编者按 “领时代·智未来”，2026北京车展如约而至！4月24日，搜狐汽车邀约数十位海内外车企掌舵者做客直播间，开启“王牌对话”。从豪华、合资、自主品牌，到产业链、科技跨界品牌，精彩对谈，深度解析，从企业家视角把脉中国汽车产业。

　　“Physical AI核心是连接所有终端，而连接终端的关键，就在于数据与账号体系。我认为联想在这方面具备先天优势。”

　　“大规模量产落地，核心考验平台化能力、产能规模与全球化交付能力，这也是联想的核心优势。”

　　“我们帮助客户做全球化部署、全球化出口的时候，我们（全球）的体系和人员支持，相信是竞争对手不具备的。”

　　4月24日的北京国际车展上，面对媒体采访时，联想集团副总裁、联想车计算负责人许亮言辞笃定，信心满满。在本次车展上，联想车计算团队部分地展现了这家科技巨头的新锐一面。

　　从传统移动智能时代巨头到 Physical AI 新锐势力的转变中，车计算是联想最核心的抓手之一。2026年，“汽车是物理AI落地的第一站”几乎已经成为广泛共识，而这家横跨PC、手机多领域，穿越移动互联网革命的公司，如今站在了物理AI世界的门口。

　　“联想正在全面推进混合人工智能战略，而汽车，我们一直认为是这一战略重要的物理载体。”许亮说。

　　在4月24日的活动上，联想宣布车计算业务正式进入2.0阶段，并推出搭载NVIDIA DRIVE AGX Thor的舱驾智算平台Auto AI Box，该平台支持多规格硬件配置，并通过模块化设计适配不同算力与带宽需求，在提升推理性能的同时兼顾功耗与成本，并支持主流大模型及多语言能力，满足全球化部署需求。

　　在技术、产品之外，联想车计算还公布了较大的规模化落地计划。同日，其与文远知行宣布正式达成全球战略合作，预计未来五年内在全球范围部署20万台Robotaxi等自动驾驶车辆。

　　“我们对车计算2.0的诉求是，当我们走向大规模量产、服务更多客户的时候，我们的平台化能力、研发能力、体系能力、交付能力，要能够具备这个时代的特征。”许亮表示，1，0时代的核心，是想办法进入汽车赛道，再把它纳入整个联想大的Physical AI生态。2.0时代的任务就是在这个行业里做好，甚至做到行业头部。

　　联想更大的护城河，在于业务资源禀赋和生态。这包括了传统科技巨头的优势项目：产品网络及生态系统，又包含从供应链到全球交付的体系力。

　　许亮指出，联想在各条赛道均有布局，全球市场份额领先。公司每年出货1.3亿台智能终端设备，存量用户基数庞大，车企合作资源丰富。在资金、技术、客户资源、全球化服务上，均有优势。

　　“行业供应链紧张阶段，联想稳定的供应优势会更加凸显。”许亮表示，在服务器、PC等领域，联想与头部芯片企业长期保持深度战略合作，芯片保供体系完善、供应链稳健。

　　从Physical AI的入口，到全球化交付的体系力，再到端云融合的技术选择，许亮清晰地勾勒出联想车计算以“体系”为核心的差异化路径。这家传统科技巨头，正在以汽车为代表的物理AI新赛道，展露出更“新锐”的一面。

　　媒体：我看到联想车计算也采用混合式架构与端云融合模式，想了解在该模式下，哪些能力可以在端侧实现，哪些能力必须依靠云端处理？

　　许亮：这是一个很好的问题，也是行业内普遍面临的困扰。我将从企业与技术两个维度来解答。

　　第一，从企业维度，从用车场景来看，若要实现全场景100%覆盖，纯云端架构存在天然短板。高速路段、地下停车场等场景网络信号较差；同时，大模型上车后，纯云端推理会产生延迟问题，直接影响人车交互体验。因此，云端方案虽成本低、落地快，但存在明显缺陷，云+端融合架构，也成为行业共同的发展方向。

　　第二，从技术维度，端侧算力具备独特价值。本次发布的AI Box最高可支持30B大模型上车，作为车载第二算力大脑支撑大模型落地。核心原因在于，模型需要达到一定参数规模，才能保障多模态交互、语义理解、主动关怀等功能的使用体验。如果过度裁剪、压缩模型，即便可以依靠低成本小芯片落地，最终体验也会大打折扣。目前行业共识是，30B左右模型上车，能带来优质的交互表现。

