亿欧智库_2026中国车载端侧算力解决方案洞察报告-AI Box篇：夯实车端智能计算基座，拓展人本位跨端智能生态_20260703.pdf


2026中国车载端侧算力解决方案洞察报告--AI BOX篇夯实车端智能计算基座，拓展人本位跨端智能生态

亿欧智库 https://www.iyiou.com/research

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前言



报告背景

2025年以来，端侧大模型、座舱Agent与多模态交互加速进入汽车智能座舱，推动座舱体验从指令交互响应向主动智能服务升级，车端计算负载也由传统车机功能负载转向持续AI推理负载。与此同时，汽车行业价格战与配置战持续加剧，主机厂亟需在座舱功能同质化背景下打造智能化差异；而已量产车型、已定型平台和存量车机的算力冗余、内存带宽、接口能力和软件架构基本锁定，仅依赖OTA难以突破硬件边界。需求端体验升级与供给端平台约束形成阶段性错配，推动AI Box进入产业视野。AI Box（AI算力扩展盒）不是简单外挂硬件，也不是座舱域控或中央计算平台的替代品，而是部署于车辆端侧、面向端侧AI推理与智能交互增强的模块化AI计算扩展节点。其核心价值在于通过低侵入式接入、增量算力承载和异步能力迭代，为车辆补充本地模型推理、多模态理解、座舱Agent和任务编排能力，并为主机厂提供一条介于整个平台换代与纯软件OTA之间的弹性升级路径。2026年上半年，主机厂、Tier1、芯片厂商、大模型公司与AIOS/Runtime厂商等多方玩家密集入局，推动AI Box从概念验证迈向产品化验证、工程导入和场景筛选并行推进的关键窗口期。AI Box的战略价值在于推动高端AI体验向中端车型、已定型平台和存量车机外溢，并帮助主机厂验证AI功能价值、配置分层策略和用户付费意愿。


核心观点

TOPS决定理论峰值，带宽与协处理架构决定车端AI真实体验上限。端侧大模型推理不只是算力堆叠，更依赖模型权重、语音、视觉、车辆状态和用户上下文等多源数据的高效流转。TOPS只能反映理论计算峰值，高带宽内存决定数据能否持续供给AI推理单元，协处理架构则通过主控承载座舱I/O与系统任务、AI协处理器专注模型推理的分工，提升多任务并发下的稳定性与响应效率。未来AI Box竞争将从参数表上的算力竞赛，转向高带宽内存+异构协同+Runtime调度的系统能力竞争。

前装先完成产品化验证，后装承接受控升级与存量外溢需求。AI Box将沿前装验证一能力标准化一受控后装升级路径演进。前装路径具备更高系统权限、更完整数据链路、更稳定接口能力和更清晰责任闭环，将优先承担AI Box的产品定义、工程验证与体验教育，并率先验证端侧大模型、多模态交互、座舱 Agent等能力的高频性、可感知性与付费价值。当前装路径沉淀出可复制的功能边界和能力标准后，OEM有望将部分能力下放至已售车型、中低配车型和存量车机，带动官方受控后装升级与存量智能化补强需求释放。

从“线性传递”走向“网状协同”，国产供应链加速差异化突围。AI Box打破传统域控制器由Tier1单向枢纽主导的线性交付格局，形成芯片商、Tier1、模型方、AIOS/Runtime厂商与主机厂多主体网状协同的新生态。国内芯片厂商凭借面向端侧大模型访存优化的高内存带宽架构，以及更贴近主机厂项目现场的驻地式服务，在成本控制、适配效率和量产响应上形成差异化优势；Tier1加速向“芯片适配+OS/AIOS+Runtime/中间件”的系统级交付商跃迁；大模型公司亦通过软硬解耦和“模型+生态”的组合拳深度切入座舱智能核心层。

数据来源：亿欧智库


01 AI Box 发展综述

1.1 AI Box 发展历程

1.2 AI Box 的定义与驱动因素

1.3 AI Box 的阶段性战略价值

02 AI Box 产品形态与技术体系

2.1 AI Box 技术架构

2.2 AI Box 前后装形态分类

2.3 AI Box 落地条件与应用场景

03 AI Box 竞争格局与产业链

3.1 AI Box 产业图谱

3.2 AI Box 合作模式

3.3 典型案例

04 AI Box 面临的挑战与发展趋势

4.1 AI Box 商业化落地挑战

4.2 AI Box 发展趋势


01 AI Box 发展综述

1.1 AI Box 发展历程

1.2 AI Box 的定义与驱动因素

1.3 AI Box 的阶段性战略价值

02 AI Box 产品形态与技术体系

2.1 AI Box 技术架构

2.2 AI Box 前后装形态分类

2.3 AI Box 落地条件与应用场景

03 AI Box 竞争格局与产业链

3.1 AI Box 产业图谱

3.2 AI Box 合作模式

3.3 典型案例

04 AI Box 面临的挑战与发展趋势

4.1 AI Box 商业化落地挑战

4.2 AI Box 发展趋势

1.12026上半年AI Box方案密集发布，推动产业从概念展示进入产品化验证阶段


2025年前后，端侧大模型、座舱Agent与多模态交互加速上车，AI Box完成从车机体验升级设备向端侧AI算力补位节点的定位切换。

2026年上半年，AI Box相关方案发布明显增多，主机厂、Tier1、芯片厂商、大模型公司与AIOS厂商等多方玩家加速入局，推动行业进入产品化验证阶段。


主机厂参与联合发布

亿欧智库：中国AI Box产业代表性发布事件与阶段演进


Tier1（芯片厂商、端侧大模型公司、解决方案商等）

东风HONDA 火山引擎

1. 11东风 Honda推出搭载豆包大模型的AI车载云盒

• 面向在线多媒体、自然语言交互、智能车书、智能搜索和图文创作等车机体验升级场景


斑马智行 紫光展锐 UNISOC

1. 4斑马智行联合紫光展锐推出斑马AI BOX

• 产品面向搭载 AliOS 操作系统的荣威 RX5 老车型，与原车协同实现算力性能、操作系统、应用软件与服务生态升级

ThunderSoft GEELY


1. 9 中科创达携手吉利汽车集团联合发布基于NVIDIA的创新产品 AIBOX

• 该方案依托中科创达滴水 AIOS 和 NVIDIA DRIVE AGX 车载计算平台，面向7B大模型在车端实时运行和AI座舱场景落地

2026.1 CES 2026期间

ThunderSoft

中科创达量产版 AIBOX-N1正式亮相，该产品基于NVIDIA Drive AGX Orin平台打造，配置 200TOPS算力、205GB/s带宽，面向1-7B级大模型车端实时运行，并内置滴水AIOS2.0 Pre，强调无需改动车辆原有EE架构为不同配置车型提供AI算力升级能力

ADAYO华阳集团

华阳通用发布华阳 AIBOX，定位为前装高性能AI计算平台

产品采用独立 Box 形态，为整车提供高性能 AI算力，与座舱域控制器及整车系统协同，并已获得国内头部自主品牌车企核心智能化项目定点

Lenovo VehicleComputing

2026.4北京车展期间AI Box产品及方案列举


联想车计算推出基于NVIDIA DRIVE AGX Thor的AutoAI Box，定位为面向座舱智能体应用的车端AI算力方案。该方案支持多模态输入、座舱Agent、端侧大模型和跨终端智能体协同，体现车端AI算力底座化趋势。

