蓝鲸新闻5月19日讯（记者 武静静）什么是真正的"AI+汽车"？

在科幻电影的世界里，汽车不再是简单的交通工具，而是集智能、飞行与自我意识于一体的未来化身，是未来都市最具标志性的“生命体”。还记得《银翼杀手2049》中的那辆“佩乔飞车”吗？它不仅能在城市上空自由穿梭，还配备了人工智能驾驶、全息通讯系统，甚至能在雨中精准定位目标，像一个沉默冷峻的猎人般与城市共舞。

回到现实，这种幻想并非遥不可及。

AI技术的飞跃，正推动智能汽车从“交通工具”走向“智能终端”进化。真正的“AI + 汽车”，不只是语音识别或自动驾驶的加法，而是对整车智能体系的根本性重构。

“我们希望构建一个多端联动、一脑多端的架构。”弋途科技联合创始人李盼在接受《蓝鲸科技》采访时这样描述，“AI不应被封存在车内，它应该是一个和用户始终保持感知连接的智能体，无论是在车上、手机上，还是在家里，都能无缝衔接，形成统一的大脑。”

这种变革的核心，是将大模型能力深度嵌入整车架构，打造具有自主决策能力的“移动智能体”。它不再只是单点功能的集合，而是一个具备全局感知与行为决策能力的“类智能生命体”。

这一进化，依赖于两大关键支撑：其一，是以用户场景为导向，构建AI的服务闭环，让AI不仅“能听懂”，更“懂需求”；其二，是实现整车全域智能协同——大模型作为中枢，打通座舱交互、智能驾驶、底盘控制、动力系统等核心系统，形成真正的智能神经网络。

“未来的助手，应该如影随形，成为个人的生活助理，随时跟随着个人。”李盼说，他所设想的“智能体”，不再局限于车内语音交互，而是一个基于大模型技术的全时在线AI，能够主动理解、实时服务、跨设备响应，成为用户的“第二大脑”。

尤其在座舱领域，Agent技术的落地正在重塑人车交互方式。传统“播放音乐”“打开空调”的指令式交互，正被具备理解、规划与执行能力的AI智能体所取代。比如，“导航到前方咖啡店并提前预定车位”，这样复杂的链式服务指令，已成为现实。

AI的三次技术范式迁移——从判别式AI、生成式AI，到如今正在爆发的Agentic AI（智能体AI）正引领智能汽车进入“主动服务”的新阶段。而下一步的目标，是向具备感知和行动能力的“具身智能”（Physical AI）迈进。

“在五年乃至十年后，汽车就不再只是交通工具，而会成为一个巨大的智能移动终端，甚至是智能机器人。”李盼对未来有着清晰的判断。他认为，真正的AI+汽车，不仅是在技术架构上的跃迁，更是对用户关系和产品认知的重构。

在这场技术变革中，创业公司成为重要的创新引擎。成立于2023年6月的弋途科技，正是这一浪潮的先行者。2024年，公司率先以大模型能力为底座，推出首个车载AI智能体平台，在国内主流汽车品牌中实现量产落地，为智能座舱赋予了真正的“理解力”与“行动力”。目前，弋途科技已经与北汽、一汽、上汽、五菱、长城等头部车厂进行合作。

 

近日，蓝鲸科技与李盼进行了一次深度对话，探讨他们如何在技术跃迁的关键节点，抓住机遇、重构智能座舱的体验边界。

李盼毕业于上海交通大学，有15年智能网联汽车行业产品规划、体验运营、品牌营销经验。曾任国内头部主机厂智能化产品总负责人，国内头部车联网公司产品项目负责人。

李盼曾经从0到1搭建智能座舱产品规划及Hero car项目落地，操盘了基于智能汽车OS的行业开放生态建设及商业模式推广；建立了智能电动汽车的用户全旅程体验运营模式，在汽车品牌市场方面具备丰富的新媒体运作经验； 擅长整车智能化产品创新规划和定义，AI新技术应用，以及互联网科技产业生态资源及商业模式设计。 

一、从软件定义汽车，到AI定义汽车

蓝鲸科技：你们最近发了新的产品，提到有一个观点是让汽车真正"活"起来，这是一套什么样的AI系统？

李盼：弋途心界AI全栈系统就是这样一套让汽车真正"活"起来的智能系统。

这套系统的核心在于四个层面的协同配合。

首先是核心层，弋途心界AI-MIND是专为智能汽车打造的AI决策中枢，它像一位经验丰富的"老司机"般理解所有的用车场景：能通过多维感知实时掌握车辆状态、环境信息和用户需求；具备类人化的快慢思考能力，既能瞬间响应简单指令，也能深度处理复杂行程规划；独有的记忆网络可学习每位用户的习惯偏好，实现越用越懂你的个性化服务。