　　除此之外，TOKEN时代下，长期使用的成本也需要考量。纯云端服务的使用频次越高，后续长期使用成本就越高；而高算力芯片端侧部署，能够在隐私安全、使用成本上形成平台化优势，后续无需持续额外付费。

　　综合来看，端侧大模型上车是行业不可阻挡的趋势。整车企业与解决方案厂商，都会持续落地云端融合架构。同时车企会结合自身品牌定位、量产项目进度，灵活选择纯云端、纯端侧或云+端的部署方式，三种模式各有优劣，未来行业也会呈现多元化布局。

　　媒体：联想与文远知行计划完成20万台Robotaxi全球部署，该目标在行业内属于规模非常激进的规划。想请问，联想支撑如此大规模落地的底气是什么？同时，您认为落地过程中最大的挑战在哪里？

　　许亮：文远知行是联想L4阶段最早的战略合作伙伴，双方今年实际交付订单出货量将达到5000台。

　　针对Robotaxi出行业务，首先要明确市场定位是立足中国还是面向全球，两者体量完全不同，而文远知行已经给出了全球化布局的答案，其高管也介绍了全球多地的落地规划。

　　在合作层面，双方采用双Thor-X的平台、合计2000TOPS算力，与文远知行的算法模型深度适配调试，整体落地效果优异。目前文远知行车辆已实现广州全境智能化出行服务，像广州塔等核心繁华路段均可正常领航行驶；相较之下，北京亦庄、上海嘉定等城市均为分区逐步开放，依托属地政策支持，文远知行在广州的全域落地能力十分突出，其算法技术实力和落地表现非常亮眼。

　　其次，大规模量产落地，核心考验平台化能力、产能规模与全球化交付能力，这也是联想的核心优势。

　　第二，在服务器、PC等领域，联想与头部芯片企业长期保持深度战略合作，芯片保供体系完善、供应链稳健。行业供应链紧张阶段，联想稳定的供应优势会更加凸显。

　　我们已就20万台量产规划与集团、供应端完成专项研讨，无论是智能制造、全球交付，还是核心零部件供应储备，联想都具备充足能力，完全可以支撑文远知行未来几年20万辆的规模化落地。

　　媒体：在Physical AI领域，联想最核心的差异化优势是什么？另外，云计算业务在联想未来整体战略里，长期将扮演怎样的角色？

　　许亮：关于Physical AI，核心关键在于智能入口与数据归属权的界定。车企的核心诉求，是把车辆用户数据、交互入口掌握在自己手中，统一管理用户账号。

　　手机、平板、PC等各类终端，原本都有各自独立的账号体系。但在跨设备、跨场景打通时会出现矛盾：车企希望移动端开放数据入口权限，而头部消费电子厂商，并不愿意出让这部分权限，各方战略定位存在博弈。

　　而联想恰好能解决这一痛点。我们通过车载AI Box端侧算力方案，可实现端侧部署，支撑实现统一的账号管理，甚至是全域数据打通。

　　我们有一些场景的猜测：用户在家中电脑、手机上未完成的文档、PPT，上车即可无缝接续；音乐、视频、多媒体内容，依托统一账号，也能实现跨设备无缝衔接。联想每年出货1.3亿台智能终端设备，存量用户基数庞大，同时车企合作资源丰富。

　　Physical AI核心是连接所有终端，而连接终端的关键，就在于数据与账号体系。我认为联想在这方面具备先天优势：不做手机，就没有手机用户；不做PC，就没有PC用户。纵观整个行业，联想在各条赛道均有布局，且部分领域布局深厚、全球市场份额领先，这正是我们最大的底气与核心优势。

　　许亮：我们今天也正式发布了车计算2.0的概念。联想布局汽车赛道，最早从2022年组建团队，初期隶属于联想研究院，是典型的研发驱动型组织。

　　大家也了解，联想和英伟达长期深度合作，在服务器等领域已取得长足发展。依托相关技术契机，英伟达给到我们建议：面向快速发展的汽车赛道，从研发角度打造专属算力平台，探索车载相关业务，这就是我们布局车计算的第一步。

