”从项目制走向流水线

当行业谈 AI Agent（智能体）在 2026 年普及，我的理解是：软件团队会越来越像“有 AI 参与的产品工厂”。汽车软件的典型痛点——需求澄清慢、联调慢、回归测试慢、版本质量不可控——都可能被智能体重塑。

更现实的落点包括：

• 需求到原型：让智能体把用户反馈自动聚类，转成可验证的产品假设与原型脚本
• 自动化测试：让智能体生成用例、跑回归、定位故障范围
• 质量守门：针对车机卡顿、功耗异常、网络抖动等问题，做持续监测与预警

一句话：AI 不只是加“新功能”，更重要的是提升“持续交付体验”的产能。

中国汽车品牌的真实战场：智能座舱与生态系统整合

中国品牌有一个天然优势：离用户的数字生活更近。支付、地图、内容、社交、办公、IoT 家居都非常成熟。真正难的是把这些能力以“车主愿意每天用”的方式拼起来。

智能座舱的下一步：从“能对话”到“能办事”

很多座舱现在停留在“语音控制”层面：开窗、调空调、放音乐。够用，但不惊喜。下一阶段是任务完成型体验：用户说一句话，系统能把一串动作办完，并且在关键节点确认。

比如：

• “下班去接孩子，顺路买点水果，车里温度先调到 24 度。”
• “周末带家人去郊区，帮我规划不堵车的路线，到了附近找个带充电桩的停车场。”

这类体验不靠堆技能，而靠三件事：

1. 车端多模态理解（语音、触控、视觉、车况信号一起理解）
2. 跨应用编排能力（地图、日程、通讯、支付、充电、停车）
3. 可控的安全边界（哪些能自动执行，哪些必须二次确认）

这其实就是“车载 AI Agent”。它比“飞行汽车”更难上热搜，但更容易形成粘性。

生态整合的胜负手：把“打通”做成“少打扰”

生态整合最怕两件事：

• 功能很多但入口混乱
• 通知、弹窗、推荐把驾驶体验打碎

我见过最有效的产品原则是：驾驶是主任务，系统永远别抢方向盘（包括注意力的方向盘）。所以座舱里的 AI，应该优先学会“克制”：

• 只在合适时机提示（例如红灯、停车、到达前）
• 只给可执行选项（例如“导航已切到避堵路线：多 6 分钟但更稳定”）
• 对高风险操作强制二次确认

把“少打扰”做到位，用户会觉得车更聪明；做不好，再多生态合作也像“预装软件”。

不追概念，怎么证明自己在创新？看三条可量化指标

车企如果不讲飞行汽车这种大叙事，媒体与用户会问：那你到底创新在哪里？我建议用可量化的体验指标回答。

1）OTA 质量指标：更新频率不等于体验进步

建议公开或内部强制跟踪：

• 关键功能崩溃率（车机、导航、蓝牙通话、倒车影像）
• 升级后 7 天内的用户投诉率变化
• “回滚”比例（更新后不得不回退的设备占比）

敢把 OTA 的质量曲线拉出来，比讲概念更有说服力。

2）座舱任务完成率：从“能识别”到“能完成”

对车载 AI 最实在的 KPI 是：

• 语音/多模态指令一次完成率
• 多步骤任务平均交互轮次（越少越好）
• 任务失败原因分布（识别错、权限不足、应用不支持、网络问题）

这会逼团队把精力放到“端到端体验”，而不是“展示功能”。

3）生态闭环率：别只统计“接入了多少 App”

更关键的是：

• 车内高频场景覆盖率（通勤、接送、长途、充电、停车）
• 跨应用链路的使用占比（例如“导航+停车+支付”一条龙）
• 驾驶中干扰指数（通知次数、强打断次数、误触发次数）

生态整合的目标是“省心”，不是“更多入口”。

2026 年的分水岭：AI Agent 会把车企拉开档次

景林提到 2026 可能是 AI Agent 普及元年，我认同“分水岭”这个判断，但分水岭不在“谁先上一个智能体功能”，而在谁把智能体变成研发、交付、运营的基础设施。

更直白点：

• 做对的车企，会让体验每个月都变好，而且变好得很稳定。
• 做错的车企，会出现“发布会很强、日常很烦”，靠人工客服和补丁疲于奔命。

比亚迪辟谣飞行汽车这件事，刚好提醒行业：消费者已经过了为概念买单的阶段。真正的长期优势，来自“车像手机一样常用，但比手机更可靠”。

如果你正在负责智能座舱、车机 OS、车载生态或数字化产品，我建议从现在开始做一件很具体的事：选 3 条最重要的用户链路（比如通勤导航、语音电话、充电停车），把它们用“任务完成率 + 干扰指数 + 升级后投诉率”盯三个月。你会比任何战略报告更快看清差距。

而你觉得下一轮体验竞争里，用户最愿意为哪一种“车载 AI Agent”付费？是更聪明的出行助手，还是更省心的车内生活管家？