近日，弋途科技CEO吳小航、CMO李盼、COO夏永峰就企業戰略、技術布局及行業發展等議題接受媒體專訪，深度解析AI技術如何重塑汽車產業未來。這場對話不僅揭開了弋途科技在汽車AI領域的創新密碼，也為行業發展趨勢提供了極具價值的思考方向。

初心溯源：從大模型浪潮到汽車智能變革

吳小航回溯公司創立背景時，眼神中充滿對技術變革的敏銳與執著。2022年GPT 3.5的橫空出世，像一顆投入平靜湖面的巨石，在他心中激起千層浪。“當時我就意識到，大模型技術蘊含的深度理解與交互能力，將成為汽車產業變革的核心驅動力。”吳小航解釋道，“‘弋途’即‘意圖’，我們希望打破汽車作為冰冷機器的固有印象，通過大模型賦予其‘讀懂人心’的能力，讓汽車真正成為人類出行的智能伙伴。”

帶著這樣的愿景，弋途科技于2023年正式投身汽車AI領域。在吳小航看來，大模型所帶來的深層次能力，本質上是一場生產力的革命。“它就像是為汽車裝上了一個超級大腦，讓汽車不僅能執行指令，更能理解用戶的潛在需求。”正是基于這樣的認知，公司堅定地踏上了以AI驅動汽車智能化轉型的探索之路。

直擊行業痛點：構建全棧智能解決方案

李盼在剖析行業現狀時，展現出對市場痛點的深刻洞察。他直言，盡管AD自動駕駛近年來取得了長足進步，但汽車整體智能化水平仍存在顯著短板。“現在的汽車，除了自動駕駛領域，在座艙及其他方面遠未達到真正智能化的標準。”李盼進一步解釋道，“回顧過去十年，車載智能化大多只是將移動互聯網生態簡單復制到車上，比如裝上大屏、增加觸控操作、引入基礎語音交互。但這些功能缺乏對用戶實際需求的深入考量，甚至在操作上存在諸多反人類設計，本質上屬于‘偽智能’。”

針對這些問題，弋途科技推出了心界AI全棧系統。這套系統的核心在于通過構建Mind模塊，賦予汽車感知、推理與決策的能力。“我們希望通過Mind，讓汽車能夠像人類一樣感知周圍環境、理解用戶意圖，并做出合理的決策。”李盼介紹道，“結合L3級智能體，我們能夠實現從感知到服務的閉環，再配合全新設計的人機交互架構，全方位提升用戶的駕乘體驗。”

然而，實現這一目標并非易事。李盼坦言，當前行業面臨著三大核心挑戰。首先，車輛運行過程中涉及大量信號、人員狀態及外界環境數據，但目前缺乏統一的數據標準，導致數據整合與分析困難重重。其次，訓練汽車智能體所需的數據和算法尚不完善，需要投入大量資源進行研發和優化。最后，車端與云端之間的工程化協同難度巨大，需要解決數據傳輸、模型部署等一系列技術難題。“盡管挑戰重重，但我們堅信，隨著技術的不斷突破，未來汽車將進化為具備自主思考能力的移動空間。”李盼舉例說明，“比如用戶只需下達‘去虹橋火車站接人’這樣模糊的指令，車輛便能自動規劃最佳行程、實時跟蹤航班信息、推薦合適的停車場，甚至根據接人時間和朋友喜好推薦周邊餐廳和活動。”

技術迭代：應勢而發的產品升級路徑

談及公司發布的第二代全棧AIOS，吳小航詳細闡述了背后的技術演進邏輯。他回憶道，公司早期的研發重心在于解決語音交互領域長期存在的“聽不懂、服務不閉環”兩大頑疾。“在大語言模型出現之前，車載語音交互常常讓人感到沮喪，要么無法準確理解用戶指令，要么即使聽懂了也無法提供有效的服務。”吳小航說，“大語言模型的出現，為我們解決了語義理解的難題。而通過與騰訊等合作伙伴的深度合作，我們進一步實現了從語義理解到服務落地的完整鏈路。”

2023年，弋途科技與DeepSeek的交流成為了技術升級的重要轉折點。“當時我們了解到DeepSeek在深度推理模型方面的研究方向，這讓我們看到了新的可能性。”吳小航說，“我們意識到，未來汽車不僅需要理解語言，更需要具備深度推理能力，才能為用戶提供更智能、更個性化的服務。”基于這一判斷，公司迅速啟動了新一代系統的研發，提出了“Mind+AI-HMI+L3智能體+AIOA”的全新架構。

“我們的技術演進遵循‘縱向深耕、橫向拓展’的戰略布局。”吳小航進一步解釋道，“在縱向，我們將與頭部智駕企業展開深度合作，推動智能座艙與底盤、車控等領域的技術融合，實現整車智能化的全面升級。例如，我們正在探索如何將智能體的決策能力與車輛的底盤控制相結合，讓車輛在行駛過程中更加平穩、舒適。在橫向，我們將推動AI系統向多終端延伸，構建跨設備協同生態。未來，汽車不再是一個孤立的終端，而是能夠與手機、智能家居等設備實現無縫連接，為用戶提供全場景的智能服務。”