　　走出这一步以后，在车计算1.0时代，我们最核心的目标，就是搭建初步团队、完善汽车行业研发体系，落地基础算力平台，并对接标杆客户，这就是1.0阶段。很幸运，1.0推进速度很快，只用两到三年，就完成了规模化落地，同时与文远知行在L4领域，实现了大规模交付与量产落地，这也是1.0时代的核心特征。

　　在2025年，我们完成了重大战略升级，正式迈入联想车计算2.0阶段。2.0核心围绕三大方向，也是我们接下来整体组织的战略思考。

　　第二个就是客户层面，文远知行也是我们的第一个客户。那在2.0时代，我们拿到了韩国的客户，拿到了日本的客户，拿到了美国的很多客户。对于联想车载业务来讲，我们的思考点是，触碰到全球主流的汽车厂商的时候，我们是不是有足够的基因储备，去匹配这个行业的要求。

　　所以我们需要建立我们的开发流程，去建我们的工程体系，去建我们的交付体系，甚至说质量体系都要能跟得上。那在这个过程中，我们对车计算2.0的诉求是，当我们走向大规模量产、服务更多客户的时候，我们的平台化能力、研发能力、体系能力、交付能力，是不是能够具备这个时代的特征，这个就是我们所说的汽车基因，这也是我们2.0时代最重要的核心，也是我们接下来要面临的一个重点。

　　第三，其实也是联想在这个赛道上的差异化优势。全球化布局，从汽车行业角度来讲，不管是整车还是零部件，都是非常重要的一个战略。我们很多客户也在做全球化，但全球化现在受限于各种因素，会遇到各种各样的困难。联想集团马上会发布新年财报，大家可以看到，基于去年的财报分布，我们在区域布局上非常均衡，比如北美、欧洲中东非洲、亚太、中国，业务布局基本上遍布全球所有区域。

　　我们帮助客户做全球化部署、全球化出口的时候，我们的这些体系和人员支持，相信是竞争对手永远不具备的能力，这是我们最大的优势。所以在全球化这个点上，我们觉得全球化有可能是我们推进速度非常快的一个战略布局。我们去拿日本、欧洲的业务，在当地可能就已经有工厂，我们要做的就是搭建汽车产线，当地现有的大量服务体系都可以直接使用，所以这也是我们和行业内竞争对手相比，一个比较大的差异化竞争优势。

　　媒体：这次发布的AIbox2.0和OneAI智能体平台，最大的技术突破是什么？还有，它们如何帮助汽车从功能终端，真正进化为智能体终端？

　　许亮：在过去的这一段时间内，互联网生态由于汽车整车电子架构的调整以及相关企业的调整，有大量的生态从第三方进入了汽车领域。大家也知道，小米造车也是一件非常震撼的事，其实大家都会觉得，汽车是我们日常生活中必不可少的一部分，也是我们最重要的生活伙伴，或是可依赖的出行工具之一，所以这个赛道一直是非常重要的赛道。

　　第二点，就是我们现在提到的OneAI这个概念。从联想的架构来讲，我们在整个智能体的布局上，是支持手机、PC和服务器的，大量的智能体其实已经架构上去了。我们在国内起的名字叫千禧，关注联想的朋友应该知道，我们千禧智能体早就发布了。所以现在市面上能买到的所有联想笔记本、手机，在千禧智能体的帮助下，都可以帮大家做很多事。我们其实也可以说，AI时代真正来临了，因为我们本身做手机、做PC，一定要拥抱这样一个时代，这就是我们OneAI架构的根源，也是我们最大的基石。

　　汽车的属性，和手机、PC有相同也有不同的地方。相同的地方是，我们也要解决算力问题，因为手机和PC本身算力就很大；第二个，它们的使用环境可以一直处于网络条件下，尤其是办公环境。但汽车不一样，我刚才也讲了，有大量场景是无网环境，所以一定要有端侧部署，这是算力上的第一个差别。