商汤

BOSS AUTO

绝影

SenseAuto

商汤绝影发布面向舱驾一体全场景智能体的产品体系，并首发Sage Box （千机智盒）。该方案以Sage端侧模型、SageOS与NewMember原生智能体三层架构为基础，定位为可进化的车载自主智能大脑


面壁智能与英特尔联合推出AI Box解决方案。该方案基于英特尔Core Ultra系列平台，提供最高180TOPS稠密AI算力，构建CPU+GPU+NPU的XPU异构算力体系，并结合MiniCPM系列端侧模型，定位为独立于座舱主机的端侧AI算力单元



奇瑞汽车AI智能生态与运营实验室发布后装新品“奇趣宝”，该产品依托英特尔第二代酷睿Ultra平台，与英特尔AI BoxUltra解决方案，面向存量车型座舱体验升级，强调“无需拆车”的后装部署方式

2024

2025

2024-2025H1 | 车机体验升级探索期功能集中在在线多媒体、语音交互、应用生态扩展等场景产品定位更接近车机增强设备或后装升级入口。

2025H2-2026Q1 | 端侧算力补位概念验证期

AI Box开始从车机体验升级设备，转向原车平台之外的增量AI计算节点，用于承接本地模型推理、AIOS和座舱智能交互能力。

数据来源：亿欧智库

2026H1以来 多方玩家密集入局，方案形态分化

主机厂、Tier1、芯片厂商、大模型公司与AIOS厂商集中推出AI Box相关方案，产品路径开始向前装高性能计算平台、模型适配方案和后装/售后升级终端等方向分化。

1.1.2 AI Box是面向端侧大模型上车的模块化AI推理节点，补充本地AI模型运行环境


AI Box是部署于车辆端侧、面向端侧AI推理与智能交互增强的模块化AI计算扩展节点。它通常以独立计算盒、前装集成模块或后装升级设备的形式存在，通过车载以太网、CAN、USB、诊断接口或OEM授权服务接口，与车机系统、座舱域控、中央网关、云端服务及部分车辆服务体系协同，为车辆补充本地模型推理、多模态理解、座舱Agent、智能交互和任务编排能力。

AI Box的产品形态会随供应商方案、OEM电子电气架构、车型平台状态和前后装路径不同而变化，但共同本质在于：在不完全重构原车计算平台的前提下，为车辆新增一个可承载端侧AI能力的增量算力与软件运行环境。

Al Box

产品定义

AI Box是部署于车辆端侧的模块化AI计算扩展节点，通过独立或协同集成方式接入车辆，为原车平台补充本地推理、模型部署和座舱智能交互能力，

核心能力

增量算力承载：为原车平台补充端侧模型推理、模型部署与多任务并发运行能力，填补既有座舱/车机平台在端侧大模型与智能交互场景下的算力缺口，并为端侧大模型部署提供稳定且可演进的算力支撑

低侵入协同接入：不以替代座舱域控或重构整车E/E架构为目标，而是通过标准化接口或OEM授权服务接口，与车机系统、座舱域控、车辆服务和云端能力协同

异步能力迭代：提供可持续承载AI模型、座舱Agent、多模态交互和应用服务更新的端侧运行环境，使部分新增AI功能的导入节奏相对独立于整车平台换代周期

亿欧智库：AI Box在车载计算体系中的定位


亿欧智库：AI Box边界对照表

对比对象

核心定位

与AI Box的边界

中央计算平台

整车级计算与跨域调度中心

AI Box不承担整车级主控与统一调度

座舱域控

座舱系统主控与交互管理

AI Box可补充AI推理能力，但不替代座舱域控主控地位

IVI车机

信息娱乐与用户交互终端

AI Box可增强车机AI能力，但不是单纯显示/娱乐终端

智驾域控

感知、规控和智驾执行链路

AI Box不独立承担智驾核心决策和安全关键控制

亿欧智库：AI Box多源输入、四层承接与座舱输出逻辑示意图


数据来源：亿欧智库

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1.2.2 用户个性化需求激增与主机厂先进技术竞逐暴露平台承载边界，推动AI Box进入窗口期亿欧智库

从需求端来看，用户对智能座舱的期待正从基础功能响应转向连续对话、个性化记忆、多模态理解和主动服务，推动车端计算从传统车机功能负载升级为持续AI推理负载。从供给端来看，主机厂希望在AI座舱、端侧大模型和座舱Agent上抢占技术先进性标签，形成新车发布和配置竞争中的先发优势。需求端和供给端的双向挤压，使既有座舱平台在算力、内存带宽、模型Runtime和系统调度上的冗余不足被进一步放大。

演进速度错配：既有平台承接新增AI负载存在成本、周期和配置灵活性问题。需求端的急迫性与供给端原生架构的滞后性之间，形成了一个巨大的算力真空地带，AI Box正是在这之间形成了产业窗口。

需求端：用户个性化需求激增，推动车端AI体验持续进化

亿欧智库：用户对座舱智能化与端侧AI的需求变化


座舱智能正在从标准化功能响应，转向个体化、上下文相关和场景化的智能交互。

• 用户体验升级会直接抬升车端AI负载：个性化体验要求车辆在本地持续处理语音、视觉、车机应用、车辆状态和用户历史偏好等多源信息，并将其转化为可执行的交互意图和场景服务。

供给端：市场竞争激化促使主机厂需提升技术先进性与产品差异化

2026年，汽车价格战和配置战已经进入白热化，座舱功能同质化加剧。AI座舱成为主机厂塑造差异化标签和抢占技术先进性的先发优势的重要方向。

而已量产车型、已定型平台和存量车机的芯片算力、内存带宽、接口能力和软件架构已经基本锁定。OTA难以突破硬件边界。

主流价格带车型无法全面复制旗舰算力平台，AI Box成为配置分层和成本控制工具：

基础车型维持原座舱平台，高配车型或选装版本通过AI Box增加端侧大模型、多模态交互和 Agent能力，从而实现“体验上探、成本可控”。

X

数据来源：亿欧智库

开发全新一代中央计算平台通常面临 18至24个月甚至更长的研发周期。车企难以仅依靠下一代平台承接快速变化的AI能力。

架构过渡期需要补位节点：相比之下，对现有车型或中期改款项目，引入验证相对成熟、且已跑通轻量化算法的AI Box作为增量模块，有望将智能化升级的落地周期压缩至8至12个月。

在现有或较低规格座舱平台上叠加AI Box，相较整套平台升级更具成本和周期弹性。AI Box帮助主机厂更敏捷地弥合产品在端侧AI体验上的代差。

1.3 AI Box的战略价值在于重新分配车端AI能力的导入成本、配置边界和产业链机会


AI Box的阶段性价值集中体现在三层。在产品技术层面，推动端侧AI能力从高端新平台外溢至已定型平台、中端车型和存量车机；在主机厂层面，提供低侵入、可配置、可试错的AI能力导入工具，帮助OEM在平台换代前验证用户价值与商业闭环；在产业链层面，为本土芯片、模型、AIOS和系统方案商提供新的车端AI插位窗口。

亿欧智库：AI Box阶段性价值

技术平权：高端能力外溢

供应链风险的“防火墙”

