4月21日，大众汽车集团媒体之夜在北京举行，发布会围绕2个关键词展开：一个是效率，一个是智能。

按照规划，大众将在2026年推出超过20款新能源车型，并计划2030年扩展到约50款，在产品节奏上，大众已经把汽车产品的节奏拉快到手机的迭代速度，相当于平均两周就有一款新车上车。背后是基于新的研发实体、新的技术架构，将德系过去3-5年的开发周期，缩短至24个月甚至更短时间，体系效率全面中国化。

在这场声势浩大的产品攻势基础上，大众还进一步发布“全域智能体AI（Agentic AI for All）”产品技术路线图，以智能体AI能力全面赋能CEA架构新车型。如果没有记错的话，这是大众第一次将AI与智能化作为品牌战略叙事的核心在发布会去做阐述。

过去几年，在一片「所有行业都值得用AI重做一遍」的呼声中，汽车行业无疑最为激进。从语音交互的智能化升级，到智能座舱的沉浸式体验，再到自动驾驶的技术突破，AI正在重新定义汽车的每一个「细枝末节」。一个规模的汽车企业似乎不谈论AI、不布局AI，就会被被贴上落后、保守的标签。

可喧嚣的概念之下，AI究竟如何为汽车企业赋能？技术突破能否转化为企业的核心竞争力？那些炫目的技术演示，最终能否落地为消费者触手可及的使用功能？这些问题却始终没人能真正说清。而在概念满天飞的行业环境中，大众选择了一条更为务实的道路——让AI真正落地，让技术普惠用户。

文｜Wind

编辑｜李佳琪

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AI时代，复刻MQB的造车哲学！

回望过去，大众之所以能占据全球规模市场的塔尖，一个核心就在于平台化造车带来的商业价值。特别是大众的MQB横置发动机平台，从2012年问世以来，打破了传统“一车一平台”的研发模式，将发动机、变速箱、空调等核心总成标准化，使零部件通用化比例高达60%。

这一平台可在大众、奥迪、斯柯达、西雅特四大品牌之间实现跨品牌零部件共享，覆盖从小型Polo到中大型途昂的60多款车型。仅大众品牌一个牌，基于MQB就累计生产了超过2,200万辆汽车，整个集团累计产出超过3,200万辆。这种跨动力、跨级别、跨车型的零部件与技术通用，本质是一种基于物理硬件的规模化哲学。

如今面对智能汽车的新战场，可以看到，大众仍然延续着这套最擅长的打法。发布会上，大众汽车宣布，从今年下半年起，所有基于CEA架构打造的车型，都将标配车载AI智能体；到2027年，覆盖CEA架构下所有动力类型车型，包括大众、奥迪等不同品牌。

换句话说，大众汽车用一个AI智能化大脑，实现全品牌、全品类、油电通吃的智能平权。

之所以能够做到这一点，背后是一套统一的电子电气架构——CEA。过去，很多车企宣传智能化，本质上是功能叠加，在原有的架构基础上不断堆叠大屏幕、加装语音包、接入第三方APP等；而大众围绕CEA架构从底层设计之初，就把AI作为车辆的核心操作系统和中央计算单元来设计，并且在开发初期就考虑到后续的升级因素。

例如，为了避免车机卡顿、功能延迟等类似问题，CEA架构设计上，采用了硬件预埋和软件分层设计的方式，降低操作系统的冗余度。运算性能较传统架构提升2.3倍，能够更好地处理智能座舱、智驾等过程中大量的数据运算任务。

技术的先进性只是故事的一半，另一半是商业可行性。通过全新的CEA架构和本土化的研发生产体系，大众的整车开发效率最高提升约30%，部分车型成本降低50%。这让大众有底气将Agentic AI作为一项普惠技术，带给最广大的用户群体。

接下来，随着2027年新一代CEA 2.0架构的推出，大众还将进一步解决了舱驾一体的协同难题。基于更加强大的中央计算平台，以及智能体AI的整体统筹和主动执行能力，让“AI驾驶”与“AI服务”真正融合为统一、自主的智能体验。

如果不出意外，大众汽车集团将成为中国首家将智能体AI能力规模化应用于所有车型的跨国车企，也是跨国车企第一次以规模化的方式，把AI定义汽车这件事落到实处。

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从大众开始，中国智能成为定义AI时代的底层标准！

这场变革的另一层深意还在于：围绕这一全域智能体AI的规模化应用，大众确认了“中国智能”作为全球技术标准的地位。

长期以来，汽车技术的标准由西方定义，内燃机的热效率、ESP的标定逻辑等；而如今在智能电动汽车时代，围绕大众与小鹏联合开发的CEA架构，其敏捷开发、快速迭代，以及对本土互联网生态的无缝融合，正在反向定义大众全球研发体系的效率标杆。

