大众AI智能体2026年部署
大众汽车集团（中国）董事长兼首席执行官贝瑞德于5月27日正式公布“全域AI智能体”技术路线图，计划从2026年下半年起在基于CEA架构的全新车型上搭载该本土训练的大模型。此举标志着大众这家传统跨国车企在“AI定义汽车”的转型中，选择了一条从座舱主动智能切入、逐步向全域融合演进的差异化路径，并明确以车端本地闭环运行与数据隐私安全作为其核心竞争壁垒。
2026年部署端侧大模型：车端本地闭环，主动理解用户意图
大众此次公布的“全域AI智能体”核心在于采用本土训练的大语言模型，能力从传统的被动指令响应，升级为主动理解用户意图并完成跨系统的复杂操作。在技术架构上，大众明确选择车端本地闭环运行的技术路线，所有数据不上传云端，这直接与部分依赖云端大模型的车企形成区隔，并将隐私安全作为其核心卖点。该智能体已具备场景化决策能力，可精准定位停车位、记忆旅途偏好，以及识别路况变化主动建议更改路线并启动辅助驾驶功能，实质是将智能座舱的交互边界从“车内”拓展至“出行全场景”。
2027年CEA 2.0实现舱驾一体：差异化路径对抗新势力算力竞赛
大众集团同步规划了更具备战略意义的下一代电子电气架构。其宣布将于2027年推出CEA 2.0架构，打通智能驾驶与智能座舱两大核心域，依托更强大的中央计算平台实现“舱驾一体”。届时，智能体AI将统筹“AI驾驶”、“AI舱内服务”及“云端服务”，打破此前系统割裂、数据不通的壁垒。相较于行业主流聚焦城区NOA开城数量与端到端智驾模型的竞争，大众的切入点更侧重于“舱”侧的主动服务能力，旨在通过先布局座舱AI Agent这一相对成熟的场景来降低技术风险，并积累端侧大模型部署经验。
待解难题：推理性能、时延控制与全球平台兼容性
尽管规划已出，大众仍需在未来两年内交出技术答卷。当前待解决的关键问题包括：端侧大模型的实际推理性能是否能满足实时复杂需求、跨域融合的时延控制是否精准、以及本土化AI体验如何与全球平台的技术架构保持兼容。尽管路线图清晰，但“先舱后驾、逐步融合”的策略能否在2026年量产交付后形成足够的用户体验感知，是其最终成败的关键。