AI能力从少数高端新平台向更广泛车型周期外溢

低侵入


产品技术价值主机厂经营价值产业链生态价值

软硬解耦

加速迭代与软件验证

架构风险隔离

降异步迭代，低新增AI能力对整车硬件换代的依赖

端侧AI能力渗透

灵活配置

AI Box可作为高配、选装或特定车型配置项，使AI能力导入更具弹性

加速行业筛选

AI Box重新分配车端AI能力的导入成本、配置边界和产业链机会

降低AI功能试错成本

帮助判断真正高频、可感知、可付费功能，当功能被验证具备用户价值后，则可在下一代平台中原生集成

加速行业筛选

国产芯片与软件验证窗口

本土产业插位机会

本土厂商机会在于高带宽低成本芯片、垂类模型、模型部署、车辆接口适配、量产交付

本土供应链提供了新的车端AI能力切入点

控制BOM抬升和车型配置风险

本土芯片厂商可以围绕高带宽、成本优化、模型适配和车规交付能力建立差异化。

抢占AI座舱技术标签的同技术与市场先发平台重构风险

数据来源：亿欧智库

抢占AI座舱技术标签的同时，控制全车系BOM抬升和平台重构风险

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01 AI Box 发展综述

1.1 AI Box 发展历程

1.2 AI Box 的定义与驱动因素

1.3 AI Box 的阶段性战略价值

02 AI Box 产品形态与技术体系

2.1 AI Box 技术架构

2.2 AI Box 前后装形态分类

2.3 AI Box 落地条件与应用场景

03 AI Box 竞争格局与产业链

3.1 AI Box 产业图谱

3.2 AI Box 合作模式

3.3 典型案例

04 AI Box 面临的挑战与发展趋势

4.1 AI Box 商业化落地挑战

4.2 AI Box 发展趋势

2.1 AI Box技术框架初步成型，量产关键在硬件算力、软件栈与工程集成的协同成熟


AI Box是围绕车端部署形成的一套分层系统，其技术架构可以拆解为四层：异构硬件底座层、系统软件与资源调度层、AI Runtime与车辆服务中间件层、AI应用能力层。其中硬件层提供端侧AI负载运行基础，系统软件层保障资源可调度、可更新、可诊断，Runtime与中间件层支撑模型部署和车辆服务协同，应用层将底层能力转化为座舱Agent、多模态辅助和低风险任务编排等用户可感知体验。

AI Box的技术门槛取决于算力、软件、接口定义以及生命周期的系统协同，而车载可靠性、协议适配、OTA诊断和安全责任边界将共同决定其能否从demo走向量产。


数据来源：亿欧智库

实际推理能力受变量影响

技术变量

对AI Box的影响

SoC/NPU/GPU

决定模型推理算力上限

内存容量与带宽

决定模型加载、多任务并发和推理吞吐

存储读写能力

影响模型、日志、应用和缓存数据读取效率

功耗与散热

决定持续负载下是否能稳定运行

车载接口

决定与座舱域控、网关、车机和云端的连接能力

EMC/振动/高低温

决定是否适应车辆长期运行环境

• 算力是基础，带宽、功耗、散热和可靠性决定持续运行能力

• 车载环境要求AI Box不只是能运行，还要可诊断、可回滚、可维护、可追责


• OS和Runtime决定算力能否被稳定调用，模型工具链决定AI能力能否持续迭代

物理连接解决数据通道，服务通信和权限管理决定能否真正接入车辆服务

AI Box的技术门槛不是单点硬件能力，而是端侧AI负载与整车工程体系之间的匹配能力

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2.2装车路径决定AI Box工程属性，前装将率先完成规模验证并带动后装升级需求释放


AI Box的装车路径决定工程接入深度，前装与后装构成AI Box一级分类框架。对于车载产品而言，装车路径并非简单的安装时间节点差异，而是决定产品是否进入OEM开发流程、整车验证体系、OTA/诊断体系、车辆服务接口和售后责任体系的基础变量。AI Box的前装或后装路径，将直接决定其在整车系统中的接入深度、权限范围、能力边界和商业化潜力。

目前主流路径是前装将先承担产品化与规模验证，后装则在前装能力成熟后承接受控升级和存量外溢需求。演进逻辑是：前装先完成产品定义、工程验证和用户体验教育，随后带动部分存量车型形成受控后装升级需求。

亿欧智库：AI BOX前装与后装分类的核心特征对比

前装与后装对应两套不同的工程体系和商业责任。前装更强调与整车系统的协同接入、能力释放和规模化验证，后装更强调车型适配、具象化产品形态、安装便利性和用户付费意愿。



前装或后装路径决定AI Box的工程接入深度、系统权限、能力释放边界和商业化空间

亿欧智库：前装将率先完成规模验证并带动后装升级需求释放


数据来源：专家访谈、亿欧智库

当前：前装主导产品化验证，后装探索特定存量痛点

前装更容易获得数据链路、系统接口、OTA/诊断和责任闭环；

后装更适合官方受控升级、低配置车机补强、弱网离线语音等明确痛点；第三方通用后装短期难以大规模复制前装能力。


趋势：前装形成能力标准后，带动部分受控后装升级

当前装验证出高频、可感知、可付费的AI功能后；

OEM可能将部分能力下放到已售车型或中低配车型；后装市场更可能以官方受控升级或生态化产品形态出现。

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2.2.1 前装AI Box具备更高端侧AI能力释放上限，落地关键在于接口、验证与价值闭环


前装AI Box是在车型开发、改款或配置定义阶段，由OEM或Tier1主导接入整车系统的AI算力扩展单元。它通过预留接口、供电、散热和OTA/诊断体系，实现高权限数据访问和系统级协同，从而释放端侧AI的真实产品能力。其分类不宜仅按TOPS划分，而应结合OEM导入动机、模型承载能力、软件Runtime、生态协同和服务编排深度进行判断。

前装AI Box的成立取决于工程可集成、能力可释放与商业可闭环。新增硬件成本必须转化为高频、清晰、用户可感知的智能体验，否则难以支撑规模化配置。

亿欧智库：前装AI Box是整车体系内的增量AI算力节点


进入OEM工程体系纳入开发、验证、OTA、诊断、日志与售后管理

工程验证要求更高

配置经济账驱动

系统接入深度更高能力释放上限高于后装路径

商业闭环要求新增硬件成本必须由高频可感知、可付费体验覆盖

亿欧智库：前装AI Box分类

二级分类不是按硬件参数切分，而是按OEM为什么要导入前装AI Box切分。前装AI Box的合理性往往来自具体车型、功能和成本边界，而不是能跑多大模型本身。

一级分类

二级分类

OEM导入动机

适用车型项目

关键约束

前装AI Box

平台补位型

原座舱平台算力不足，但不希望整体升级高规格SoC

已定型平台、改款车型、中高配车型

成本必须低于整体平台升级收益差

体验增强型

在高配/旗舰车型上强化AI座舱卖点

高配车型、旗舰配置、AI座舱试点

功能必须高频、可感知

大模型展示/验证型

展示端侧AI能力，验证未来原生集成方向

技术验证项目、品牌展示项目

容易停留在Demo，需转化为真实场景

生态打通型

将车与PC、手机、IoT、办公/家庭生态连接

有消费电子生态资源的车企/方案商项目

依赖生态资源和用户数据打通

服务编排探索型

探索座舱Agent与车辆服务协同

OEM深度合作项目

受车辆接口开放和安全边界约束

数据来源：专家访谈、亿欧智库

能力释放

系统级接入带来更高能力释放上限

相比后装，前装AI Box获得的稳定数据链路和接口权限更有利于本地模型运行

体验闭环更完整，更容易形成输入、推理、服务调用、反馈、OTA闭环

更适合承接需要持续数据输入和任务编排的端侧AI能力


配置经济账驱动

OEM经济账：直接升级更高规格座舱SoC/域控vs在现有或较低规格座舱平台上叠加Al Box

前装AI Box的工程价值在于收敛平台改造范围和验证边界

其导入前提是：相较整套平台升级是否更具成本和周期弹性

OEM能够把AI能力作为高配、选装或特定车型配置项进行成本分摊。

不免除车规验证，但验证重点更多集中在盒子本体、通信链路、供电散热、软件部署和与主域控的协同边界上，从而降低整个平台重构的NRE压力（一次性工程费用）和项目周期风险