　　第二个差别是，汽车行业的产品上车，不是所有东西都能上的，它有明确要求。我们怎么做到隐私保护、怎么做到数据安全，甚至出口到海外时，怎么满足当地的GDPR法规，这些都是差异化的地方，和手机生态肯定不一样。所以我们推出的AI Box，是车规级产品，同时在部署过程中，能够支持最大30B的模型，给用户很好的使用体验。它的硬件载体是AI Box，但软件架构有很多融合点。只要用了我们的智能体，就可以实现多终端打通。刚才我也讲了，我们可以用统一的账号。

　　我相信这样一个点，对我们来说还有一个优势：联想在手机的APP store架构，也就是我们叫的生态上，有一万多个应用。其实很多手机厂商出口时，也会受到各种限制，但我们的手机业务、PC业务都是全球化的，所以我们能提供一个机会：在车上用到的生态，和手机上的生态可以无缝衔接。

　　大家可以想一下，现在很多现有车的架构下，以车厂的速度来看，如果没有OS操作系统、没有生态，想推APP上车其实难度很大，要一家家去搭建生态。但我们现在的生态基础，已经有几万家生态合作伙伴了，我们把这个生态迁移到欧洲，用户一上车，马上就是当地的语言、当地的环境，甚至贴合当地客户的习惯，这就是无缝衔接。

　　所以，我们可以支持车厂全球化项目同时上市，同一个平台，就能支持同步落地，语言问题、生态问题都能解决，所有业务可以共享。这也是我们认为，在Physical AI领域，汽车和其他终端不一样，但联想又能让它们变得协同一致。

　　媒体:联想车计算的战略规划之一，是为行业提供高效的算力，想请问“高效”这个词，是不是意味着咱们不去追求特别高的算力？目前，以造车新势力为首的一些企业，把算力拉到了2000TOPS、3000TOPS，您如何看待这种情况？

　　许亮：从AI本身的效率角度来看，模型和算力这两个事情永远是一个矛盾，至少现在还没有达到平衡。我个人认为，在汽车领域，这个平衡直到今天都还没有实现。平衡的意思是说，大家都觉得现有的算法模型非常成熟，不需要再迭代了，或者硬件已经足够，不需要再升级了，这个时代还远远没有来临。所以大家可以抛开刚才的话题，从两个维度去考虑。

　　第一个是算法维度。现在我们看到，L4级别的自动驾驶，在一些特定区域、特定城市已经上车了，有行业内比较头部的企业走在了市场前沿。这不仅是中国的趋势，也是全球化的趋势，我相信这个时代一定会来临。

　　但它受限于一些法规、政府的态度以及大家的接受度，目前已经有其他企业在开展相关布局。在这种情况下，大家会发现，算法模型本身，从行业技术路线来看，我们以前提端到端、提VLA，又提强化学习、世界模型，这些架构都还没有稳定。而且AI大模型上车这件事，从大模型本身来说，每3-6个月就会出现一次大的质变。

　　所以我认为，在算法没有走到一定稳定期的时候，算力是不会停止前进的。因为一旦算法有大的架构调整，而算力无法支撑，就意味着这款车落后了一个时代。我相信车厂之所以会做这样的布局，也是因为他们的车型都是基于3-5年的战略考虑，而面对每3-6个月一次的AI迭代，如果不做一定的方案冗余，其实是没有安全感的，这是从算法角度的考虑。

　　第二个是算力维度。我们合作的主要伙伴是英伟达，在自主芯片方面，我们今天没有发布相关内容，因为还在战略合作讨论过程中，国产化芯片我们也在做部署。这中间我们认为，在算力支撑算法这件事上，也不是说硬件芯片出来了，马上就能满足需求。因为芯片的性能、对AI大模型的支持程度，以及算子优化上，能不能让模型更容易部署、更容易推理，完成OTA迭代，这件事还没有达到终局。

　　所以我相信，很多国产芯片公司也好，全球范围内像英伟达这样的企业也好，他们做的都是同样的事——为汽车这个巨大的商业市场前景布局算力，希望在算法没有稳定的时候，不断推出新一代产品，跟上AI时代的发展，形成算法与算力相互支撑的架构。

　　所以大家可以看到，100TOPS的算力现在已经没有车厂再提了，但至少两三年前，还被认为是很好的架构；我们推出1000TOPS算力后，就没有人再提上一代的产品了。我相信，英伟达马上也会推出它的下一代产品。

