杭州，云栖大会现场，人工智能正在从数字世界加速走向线云栖大会期间，斑马智能发布新一代全模态端侧大模型AutoOmni2.0-23B-A3B，并展示全新AutoClaw2.0智舱协作服务实车方案。与此同时，围绕人工智能从云端走向终端、从“能对话”走向“能行动”的产业趋势，斑马智能也进一步释放出向具身智能延伸的信号。
过去几年，智能座舱快速普及，但一个现实问题始终存在：汽车虽然装上了越来越多的App和语音功能，用户却并不一定真正频繁使用。
原因并不复杂。驾驶和乘坐场景天然要求用户减少对屏幕的操作，传统的“点击—打开—输入—确认”交互方式，在汽车里并不适合。
斑马智能认为，AI进入汽车真正需要改变的，并不是增加更多功能，而是改变人与汽车交互的方式。
9月23日发布的AutoOmni2.0-23B-A3B，采用MoE混合专家模型架构。斑马智能方面介绍，在智能座舱场景中，该模型普通任务处理能力堪比10倍参数量级的云模型，复杂任务处理能力相当于10倍参数量云模型的80%至90%。
但斑马智能首席产品官蔡明认为，端侧模型最重要的价值并非简单追求“更快”“更便宜”或者“更隐私”，而是推动交互范式发生变化。
在云栖大会现场，斑马智能展示了全车全时免唤醒、主动智能迎宾、无感智能停车付费等场景。
蔡明曾以餐厅服务员作比喻：过去的AI像站在包间外，用户喊它才进来；而未来的端侧AI更像一直在包间里的服务员，可以观察场景、理解上下文，在合适的时候主动提供服务。
在2026云栖大会的产业展示中，智能汽车、具身智能、智能硬件被放在Physical AI的重要应用场景中。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在大会上提出，随着AI能力持续突破，机器正在成为“思考的主力”，人工智能正在从数字世界进一步走向现实世界。
与仍处于快速产业化阶段的机器人相比，汽车已经拥有大规模量产能力、成熟供应链和真实用户场景。
一辆智能汽车同时涉及多芯片平台、操作系统、传感器、语音、视觉、导航、车控、多媒体以及大量第三方服务。AI需要在一个复杂的物理空间里理解人、理解环境，还要在安全边界内完成任务。
“具身是形，智能是核。”邢悦表示，未来具身智能的发展不能只关注机器人的运动能力，也需要关注机器对人和环境的理解能力。
在这一逻辑下，机器人拥有怎样的身体固然重要，但决定其能否真正进入家庭、办公、商业服务等复杂场景的，还有它是否拥有足够强的“理解能力”。
据介绍，元神AI正在从智舱AI迈向Personal AI，并推动三个层面的连接：连接云端与车端的算力和服务，连接用户的多个终端，连接用户与服务。
这意味着，汽车不再只是AI应用的一个独立终端，而可能成为用户个人智能体系中的重要节点。
过去，汽车是一个交通工具；随后，它成为智能终端；未来，它可能成为能够理解用户、调用服务并连接不同智能设备的“个人AI入口”。
从大模型、云计算到Agent，再到智能汽车和具身智能，阿里巴巴正在推动AI从模型能力进一步走向线云栖大会展览设置中，阿里巴巴将AgentKaiyun科技有限公司应用、智能汽车、具身智能和智能硬件等放在AI产业落地的重要位置，展示AI从“对话”向“办事”、从单点工具向系统能力演进的产业趋势。
从AliOS到智能座舱，从元神AI到AutoOmni，再到AutoClaw，斑马智能持续探索的是同一个问题：如何让AI真正进入用户的日常生活，并在复杂的真实场景中发挥作用。
如果说大模型解决的是人工智能的“认知能力”，那么Agent解决的是“行动能力”，而具身智能则进一步要求AI拥有进入物理世界、理解物理世界并与物理世界交互的能力。
传统汽车产业的商业关系，更多从车辆销售开始，以售后服务为主要延伸。但随着汽车成为智能终端，“买车”可能不再意味着用户关系的结束，而是用户Kaiyun科技有限公司关系的开始。
斑马智能方面介绍，目前公司约20%的收益已经来自后续服务运营和内容运营，包括第三方应用支付佣金，以及与车企围绕未来服务和内容形成的分润。未来这一比例仍有进一步提升空间。
过去用户需要打开一个个App完成订餐、导航、停车、娱乐等任务；未来，用户可能只需要表达自己的需求，由AI理解意图并完成跨应用、跨服务的任务组织。
从某种意义上说，AI首先改变的是“人与机器怎么说话”，随后改变的是“机器如何理解人”，最终可能改变的是“机器如何替人完成事情”。
站在2026云栖大会这一观察人工智能产业变化的重要窗口，斑马智能正在呈现出一条较为清晰的技术演进路径：从操作系统，到智能座舱；从语音交互，到多模态AI；从“被唤醒”，到“始终在场”；从单一汽车终端，到Personal AI；再从汽车这一成熟的智能终端，进一步探索向机器人等具身智能载体延伸。
这条路径背后的核心，并不是简单地把汽车技术复制到机器人上，而是希望将过去十年在真实汽车场景中积累的用户理解、端侧AI、多模态交互、Agent和服务生态能力沉淀下来。
对于具身智能而言，“身体”决定机器能够做什么，而“大脑”决定它是否知道为什么做、为谁做以及什么时候做。
因此，当机器人从实验室走向真实生活，产业真正需要解决的或许不仅是让机器“动起来”，还要让机器逐渐“懂人”。
而斑马智能希望探索的下一步，是让在汽车上经过长期验证的AI能力走向更多终端，让人工智能从“会回答问题”进一步走向“能够理解、决策和行动”。
从一辆车开始，AI正在尝试拥有更多“身体”，也正在重新定义人与机器相处的方式。
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