用户不会为隐藏硬件买单，只会为多模态理解、座舱 Agent等可感知功能买单

降低平台重构压力

OEM必须先明确车型定位、配置策略、目标用户、功能优先级和价格边界，否则供应商很难判断应该选择模型类型、芯片类型和算力档位

前装导入更依赖OEM产品定义能力

前装AI Box成立条件：工程可集成、能力可释放、商业可闭环


主机厂

商业成立

OEM导入前装AI Box的核心判断：原平台是否承接不了新增AI负载？AI功能是否可感知、可付费？AI Box是否比直接升级域控更具成本与周期弹性？


供应链

为芯片、模型、AIOS与系统方案商提供进入OEM端侧AI项目的交付入口；本土芯片及零部件可低风险上车、形成生态窗口。

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2.2.1 前装座舱AI应用架构案例，端云协同架构推动座舱从交互响应走向主动服务


前装座舱AI的核心不只是部署大模型，而是要将模型、Agent、车控、感知数据、用户记忆和云端服务深度集成，从而推动座舱从指令响应走向场景理解与主动服务。

据悉，端云一体化智能座舱AI Agent平台采用“车端小模型+云端大模型”的协同架构，车端侧负责多模态输入、语音/图像识别增强、会话管理、端侧 Agent与RAG-Lite，云端侧负责复杂 Agent编排、Function Call、RAG知识库、用户记忆维护与模型调优。平台通过端云协同将车端实时感知与云端复杂推理打通，使复杂车控、车书问答、LBS推荐、角色闲聊、驾驶助手和健康监测等场景能够在统一Agent框架下运行。

亿欧智库：端云一体化智能座舱AI Agent平台架构示意图


数据来源：博泰车联网、亿欧智库

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2.2.1 前装AI Box通常作为独立模块接入座舱架构，通过不同路径获取多模态数据


相较后装方案，前装AI Box可更深度连接座舱域控、传感器链路、HMI系统和车辆服务接口，在不重构原座舱平台的前提下，承接端侧大模型推理、多模态理解和座舱 Agent等新增AI负载。

以英伟达的案例为例，前装AI Box作为独立AI ECU接入座舱架构，并通过“传感器直连”和“座舱域控/IVI间接转发”两类路径获取多模态数据。前者支撑视觉、语音等原始感知数据处理，后者支撑用户上下文、应用状态和HMI交互协同，共同决定AI Box的能力释放边界。

亿欧智库：座舱AI计算作为独立的AI Box一一增强基础的IVI系统


基于DRIVE AGX构建的AI Box，提供了一种模块化的AI算力解决方案，可弥补传统座舱信息娱乐系统级芯片（SoC）在推理能力上的不足，从而支持高级LLM和VLM工作负载的可扩展部署。

作为一个附加的引擎控制单元（ECU），AI Box能够与大多数现有的车载信息娱乐（IVI）系统集成，仅需一个轻量级接口，即可与座舱计算机进行Token和摄像头数据的交互。

方案一：摄像头传感器直接连接到DRIVE AGX AI Box

数据来源：英伟达、亿欧智库


AI Box能够接入并处理高带宽的摄像头数据，座舱摄像头、泊车摄像头以及车外摄像头均可直接连接至AI Box

方案二：摄像头和上下文数据通过以太网流式传输到AI Box


对摄像头数据进行编码，并通过以太网将其从外部ECU传输至AI Box

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2.2.1端侧大模型推理不只依赖TOPS，高带宽内存与协处理架构共同决定AI Box能力上限


AI Box的端侧大模型体验不只取决于NPU/AI协处理器的峰值算力，还取决于模型权重、推理缓存（KV Cache）、多模态特征与中间状态能否在计算单元和存储系统之间高效流转。

以瑞芯微AI Box方案为例，其采用“RK3588M主控SoC+RK1828AI协处理器”的解耦架构：RK3588M主要承担座舱I/O、显示、音频和系统承载等基础任务，RK1828则面向端侧大模型推理与AI加速负载。在这一架构下，高带宽存储为AI协处理器持续读取模型权重、处理多模态特征和维持推理吞吐提供支撑，进而影响车端复杂场景下的响应时延、并发处理和体验稳定性。


数据来源：瑞芯微、亿欧智库

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2.2.2 后装AI Box不是开放式万能升级设备，而是存量车型的受控智能化补位工具


后装AI Box是面向已量产或存量车型加装的端侧AI升级设备，通过USB、车载以太网、CAN等既有接口或受控连接方式接入原车座舱系统与机生态。其产品形态不仅是一种可适配所有车型、释放完整AI能力的开放式万能设备，而是在原车架构、接口权限、安装条件既定的条件下，补充有限但可感知的AI功能；其分类不宜仅按TOPS划分，而应结合真实痛点、产品形态、接入方式、安装渠道和用户付费场景进行判断。

后装AI Box的机会不在复制前装的深度系统能力，而在于围绕存量车型中“从无到有”的明确痛点进行智能化补位。弱网/无网语音不可用、低配或老旧车机能力不足、应用生态不完善、用户缺少可见AI入口等场景更具成立基础。

后装AI Box是存量与中期车型的可插拔增量AI节点

后装AI Box是车辆交付后，通过官方升级、4S店、售后渠道或第三方渠道加装的端侧AI设备。

外挂式部署，适配存量车型主要通过标准接口与车机交互

算力和功能受限于原车接口安装位置受存量车辆约束

亿欧智库：后装AI Box分类

后装AI Box应根据主导方与责任边界划分。后装AI Box的核心不是“跑多大模型”，而是能否在存量车辆约束下形成明确痛点、可见产品、可交付安装和可解释付费。

一级分类

类型

核心定位

接入深度

典型能力

主要约束

后装AI Box

OEM官方受控后装

面向已售车型或存量平台的官方智能化升级包

相对最高可在授权范围内接入部分原车系统、车机生态、OTA/诊断体系

语音交互升级、车机体验升级、应用生态补强、有限AI Agent、部分车辆服务调用

依赖OEM项目意愿、车型适配成本、售后责任和升级范围定义

OS生态主导后装

以车机OS、账号体系和应用生态为核心的体验升级

中等车辆服务权限取决于OEM是否开放接口

应用生态升级、语音助手、内容服务、账号打通、轻量AI交互

若缺少OEM授权，容易停留在车机体验层，难以触达深层车辆服务

第三方通用后装

面向零售或通用渠道的轻量智能升级设备

最低多依赖USB、CarPlay、Android盒子、蓝牙/Wi-Fi等外接方式

投屏、娱乐、轻量语音、轻量AI问答、部分应用扩展

车型兼容、接口权限、质保、安全责任和体验稳定性均受限

OEM官方受控后装具备最高能力上限和责任闭环OS生态主导后装更适合升级车机体验和应用生态第三方通用后装则更多停留在轻量交互和娱乐扩展层面。

数据来源：专家访谈、亿欧智库

后装AI Box的四大特点以真实痛点、可见形态和受控交付承接存量智能化补位

01

优先解决原车能力缺失与特定场景失效问题

后装AI Box更适合优先解决原车智能化能力缺失或弱网场景下的可用性问题。典型场景如海外部分车型语音交互高度依赖云端，在野外、地下车库等弱网/无网环境下容易失效，本地AI Box可补齐基础语音与交互能力。相比泛化聊天或轻度功能增强，更容易形成用户支付基础。