其次是交互层，交互层围绕弋途心界AI-HMI与UI Agent能力构建。传统人机交互以物理按键、语音命令为主，仍需大量操作步骤。心界AI-HMI提供了“生成式HMI”与“无感交互”体验，支持视觉、语音、行为等多模态识别，并通过情境感知和判断呈现千景千面的界面响应，刷新交互体验，不再是“你操作系统”，而是“系统为你操作”。

第三是服务层，弋途心界AI-L3智能体通过独创的多智能体协作架构，将生活助手、用车助手等模块深度融合，实现导航规划、场景化播客、智能点餐等跨场景服务的无缝串联，真正达成"需求感知-服务触发-闭环执行"的完整链条。

最后，AIOA架构的存在，实现了从"软件定义"到"AI驱动"的范式突破。其革命性创新在于将传统车载功能模块转化为可被大模型灵活调用的"智能积木"；同时，基于多智能体协同架构，构建了统一的"整车能力总线"，使得原本孤立的软件和硬件，在大模型的调配下实现智能化组合，实现汽车AI功能的场景化应用。

这套架构不仅支整车功能的实时智能组合，更通过持续学习机制不断进化，让汽车从"功能集合体"进化为真正具有适应能力的"智能生命体"，为行业提供了可规模化落地的AI整车解决方案。

蓝鲸科技：关于如何用AI来改造汽车智能座舱的体验，你们的思考是什么？

李盼：过去座舱领域孕育了众多杰出的企业，其中不乏员工规模超过千人的大型企业。

我们在这个领域做了十年，行业竞争确实激烈。现在，在AI这个大方向上，我们希望通过数据和模型能力，迅速构建起AI的感知、理解和推理能力。一旦模型成熟，后续的迭代将不再像传统软件开发那样耗时费力，无论是开发速度还是用户体验，都将迎来质的飞跃。这标志着一种全新的竞争范式的诞生。

正因为看到了这一巨大变革带来的商业机遇，我们也看的比较早，有可以领先半个身段的竞争优势。

所以公司决定去年布局AI全栈系统方向，借助与语音公司和模型公司的合作，我们迅速推出了面向车载领域的智能体平台，这是第一步，核心是获取AI交互的入口。

之后，我们着手筹备构建全新一代的产品架构，本质上这是一个AI操作系统。在这个系统中，意图识别大脑mind，基于mind的理解下，我们构建了L3级智能体AI-HMI。向上构建了智能体（Agent）和AI HMI（生成式交互界面），向下则是一套面向AIOA服务框架。再往下，我们正与全新的跨域芯片和控制器厂商合作，在这些设备上部署端侧推理模型。

目前，整套架构已经搭建完成。

蓝鲸科技：Agent或者大模型技术变量，让你们看到了哪些智能座舱领域的新机会？哪些旧的体验会被革命？

李盼：智能座舱我们做了十多年，看到非常多的行业级问题，主要有三类：

首先，在交互方式上虽然有变化，从大屏触摸到语音交互，但很多用户仍然觉得它不够智能，比如系统听不懂用户指令，无法自然流畅的交互。

其次，座舱空间内的服务体验始终未能闭环。早期，大家都在把各类APP集成到车内，比如，地图、语音等基本功能，之后开始探索整车场景。比如出行场景，用户往往需要在多个APP之间切换。

一些简单的需求，比如叫外卖，或者约会想找餐厅，这些看起来简单的服务，操作起来并不方便，需要在手机上搜索好信息后，再通过微信发送到车机上，然后在车机上打开，服务始终未能闭环。如何形成一个很好的服务闭环？在以前很难做到，而AI技术的演进让我们看到了智能化闭环的可能。

当车载系统的交互和服务做到极致时，再随着自动驾驶技术的提升，一台汽车就真正成为了“mobility robot”出行机器人，这是汽车智能化的终极。这台智能汽车不仅会有一个“小脑”来控制它的行驶，还必须要有一个“大脑”，理解人的需求，并服务人。