　　在这个时代，只要算法和硬件没有达到平衡，算力和性能没有达到大家普遍认可的、无需再迭代的状态，算力的提升就不会停止。

　　媒体：前面提到咱们的box以及后续的软件，都提到具有舱驾一体的策略，但我早上了解到，咱们的box主要还是针对座舱，所以想知道咱们怎么整合智驾的能力？另外，咱们有可插拔设计，您能不能举个例子，说明可插拔设计对目前已有的车型来说，怎么实现能力提升？

　　许亮：首先，在舱驾融合这件事情上，这条技术路线一直是行业内大家尊重和追求的。因为对于车厂来讲，如果舱驾融合最终能通过一个box实现，成本会有极大的节约，这是整个行业的巨大收益。

　　但目前也面临一些困难，主要问题在于，智驾更多是安全属性导向，从研发和技术诉求来看，需要有极高的安全等级要求。功能安全上很多必须做到ASIL-D，才能保证这个硬件能够作为智驾芯片，或者作为智驾算力的载体。所以智驾这个领域，我相信它的初衷不会改变，永远都是保证大家的安全，减少生命财产受到伤害的可能性。

　　第二个方BWIN面，座舱的格局变化速度太快。因为现在各种媒体形态、数据爆发，还有很多人会想，能不能在车里面实现各种娱乐交互，比如养一个虚拟助手之类的，我相信这种娱乐性的功能，绝对不可能放在智驾系统上，让它来参与决策，那样风险太高了。所以现在对于智驾来说，在追求安全性的同时，还是希望它有独立的硬件载体。而在座舱方面，更多是基于交互和大模型落地的能力，需要我们所谓的“第二大脑”，去实现智驾以外的所有属性。

　　这两个部分，能不能设计在一个硬件载体上，甚至用一个盒子做出来，从而降低成本？这是有可能性的。但在整个架构上，如何在保持两者一定独立性的同时，实现硬件成本的平衡，这是我们现在和车厂共同在解决的问题。但在设计初衷上，智驾一定是要足够安全，没有安全保证，就不会把很多权限开放给智驾系统，更不会开放给娱乐系统。

　　现在很多想法是，在娱乐系统上做丰富的体验，让智能体陪用户聊天、做记忆、互联取数等，但如果最终给出一个介入制动决策的指令，比如“前面车速很慢，帮我变道快点”，这样的指令会直接介入车辆制动决策，这在整个硬件系统和软件系统上，一定要有很强的冗余，没有冗余，是不可能开放这样的权限的。

　　所以我认为，大家都在往舱驾融合的方向走，但受限于安全和成本，还有很多博弈的点，最终应该会达到一个新的平衡。我们现在在智驾方面，无论是英伟达平台，还是国产化平台，都能支撑所有智驾相关box的运作；在座舱娱乐系统上，我们推出的AI Box，可以满足所有大模型的部署。至于这两个能不能整合为一个，刚才已经回答过，我相信是有可能的。

　　现在车厂会认为纯云端有先天局限性，使用体验肯定不好，比如只有60%-70%的场景可以正常使用，很多时候延迟很高，甚至进入地下车库就没有响应，体验很差，所以车厂一定会做定制化。车厂的商业模式有很多选择，比如这个box谁来买单？是作为车上的选配，用户选装后就能实现端侧部署；还是车厂直接买单，给所有车主升级；又或者box上车后，暂时不部署模型，后续通过收订阅费的方式提供服务。这些商业模式车厂都在探讨，各种各样的机会都是有的。

　　媒体：从车计算1.0到2.0，联想的核心战略思考是什么？另外，在一体多端战略下，汽车在联想AI生态中的定位发生了怎样的变化？

　　许亮：联想正在全面推进混合人工智能战略，而汽车，我们一直认为是这一战略重要的物理载体，但联想此前从来没有进入过这个赛道。所以1.0时代，我们的目标就是拿到入场券，正式进入汽车赛道。为此，我们选择了一些战略合作伙伴，研发了一些中高端的算力平台，这也离不开合作伙伴给予我们的极大支持。本身没有合作基础，想全新进入一个行业，其实也蛮难的，这就是当时我们选择英伟达作为切入点的原因。