02

接入依赖既有条件，已售车辆决定安装复杂度

不同车辆遗留的物理空间（后备箱、前排扶手箱）不同，部分情况还涉及拆装原车部件。车型差异会直接影响安装成本、用户接受度和后续维护难度。

03

体验受链路和散热影响，不是“接上就能跑”

后装需要单独考虑风冷/水冷等降温方案，例如后备箱是否要配风扇，这可能被车企认为影响整车状态和美观，同时也可能带来时延、温度、网络波动等问题。

04

产品必须可见，后装用户不会为隐藏黑盒买单

后装面向车辆交付后的用户或售后渠道，必须解决“用户买的到底是什么”的问题。后装产品卖的不是抽象算力，而是可见入口和可感知功能。

后装AI Box面临更直接的用户付费检验，其形态不太可能只是一个黑盒子，更可能以小机器人、小电视、小扶手箱、小屏或语音助手盒子的形态出现。

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2.2.3 前装路径是当前AI Box产品主要布局方向，后装价值集中于存量体验补强


从已公开AI Box产品方案梳理看，前装/OEM受控导入是现阶段更主要的产品布局方向。已披露前装相关方案在数量上更集中，且公开信息更常包含芯片平台、算力配置、模型规模、端侧推理能力和量产规划等关键参数，应用场景主要围绕端侧大模型、多模态交互、座舱 Agent、离线语音和个性化座舱服务展开。后装方案则更多聚焦存量车型体验补强，覆盖车机升级、离线交互、娱乐生态和弱网/无网场景下的基础可用性提升。

亿欧智库：车载AI BOX产品参数与功能对比

分类

企业产品(方案)

发布时间

芯片平台

内存带宽/存储

模型大小

AIOS/系统支持

散热方式

落地功能

前装

中科创达&吉利&英伟达AI Box-N1

中科创达&高通&畅行智驾AI Box-Q1

2026.01

NVIDIA DRIVE AGXOrin(200TOPS)

205GB/s内存带宽、16GB DDR5和32/64GB UFS存储

1-7B

滴水OS2.0Pre,基于安全认证的NVIDIA DriveOS

风冷/水冷双模式散热

迎宾交互、主动推荐、增强哨兵、停车记忆、GUI交互等多元AI Agent场景;

中科创达&高通&畅行智驾AI Box-Q1

中科创达&高通&畅行智驾AI Box-Q1

2026.04

高通QCS9075(100-200TOPS)

-

1-7B

深度优化的滴水AIOS

风冷/水冷双模式散热

跨域数据流转、舱驾融合场景与多智能体协同

华阳通用&华阳集团&英特尔AI Box

华阳通用&华阳集团&英特尔AI Box

2026.01

英特尔酷睿Ultra(CPU:536KDMIPS,NPU:82TOPS)

DDR带宽134.4GB/s,最大支持DDR容量96GB

7B级向35B+级能力演进

-

-

支持DMS、情绪感知、主动服务、道路环境理解、交互式智驾、多模态Agent、车控Agent、空调Agent、端到端语音

联想车计算&诚迈科技AutoAI Box

联想车计算&诚迈科技AutoAI Box

2026.01

NVIDIA DRIVE AGXThorZ(360TOPS)

64GB RAM;内存带宽273GB/s

8~32B LLM/VLM多模态大模型

FusionOS4.0Agentic-based AIOS;NVIDIADriveOS/TransformerEngine相关能力

风冷/水冷

座舱智能体、多模态交互、端侧大模型推理、长记忆、复杂AI负载、信息娱乐/主动服务升级

瑞芯微&面壁智能AI Box方案

瑞芯微&面壁智能AI Box方案

2026.05

RK3576M车规级SoC+RK1828AI协处理器

RK1828内置5GB3D堆叠DRAM;理论带宽约1TB/s

3B~7BLLM/VLM;Qwen2.5-3B>100 tokens/s

RKNN3SDK+面壁MiniCPM-o4.5生态

风冷

车辆说明书、驾驶习惯、哨兵模式、迎宾模式、多模态交互、智能助理、带情绪识别的成员交互、多音轨分离等

-

英特尔&面壁智能AI Box方案

2025.04

Intel Core Ultra系列平台(180TOPS)

-

最高35B;覆盖LLM/VLM/Omni/MoE;适配MiniCPM

Intel工具链/OpenVINO生态+面壁MiniCPM/SuperMate

-

座舱Agent、全模态交互、自然语言、主动服务、多用户记忆、车控联动、儿童守护、事故处理Agent

-

长安汽车天枢智能座舱×英特尔AI Box

2025.04

-

-

-

-

-

-

低延迟主动交互、察言观色、情感陪伴、人车-环境交互、生态内容、大型游戏、AI全景声算法、沉浸式移动影音空间等

后装

奇瑞汽车奇趣宝Carmind-Free Mind系列

奇瑞汽车奇趣宝Carmind-Free Mind系列

2026.04

英特尔第二代酷睿Ultra7255H(37TOPS)

-

-

-

-

Agent服务、3A游戏、系统级资源包切换、

斑马智能×紫光展锐侧AI Box

斑马智能×紫光展锐侧AI Box

2024.04

紫光展锐A8880芯片平台(160TOPS)

-

-

斑马元神AI系统;芯片+OS软件基线

-

座舱大模型端侧推理、语音交互、视觉感知、个性化服务、场景化智慧服务、低时延响应、高阶智舱AI快速部署

数据来源：亿欧智库

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2.3.1 AI Box场景量产需通过四重筛选，并围绕高频、端侧、接口、责任与商业五维判断


AI Box的落地场景不应按技术是否可行筛选，而应按是否高频、是否可感知、是否具备端侧部署价值、是否避开高安全责任链路判断。短期内，AI Box更适合承接座舱交互、端侧语音、多模态感知、轻量 Agent和端云协同等场景。

AI Box的有效场景需要同时满足用户价值和工程边界。用户侧要能感知功能提升，车企侧要能控制成本、接口、安全责任和系统协同复杂度。若场景依赖底盘、制动、转向或高实时安全闭环，则不宜作为当前AI Box的核心落地方向。

亿欧智库：AI Box从Demo到量产需经过四层筛选


亿欧智库：AI Box场景筛选的五个核心判断维度

数据来源：亿欧智库

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2.3.2 AI Box短期落地优先聚焦高用户感知、责任边界可控的座舱智能场景


座舱是AI Box当前最现实的落地入口。其优势在于场景高频、用户可感知、接口与安全责任边界相对清晰，更适合由端侧增量算力承接本地模型推理与智能交互能力。短期AI Box应优先承接语音交互、车书问答、多模态感知、轻量座舱Agent和存量车机补位等场景。前装更适合体验增强与系统协同，后装更适合围绕存量车型“从无到有”痛点做受控补位。

AI Box的短期落地场景不应追求能力泛化，而应优先满足用户感知明确、端侧部署价值清晰且责任边界可控的需求。因此，其阶段性应用重心更适合集中在座舱智能体验增强和存量车型能力补位，而非直接进入高安全要求的车辆控制闭环。

