作为全球消费电子与前沿科技发展的重要风向标，国际消费电子展（CES）始终是洞察产业变革趋势的核心窗口。2026年拉斯维加斯CES展会期间，汽车领域的技术展示呈现出鲜明的“”转型的技术路径愈发清晰。从吉利汽车“智慧生命体”概念的发布，到BOS半导体车载AI加速芯片的亮相，再到LG多模态智能座舱解决方案的推出，一系列创新成果显示出AI定义汽车的技术框架。
人工智能（AI）已不再是汽车的附加功能模块，而是贯穿硬件架构、座舱体验、零部件体系和生态构建的核心。
CES 2026展会传递出的最显著产业信号，在于AI定义汽车核心理念的根本性转变——汽车正逐步脱离“移动载具”的单一属性，向具备情感交互、自我进化与生态协同能力的“智慧生命体/智慧伙伴”转型。
CES 2026展会上，赛轮思、LG等科技企业与车企的深度合作案例，进一步印证了这一趋势：赛轮思的Cerence xUI平台通过混合式自主智能体技术，将车载助手从被动响应系统升级为主动感知的“出行伙伴”；LG则提出“汽车是个人化智能空间”的价值定位，通过AI技术重构座舱体验链路。这种理念层面的变革，正引导整个汽车产业链向“AI原生”方向转型，从芯片设计、软件开发到零部件制造，均以“智慧生命体”的构建需求为核心导向，形成全产业链的技术协同与价值共创。
CES 2026展会上，AI定义汽车的核心技术方向集中于车载AI硬件创新、智能座舱升级、智能零部件扩展及AI机器人融合四大领域。
AI技术的落地应用离不开硬件算力的支撑，传统车载硬件架构存在算力固化、升级困难、适配性差等结构性缺陷，难以满足AI技术持续迭代的需求。CES 2026展会上，车载AI硬件创新的核心突破在于“模块化、即插即用、端侧优先”的架构重构，其中最具代表性的成果为高性能AI加速器Eagle-N驱动的即插即用AI盒子，以及基于精简指令集计算机（RISC-V）架构的车载AI芯片解决方案。
即插即用AI盒子的核心价值在于实现存量与增量车型AI能力的低成本升级，其技术逻辑基于“芯片级模块化集成”与“高速接口适配”两大核心技术路径。该盒子由韩国BOS Semiconductors与美国Tenstorrent联合开发的Eagle-N AI加速器驱动，Eagle-N芯片采用Tenstorrent的Tensix神经网络处理单元（NPU）核心，专为汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）与车载信息娱乐系统（IVI）设计，具备高达250万亿次运算/秒（TOPS）的NPU性能，同时支持PCIe gen5和通用芯片互连（UCIe）高速接口，可灵活对接各类ADAS和IVI处理器。从技术原理来看，Eagle-N芯片采用“小芯片（Chiplet）”架构设计，通过模块化组合形成完整系统，车企可根据车型需求定制算力配置，同时通过更新特定功能模块降低升级成本。这种设计不仅突破了传统车载芯片“一芯定终身”的局限，更实现了“AI密集型功能与传统车载功能的角色分工”：AI盒子专注处理多模态感知、大模型推理等高强度算力需求，现有车载系统则承担基础控制功能，通过系统级协同实现资源配置效率最大化。
设备端AI架构的普及是车载AI硬件创新的另一核心方向，其技术核心在于“边缘计算优化”与“数据隐私保护”的双重实现。传统车载AI系统多依赖云端算力支撑，存在响应延迟、网络依赖性强及数据安全风险等问题。CES 2026展会上，吉利、赛轮思等企业均推出端侧AI解决方案：吉利的AI Box通过端侧算力优化，实现70亿参数多模态大模型的本地运行；赛轮思与SiMa.ai合作，将小型语言模型CaLLM™ Edge部署于SiMa.ai的Modalix机器学习系统级芯片（MLSoC），实现边缘AI的低延迟、低功耗运行。从技术实现路径来看，端侧AI架构通过“模型量化压缩”与“算力精准分配”达成性能优化：采用量化技术将模型参数从浮点数转化为整数，在保障模型精度的前提下实现参数压缩和推理速度提升；同时通过AIOS调度引擎，基于任务优先级动态分配算力资源，确保核心交互功能的实时响应。这种架构设计不仅提升了AI交互的稳定性，更实现敏感数据的本地处理，避免语音、视觉等隐私数据的云端传输，从底层架构层面保障用户数据安全。