夏永峰分享了公司在技術迭代與交付穩定性上的平衡策略。他介紹，公司采用“上海核心研發+區域適配”的分布式架構，充分發揮各地的資源優勢。“上海匯聚了大量高端人才，我們在這里組建了超過50人的核心技術團隊，專注于搭建技術平臺和攻克核心技術難題。”夏永峰說，“而在合肥等地設立的分中心，則主要負責項目的本地化適配和落地工作。通過這種模式，我們不僅提高了研發效率，還大幅降低了人力成本。”

此外，公司高度重視自動化測試工具的研發。“我們自主研發的自動化測試工具，能夠模擬各種復雜場景，對系統進行全面、高效的測試。”夏永峰透露，“通過引入這些工具，我們將項目交付周期縮短了30%，人力成本降低了25%。同時，我們還與誠麥、商湯等企業建立了緊密的生態合作，共同推動技術創新和應用落地。”

競爭與布局：錨定標桿與核心要素

面對行業競爭，吳小航將理想汽車視為重要參照。“理想在AI戰略布局上表現得非常穩健且具有前瞻性。”吳小航分析道，“從2023年我們與理想高管的交流中可以看出，他們對AI的重視程度極高，明確提出要將理想打造成一家人工智能公司。他們在自動駕駛和智能座艙領域的布局，都值得我們學習和借鑒。”

但吳小航也強調，弋途科技有著自己獨特的定位和優勢。“我們是一家toB服務商，我們的使命是助力合作伙伴快速追趕并超越行業標桿。”他說，“我們的產品和技術，不僅要滿足客戶的現有需求，更要幫助他們在未來的競爭中占據領先地位。”

在吳小航看來，關注行業競爭需要聚焦三個核心要素：模型、芯片和操作系統。“模型是智能的基礎，國內的DeepSeek、豆包、通義千問，國外的OpenAI，它們的每一次技術突破都可能帶來行業格局的變化。”吳小航說，“芯片則是模型運行的硬件載體，英偉達、高通、MTK等企業的芯片技術發展，直接影響著AI應用的性能和體驗。而操作系統作為最底層的基礎設施，其穩定性和兼容性對整個系統的運行至關重要。”

李盼進一步指出，汽車AGI的實現是一個分階段推進的過程。“短期來看，我們要實現AD自動駕駛與座艙智能體達到L4級協同，讓車輛在行駛和服務過程中更加智能、安全。”李盼說，“長期目標則是打造具備空間感知與自主決策能力的移動機器人形態。這一進程預計在3年內初見成效，屆時車輛或將突破現有形態，實現機械臂交互、自主導航等功能，真正成為一個全場景智能的移動空間。”

技術與商業：定制化模型與多元變現探索

在模型應用層面，李盼詳細解釋了公司的技術路線。他強調，弋途科技并非單純依賴開源或自研模型，而是基于汽車垂域需求，構建“基礎模型+垂域優化”的混合方案。“我們深入研究車內的各種復雜場景，包括駕駛環境、用戶習慣、出行需求等，設計了專屬的訓練指標。”李盼舉例說，“比如出行任務調度準確率、座艙環境感知精度、用戶意圖理解深度等，通過這些指標來優化模型，確保模型輸出符合車載場景的實際需求。”

與行業內一些企業簡單接入通用模型不同，弋途科技更注重結合場景進行深度優化。“我們不僅僅是讓模型能夠回答問題，更要讓它能夠根據場景變化提供個性化的服務。”李盼說，“比如在規劃行程時，模型不僅要考慮路線和時間，還要結合車內乘客的喜好，動態調整HMI界面，播放合適的音樂，推薦相關的景點或餐廳。”

商業化方面，吳小航透露，當前公司以開發費與授權費為主要收入來源，但也在積極探索多元化的商業模式。“我們認為，所有的商業模式本質上都是要素的重新組合。”吳小航說，“除了傳統的開發費和授權費模式，我們正在重點探索四個方向。”

第一個方向是基于終端入口的后向訂閱服務。“在移動互聯網時代，車載應用的訂閱模式并未取得成功，但在AI模型時代，終端將成為新的入口。”吳小航解釋道，“我們正在與合作伙伴探討，如何基于智能終端為用戶提供增值服務，并通過訂閱模式實現盈利。預計未來兩三個月內，我們將推出相關產品和模式。”

第二個方向是打造軟硬一體的計算平臺。“在模型時代，硬件和軟件的界限將變得更加模糊。”吳小航說，“我們計劃將域控制器、芯片和模型進行深度整合，打造全新的計算平臺，為用戶提供更高效、更智能的服務體驗。”

第三個方向是車載音頻生態建設。“汽車是音頻流的重要陣地，但過去十年，我們一直未能打造出真正有影響力的車載音頻服務。”吳小航表示，“在模型時代，我們有機會改變這一現狀。我們正在研發的AI播客，不僅僅是傳統意義上的音頻內容，而是一個基于用戶需求和場景的智能音頻服務平臺。”

最后一個方向是“一腦多端”協同戰略。“未來，所有的終端都將實現AI化，汽車需要與手機、智能家居等設備實現無縫協同。”吳小航說，“我們將把汽車作為智能生態的重要一環，通過‘一腦多端’的架構，實現設備之間的互聯互通和智能協作。”

“我們今年的目標是讓產品覆蓋50%的主流車企。”吳小航最后信心滿滿地說，“我們將持續創新，不斷探索，為汽車產業的智能化發展貢獻更多的力量。”