亿欧智库：AI Box落地场景优先级矩阵


数据来源：亿欧智库

亿欧智库：AI Box落地场景可分为体验增强、任务编排、端云协同与存量补位四类方向

场景类型

具体功能颗粒度

端侧部署价值

前装适配

后装适配

落地判断

语音交互与车书问答

连续对话、模糊指令、车书问答、上下文理解

高频、低时延、弱网可用

高

中高

最基础、最容易被用户感知

端云协同与弱网兜底

离线语音、本地常用车控、弱网兜底、云端搜索

本地处理封闭任务，云端处理开放信息

高

高

后装更适合“从无到有”痛点

泛化车控与主动服务

自然语义车控、主动提醒、场景化服务

提升车控自然度与响应速度

高

中

后装需OEM授权

车内视觉与多模态感知

迎宾、儿童监护、遗留物检测、车位记忆

视觉任务本地处理更及时

高

中低

前装更适合，后装受摄像头和接口限制

座舱Agent与任务编排

空调Agent、车控agent、停车记忆Agent、行程建议

将语音、视觉、车辆状态组织成任务闭环

高

中低

前装更容易形成完整体验

跨终端生态协同

手机、PC、IoT、账号体系、个人习惯打通

让车辆成为个人AI生态节点

中高

中

依赖生态资源，不是所有玩家适合

存量车机补位

低配车机、Linux车机、应用生态升级、小屏/语音盒子

解决原车能力不足和可见入口缺失

低

高

典型后装/官方受控升级场景

高安全控制闭环

底盘、制动、转向、高阶智驾核心决策

安全责任和实时性要求过高

低

低

不建议作为当前AIBox主线

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01 AI Box 发展综述

1.1 AI Box 发展历程

1.2 AI Box 的定义与驱动因素

1.3 AI Box 的阶段性战略价值

02 AI Box 产品形态与技术体系

2.1 AI Box 技术架构

2.2 AI Box 前后装形态分类

2.3 AI Box 落地条件与应用场景

03 AI Box 竞争格局与产业链

3.1 AI Box 产业图谱

3.2 AI Box 合作模式

3.3 典型案例

04 AI Box 面临的挑战与发展趋势

4.1 AI Box 商业化落地挑战

4.2 AI Box 发展趋势

3.1国产供应链企业密集卡位，AI Box成为本土企业突围的关键战场


与传统域控制器产业链更多由国际芯片巨头主导不同，AI Box产业链中涌现出大量国产参与者，覆盖芯片、端侧模型、AIOS/Runtime、系统集成和主机厂定义等关键环节。芯片厂商提供算力与存储底座，模型和软件厂商决定端侧AI能力释放，Tier1/系统集成商负责车规适配与量产交付，主机厂则定义功能场景和用户体验闭环。国产供应链正在从边缘走向前台，AI Box正成为中国汽车智能化自主可控的重要切入点。

亿欧智库：2026年中国AI Box产业图谱



数据来源：亿欧智库

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3.2.1 AI Box三大合作模式并行，产业链角色依禀赋各自卡位


AI Box的合作模式正在从单一走向多元。芯片厂商以平台化策略聚合生态；Tier1向软硬一体方案商转型；大模型公司则通过与芯片厂商深度协同，将模型能力嵌入硬件底层。对主机厂而言，选择哪种模式本质上是在方案的即用性、生态的开放性与技术的差异化之间权衡一一三种路径分别对应三种“定义权”归属：芯片厂商定义算力标准，Tier1定义交付标准，模型方定义交互标准。

模式类型

定义

优势

亿欧智库：AI Box三种典型合作模式

劣势

主机厂参与度

方案完整性

代表企业

Tier1主导型 “软硬一体”解决方案模式

• 由Tier1供应商主导提供AI BOX“软硬”一体化完整方案，直接交付给主机厂

• 一站式交付、单车价值高、责任边界清晰、量产经验背书、不改变原有EE架构

• 高度依赖Tier1能力、主机厂掌控力较弱供应商锁定风险

• 低（交付即用）

高（一站式交付）

Lenovo

VehicleComputing

Autolink

ThunderSoft

北斗智联BiCV

诚迈科技

ARCHERMIND

斑马智行

Powered by AliOS

数据来源：亿欧智库

平台型 “算力平台+模型生态”模式

• 芯片商提供硬件算力平台，整合多家模型合作伙伴，共同向主机厂输出解决方案

• 生态开放多元、算力保障坚实、规模化效应、开发者友好

• 方案碎片化、主机厂整合成本、芯片依赖

• 中（需要选择生态组合）

• 中（需主机厂整合）


跨界型 “模型+硬件”垂直整合模式

• 大模型公司与芯片厂商或Tier1深度绑定，联合开发专为特定大模型优化的AI Box产品

• 深度协同优化、AI技术壁垒、高响应速度与隐私安全、低时延性能优异、无需改变原有 EE架构

• 合作稳定性风险、生态系统相对封闭、产品迭代节奏受制于双方同步

• 中高（需要深度协同）

• 中高（垂直优化）



3.2.2 六维范式共同定义AI Box的新产品定位，产业链各方将围绕新模式构建全新生态


AI Box产业形成芯片商一Tier1一模型方一主机厂多主体网状协同，与传统域控制器Tier1单向枢纽格局形成六维分野：供应网状化、盈利服务化、价值向软件转移、生态走向联合经营、部署模块化、合规向功能安全+数据安全双轨拓展。

AI Box产业将持续向多极竞合演进，未来将呈现主机厂选择权提升、Tier1向综合服务商跃迁、芯片商向生态搭建者延伸的三极演进趋势。

亿欧智库：AI Box产业与传统座舱域控制器的合作模式差异点

从“线性传递”到“网状协同”

• 传统域控制器以Tier1为唯一系统集成枢纽，上下游呈线性传递关系

• AI Box产业由芯片商、Tier1、模型方多主体平行协同，形成网状化制衡结构

供应关系网状化

盈利模式服务化

从“硬件差价”到“服务收益”

• 传统域控制器以硬件出货和一次性软件开发费为核心计价模式，项目结束即收益终止

从“单维功能安全”到“+数据安全双轨合规”

• 传统域控制器合规以ISO26262、ASPICE等功能安全标准为核心

合规从单线双轨

• AI Box采用软硬件一体化交付，硬件走量打底，OS与模型部署构成高毛利服务化增量，商业模式正向持续服务收益演进

• AI Box新增数据安全合规：端侧推理使敏感数据本地处理不出域，实现功能安全+数据安全双轨合规。


六大差异


值向软件端转移

• 传统域控制器以项目制交付为终点，各方在项目完结后各自退场

从“项目交付”到“联合经营”

• AI Box以端侧AI持续演进为价值支点，芯片商、Tier1、模型方与主机厂围绕模型能力迭代形成长期联合经营关系，合作从“做完即走”转向 “持续共生”

生态从项目到经营

从“软件附赠”到“软件增值”

• 传统域控制器中，软件价值被压缩为硬件开发费的附属项

部署走向模块化

• AI Box将模型部署与持续迭代能力转化为显性付费项，OS授权与模型服务成为高毛利增量，软件在产业链中获得充分定价

从“换芯改架构”到“模块化扩展”