二、Agent“再造”智能座舱

蓝鲸科技：AI时代，智能座舱体验会有什么不同？

李盼：最初，当我们谈论智能座舱时，它还处于一个非常初级的阶段。这个阶段主要是受到移动端使用习惯的影响，比如我们在手机上习惯使用iPhone、智能手机和平板等设备。一个简单的想法是，既然我们在移动端能够享受到各种在线服务，那么在车上，无论是在行驶中还是在任何出行场景下，我们也希望能够获得类似服务。

因此就有了在车上安装大屏幕，并在屏幕中集成在线应用的做法。除了导航，我们还希望在车上听音乐，听书。这其实是用移动互联网思维在造车。车的智能化发展，早期被称为信息娱乐系统，主要侧重于信息和娱乐功能。

之后，大家开始考虑是否可以结合车载硬件，比如氛围灯、座椅，甚至与驾驶功能做一些联动。这些事情看起来简单，但实际上非常复杂，因为车载系统有很多自身的要求，如安全性、功能性（不能宕机，车机与手机不同，它的故障可能会带来严重的安全问题）、流畅度和性能等各个方面。这就是我们在软件领域卷了这么多年，一直在努力解决的问题。

手机提供了多种多样的服务，无论是计划旅游、使用即时通讯工具与朋友分享位置，还是点外卖，都极为便捷。在将这些服务搬到车上的过程中，我们遇到了一个挑战。在车上，由于驾驶时需要专注，以及APP之间无法打通，这些事情就变得麻烦起来。车上的APP通常是以APK的形式安装，它们之间无法直接跳转，车厂也很难获取到足够的接口来实现服务层的跳转。

因此，在车上就会遇到很多痛点问题，其中之一就是服务单线程化，即只能进行单一的导航等操作。在服务闭环中，我们面临两大问题。一是在前端，当说出复杂任务时，语音或车载系统可能无法理解我们的意图。例如，如果说“我北京的朋友晚上大概七点钟到虹桥机场，我要去接他”，当前的车载系统可能无法理解这个任务的全部内容。它可能只能识别出文字，但无法执行相应的操作，因为它不理解我们的真实需求。

因此，我们需要寻找解决方案，以实现车上的服务闭环，让驾驶者在行车过程中也能享受到便捷、智能的服务体验。

从AI终端的角度来看，在思考车载或出行场景时，不再简单地将移动端的功能搬运到车上，而是更多地思考如何为车载场景提供主动服务。

现在车载技术的发展速度甚至超过了移动端。过去通常是车厂提供一套安卓系统，市场方负责安装APP，或者车厂预装一些必要的APP，如高德地图和QQ音乐。然后，车厂会根据不同的车型和用户需求，外接其他APP。

有些车厂采取了更加极致的做法。他们的车载系统就像一个平板，用户可以在应用市场上自由下载和安装APP。

AI时代的逻辑有所不同。首先，整个交互系统中，它需要拥有一个“大脑”进行思考。其次，交互方式也发生了变化。无论是现在的AI语音，还是未来的多模态交互，不再需要用户按照层级，一步一步地点开APP的各个界面。用户只需动动嘴，所有的指令都会由智能体自行实现。

我们产品有一个点咖啡的视频，展示了这样的交互过程。比如，你对小途说：“今天天气冷，我想喝一杯咖啡。”它会问：“你想喝什么”，你说：“美式，热的，不要加冰。”然后，它会继续询问你是自取还是送到公司。当你确认地址后，它会告诉你订单已经准备完成，并帮你下单。如果你有优惠券，它也会帮你使用。

整个过程，你只需要花费大约半分钟到三十秒的时间进行语音交互，这种交互非常自然，不需要刻板地一个字一个字地说得非常准确。交互完成后，接下来的事情你就不需要操心了。我们的美食助理会在小程序上按照你的需求，一步一步完成点单的动作，包括选择口味、温度、添加配料，以及选择地址和下单。

这个过程，我们称之为两段式。第一段是确认意图和需求，第二段是看智能体执行任务。

这样的情境下，我们并不需要一个传统的APP。如果做得更极致一些，所有的一切都通过云端来实现。目前，我们还在通往这个目标的路上。这也是为什么我们要与各大厂，如腾讯、阿里等进行合作，用一套更加先进的产品理念，去创造一个全新的“出行助理”产品。这种AI助理的方式，正在改变原有的应用生态，无论是从技术方式还是产品体验上。

蓝鲸科技：具体谈谈Agent怎么改造智能座舱？它的角色是什么，能做什么？

李盼：我们认为，智能座舱中，需要一个管家来理解主人的所有信息和意图，依据此来执行任务。这个管家系统下，会有不同类别的助理，如会议助理、美食助理、出行助理（例如旅游达人）、亲子助理等，它们各自负责专业领域内的任务，而管家则负责综合协调。

