智能化已然成為汽車產(chǎn)業(yè)下半場的核心競爭底牌，AI 技術(shù)滲透進(jìn)智能座艙、高階自動駕駛、車載互聯(lián)服務(wù)等多個核心場景，多數(shù)車企都將智能化、AI 化當(dāng)作產(chǎn)品溢價、搶占市場的核心抓手。資本市場也持續(xù)看好車載賽道，行業(yè)普遍認(rèn)為車載AI是未來十年汽車產(chǎn)業(yè)核心增量風(fēng)口之一。

圖片來源：SBD Automotive

但剝開行業(yè)繁榮的外衣，車載AI的真實(shí)發(fā)展現(xiàn)狀并不樂觀。風(fēng)口之下，絕大多數(shù)車企都陷入了一個尷尬的窘境：瘋狂砸錢研發(fā)AI功能，豐富產(chǎn)品智能化標(biāo)簽，卻很難從中賺取利潤。行業(yè)增長預(yù)期與企業(yè)實(shí)際盈利形成強(qiáng)烈反差，這一現(xiàn)象也成為當(dāng)下車載AI行業(yè)最棘手的發(fā)展難題。

風(fēng)口與虧損并存：車載AI的行業(yè)雙面困局

咨詢機(jī)構(gòu)SBD Automotive 針對75位全球行業(yè)專家開展專項(xiàng)調(diào)研，數(shù)據(jù)直白揭露行業(yè)痛點(diǎn)：目前全球范圍內(nèi)，僅有20%的車載AI功能能夠?qū)崿F(xiàn)正向收益，剩余八成功能均處于虧損或收支平衡狀態(tài)。一邊是藍(lán)海市場的爆發(fā)潛力，一邊是全行業(yè)普遍性盈利失靈，車載AI正在上演鮮明的行業(yè)悖論。

從宏觀市場數(shù)據(jù)來看，車載AI的發(fā)展?jié)摿涫苄袠I(yè)看好。市場研究機(jī)構(gòu)產(chǎn)業(yè)研究公司（Industry Research）的數(shù)據(jù)指出，在自動駕駛普及、智能座艙升級的雙重驅(qū)動下，全球車載人工智能市場步入高速增長周期。2025年，全球車載人工智能市場規(guī)模已達(dá)到128億美元，結(jié)合行業(yè)增長趨勢預(yù)測，2034年市場規(guī)模將突破500億美元，十年漲幅接近4倍，發(fā)展空間十分廣闊。

巨大的市場紅利，吸引全球車企扎堆入局，掀起AI功能內(nèi)卷熱潮。SBD發(fā)布的車企AI應(yīng)用榜單顯示，寶馬以22項(xiàng)獨(dú)立車載AI功能位居全球首位，除此之外，海內(nèi)外多數(shù)主流車企已完成基礎(chǔ)AI功能規(guī)模化落地，囊括智能語音助手、高級駕駛輔助、個性化網(wǎng)聯(lián)服務(wù)等高頻用車場景。

圖片來源：SBD Automotive

可高速的行業(yè)擴(kuò)張，并未換來對等的商業(yè)回報。即便車企完成AI功能規(guī)?；涞?，商業(yè)化變現(xiàn)依舊難以突破。SBD高級咨詢經(jīng)理Robert Fisher對此坦言：“車載AI早已不是新鮮技術(shù)，但如何讓AI為車企創(chuàng)造利潤，至今仍是整個行業(yè)難以破解的普遍難題?！?/p>

深究根本，這場盈利危機(jī)源于AI技術(shù)與傳統(tǒng)造車模式的底層矛盾。傳統(tǒng)車企的商業(yè)模式偏向重資產(chǎn)、一次性投入，前期完成研發(fā)、生產(chǎn)線搭建后，后續(xù)整車銷售、零部件售后的邊際成本較低，成本結(jié)構(gòu)簡單且可控。

而云端車載AI徹底顛覆這套成熟邏輯。車載AI并非硬件產(chǎn)品，無法依靠單次研發(fā)永久使用，云端算力調(diào)度、海量數(shù)據(jù)運(yùn)維、后臺系統(tǒng)迭代，都會產(chǎn)生持續(xù)性運(yùn)營成本，且成本會隨著用戶使用頻次同步浮動。

SBD高級經(jīng)理Andy Qiu直白點(diǎn)破本質(zhì)：“這從來不是技術(shù)難題，而是實(shí)打?qū)嵉挠潌栴}。用戶每喚醒、使用一次AI功能，車企的云端成本就會隨之增加?！?/p>

