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技术前瞻

汽车新四化的标杆从理想转移到小米

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2026-06-24     浏览次数:    

  佐思汽研撰写《新四化周报》已有三年,基本上每周一篇。以前的新四化(智能化、电动化、网联化、AI软件化)标杆是理想汽车。理想汽车用“冰箱彩电大沙发”重新定义了家庭SUV的标准,10+车企跟随增程路线,“摸着理想过河”成为行业现象。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图1)

  到了2026年6月再次研究小米时,猛然发现小米集团已然成为汽车新四化的新标杆。除了在智能驾驶领域还不突出外,小米在网联化、电动化、软件化等领域不再落后,而在AI大模型、物理AI领域则已经处于领先。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图2)

  小米拥有互联互通 IoT 设备 10.79 亿台,是全球规模领先的消费级物联网体系,为车家互联构筑独有壁垒。生态落地体现在四大能力:一是米家协议打通,汽车与全屋 IoT 设备互通,单一 App 统一管理全场景;二是支持车家远程联动,可提前控车、到家自动触发家居设备;三是手机与车载 CarIoT 实现导航、音频、通话无缝流转;四是小爱同学跨终端语音调度,一句指令联动车、家、办公设备。依托海量硬件底座,小米汽车实现人-车-家全场景无缝衔接,形成其他车企难以复制的网联差异化竞争力。

  认知层面,李想率先提出 AGI 三阶段、具身智能汽车、VLA 端到端智驾路线,明确理想定位为 AI 公司。前瞻理念上,理想汽车是领先小米的。但实际落地方面,理想汽车和小米集团的资源差距是明显的。小米年AI投入约160亿元,远超理想约60亿元;小米建有万卡 GPU 集群、自研万亿参数MiMo大模型。同时理想利润大幅下滑,仅靠汽车业务供血,小米则依托手机、汽车与 IoT 三大业务形成充足利润缓冲。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图2)

  2021年,小米集团启动造车,用首期 100 亿元、十年100亿美元去完善“人车家”生态。

  2025年AI大爆发,小米已明确未来三年投入600亿元、2026年单年投入160亿元、2026-2030年研发合计超2000亿元,其目标不再只是增加一条业务线,而是争夺未来“人车家”所有终端的智能交互入口。

  2026年3月,小米发布 XLA 认知大模型架构,并在新一代 SU7 上首发搭载;5月又在其基础上发布并开源 Xiaomi OneVL,尝试统一 VLA、世界模型与潜空间推理三条路线。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图2)

  小米在大模型方面的投入和成果,已经远超蔚小理。2025-2026年小米AI应用落地的核心,是把 Agent 从手机端的任务执行器,扩展为贯穿手机、汽车、家庭与机器人四类物理终端的统一调度中枢。这一进程的关键变化,在于 AI 不再停留在“问答式入口”,而是开始获得系统权限、跨端记忆、多模态感知、设备编排与物理执行能力,从而推动小米“人车家全生态”由互联网络升级为可被统一驱动的行动网络。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图2)

  元戎启行CEO周光在2026年4月指出:今年可能是多模态进展的元年。真正的智驾竞争,不再来自同行,而是来自大模型公司的降维打击。大模型公司在多模态领域取得巨大突破后,将能力落地到自动驾驶场景。视频生成任务的本质是预测未来的几秒钟……如果换到车端,等于实现了自动驾驶。

  理想汽车CEO李想在最近的一次访谈中也提到:“车企现在天天盯着华为、小鹏、特斯拉,但真正终极的竞争对手根本不是车企,是OpenAI、DeepMind 这类做通用基础大模型的公司。车企之间只是存量竞争,而通用大模型公司一旦打通世界模型,它们做自动驾驶只是顺带实现的一个物理场景落地。”

  因此,了解小米集团在AI大模型的布局,就能理解小米为何成为汽车新四化的新标杆。当然,小米汽车在展现全面竞争力的同时,也存在不可忽视的短板,譬如:智能底盘投入不足,汽车制造经验只有三年,智驾长尾场景仍需攻克等。

  小米集团未来的主要对手,会是OpenAI之类的AI大模型巨头公司。OpenAI在2026年的战略发生了根本转折。在与Figure AI合作破裂后,它意识到纯算法供应商模式的脆弱性,于2026年6月正式宣布组建OpenAI Robotics团队,亲自下场研发机器人硬件。

汽车新四化的标杆从理想转移到小米(图2)

  短期看,小米(智能终端巨头)做AI和AI巨头做硬件将在不同赛道并行:小米的汽车和智能产品将深耕消费场景,而OpenAI、Meta等则可能在高端研发、特定工业及前沿探索场景展现其算法优势。Google通过Waymo已在自动驾驶这一细分赛道建立了商业护城河。

  中长期看,双方必然在物理AI平台的制高点上相遇。对于小米,挑战在于其AI基础研究的绝对深度能否支撑起终极的通用具身智能。对于AI巨头,挑战则在于如何实现硬件制造、成本控制与场景落地。届时,竞争将不再是单纯的软硬之争,而是生态完整性、数据闭环效率、技术通用性与商业落地能力的综合较量。谁能够率先将以最低成本、最高可靠性的思考转化为物理世界的行动,谁就将主导下一个时代的智能形态。

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