目前，我们正在开发的是这些小助理。我们将每个应用转变为专业的小助理，它们在自己擅长的领域能够高效地完成任务。这些小助理的发展有一个从L1到L5的路线图。目前，它们处于L2水平，即能够按照规则完成既定的任务。这就像自动驾驶的L2级别，车辆能够跟随前车行驶或打灯变道，但还需要人类的监督。

当智能体发展到L3级别时，它将配备一个更强大的“大脑”。这个“大脑”能够感知车内外的环境，包括乘客（如小朋友、老人、驾驶员）的状态、表情以及习惯等。通过对这些情境信息的完整思考，模型能够推理出主人的需求，并安排相应的事务。

例如，当系统感知到主人今天要去上班或见客户时，它会自动分发任务给各个小助理。A助理负责导航，B助理负责调整车辆设置（如座椅、空调），C助理可能是新闻助理，为主人提供定制化的新闻资讯。此外，还有美食助理根据主人的喜好准备早餐建议，驾驶助理负责驾驶相关的任务等。这些小助理会按照时序协调完成任务。

在整个过程中，还需要一个强大的生成式交互系统。管家在感知和理解主人的需求后，小助理们领取任务并执行。同时，人机交互也变得实时且动态，根据场景变化而调整。不再像过去那样需要在一页屏上打开多个APP，而是根据当前需求生成相应的卡片或界面，如导航卡片、新闻资讯卡片等。这些卡片会整合图文、视频和文字内容，以全新的方式呈现给用户。因此，在视觉和交互方面，这是一套全新的AI系统。

这个系统有可以思考的MIND，再加上L3级智能体，作为我们的助理存在，还有一套全新的、基于AI生成式的HMI（人机界面）基于AIOA基座共同构成。

此外，系统中还包含一些偏工程化的部分。比如，需要一套SV（可能是指某种服务层或软件层）来支持，同时还需要在终端部署一套推理框架，以实现端到端的部署。

端部署构成了我们未来发展的三条重要路线之一。首先，“大脑”（即算法或系统）需要不断迭代；其次，我的智能体需要不断迭代其生成式交互能力；最后，承载这些的智能硬件也需要迭代。

这里的硬件不一定非得是屏幕，我们目前正与一些智能终端合作伙伴进行探讨，未来在车内，它可能不是一个屏幕，而是一个机器人。这个机器人可能在肚子上装有一个小型显示屏，仅需进行简单的“yes or no”或符号确认交互，其余任务均由它来处理。

这是我们当前的思考和布局。目前，每一层都在进行中，特别是在融资后，我们将重点投入到快速产品化、商业化，并努力形成一定的技术壁垒。因为这其中需要大量的数据来训练模型等。

蓝鲸科技：车载垂域模型的数据是从哪里来？

李盼：这些数据其实涉及几个方面。首先，我们在努力构建自己的数据体系，也会寻求第三方合作或自主研发。其次，当这些产品应用到车辆上后，与车厂的合作就变得至关重要，这与自动驾驶数据的飞轮效应相似。一旦数据飞轮开始转动，我们需要提供整套系统给车厂，并确保数据共享，以便共同优化算法。

因此，在与车厂洽谈合作时，我们会重点讨论数据的具体使用方式。我认为，一旦产品上车，用户平时如何使用这些数据就变得尤为重要。此外，我最近也在思考一些策略，比如，为了提供高度个性化的推荐，这离不开应用本身的一些策略。所以，我们也会与应用提供方进行深入交流。

目前，我们的工作重点是搭建好框架，实现产品化。一方面，我们会与服务商、应用提供方合作；另一方面，也会与车厂、主机厂携手，双方共同构建一个数据池。

蓝鲸科技：你认为智能机器人和Agent的关系是什么？

李盼：我们认为五年乃至十年后，车就会成为智能机器人，或者是一个巨大的智能移动终端。弋途希望在这个领域里，为这些机器人打造一个“大脑”。自动驾驶、座舱等各个领域都会有一个智能体，多个智能体相互协同，形成一个整体。这是我们对整车未来智能化的思考。

