當前，汽車行業的電動化技術逐步趨同，智能化布局成為車企拉開差距的核心賽場。與此同時，汽車也不再是孤立的交通工具，而是開始成為跨終端生態的節點。

12月3日，理想汽車正式發布理想AI眼鏡Livis，還宣布攜手蔡司達成全球戰略合作，該產品系雙方合作的首款落地產品，售價1999元起，國補后起售價下探至1699元。

這款智能附件進一步將其智能座艙體驗與用戶移動場景銜接起來，也是車企跨界布局AI終端的又一種實踐。

北京市社會科學院副研究員王鵬在接受澎湃新聞記者采訪時談道，這一現象反映了汽車產業從“電動化競爭”向“AI化生態競爭”的全面升級，競爭維度從產品性能延伸至生活服務能力。

理想AI戰略再落子：智能座艙延伸與數據閉環

在理想汽車CEO李想看來，人工智能是“未來的全部”。他也多次強調，希望外界將理想視為一家AI企業。在財報電話會上，李想曾提及，公司全年研發總額將達到120億元，其中對人工智能的投入就將超過60億元。

理想汽車高級副總裁范皓宇在接受澎湃新聞采訪時介紹，在理想汽車的戰略版圖中，機器人可以分為兩類：具身機器人與人形機器人。其中，具身機器人是給最常用的工具賦予“眼睛”“大腦”和“心臟”，讓其在原有形態上進一步智能化，最終演化為機器人。

基于這一具身智能的思路，AI終端被清晰地劃分為四種形態：L4級自動駕駛的車，是跑在路上的汽車機器人；升級后的智能座艙，是會思考的空間智能體；智能進化后的充電站，是自動服務的充電機器人；而AI眼鏡，就是戴在頭上的穿戴機器人。

為何從眼鏡做起？范皓宇解釋，“理想一直在探索能夠自然、持續陪伴用戶的智能設備形態。而眼鏡因其日常佩戴時間長、靠近眼睛、耳朵、嘴巴，且無需改變用戶習慣，是目前最自然的交互入口。”

從技術上來看，理想AI眼鏡Livis的AI交互模塊與理想自研的VLA司機大模型同源，能快速響應語音指令，也可通過1200萬像素超廣角鏡頭感知物理場景，實現更精準的場景化服務。這種技術復用既降低了研發成本，也保證了與車機系統體驗的一致性。

從生態來看，范皓宇強調，Livis不僅是理想智能座艙的“第三塊屏”，而是理想在AI終端上的自然延伸，眼鏡、手機、車機三個終端的關系非常清晰，“一個是長期佩戴，一個是長期揣兜，一個是觸摸記錄。當這三個東西匯在一起的時候，可以打造一個比較符合用戶預期的自然體驗。”

理想汽車龐大的用戶基數與海量的語音交互數據，為AI眼鏡的算法效果提升提供了數據支撐，而眼鏡收集的用戶視覺交互數據，又將繼續提升AI眼鏡，以及反哺智能駕駛算法優化，形成“硬件-數據-算法”的閉環。

AI眼鏡是理想汽車構建跨終端AI生態的起步動作。范皓宇透露，理想已經在今年1月份成立了穿戴機器人部門，該部門將長期致力于AI終端產品的研發。

同時他也提到，公司想做的事情是真正圍繞AI來做好的產品，而不是給消費電子產品上增加功能，“我們處在一個競爭的漩渦里，但我們要跳出這個漩渦，我們做的事情是做用戶真正需要的東西。”

車企集體入局AI終端：技術“一變多”的增長空間

理想發布AI眼鏡的動作，背后是整個汽車行業對AI終端布局的集體共識。從手機、AI眼鏡到人形機器人，車企跨界的邊界正在不斷拓寬：蔚來推出NIO Phone，吉利通過星紀魅族的手機構建車機同屏生態并推出AR眼鏡，比亞迪與大疆合作推出“靈鳶”車載無人機系統，長安、小鵬紛紛發布人形機器人等。

王鵬分析說，車企布局AI眼鏡、人形機器人等智能終端的核心驅動力在于技術遷移需求與生態卡位戰略：

一方面，自動駕駛、智能座艙與人形機器人在環境感知、決策控制等技術模塊上高度同源，車企可復用現有技術積累降低研發成本；另一方面，AI智能終端是未來“空間智能化”的關鍵入口，車企需通過提前布局搶占“移動生活場景”生態主導權，從單一交通工具制造商向“智能空間運營商”轉型。

他認為，車企跨界AI智能終端具備三大底層優勢：硬件復用能力、感知技術積累、數據與場景優勢。這些優勢可支撐車企形成差異化競爭力：通過技術復用降低研發成本，依托生態合作加速迭代，構建“硬件+算法+場景”的護城河，形成從車端到終端的協同生態。

在中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉看來，汽車行業的電池、傳感器等零部件，幾乎可以無縫導入具身智能等新領域。在汽車行業內卷嚴重的當下，這為汽車企業找到了一個新賽道，讓車企意識到可以通過技術的“一變多”來尋求更大的增長空間。

但車企跨界布局AI終端，不可能一蹴而就。

王鵬指出，車企跨界面臨技術跨域適配（車端與終端在數據需求、交互邏輯上存在差異，需針對性優化）、商業化瓶頸（當前智能終端技術成熟度不足，算力、能耗、成本需突破才能規模化商用）、生態協同風險（需同時管理汽車與終端雙重供應鏈，依賴伙伴技術迭代進度）等挑戰。

“盡管挑戰顯著，但長期價值值得看好：AI技術融合不可逆，車企提前布局可搶占戰略制高點；政策與市場雙輪驅動下，智能終端需求將持續釋放。若車企能通過技術復用與生態合作降低成本，依托銷售網絡快速觸達用戶，未來或可復制‘產品競爭到平臺競爭’的跨越，構建覆蓋出行、家庭、工業的AI生態。”他補充說。