随着3A游戏大作开始“上车”，宝马等一众外资品牌在2025上海车展凭借“巨幕影院”和3D投影技术重新定义座舱体验，智能汽车竞争的焦点已从硬件参数转向认知能力，行业正处于“软件定义汽车”向“认知重塑出行”跃迁的临界点。

　　“未来的智能座舱不是冰冷的机器，而是能‘察言观色’的家庭成员。”商汤绝影CEO、商汤科技联合创始人、首席科学家王晓刚在接受工信部数据显示，2025年第一季度中国L2级辅助驾驶新车渗透率已达65%，但智能驾驶供应商正面临严峻挑战：价格战愈演愈烈，车企自研趋势日益明显，同时智能驾驶事故频发引发公众对激光雷达等传感器的广泛讨论。在这一背景下，商汤绝影如何在没有激光雷达的情况下保障安全性？规模化上车如何实现盈利？

　　对此，王晓刚认为，车辆搭载激光雷达只是阶段性的技术选择，随着模型算法的演进、数据迭代和整体安全性的提高，激光雷达是可以被替代的。商汤绝影选择通过“世界模型+强化学习”的技术组合，突破现实数据不足的瓶颈，在降低硬件依赖的同时确保系统安全。

　　商汤绝影CEO王晓刚 谈及与主机厂的关系时，王晓刚用“太极”比喻新时代的合作模式。在车企纷纷加强自研的背景下，商汤绝影定位为AI基础设施与云端服务提供商，与车企在数据和研发体系上深度耦合。王晓刚认为，这种模式既保留车企的核心自研能力，也能发挥科技公司的技术优势。

　　现阶段汽车是人工智能最好的载体

　　辅助驾驶从过去十几年发展到今天，已经到了大规模进行落地推广的阶段。另外，尤其是多模态大模型和世界模型，在汽车领域的作用和能力实际上是体现得最充分的。因为在汽车这个空间，有声音、有图像，还有激光雷达、车机的各种信号，各种传感器是非常丰富的。相比其他行业，比如手机、互联网输入比较单一，而汽车是一个非常好的应用场景，去体现多模态大模型人机交互的能力。

　　而且，今天很多智能汽车里面用到的这些技术和未来智能机器人，也是大家一致看好的方向。这些技术是高度重合的，但是你看机器人数量是非常少的，汽车进行大规模量产，大量的数据回流。所以，我们今天聚焦智能汽车，实际上能够产生巨大的用户价值。另外，这些技术也是为将来人工智能向通用人工智能演进打下了非常好的基础。

　　过去几个月，我们的智能座舱开发了一系列新功能。我们的产品经理经常与它互动，慢慢就产生共情。这一阶段的智能座舱，不仅加强了人跟车之间的粘性和依赖，实际上也是对于人机交互的一个革命性改变。

　　当用户进入车内，座舱系统天然处于全时待命状态，摄像头、麦克风、座椅传感器等设备持续运行，能够实时捕捉乘客的表情、动作、声音甚至生理信号，从而构建动态的情感反馈循环。这种“无感却无处不在”的交互模式是手机等难以实现的。

　　端到端是“必赢之战”，激光雷达属于阶段性需求

　　在这种情况下，商汤绝影的选择是“世界模型+仿真强化学习”。我们通过构建高精度虚拟环境，在仿真中生成海量驾驶场景，使自动驾驶系统在模拟世界中反复试错、自我进化。这与AlphaGo的演进逻辑相似，早期AlphaGo依赖人类棋谱训练，而AlphaZero通过自我博弈生成新策略，最终超越人类水平。

　　不过，围棋的棋盘规则固定，状态变化可精准预测；现实驾驶中，车辆下一时刻的状态受无数变量影响，自动驾驶的难点在于物理世界状态演进的复杂性。

　　目前，我们的世界模型可以模拟未来的场景变化。例如，当车辆行驶至施工路段需要避让时，世界模型能够模拟避让过程中的各种可能性，包括模拟碰撞后的情形。

　　从我们的角度来看，将来随着模型算法的演进、数据迭代，整体安全性的提高，这个是可以被替代掉的。提高智驾安全性其实有很多方式，模拟仿真就是一种。

　　过去，在复杂场景下，若自动驾驶出现失败，由于场景不可重复，只能采集类似场景进行训练，但这种方法不能保证解决问题。而模拟仿真技术的出现，使得记录失败场景并对其进行重构成为可能。在仿真环境中，可以反复测试直至成功，并生成类似场景以确保模型的泛化性。这使得自动驾驶的技术边界更加明确，能够清晰地知晓在何种场景下系统有效、何种场景下可能失效，从而提高安全性。

　　与车企合作模式：“太极式共生”

　　在人工智能领域，主机厂需要具备一定的自研能力，以便更好地理解和把握技术，这不仅涉及自动驾驶，还包括智能座舱以及利用人工智能改造生产线和供应链等众多方面。然而，人工智能技术发展迅速且投入巨大，如果主机厂在这一领域独自投入巨资建设超算中心等基础设施，不仅成本高昂，而且在汽车价格不断下降的市场环境下很难实现高性价比。

　　我们与主机厂的合作是一种内外结合、紧密共生的关系。主机厂的自研团队与我们的AI技术相互补充，缺一不可。主机厂需要保留一定的自研能力，而我们的AI技术则为其提供支持。没有主机厂的数据支持，我们的AI技术难以发挥作用；而没有我们的AI技术，主机厂也难以在这一领域实现高效发展。简单说，双方就是一个非常紧密的共生关系。

　　在现实情况下，主机厂也不可能构建多套研发体系，通常只会采用一套。因此，关键在于推动研发体系与基础设施的企业应用，这并非单纯的股权投入所能解决。即便主机厂对多家车企进行投资，也不可能为其分别建立独立的研发体系。

　　自动驾驶研发重心转向：从车载到云端