这也标志着机器人时代的一个全新大终端的到来，这个终端本身拥有强大的计算能力、行动能力和感知能力。

过去我们谈论软件定义汽车时，主要关注的是如何在各个域（如底盘域）中开发智能化软件，定义功能座舱和场景。然而，在AI汽车的发展趋势下，整个汽车架构也将发生巨大变化，可能会演变成一套大型的AI操作系统。在这个系统上，我们将构建各种模型，并可能引入AI计算机，替代过去的域控制器。在这台计算机上，会运行着终端推理模型，以及其他各种组件，如CPU和GPU，它们共同支持在终端上部署和运行模型。结合终端的场景，将会有各种智能体出现，替代传统的APP。

从座舱的角度来看，交互智能和服务智能这两方面本身就蕴含着巨大的机遇。如今，我们有机会利用AI彻底把智能座舱重做一遍，这是一个巨大的机遇。

蓝鲸科技：有车厂认为助手这个入口特别重要，选择自己做，弋途也想做平台性的系统，怎么竞争？

李盼：从整体产业格局来看，未来几年肯定会发生巨大的变化，特别是在AI领域的布局和竞争上。各家企业一定会像过去做自动驾驶一样，进行资源和精力的投入，展开军备竞赛。

这个过程中，肯定会涌现出一些在人工智能与汽车深度结合方面表现出色的企业。每家公司对自己的定位可能有所不同，但我认为，随着技术的发展，汽车将成为一个多功能的终端。AI肯定会成为这些企业的重要技术底座。

过去我们讲软件定义汽车，现在已经进入了AI定义汽车的时代。在AI定义汽车的时代，格局会发生分化，有的企业会像理想一样脱颖而出。还有一些企业则专注于造车本身，将AI作为体验或服务的一部分，采用外部解决方案。我认为这种格局从现在到未来都会存在，不太可能出现某一家汽车AI公司独霸市场的情况。

我们的主要任务是利用好这些模型，无论是开源的还是商业化的，形成一个专注于车载领域的模型。这一点非常重要，因为在许多行业中，大公司亲自下场往往会挤压小公司的生存空间。作为创业公司，需要迅速行动，在有限的时间窗口内将概念和想法转化为实际产品和商业化方案。

在当前的格局下，公司和模型公司不太可能亲自进入汽车领域。因此，我们没有什么负担，产业也给了我们一个宝贵的时间窗口。我们会抓住这个机会，迅速提升内部能力，特别是针对车的模型。这个模型非常重要，可能是我们未来与车厂互动和沟通的关键筹码。

蓝鲸科技：主机厂和大模型公司都在发力智能座舱方向，我们的优势是什么？

李盼：主机厂都不会自己做基础模型，因此这里存在许多不同层次的合作机会。不同的厂家情况各异，有的可能已经搭好了框架，我们只需将东西填入；有的则连框架都未建立，那我们就需要提供一整套解决方案。所以，这是一种多样化的合作模式。

对于汽车而言，关键在于今天谁在定义框架，谁拥有全栈能力，以及谁能够分层输出。像弋途这样的公司，就拥有这样的定位：它具备全栈能力，同时又能分层输出AI能力，打法非常灵活。由于我们深度了解整个汽车产业的分工，所以在创业初期，我们就保持开放的心态，没有过于封闭。

三、双轨策略：商业化与技术探索双线并行

蓝鲸科技：目前的技术进展和商业化探索进展是什么？

李盼：我们目前遵循双轨策略：一方面推进商业化合作，另一方面也积极探索开源方案。

在商业化方面，由于一些车厂可能有自己独特的想法和需求，比如他们可能偏好使用特定的技术或解决方案，我们会基于他们的这些需求，与相关的模型公司进行合作，进行针对性的训练和开发，包括智能方面的相关工作。

而在开源方面，我们则致力于在现有开源模型的基础上进行演进，构建我们自己的AI能力。这种方式相对来说更加灵活。同时，我们也在自主部署服务器，以支持这些工作的进行。

出行领域虽然看似垂直专业，但其中包含了众多场景化的数据，这些数据的质量、相关算法等都需要极其精细的处理。因此，我们在这一领域的工作主要是基于一些开源模型进行自定义调整和优化。我们要不断地调整这些模型，直到它们达到最佳状态。只有这样，我们最终推出的产品才能呈现出最优的体验，从而打动客户。

目前，在商业化量产方面，由于我们与合作伙伴的合作已经比较深入，所以现在基本上已经实现了量产。当然，这还只是前期阶段，我们还有很多工作要做，但总的来说，进展还是比较顺利的。