灵活集成能力是车载AI硬件创新的关键支撑条件，其技术核心在于“接口标准化”与“协议兼容性优化”。BOS Semiconductors的Eagle-N AI盒子支持与现有车辆电子设备的无缝集成，无需对原有车载系统进行大规模改造，大幅降低车企的研发成本与周期；吉利的AI硬件平台通过统一的接口协议，实现跨品牌、跨车型的适配，为“AI平权”战略提供硬件基础——极氪、领克、银河等不同品牌车型均可通过统一AI硬件模块获得一致性的AI体验。这种灵活集成能力打破了传统车载硬件“品牌专属、车型专属”的壁垒，为AI技术的规模化普及奠定硬件基础。
智能座舱是AI与人机交互的核心场景，CES 2026展会上，智能座舱升级的核心方向体现为“多模态AI模型集成”与“沉浸式场景体验构建”，其技术逻辑从传统的“功能叠加”转向“体验重构”，通过视觉、语音、触觉等多维度交互的融合，构建以用户为中心的个性化智能空间。LG展示的AI Cabin Platform与吉利的超拟人智能体Eva，成为这一技术方向的代表性成果。
从技术架构来看，AI Cabin Platform采用“边缘+云”的混合AI模型：云端节点负责大规模模型训练与数据更新，依托云端强大算力支撑模型迭代；边缘端负责实时推理与交互响应，通过模型量化、剪枝等技术优化，确保在车载硬件有限算力约束下实现低延迟响应。这种架构设计既保障AI功能的持续进化，又确保交互体验的流畅性。此外，平台具备“场景感知与主动服务”能力，通过融合座舱传感器数据与用户行为数据，构建用户画像与场景模型，实现“服务找人”的主动交互逻辑——例如结合用户工作日程主动提供会议地点导航建议，基于用户驾驶习惯自动调整座椅角度与空调温度。
吉利展示的超拟人智能体Eva，将智能座舱的“情感交互”能力提升至新高度，其技术核心在于“星睿AI大模型、端到端语音大模型与流动记忆大模型的融合应用”。Eva不仅具备自然语言交互功能，还实现情感认知与长期记忆能力的突破：通过端到端语音大模型捕捉用户语气中的情绪变化，在用户情绪低落时主动播放舒缓音乐、输出安抚话术；通过流动记忆大模型记录用户驾驶习惯、偏好设置，形成个性化服务逻辑，实现“越用越懂”的进化属性。从技术实现来看，Eva基于LangChain、LangGraph等智能体编程框架开发，通过低代码平台降低开发与迭代成本，可快速适配不同场景需求。同时，吉利通过“一个吉利，一个座舱”的战略布局，将Eva与统一用户ID打通，实现跨品牌、跨车型的体验一致性，用户使用习惯与情感交互数据可在不同车型间无缝延续，强化“长期陪伴”的伙伴属性。
“智慧生命体”汽车的构建不仅依赖核心AI硬件与座舱系统，更需要全车零部件的协同智能。CES 2026展会上，智能零部件扩展的核心突破在于“外围部件的AI化改造”，通过在传统零部件中集成传感器、AI芯片与通信模块，赋予零部件“状态感知、数据反馈、主动预警”的智能能力，推动汽车从“核心系统智能化”向“全车智能化”转型。米其林展示的“会思考”的智能轮胎，是这一技术方向的典型代表。
智能零部件扩展的深层逻辑，在于“全车数据闭环”的构建。传统汽车零部件处于“被动执行”状态，无法产生有效数据；AI赋能后的智能零部件成为“数据采集终端”，通过全车分布式传感器网络，采集行驶过程中的各类数据，这些数据经端侧AI处理后，一方面用于实时优化零部件运行状态，另一方面上传至云端用于模型训练，推动整车AI能力的持续进化。这种“数据-模型-优化”的闭环机制，是“智慧生命体”汽车自我进化能力的重要支撑。