成本核算體系缺失，更是讓車企雪上加霜?，F(xiàn)階段多數(shù)車企盲目跟風(fēng)堆砌AI功能，片面以功能數(shù)量衡量智能化水平，并未精細(xì)化核算單類功能的投入成本與產(chǎn)出收益。這種粗放式布局模式，催生了大量蠶食利潤的“僵尸功能”。這類功能占用高額研發(fā)與算力資源，但日活占比不足 5%，無法創(chuàng)造任何商業(yè)價值；還有部分功能因交互體驗(yàn)差、實(shí)用性低，淪為引發(fā)用戶負(fù)面情緒的“雞肋功能”，雙重包袱持續(xù)拖累車企盈利表現(xiàn)。

破局盈利陷阱：摒棄功能內(nèi)卷，重構(gòu)AI變現(xiàn)邏輯

Andy Qiu將車載AI功能劃分為四大類別，分別是高回報的核心爆款功能、用戶默認(rèn)免費(fèi)的基礎(chǔ)剛需功能、零價值的僵尸功能以及拉低口碑的負(fù)面雞肋功能。結(jié)合行業(yè)現(xiàn)狀來看，目前市面上絕大多數(shù)車載AI功能，都?xì)w屬于后兩類虧損品類。這也側(cè)面說明，車企想要破解盈利難題，首要任務(wù)并非持續(xù)研發(fā)新功能，而是及時止損、優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。

圖片來源：SBD Automotive

摒棄盲目內(nèi)卷思維，從“堆砌功能”轉(zhuǎn)向“深耕用戶體驗(yàn)”，是車企破局的第一步。人工智能語音技術(shù)企業(yè)Kardome的首席執(zhí)行官Dani Cherkassy認(rèn)為，車載AI的實(shí)用性與商業(yè)化深度綁定，優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)是實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)的前置條件。目前市面主流車載語音助手普遍存在響應(yīng)延遲、場景感知能力不足、指令識別偏差等問題，無法匹配用戶出行需求，這也是多數(shù)AI功能無人問津的核心原因。

針對該痛點(diǎn)，當(dāng)下行業(yè)認(rèn)可度較高的解決方案為“本地運(yùn)算 + 云端智能”雙模式融合。依托本地芯片實(shí)現(xiàn)高速指令處理，降低基礎(chǔ)交互的云端調(diào)用成本；借助云端大數(shù)據(jù)完成復(fù)雜場景決策，補(bǔ)齊智能化短板。雙向融合的模式，既能優(yōu)化用戶交互體驗(yàn)，也能有效壓縮長期運(yùn)維成本，從源頭改善功能虧損現(xiàn)狀。

優(yōu)化體驗(yàn)之外，革新單一的變現(xiàn)模式，是車企打開盈利增量的關(guān)鍵。長久以來，車企的車載AI變現(xiàn)高度依賴會員訂閱模式，單一變現(xiàn)模式天花板較低，還容易引發(fā)用戶抵觸心理，難以適配多元化用車場景。對此，語音AI企業(yè)SoundHound AI的商業(yè)化副總裁給出全新發(fā)展方向：推動車載AI從被動服務(wù)型助手，升級為主動交易型智能代理。

Stas Matviyenko闡釋了二者的核心差異：傳統(tǒng)語音助手僅能完成問答、導(dǎo)航、播放音樂等基礎(chǔ)輔助工作，屬于整車附加服務(wù)；智能代理則具備自主決策、交易支付的能力，可深度融入出行全場景。

簡單舉例，傳統(tǒng)助手只能接收用戶下單咖啡的指令，而智能代理能夠根據(jù)用戶通勤時間、出行路線、消費(fèi)習(xí)慣，自主推薦飲品并一鍵完成支付；同時還可自主預(yù)約充電樁、洗車服務(wù)、停車位等，全方位覆蓋增值服務(wù)場景。這種模式標(biāo)志著行業(yè)正式告別固定訂閱制，轉(zhuǎn)向價值付費(fèi)、按需付費(fèi)的全新盈利體系，為車載AI開辟全新營收渠道。

結(jié)合SBD給出的行業(yè)建議來看，未來車載AI賽道的競爭邏輯已然改寫。粗放式燒錢擴(kuò)張的發(fā)展模式逐步走向終結(jié)，車企必須擺脫傳統(tǒng)硬件思維，正視AI持續(xù)性運(yùn)營成本的屬性。一方面果斷砍掉僵尸功能、雞肋功能，減少無效成本消耗；另一方面聚焦用戶真實(shí)需求，打磨高頻、高實(shí)用性的核心AI功能。

總而言之，車載AI不是車企包裝產(chǎn)品的營銷外衣，而是需要長期精細(xì)化運(yùn)營的增值業(yè)務(wù)。唯有跳出“多多益善”的內(nèi)卷誤區(qū)，平衡成本、體驗(yàn)與商業(yè)化三者關(guān)系，探索適配新時代的變現(xiàn)模式，車企才能跳出“高投入、低回報”的盈利陷阱，實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地與商業(yè)盈利的雙向共贏。

返回第一電動網(wǎng)首頁 >