蓝鲸科技：实现量产的是哪个产品，具体能做什么？

李盼：我们去年已经量产并上车的产品主要偏向于L2级的智能体。举个例子，就像现在做得比较好的聊天功能，它上车后也具备了一些强大的闲聊功能。你可以随意跟它聊资讯、聊新闻，上至天文，下至地理，无所不聊，甚至还能和小朋友聊天。这种能力确实很强。

其次，我们与许多应用做了深度结合。比如音乐应用，现在它能实现音乐自由说功能，即使你模糊地搜索歌曲，它也能结合当前情境，比如今天下雨了，它会为你匹配与下雨天氛围相关的歌曲。这方面的能力我们做得很好。

此外，它还有行程规划功能。比如你要去迪士尼，它会帮你安排一天的行程；或者你要自驾游去杭州，它也会为你规划路线。这是利用大模型的能力，再加上我们对地图导航UI的信息整合，实现的行程规划功能，非常实用。

另外，我们还有一个文生图功能，这也是结合场景生成的。比如今天你要带孩子去迪士尼，想要一张公主城堡的画，它能为你画出来。画出来后，如果你想把它变成壁纸，也能直接生成壁纸。

我们现在也与小程序合作的服务达成闭环，比如点咖啡等，这些功能已经基本上准备在一家车厂投产、量产了。

蓝鲸科技：为什么在创立早期就想做生态？公司的角色定位和分工是什么？

李盼：生态是我们的一个重要战略方向。我们的目标是在整个AI大系统中提供服务，涵盖了模型、第三方内容以及生态服务。目前，已经构建了一套完整的AI系统，从模型到内容与服务，都与头部大公司形成了合作，并将它们通过我们搭建的框架与能力引入到车载系统中，共同打造场景化的产品。

生态对我们来说具有两大核心价值：首先是产品化的价值。我们与许多生态伙伴，如历史上已有合作的公司，在迈向AI汽车时代时，都在寻求转型。我们携手这些伙伴，如腾讯出行、喜马拉雅等，共同创新，将传统APP或服务智能化。我们做了许多创新性工作，这些伙伴也愿意投入，与我们一起打磨产品。这样的产品体验相较于传统有了极大的提升。

其次是与模型公司的合作价值。许多模型公司在行业中提供模型或较粗颗粒度的行业解决方案。他们希望找到能在车载领域深度耕耘、同时懂车和AI的伙伴。我们与他们之间有非常好的合作与互动。我们可以基于他们的能力，打包成方案推给我们的客户，他们也很乐意在他们的方案中整合我们的智能体或已落地的方案，共同推向他们的客户。

从业务到产品，我们都是通过生态来构建整个大的生态版图。作为创业公司我们不可能什么都做。我们的定位是构建整个AI系统框架，每一层都可能有生态公司参与共建。我们也希望大家一起来共建新的AI汽车生态。这个新生态可能涉及AI的OS、AI的Agent等，应该有一个新的圈子，这个圈子里，每家都有不同的特长，如模型公司、内容服务公司等。

我们并不是要出来做“带头大哥”，而是希望把想法讲出去，吸引到更多的人来参与。参与进来后，这里面一定会有若干个能够与我们形成很好协作的伙伴。这也能赋能到我们，同时这也是互相的，大家可以互相促进。

蓝鲸科技：公司未来发展规划是什么？

李盼：我们会以车辆的智能化、AI化为切入点，首先深入打透车载场景。在构建起全面的AI能力后，我们会逐步将这些能力拓展至各个终端上。

今天，无论是机器人、玩具，还是耳机、眼镜等设备，它们的核心需求都是相似的：需要交互，需要服务。在车载这个相对封闭且意图明确的场景中，我们更容易打穿并深化智能车的应用。同时，我们也会将AI能力延展到其他终端上。因此，我们目前也在积极关注非汽车领域的赛道。

在这个过程中，我们并非完全脱离汽车，而是希望构建一个多端联动、一脑多端的架构。例如，如果有一个玩具，孩子可以把它拿到车上，只要它使用的是我们的AI系统，里面也包含我们的服务，那么孩子在后排就可以直接与玩具聊天，玩具也能感知孩子的情绪，并帮助他实现车上的各种动作和指令。

这样，无论我走到哪里，我的AI“大脑”都会跟着我，我的服务也会随时跟随。而不是只有在车上时，我才能享受到整个助理的体验。这是我们整体的大逻辑。

从AI的视角来看待终端，未来的助理，应该如影随形，成为个人的生活助理，随时跟随着个人。