比如，传统流程中，软件开发必须等待硬件就绪后才能测试，存在大量的「等待期」。CEA架构团队采用软硬件开发的完全解耦策略，让软件开发和硬件生产并行推进，同时广泛采用AI仿真技术和虚拟验证平台，大量系统集成测试和功能逻辑验证在数字世界中高效完成，无需等待实体零部件和样车。

除了技术层面的反向定义，在全新的研发架构中，中国团队也不再需要等待狼堡的层层审批，而是被赋予技术决策权和验证能力，以「中国速度」独立推进各项工作，从思维模式到工作语言，均采用中文体系，更高效地服务中国市场需求。

带来2025年底，大众首个在中国本土研发的区域控制电子电气架构——CEA架构，仅用18个月即完成从概念提出到量产落地。与之相比，大众在传统电子电气架构开发周期中通常需要3至5年，而这一速度甚至超越了中国本土新势力通常设定的24个月周期目标。

更值得注意的是，中国的数据生态正在成为大众定义全球车的底层基础。这是因为AI智能体本质上是一个持续学习、不断进化的系统，它的成长依赖大量真实路况和用户行为数据的喂养。而中国恰恰是全球数据密度最高、场景复杂度最丰富的训练场。

数据显示，2025年中国新能源汽车市场渗透率突破50%，年销量近1300万辆，远超欧洲约30%的渗透率水平；中国市场近四分之一的新车型已配备L2+级别驾驶辅助功能。未来，随着中国智能技术的成熟和规模化验证，从底盘调校标定到智驾算法模型，大量底层功能与数据基准将优先基于中国场景来定义，再适配到全球其他市场。

这意味着，接下来这套经过中国极限路况、复杂用户习惯和高强度数据训练打磨出的智能体系，有望像当年的TSI+DSG黄金动力组合一样，普及到大众全球的其他市场。目前，在合肥有约200名来自全球的工程师与本地团队一起工作，并将中国经验带回各自的研发中心；同时，大众汽车集团在德国已经宣布将对研发流程进行重塑，而VCTC正成为一个重要的参考样板。

过去，是德国狼堡的技术向全球输出；未来，是中国北京、上海、合肥的智能研发反哺全球，在这个过程中，大众无疑充当了「中国标准全球化」的最强推手。

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智能电动车的下半场，考验的是车企的普及能力！

如果说智能电动汽车上半场的竞争逻辑，是以技术创新和功能突破为驱动，本质上是围绕少数人的高端体验展开的。比如激光雷达、城市NOA、高性能智驾芯片，这些曾经是30万元以上车型的专属配置，车企通过在高端产品上堆叠技术参数来建立品牌溢价。那么如今，考验的则是车企的规模化普及能力。

这是因为，一方面市场已经从要不要智能进入谁能让智能更便宜的新阶段。智能化不再是可有可无的「加分项」，而是购车决策中的「必选项」。

尤其在今天传统的市场分层被打破，主流与豪华的边界逐渐模糊，谁能以最低的成本、最快的效率，将智能化能力普及到最广大的用户群体，谁就可能占据更大的份额。

一方面成本重构正在重塑整个行业的竞争壁垒。比如一颗车规级激光雷达的价格从动辄数万元跌至千元区间，在中国头部供应商中甚至下探至200美元级别。比亚迪通过自研芯片、国产替代及规模效应，将智驾系统综合成本压降40%。地平线推出的舱驾融合芯片可使单车成本节省1500至4000元。

在这样的背景下，规模不再是简单的销量数字，而是摊薄研发成本、验证算法数据、优化供应链效率的核心杠杆。尤其是在AI持续赋能汽车行业的时候，它的性能上限不是由算法架构决定，而是由数据规模和工程化迭代效率决定的。 在这个过程中，建立起数据规模与迭代效率的正循环，将构建起比硬件参数更深厚的护城河。

大众集团执行副总裁韩三楚曾这样强调，“中国市场定义了全球新能源汽车的竞争节奏。”而在这场由AI驱动的汽车产业变革中，谁能在成本最优的前提下实现智能化的规模化落地，谁就能定义下半场的游戏规则。在这样的市场环境中，大众在此次媒体之夜释放的信号就变得格外清晰了。

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