传统域控制器与整车EE架构深度绑定，算力升级须修改原车架构或等待改款

数据来源：亿欧智库

• AI Box通过标准化接口实现模块化算力扩展，无需改动原有EE架构，前装可标配、存量车型可后装，大幅缩短AI大模型上车周期

3.3.1 以AI Box为切入点，国内芯片厂商凭深度开发协同与架构响应优势实现差异化破局


国外智驾芯片商虽开发经验成熟、享有优先选型地位，但受制于DDR附加成本，量产经济性不足。而国内芯片厂商在AI Box这一端侧推理场景中，凭借更灵活的服务响应与本地化协作优势，更深度参与主机厂从产品定义到设计开发的全流程，形成差异化竞争力。

车端AI Box对芯片的要求，核心不在算力峰值，而在内存带宽与数据搬运效率（制约实际性能的核心瓶颈）。推理过程中需频繁读写模型参数及中间激活，对访存通量要求极高，因此芯片架构须侧重高带宽内存、大容量缓存与低延迟数据通路。

亿欧智库：部分芯片厂商的AI Box上可适配的模型类型和大小

芯片厂商

芯片型号

可适配模型类型和大小

Qualcomm

9075

4B VLM

AMD

/

0.9B VLM

4B VLM

HUIXI

辉毅智能

辉曦R1

4B VLM

Rackchip

瑞芯微电子

RK3576

4B VLM

intel

225H

4B VLM

8B VLM

NVIDIA

Orin Y

4B VLM

8B VLM

亿欧智库：国产芯片厂商在三个层面AI Box芯片市场

量产经济性

数据来源：公开材料、亿欧智库

国外芯片为达高算力须外配 DDR，BOM成本高企，难以适配10-20万级车型成本结构。

芯片架构逻辑

国产芯片以架构级内存优化降低DDR依赖，以更低系统成本提供同等场景下的可用性能。

国外芯片设计逻辑侧重CPU单核性能与低延迟交互，内存带宽优先级靠后。

国内芯片针对AI Box高并发、大吞吐推理负载，以带宽与数据搬运效率为核心指标，专项优化大模型访存密集型任务。

国外厂商以标准化芯片与 SDK交付为主，介入时点靠后，定制响应能力有限。

国内厂商以驻地式服务直接嵌入主机厂开发流程，实现从架构设计到量产落地的深度协同。

产品开发服务

成本层面

竞争核心已由算力绝对值转向单位成本的有效性能输出。国外芯片受DDR成本拖累，优先选型优势逆转；国内芯片凭借架构级内存优化，以更低系统成本达成可用性能，在主流车型价位上重获定价主动权。

技术层面

端侧推理中，内存带宽制约帧率与延迟，数据搬运功耗占比超60%，访存效率已成瓶颈。车端AI Box需要高带宽高效数据通路架构，这恰好成为国内芯片厂商以场景定义能力实现突破的窗口。

服务层面

AI Box作为新物种，产品定义尚未收敛，标准与接口远未定型。国内芯片凭借本地化服务团队，从需求分析到量产落地全程介入主机厂开发流程。这种“服务即竞争力”的深度参与，正帮助国内厂商在行业规则模糊期抢占标准定义的话语权。

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3.3.2 从硬件适配到全栈交付，Tier1以交付系统级方案卡位AI Box供应链关键环节


对于自研能力有限且亟需快速部署端侧大模型的主机厂，Tier1提供的系统级交付正成为首选路径，通过AI Box是实现AI能力快速上车。以联想车计算和中科创达为代表，AI Box供应商已不再满足于单纯的硬件适配：前者基于NVIDIA DRIVE AGX Thor平台，以DriveOS为底层框架、集成FusionOS4.0中间件交付软硬一体方案；后者依托滴水AIOS，以“芯片+OS+AI Agents”三位一体模式，提供从模型部署到场景适配的全栈软件支持。系统级交付能力正在成为Tier1在AI Box赛道构建竞争壁垒的核心抓手。

亿欧智库：联想车计算基于英伟达Thor Z打造的AI Box方案

Lenovo VehicleComputing


水冷方案


风冷方案

• 开箱即用的系统基座：基于NVIDIA DriveOS系统的资源管理及安全框架之上，搭载诚迈 FusionOS4.0（AIOS）中间件，为AI场景开发，模型部署和优化提供一站式开发环境。

• 插件式设计：使主机厂无需改动其现有EE架构，即可部署最先进的座舱AI功能。

• 多规格稳定硬件：可支持风冷和水冷两种散热方式。为满足不同的座舱AI应用场景，该平台还可以通过模块化扩展，覆盖多个层级的计算性能和内存带宽需求。

• 丰富的Agent参考设计：方案已适配和预置了国内外多家主流大模型及配套车端AI应用场景，并支持多国语言及CP/SP。


亿欧智库：中科创达推出AI Box+AIOS的一站式解决方案


数据来源：企业公开信息、亿欧智库

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3.3.3端侧大模型公司不再停留于赋能，而以“模型+生态”入局座舱核心层


面壁智能以端侧多模态模型为核心，构建租仓感知与以及能力的底层框架；火山引擎则依托豆包大模型，提出“一个大脑+三大引擎”的自进化系统。这表明跨界玩家已不再停留于API接口供应，而是在软硬件解耦的基础上，进一步向以模型为中心的交互逻辑重构深入。

大模型公司正从单纯的技术赋能者，转向以“模型+应用生态”组合拳深度绑定主机厂，切入座舱AI核心供应链。


火山引擎面向汽车行业提供两种合作方案：

AI座舱套件方案：基于豆包大模型智能座舱方案，实现Agentic化的架构升级，车企可以按需灵活配置上车。

• 豆包座舱助手方案：完整的产品级交付，与豆包APP互联互通、能力同步进化，将在今年年内量产上车。

数据来源：企业公开资料、亿欧智库


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01 AI Box 发展综述

1.1 AI Box 发展历程

1.2 AI Box 的定义与驱动因素

1.3 AI Box 的阶段性战略价值

02 AI Box 产品形态与技术体系

2.1 AI Box 技术架构

2.2 AI Box 前后装形态分类

2.3 AI Box 落地条件与应用场景

03 AI Box 竞争格局与产业链

3.1 AI Box 产业图谱

3.2 AI Box 合作模式

3.3 典型案例

04 AI Box 面临的挑战与发展趋势

4.1 AI Box 商业化落地挑战

4.2 AI Box 发展趋势

4.1.1 AI Box首要挑战是产品定义，需从以算力定产品转向为以终为始倒推


当前部分AI Box项目仍存在“先产品、后场景”的前置错位，推动动力并不完全来自已被验证的高频用户需求，而是受到抢首发、补齐智能化标签、配置追赶和方案占位等因素驱动。产业当前最缺的不是可运行的大模型或可堆叠的算力硬件，而是真正具备高频使用、明确感知和付费潜力的Killer App。供应商侧也存在类似现实诉求，先拿项目、先进入定点、先绑定客户，再逐步寻找场景闭环。

产业不应陷入算力通胀的盲目堆砌，真实的商业闭环必须以终为始，由OEM从终端用户痛点与支付意愿反向倒推模型与硬件选型。核心是以终为始的商业倒推（定功能、测算溢价、倒推BOM成本、选定软硬件）。

产品定义不清晰将传导至成本和量产风险。若功能价值不明确，硬件规格容易上探，BOM难收敛，后续接口适配、测试验证和量产节奏都会被动。

AI Box的产品定义应从硬件参数导向转向用户付费价值导向

AI Box本质上是一个有边界、有成本上限的车端硬件，不可能承载所有AI应用，也不应从“最大模型、最高算力”出发进行产品设计。当前AI Box产业中仍存在一种较典型的路径倒置：先看芯片有多少TOPS、能跑多大参数模型，再尝试寻找功能场景进行包装。更合理的路径应当是以终为始倒推。