　　1.0时代的核心，就是想办法让我们进入汽车赛道，最终在这个赛道内成为重要的一份子、成为客户的选择之一，再把它纳入整个联想大的Physical AI生态，这就是我们1.0时代承上启下的作用。

　　至于2.0时代，最大的变化就是我们要实现大规模量产，扩大产品型谱，提升研发能力和体系能力，强化全球化交付能力，面向全球市场进行交付。进入2.0时代，我们其实已经是这个赛道的玩家了，接下来的任务就是怎么在这个行业里做好，甚至做到行业头部，这是我们的重要使命。

　　所以我相信，我们的技术路线和战略愿景都是非常清晰的。而我们的优势，和行业内其他企业相比，也有不太一样的地方：因为我们本身就是一家全球化公司，能够获得集团的支持，能够利用公司已有的各类资源，这对我们来说是先天优势。如果我们是一家全新的初创公司，全靠自己融资去做这件事，那么不管是在资金、技术、客户资源，还是全球化服务上，都会有很大的局限性。而我们，其实是站在联想整个集团的优势上，去推进这项业务的。

　　许亮：AI的大力发展，不仅仅体现在汽车赛道，更体现在我们生活的方方面面，包括服务器、PC等。大家应该能感受到，很多笔记本电脑、手机都在涨价，这个时代来临的核心根源，在于AI大面积导入到各个行业，导致存储、芯片等供应链出现短缺，从而产生了新的供需矛盾，这是我认为的起因。

　　接下来，从我们的战略合作伙伴角度来讲，我们也和合作伙伴做了很多探讨。当供需不平衡的时候，一定会有企业借此机会增加投资、扩大产能、提升供应。但对于芯片制造和存储来说，无论是全球供应还是本地化供应，目前都是供不应求的，这有点类似最早芯片极度短缺的时代，大家都会去哄抢。

　　我相信，这种压力会随着后续产能的补充，达到一个新的平衡。但非常遗憾的是，在这个周期内，由AI驱动的这种长周期短缺，有可能会持续很长时间。不像以前，芯片短缺可能是因为地震、火灾、水灾等突发情况，我们可以从基建层面快速应对，但这次不一样，这是AI时代带来的全面性短缺。

　　所以接下来，很多供给方都在全球范围内不断投产新工厂，我们已经得到了相关消息，也在和合作伙伴积极对接。但如何度过这个艰难时期，我认为首先大家心态上要有调整——这不仅是汽车行业的问题，我们的汽车客户、手机客户、PC客户，都在考虑一个问题：如果AI真的非常重要，为AI买单到底值不值得？AI带来的价值和体验，是不是值得我们为芯片、存储价格的上涨买单？这是一个选择，所以很多企业也在做不同的差异化选择。

　　第二个方面，车厂看待这件事的角度也在变化。以前从供应链管理来看，现在车厂都成立了很多专门的仓储保供组织，核心就是先保证供应，再稳定价格，进而顺利发布车型。在这个过程中，我们给合作伙伴提供的最大支持，刚才也提到过，就是在供应不足的情况下，依托我们的集团规模优势和全球化布局优势，从长周期客户合作的角度出发，很多时候可以给客户提供更高比例的芯片保障。比如行业平均保障率很低的时候，我们的保障率能达到它的几倍。

　　当然，价格是另外一个维度，如何控制成本、做成本平衡，都是综合性的问题，这个行业的困难需要大家一起努力。而我们能够提供的芯片保障，也是汽车行业中一个独特的资源优势。大家都知道，这个时代没有芯片，就没有产能，根本谈不上价格，而我们能有这样的供应能力，就能给客户更多支持。

　　最后我想说，AI上车已经成为不可阻挡的趋势。今天早上我们也参加了合作伙伴的发布会，相信今天的展厅里，有很多发布会都围绕大模型上车、高阶智驾展开，很多车厂都在积极布局，这是一个非常重要的赛道。

　　一旦选择了这些产品和解决方案，成本必然会上升，我相信最终整个行业会达成一个新的平衡。在传统赛道上，我们是否有机会调整车架成本，或者等后续供应补齐后，芯片价格能否快速下降，我相信都有一些机会。但目前的压力，是整个行业的压力，而不是某一家车企的压力，所以我相信大家都能接受这个现状。

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