在CES 2026的自动驾驶展区，舱驾一体成为核心赛道，而Mobileye，德州仪器（TI）和瑞萨三大老牌选手凭借核心芯片技术，彰显了其不可替代的行业地位。两者推出的EyeQ™6H与TDA5芯片，分别以精准的场景适配和强大的跨域融合能力，为高阶自动驾驶落地提供了关键支撑。
Mobileye的环绕式ADAS方案是本次展会焦点，其核心动力源自EyeQ™6H芯片。该芯片凭借独特的异构计算架构，单颗即可处理11个摄像头与雷达传感器数据，集成计算机视觉、传感器融合及智能路网数据，可支持最高130公里/小时的“驾驶员脱手/需注视”驾驶，涵盖自动变道、拥堵辅助等核心功能。依托EyeQ™6H的高集成度，方案实现了ECU精简与成本优化，已斩获大众集团及美国头部车企订单，未来预期交付量超1900万套，成为主流车企的标配选择。
TI推出的TDA5 SoC系列则直击舱驾一体的跨域融合需求，最高1200TOPS算力与超24 TOPS/W的能效比，可轻松支撑L3级自动驾驶。其芯粒设计与UCIe接口支持算力灵Kaiyun科技有限公司活扩展，单芯片即可覆盖ADAS、IVI及网关应用，且兼容前代软件资产，大幅降低车企研发成本。内置的ASIL-D级安全子系统与视觉预处理引擎，更保障了极端场景下的感知精度与决策安全性，为软件定义汽车提供了可靠的硬件基石。
瑞萨在今年CES上重点展示了其第五代R-Car产品的R-Car X5H，它是业内首款采用3nm制程的车规级多域融合片上系统（SoC），可同时运行先进辅助驾驶系统（ADAS）、车载信息娱乐系统（IVI）和网关系统等多项功能。在性能提升的同时，R-Car X5H相比5nm方案功耗降低了35%。
R-Car X5H将于2025年上半年向部分汽车客户试用，计划于2027年下半年生产。
三大厂商的技术突破印证，在自动驾驶向高阶演进的过程中，老牌选手的芯片积淀与生态整合能力，仍然是推动技术规模化落地的核心力量。
AI技术的规模化普及，离不开成本效益的优化。未来的发展趋势将是“以技术创新降低成本，以规模化落地提升效益”，通过芯片架构优化、软件效率提升、供应链整合等方式，实现AI功能与成本的平衡。CES 2026展会上，Eagle-N芯片的小芯片架构、端侧AI模型的轻量化优化等成果，均体现这一趋势。
一，芯片架构创新，采用小芯片架构降低芯片设计与制造难度，通过模块化组合适配不同算力需求，避免“算力过剩”导致的成本浪费；
二，软件效率提升，通过模型量化、剪枝、蒸馏等技术，降低AI模型对算力的需求，减少对高端芯片的依赖；
四，全生命周期成本优化，通过远程在线升级（OTA）实现软件功能的持续更新，延长车辆的技术生命周期，降低用户的总体拥有成本。
BOS Semiconductors的Eagle-N芯片通过小芯片架构与RISC-V架构的结合，实现高性能与低成本的平衡，其首席执行官Jaehong Park表示，将为汽车行业提供Kaiyun科技有限公司具备成本效益、高性能和低功耗的AI系统级芯片（SoC）。这种成本效益优化的趋势，将推动AI定义汽车从“概念化演示”走向“规模化落地”，实现向大众消费市场的渗透。
CES 2026展会关于AI定义汽车的产业变革方向，总体来说是改良而不是革命。因为几乎所有概念和技术都出现了很多年，也在各种展会上出现过。
如果说比较有革命性质的，应该是车辆智能的即插即用AI盒子。这一举动本质上打破了绑定在车辆本身上的硬件和算法垄断。使得大量不能造车或者不打算造车的智能厂商涌入车载算法竞争领域，大大丰富了消费者的选择，也促进了行业竞争。
如果在未来有可能，能和即插即用AI盒子相媲美的革新，应该是部署在白盒硬件上的即插即用AI算法和数据存储，未来车主换车时，哪怕是换不同品牌的车，也可以像换手机一样迁移自己的算法、模型和数据，从而让自己的偏好跟着自己走。
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