只有当车企明确某类AI功能能够带来高感知体验、品牌溢价或用户付费转化后，芯片、模型和硬件配置才具备合理边界。否则，AI Box即便可以完成样机验证，也容易停留在Demo、车展展示或高配噱头阶段，难以进入稳定量产。

亿欧智库：AI Box的产品定义应从“硬件参数导向”转向“用户付费价值导向

$\textcircled{1}$ 面向哪类车型和用户？解决什么问题？

10万一20万元主销车型的配置补位V.S.高端车型的AI体验强化；中期改款车型的智能化升级V.S.全新平台的功能验证。

目标用户

$ \textcircled{2} $用户为什么愿意为它付费？

该功能是否足够高频、可感知、可影响购车决策或选装意愿？如果只是“语音响应快一点”或“多一个虚拟人”，是否足以支撑新增硬件成本？

高频场景与付费价值

$ \textcircled{3} $功能价值能否倒推出合理硬件边界？

当用户愿意支付的功能价值确定后，才能判断AI Box的BOM上限、模型大小、芯片选型、RAM/ROM配置和散热设计是否成立。然而目前，Killer App缺位，功能价值尚未充分验证。

BOM上限：模型/芯片/存储配置

功能价值先行，成本边界清晰，技术方案服务于商业目标。

AI Box商业化不应从跑多大模型开始，而应从用户为什么买单开始。

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4.1.2成本ROI挑战，AI Box成本压力来自“显性BOM+隐性适配税”的双重挤压


AI Box的成本挑战不只是新增一块硬件，它把原本可能被整车配置吸收的智能化增量成本拆分出来暴露在OEM的ROI审视之下，变成一个可被单独核算、单独质疑的成本项。换言之，AI Box一旦独立进入车型配置，其商业压力就从“技术是否先进”转向“新增成本是否值得”。

影响OEM决策的，是从硬件采购到整车导入、从系统适配到量产验证的全链路成本。AI Box的成本压力来自“显性BOM+隐性适配税”的双重挤压，前者决定它能否进入主销车型的成本红线，后者决定它是否真的比“直接升级SoC/域控”更划算。显性成本中，片和存储往往是成本敏感项，尤其当端侧模型需要更高带宽、更大内存或更多DDR支撑时，整机BOM很容易被推高。它只有在显性BOM可控、隐性适配成本可控、且功能价值足够明确时，才真正具备经济性优势。

AI Box一旦成为独立增量硬件，成本会被单独审视

AI Box成本挑战的本质是智能化增量成本显性化：15-20万车型面临严苛ROI审视

在整车价格战背景下，10万一20万元主销车型的单车毛利已被高度压缩。对于这一价格带，AI Box真正面临的是一条极其严苛的成本生死线。


访谈中有芯片侧观点认为

AI Box 单机成本若能控制在约 1500-2000元人民币区间，才更可能进入主机厂可接受的配置范围；若成本达到5000-6000元，除非能够提供足够强的功能价值，否则量产销售难度较大。

该判断不直接外推为行业平均水平，但可以反映主销车型对AI Box成本红线的高度敏感。

显性BOM+隐性适配税”双重挤压

对于已定型平台而言，AI Box理论上可以作为旧有E/E架构的性能补丁，延长平台生命周期，避免重新开发新一代架构带来的高额投入。但在实际导入过程中，OEM仍需承担跨域通信、软件接口、系统集成、测试验证以及与原有Tier1协同开发的成本。这部分隐性适配成本，可能削弱AI Box相比平台重构或主芯片升级的经济性优势。


数据来源：专家访谈、亿欧智库

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4.2.12027年将迎来AI Box产品集中落地期，硬件的调度共享将打破上层数据交互的堵点


端侧大模型正从多模态到全模态，并最终向着车路云智能体发展，座舱功能已不再是简易的语音交互，更多的是发展为一种多端互联的智能体形式。预计AI Box产品将会随着多模态大模型在车端的全面落地，从而迎来高度发展期，预计2027年将成为AI Box产品集中落地期。

AI Box将会作为座舱AI产品发展的过渡产物，承接AI在座舱的应用关键载体，然而未来整车将通过算力、存储、内存等硬件资源统一调度共享，大幅提升资源利用效率，从底层打通跨域数据壁垒、精简冗余交互链路，根治传统架构数据割裂、资源闲置与交互繁琐的固有弊病。未来1-2年，基于现有整车架构的中等算力座舱平台叠加高性能AI Box方案，将迎来规模化全面爆发周期。


数据来源：德赛西威、亿欧智库

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4.2 AI Box演进分化：车端向座舱AI中枢深集成，跨端向个人智能载体广扩展，双线并行探索亿欧智库

AI Box的演进方向正在从单一的车内算力补充，向两个维度延伸：一是继续向车端纵深集成，成为座舱AI算力中枢乃至推动EE架构变革的核心节点；二是向外扩展为跨终端个人智能体载体，实现车与PC、手机等设备的数据与记忆贯通。两种路径当前尚处并行探索阶段，长期来看可能各自收敛于不同的产品形态与商业模式。两种路径并行探索，AI Box本身正演变为独立的新兴市场品类。

亿欧智库：AI Box未来两种产品形态发展路线


数据来源：专家访谈、亿欧智库

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结语


AI Box的战略价值在于推动高端AI体验向中端车型、已定型平台和存量车机外溢，并帮助主机厂验证AI功能价值、配置分层策略和用户付费意愿。

当前，AI Box仍处于产品化验证与商业闭环探索阶段。行业核心挑战首先在于产品定义与场景定义的前置错位：部分方案先从算力硬件和模型部署能力出发，再反向寻找可承接场景，但真正具备高频、可感知、端侧部署必要和用户付费潜力的Killer App仍未充分显现。其次，商业化仍面临“显性BOM+隐性适配成本”的双重ROI审视，新增硬件、接口适配、软件部署和车规验证成本，必须被用户体验价值、配置溢价或软件服务收益覆盖。预计2027年，AI Box有望进入集中定点、量产导入和规模化验证窗口，但其放量节奏仍取决于场景价值、成本约束和工程闭环的同步成熟。

未来，AI Box将沿“车本位”和“人本位”双线演进。车本位路线将推动其与座舱域控、中央计算平台和整车服务接口深度协同，逐步向车端AI中枢或中央计算平台的可插拔能力模块演进；人本位路线则可能推动其向跨终端个人智能体载体延展，打通车、手机、PC和家庭终端，使用户偏好、记忆和服务从“绑定车辆”转向“跟随个人”。高通量数据架构、深度工程适配和可持续软件经营模式，将成为AI Box穿越验证期、迈向规模化落地的核心主线。

由于时间和精力有限，本报告对于AI Box的研究与分析难免存在疏漏与偏差，敬请谅解。在此特别感谢面壁智能、联想车计算、中科创达等企业对本报告给予的支持，为报告撰写输出了宝贵的专业观点和建议。

亿欧智库将持续关注AI Box的最新动态，通过产业洞察和深度分析输出更多有价值的研究成果。欢迎读者朋友们与我们交流联系，共同助力新兴技术的繁荣发展。

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报告作者：



鲁欹楠

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报告审核：


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